Integra estadística + conocimiento técnico.
Observador proactivo.
Capaz de ver lo que otros
no.
Detecta oportunidades de
mejora ocultas.
Resolver problemas
industriales.
Probar hipótesis
(conjeturas).
Mayor precisión y fiabilidad.
Menor tiempo y costo.
Perfil del
experimentador
eficaz
Mejorar productos o
procesos.
Mejora continua basada en
datos.
Reducir defectos y
tiempos.
Ventajas del DDE
Optimizar
condiciones
operativas.
Proceso manipulable ? mayor
control.
¿Por qué se
experimenta?
Comparar materiales o
instrumentos.
Identificar factores clave
(x vitales).
Diseño de
Experimentos
Hoy
Ensayo y error.
Enfoque
tradicional
Estudiar la influencia de
variables.
Ejemplos de uso
del DDE
Hacer procesos robustos a
variaciones.
Apelación a la experiencia.
Apoyar diseño/rediseño de productos
Análisis intuitivo.
No considera la variabilidad.
Método estructurado.
Diseño
Estadístico de
Experimentos
(DDE)
Define qué probar y cómo hacerlo.
Mejora limitada y poco
confiable.
Analiza datos con estadística.
Genera evidencia objetiva.
Clarifica lo incierto en el proceso.
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