Los modelos de diseño de experimentos son modelos estadísticos clásicos cuyo objetivo es averiguar si unos determinados factores influyen en una variable de interés y, si existe influencia de algún factor, cuantificar dicha influencia.
La metodología de diseño de experimentos (DOE) es una herramienta estadística para la mejora de la calidad usada frecuentemente en proyectos. Aquellos que seáis PMP o estáis estudiando para la certificación PMP conoceréis el término ya que aparece mencionado como una herramienta en el capítulo de gestión de la calidad.
Para que la metodología de diseño de experimentos sea eficaz es fundamental que el experimento esté bien diseñado.
Esta metodología sirve para diseñar las condiciones ideales de un producto, proceso o servicio para que cumpla con nuestras expectativas usando el mínimo número de experimentos o pruebas. DOE es muy útil cuando tenemos entre manos un producto complicado cuyo resultado puede depender de una gran cantidad de variables que no controlamos y que debemos ajustar para optimizarlo.
La metodología del diseño de experimentos ayuda a estudiar cómo variar las condiciones habituales de realización de un proceso empírico para aumentar la probabilidad de detectar cambios significativos en la respuesta; de esta forma se obtiene un mayor conocimiento del comportamiento del proceso de interés.
Ejemplo: Los diseñadores de automóviles emplean DOE para determinar que combinación de suspensión y neumáticos producirá los mejores resultados a un coste razonable.
Al planificar un experimento hay tres tres principios básicos que se deben tener siempre en cuenta:
- El principio de aleatorización.
- El bloqueo.
- La factorización del diseño
Si queréis investigar y profundizar en el uso del DOE os recomiendo la lectura del siguiente documento de introducción al diseño estadístico de experimentos: INTRODUCCIÓN AL DISEÑO ESTADÍSTICO DE EXPERIMENTOS
Espero que hayáis encontrado interesante el artículo, para cualquier duda o consulta podéis contactar conmigo en [email protected]
Alejandro Pérez, PMP, PMI ACP, PM²
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