X. TÉCNICAS DE IMPLEMENTACIÓN DISEÑO DE EXPERIMENTOS II

En un estudio de manufactura, el equipo desea determinar si un nuevo recubrimiento reduce la fricción en piezas metálicas, controlando la presión y temperatura de prueba. ¿Cuál es el objetivo experimental más apropiado?

• Filtro

• Comparativo

• Superficie de respuesta

• Exploratorio

Answer explanation

Justificación:
Cuando el propósito es evaluar un solo factor principal (en este caso, tipo de recubrimiento) y determinar si es significativo en presencia de otros controlados, el objetivo es comparativo. Este tipo de estudio busca una conclusión clara sobre un factor específico, y los demás se tratan como bloqueos o condiciones constantes.

Si el objetivo es comparativo y se investigan 3 factores en un laboratorio con capacidad para controlar las condiciones, ¿cuál diseño es más recomendable?

• Diseño completamente aleatorizado

• Diseño de bloques aleatorios

• Factorial fraccionado

• Plackett-Burman

Answer explanation

Justificación:
Para 2–4 factores con objetivo comparativo, la guía de selección de diseño sugiere el diseño de bloques aleatorios, ya que permite controlar la variabilidad entre bloques y centrarse en la comparación del factor de interés.

Una empresa de cosméticos quiere analizar 12 ingredientes para saber cuáles 4 tienen más impacto en la textura final de una crema, antes de optimizar la fórmula. ¿Qué objetivo experimental corresponde?

• Comparativo

• Filtro

• Superficie de respuesta

• Prueba piloto

Answer explanation

Justificación:
El objetivo de filtro se utiliza para identificar rápidamente los factores más influyentes de un conjunto grande. En este caso, el interés no está en optimizar aún, sino en reducir la lista de variables.

Si un objetivo de filtro incluye 10 factores y el presupuesto es limitado, ¿cuál diseño es más adecuado?

• Factorial completo

• Diseño de bloques aleatorios

• Central Composite

• Plackett-Burman o factorial fraccionado

Answer explanation

Justificación:
Para más de 5 factores con objetivo de filtro, la guía recomienda Plackett-Burman o factorial fraccionado, ya que permiten detectar efectos principales importantes con un número reducido de corridas.

En un proceso farmacéutico ya se identificaron 3 factores clave (pH, temperatura y concentración). Ahora se busca ajustar sus valores para maximizar la pureza y minimizar el tiempo de reacción. ¿Qué objetivo corresponde?

• Comparativo

• Filtro

• Análisis exploratorio

• Superficie de respuesta

Answer explanation

Justificación:
La superficie de respuesta se aplica cuando los factores relevantes ya están determinados y el objetivo es optimizar la respuesta y analizar interacciones y curvaturas para robustecer el proceso.

¿Cuál diseño sería más apropiado para un objetivo de superficie de respuesta con 3 factores cuantitativos?

• Plackett-Burman

• Central Composite o Box-Behnken

• Bloques aleatorios

• Factorial fraccionado

Answer explanation

Justificación:
Los diseños Central Composite y Box-Behnken son ideales para modelar la curvatura y estimar interacciones en objetivos de superficie de respuesta con 2–4 factores.

Un equipo tiene presupuesto para 32 corridas, pero el diseño factorial requerido para cubrir todos los factores exige 28. ¿Qué estrategia es más recomendable según las guías de DOE?

• Ajustar para usar todas las corridas posibles

• Usar un diseño no aleatorizado para ahorrar tiempo

• Eliminar aleatorización para reducir costos

• Diseñar para menos corridas y reservar algunas para validar o detectar curvatura

Answer explanation

Justificación:
Se recomienda elegir un diseño que requiera menos corridas que el máximo disponible, dejando margen para corridas adicionales que permitan verificar supuestos, detectar curvatura o manejar imprevistos.

Un laboratorio farmacéutico quiere optimizar la formulación de un medicamento. El director sugiere realizar un único experimento con todos los factores para ahorrar tiempo. Como experto en DOE, ¿qué recomendarías?

• Aceptar el plan, ya que un solo experimento reduce la duración total del proyecto.

• Aumentar el número de réplicas para compensar la falta de iteraciones.

• Dividir el trabajo en varias etapas experimentales, iniciando con diseños simples y evolucionando a diseños más complejos.

• Ejecutar primero un análisis de residuos antes de decidir.

Answer explanation

Justificación:
El enfoque iterativo facilita el aprendizaje progresivo, permite ajustar condiciones y evita riesgos de invertir todo en un solo experimento que podría no abordar todas las variables relevantes.

En un proyecto DOE para un proceso de pintura industrial, el equipo se preocupa porque un enfoque iterativo implica más experimentos. ¿Cuál es la razón por la que esta estrategia puede resultar más económica a largo plazo?

• Porque evita grandes experimentos fallidos y permite ajustes tempranos que ahorran recursos.

• Porque elimina la necesidad de corridas de control.

• Porque reduce la variabilidad de los residuos.

• Porque siempre requiere menos corridas que un diseño completo.

Answer explanation

Justificación:
La iteración reduce el riesgo de fallos costosos al permitir ajustes y mejoras en cada etapa, optimizando el uso del presupuesto.

En un DOE sobre resistencia de soldaduras, el equipo descubre al final que la máquina de medición estaba descalibrada. ¿Qué procedimiento se omitió?

• Prueba de estabilidad del proceso.

• Análisis de residuos post-experimento.

• Bloqueo de factores no controlados.

• Validación de la capacidad del sistema de medición antes de iniciar el experimento.

Answer explanation

Justificación:
Es fundamental confirmar la precisión y repetibilidad del sistema de medición (por ejemplo, mediante Gage R&R) antes de tomar datos experimentales.