DIE-ES REV00 INGENIERÍA INDUSTRIAL DISEÑO DE EXPERIMENTOS

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INGENIERÍA INDUSTRIAL

DIE-ES

REV00

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DIRECTORIO

Secretario de Educación Pública Dr. José Ángel Córdova Villalobos Subsecretario de Educación Superior Dr. Rodolfo Tuirán Gutiérrez

Coordinadora de Universidades Politécnicas Mtra. Sayonara Vargas Rodríguez

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PÁGINA LEGAL Participantes

M. I. M. Humberto Sosa Ortega – Universidad Politécnica de Aguascalientes

Primera Edición: 2012

DR  2012 Coordinación de Universidades Politécnicas.

Número de registro: México, D.F.

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IV

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN... 1

PROGRAMA DE ESTUDIOS ... 2

FICHA TÉCNICA ... 3

DESARROLLO DE LA PRÁCTICA O PROYECTO ... 5

INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN ... 10

GLOSARIO ... 20

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INTRODUCCIÓN

Para el alumno de Ingeniería Industrial, es de gran importancia desarrollar a través de la práctica consciente, sistemática y deliberada, habilidades, las cuales serán el detonante para lograr un aprendizaje significativo; que lo ayude a aprender a aprender, a crear

ambientes de reflexión. En otras palabras, a desarrollar las competencias que les permitan

adaptarse continuamente en su vida profesional y desde este punto, innovar en sus propios ámbitos de acción.

Como parte de estas competencias el futuro ingeniero industrial debe ser capaz de evaluar la variabilidad de sistemas productivos, insumos y productos mediante técnicas estadísticas y de control para asegurar la calidad del producto, así como optimizar el uso de recursos mediante la modelación y simulación de procesos productivos para hacer más competitivo el sistema en un entorno global.

Estas dos funciones son actividades relacionadas con planear y realizar estudios de investigación con implicaciones estadísticas. Estas actividades estadísticas están asociadas con la recolección de observaciones mediante principios de diseño y análisis estadístico para llevar a cabo estudios comparativos en la mejora de procesos.

Tanto el diseño como el análisis de investigación serán llevados a cabo sistemáticamente eligiendo correctamente el diseño del experimento y el diseño del tratamiento para hacer más eficiente un proceso en el contexto del experimento y los recursos disponibles.

Este manual está orientado a la aplicación de estas funciones, actividades y principios, buscando encaminar al alumno en el diseño clásico que constituyen las bases necesarias para la aplicación de estadística del ingeniero industrial y que buscan la innovación continua, el mejoramiento y la aplicación del desarrollo de estrategias eficientes y útiles para el desarrollo de planes y controles estadísticos en las empresas industriales o de servicios.

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Presencial _PresencialNO Presencial _PresencialNO

Al completar la unidad de aprendizaje, el alumno será capaz de:

* Establecer las partes de un proceso para su repetición en una experimentación bajo condiciones semejantes a la realidad.

* Elaborar protocolos para la realización de experimentos considerando variables dependientes e independientes, discretas y continuas y las condiciones de control local, replicación y aleatorización de los mismos.

* Realizar la experimentación respetando normas de éticas y de optimización de recursos.

EP1 – Elabora un protocolo para llevar a cabo la experimentación en un proceso tangible considerando las reglas de control local, replicación y aleatorización. ED1 - Realiza práctica donde ejecuta los experimentos de un proceso tangible considerando los tratamientos, factores y niveles requeridos. Conferencia o exposición Estudio de caso Discusión dirigida Lectura comentada Instrucción Programada Utilizar diagramas ilustraciones y esquemas Investigación y demostración Realización de inferencias, resúmenes y analogías Resolver situaciones problemáticas

X N/A N/A N/A

Práctica I: Ejecución de experimentos de acuerdo a protocolos para DDE (DOE). Pizarrón Manuales Estadísticas Diapositivas Software Material de experimentació n 11 0 8 4 Documental_Campo

Lista de Cotejo para la elaboración de protocolos. Guía de Observación para práctica. En el material de experimentación se puede utilizar un proceso o un dispositivo diseñado por el propio alumno

* Establecer las pruebas de hipótesis de modelos lineales para la obtención de fuentes de variación. * Representar un proceso como un modelo lineal general para el análisis de varianza con diseños balanceados o no balanceados, factoriales completos y fraccionarios, aleatorios y mixtos, análisis de covarianza, y regresión para cada variable de respuesta.

* Interpretar los análisis de varianza en comparación de tratamientos, los efectos de los factores, respuestas de superficie y contorno.

EP1 - Designa la prueba de hipótesis y el tipo de modelo lineal general a utilizar de acuerdo a tipo de diseño de experimentos definido en los protocolos.

ED1 - Realiza práctica donde resuelve casos donde se presentan diferentes tipos de diseño de experimentos, obteniendo el análisis de varianza y grafica los efectos de los factores, respuestas de superficie y contorno de acuerdo a sus características. EP2 - Redacta los criterios de operación de las variables dependientes e independientes de acuerdo a los resultados del análisis de varianza y gráficos obtenidos.

Estudio de caso Discusión dirigida Instrucción Programada Utilizar diagramas ilustraciones y esquemas Investigación y demostración Realización de inferencias, resúmenes y analogías X X N/A N/A Práctica II: Aplicación de modelos estadísticos en DDE Pizarrón Manuales Estadísticas Diapositivas Software Material de experimentació n 23 0 15 8 Documental_Campo

Lista de Cotejo para la designación de pruebas de hipótesis. Guía de Observación para práctica. Lista de Cotejo para la redacción de criterios de operación. En el material de experimentación se puede utilizar un proceso o un dispositivo diseñado por el propio alumno

* Realizar planes de calidad y mejora continua a partir de los diseños factoriales fraccionados (Taguchi). * Optimizar a partir de la caracterización de procesos mediante el diseño de experimentos. * Establecer reglas de operación simulando un proceso en un modelo lineal general con base en un protocolo de experimentación.

EP1 - Elabora un proyecto donde se presenta un plan de optimización de un proceso mediante los criterios del diseño de Experimentos.

EP2 - Elabora Plan de calidad para un proceso, con reglas de operación.

Conferencia o exposición Experiencia estructurada Discusión dirigida Investigación y demostración Realización de inferencias, resúmenes y analogías Resolver situaciones problemáticas X N/A N/A Proyecto: Optimización de un proceso mediante DDE. N/A Pizarrón Manuales Estadísticas Diapositivas Material de experimentació n 11 0 7 3 Documental Rúbrica para proyecto sobre un plan de optimización de un proceso mediante los criterios del diseño de Experimentos. Lista de Cotejo para el plan de calidad. PROGRAMA DE ESTUDIO DATOS GENERALES AULA LABORATORIO MATERIALES REQUERIDOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE MOVILIDAD FORMATIVA

Universidad Politécnica de la Región Ribereña, Universidad Politécnica de San Luis Potosí, Universidad Politécnica de Altamira, Universidad Politécnica del Valle de Toluca, Universidad Politécnica de Tlaxcala, Universidad Politécnica del Estado de Morelos, Universidad Politécnica del Valle de México, Universidad Politécnica de Zacatecas, Universidad Politécnica de Aguascalientes.

Marzo, 2012 FECHA DE EMISIÓN: UNIVERSIDADES PARTICIPANTES: INSTRUMENTO PARA LA ENSEÑANZA (PROFESOR) UNIDADES DE APRENDIZAJE ESPACIO EDUCATIVO TECNICAS SUGERIDAS TÉCNICA OTRO EVALUACIÓN CONTENIDOS PARA LA FORMACIÓN

TEÓRICA PRÁCTICA EVIDENCIAS OBSERVACIÓN TOTAL DE HORAS PRÁCTICA 1. Diseño de Experimentos Ingeniería Industrial

Formar profesionistas capaces de planear, diseñar, instalar, operar, analizar y mejorar procesos productivos integrados por factor humano, materiales, información, tecnología, energía y recursos financieros, a través de la conducción de procesos de cambio y de mejora continua con una perspectiva integradora y estratégica; con actitud creativa, emprendedora y respetuosa del individuo y el medio ambiente, ajustando su desempeño a los cambios que requiere la sociedad.

Diseño de Experimentos DIE - ES

El alumno será capaz de aplicar de manera práctica y objetiva los conocimientos y habilidades básicas del diseño de experimentos, los métodos y herramientas estadísticas y matemáticas para el análisis de los datos, así como para saber cuándo aplicar cada tipo de diseño, como aplicarlo y como realizar la correcta interpretación de los datos obtenidos con el desarrollo de los experimentos.

PROYECTO EQUIPOS REQUERIDOS PARA EL APRENDIZAJE (ALUM N O) 90 2. Modelos estadísticos para el diseño de experimentos 3. Mejora continua a partir del diseño de

experimentos

TOTAL HRS. DEL CUATRIMESTRE: NOMBRE DEL PROGRAMA EDUCATIVO: OBJETIVO DEL PROGRAMA EDUCATIVO: NOMBRE DE LA ASIGNATURA: CLAVE DE LA ASIGNATURA: OBJETIVO DE LA ASIGNATURA: PROGRAMA DE ESTUDIOS

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FICHA TÉCNICA DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Nombre: Diseño de Experimentos

Clave: DIE - ES

Justificación:

En el campo de la industria es frecuente hacer experimentos o pruebas con la intención de resolver algún problema, el diseño de experimentos es la forma más eficaz de realizar dichas pruebas. El diseño de experimentos consiste en determinar cuáles pruebas se deben realizar y de qué manera, para obtener datos, que al analizarse estadísticamente proporcionen evidencia objetiva que permitan desarrollar proyectos exitosos con altas tasas de efectividad con la finalidad de resolver cualquier problema.

Objetivo:

El alumno será capaz de aplicar de manera práctica y objetiva los conocimientos y habilidades básicas del diseño de experimentos, los métodos y herramientas estadísticas y matemáticas para el análisis de los datos, así como para saber cuándo aplicar cada tipo de diseño, como aplicarlo y como realizar la correcta interpretación de los datos obtenidos con el desarrollo de los experimentos.

Habilidades:

Comunicar efectivamente. Saber trabajar en equipo.

Ser responsable en la inspección.

Conocer las herramientas básicas del control de calidad. Conocer técnicas de muestreo

Uso de software Análisis de variables Síntesis

Interpretación de datos técnicos

Competencias genéricas a desarrollar:

Capacidades para análisis y síntesis; para aprender; para resolver problemas; para aplicar los conocimientos en la práctica; y para trabajar en forma autónoma y en equipo.

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Capacidades a desarrollar en la asignatura Competencias a las que contribuye la

asignatura

 Procesar información recabada de

procesos productivos y servicios con el uso de programas de cómputo para poder construir gráficos y realizar análisis estadístico.

 Caracterizar indicadores estadísticos

mediante información documentada y recabada en campo para alimentar al modelo a simular.

 Elaborar Planes de control de calidad para verificar la variabilidad de insumos, procesos y productos a través de las metodologías y herramientas que aseguren la calidad del producto de acuerdo a especificaciones dadas.

 Simular el modelo de la situación a mejorar aplicando los principios de simulación y programas de cómputo para identificar áreas de mejora.

Estimación de tiempo (horas) necesario para transmitir el aprendizaje al

alumno, por Unidad de Aprendizaje:

Unidades de aprendizaje

HORAS TEORÍA HORAS PRÁCTICA

Presencial No presencial Presencial No presenci al I. Diseño de Experimentos 11 0 8 4

II. Modelos estadísticos para el diseño de

experimentos

23 0 15 8

III. Mejora continua a partir del diseño de

experimentos

11 0 7 3

Total de horas por

cuatrimestre: 90

Total de horas por semana: 6

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GLOSARIO

1. Análisis de Varianza - conocido como ANOVA de sus siglas en inglés Analysis

of Variance o en español ANDEVA, método estadístico para la prueba de hipótesis de dos más factores.

2. Control Local - Técnica para establecer un experimento donde no existe modificación y sirve como punto de referencia en la comparación de mejoras.

3. DOE - Diseño de Experimentos (DDE) de sus siglas en inglés Design of Experiments, disciplina estadística que se refiere a la planeación y realización de experimentos de forma sistemática, así como el análisis correspondiente en la variación de sus factores

4. Error Experimental - es la desviación de los esperado a lo real

5. Modelo Lineal - función que sirve para predecir el valor de una variable a través de otra

6. Optimizar - Búsqueda de la mejor manera en realizar una actividad, en este

caso buscando la mejor utilización de los recursos para cubrir las expectativas del cliente

7. Protocolo - Serie de pasos y actividades para realizar un experimento el cual

incluye condiciones, recursos y restricciones.

8. Réplica - Veces en que se repite un experimento sin modificación de factores

o niveles

9. Tratamiento - serie de actividades que se realizan sobre la unidad

experimental para ver su comportamiento

10.Unidad Experimental - Ente donde se aplican los tratamientos y donde se ven los resultados de la experimentación

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11.Variabilidad - Diferencia existente entre lo esperado y lo real,

estadísticamente referenciado a la varianza y por ende a la desviación estándar.

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BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS

TÍTULO: Diseño y análisis de experimentos

AUTOR: C. Montgomery Douglas

AÑO: 2008

EDITORIAL O REFERENCIA: Editorial Limusa

LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN: México, 2008

ISBN O REGISTRO: 9681861566

TÍTULO: Análisis y diseño de experimentos

AUTOR: GUTIÉRREZ Pulido Humberto

AÑO: 2008

EDITORIAL O REFERENCIA: Mc GrawHill

ISBN O REGISTRO: 970-10-6526-3

TÍTULO: Probabilidad y Estadística para ingeniería y

ciencias

AUTOR: WALPOLE, Myers, Myer, Ye

AÑO: 2007

EDITORIAL O REFERENCIA: Pearson Educación de México, S. A. de C. V.

LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN: Estado de México, 2007

COMPLEMENTARIA

TÍTULO: Regresión y diseño de experimentos

AUTOR: PEÑA Daniel

AÑO: 2007

EDITORIAL O REFERENCIA: Alianza Editorial

LUGAR Y AÑO DE LA EDICIÓN: Madrid, 2002

TÍTULO: Probabilidad y Estadística para ingeniería y

ciencias

AUTOR: L. Devore Jay

AÑO: 2008

EDITORIAL O REFERENCIA: CENAGE Learning

ISBN O REGISTRO: 970-686.831-2

TÍTULO: Diseño de Experimentos. Principios

estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones

AUTOR: O. Kuehl Robert

AÑO: 2003

EDITORIAL O REFERENCIA: Matemáticas Thomson