Oferta de cursos sobre “Diseño de Experimentos”

A continuación se describen los cursos ofrecidos por TECNIGOM LTDA., todos ellos están soportados por la última versión del software DesignExpert.

Los cursos se realizan en dos modalidades: públicos (mínimo de 10 asistentes) y en la propia empresa (a convenir la duración, contenido y asistentes).

Los cursos ofertados son:

El instructor de todos los cursos será el Dr. Ing. Martín Tanco. Es Doctor por TECNUN, Universidad de Navarra (España) e Ingeniero industrial por la Universidad de Montevideo. Es profesor de Organización de la Producción I y II en la Universidad de Montevideo, y profesor visitante de doctorado de “Diseño de experimentos” en TECNUN (España). Posee más de 30 publicaciones entre revistas científicas internacionales y presentaciones en congresos internacionales sobre Diseño de Experimentos.

Es director de la consultora Experimenta y miembro asociado de Tecnigom.

Si está interesado en asistir a alguno de los cursos ofertados contactarse con: tecnigom@tecnigom.com.uy.

El contenido y objetivo de cada uno de los cursos se presenta a continuación:

  1. 1 ) PRE-DOE: CONCEPTOS ESTADISTICOS

Objetivo:   El curso Pre-DoE está dirigido para aquellos experimentadores, gerentes y profesionales que necesitan refrescar los conceptos básicos estadísticos, que se utilizan al analizar diseños de experimentos. No pretende ser un curso académico, por lo que la matemática se mantendrá al mínimo. No requiere de conocimientos previos.

Contenido (9 horas)
- Pensamiento estadístico: causas  de variación.
- Estadística Descriptiva: media, varianza, etc.
- Conceptos de muestreo.
- Test de hipótesis, p-valores.
- Análisis de Varianza.

  1. 2) DISEÑAR Y ANALIZAR DISEÑOS FACTORIALES

Objetivo: Este curso otorga una explicación detallada para aplicar el Diseño de Experimentos, con diseños factoriales. A pesar de la relativa simplicidad de estos diseños, para la mayoría de las aplicaciones industriales es suficiente. La metodología que se explica en este curso, incluye recomendaciones desde que se define el proyecto hasta que se termina el mismo. Es necesario un mínimo de conceptos estadísticos básicos.

Contenido (18 horas)
- Introducción al Diseño de Experimentos: aplicaciones.
- Historia del DoE y ventajas sobre un-factor-a-la-vez.
- Metodología completa para la aplicación del Diseño de Experimentos:             
- Definición del proyecto.
- Selección de factores y estrategias.
- Construcción de diseños factoriales y fraccionados.
- Potencia, replica y bloqueo.
- Realización de los experimentos.
- Análisis gráficos de los experimentos (Normal Probabililty Plot, Pareto, etc).
- Anova.
- Modelos matemáticos de predicción.
- Toma de decisiones.

  1. 3) METODOLOGÍA DE SUPERFICIES DE RESPUESTA: OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS

Objetivo: La metodología de superficies de respuesta, permite la optimización de procesos a través de la construcción de modelos matemáticos en cada una de las respuestas, que posteriormente pueden ser optimizadas con métodos numéricos. Este curso está dirigido a experimentadores con experiencia en Diseños de Experimentos.

Contenido (9 horas)
- Diseños de segundo orden: Diseños Centrales Compuestos (CCD) y Box-Behnken.
- Evaluar propiedades de los diseños elegidos.
- Método de “Steepest Ascent”.
- Análisis Canónico.
- Generar superficies de respuestas y sus correspondientes modelos.
- Optimizar múltiples respuestas con métodos numéricos.

  1. 4) DISEÑOS DE MEZCLA PARA FORMULADORES

Objetivo: Si desea aplicar el Diseño de Experimentos para la formulación, es altamente probable que los diseños factoriales no sean los más adecuados, y que sea necesario aplicar diseños de mezcla. Estos diseños son necesarios, cuando los factores son componentes o ingredientes de una mezcla, por lo que sus niveles no son entre sí independientes. Por ello, la respuesta es función de proporciones y no de cantidades. Una forma práctica de darse cuenta si estamos ante este caso es formularse la siguiente pregunta: Si duplicamos todos los valores de todos las variables incluidas en la experimentación, ¿obtendríamos un resultado distinto de nuestra respuesta?; si la respuesta es “No”, los diseños de mezcla son la forma más eficiente para la experimentación.

Contenido (12 horas)
- Introducción a los diseños de mezcla.
- Construir diseños simplex.
- Aumentar los diseños simplex.
- Generara Superficies de Respuesta de forma triangular.
- Optimizar formulaciones.