ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 1Transparencia
APLICACIÓN DEL MÉTODO CSP A LA MEJORA DE LA FIABILIDAD.
EJEMPLO PRÁCTICO.
Arturo Ruiz-Falcó [email protected]
Noviembre, 2005
VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD
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AGENDA
• ORIGEN DEL MÉTODO “BÚSQUEDA DE COMPONENTES” (COMPONENTS SEARCH PATTERNS).
• ¿PARA QUÉ SIRVE EL MÉTODO CSP? • ¿CUÁNDO ES APLICABLE EL MÉTODO CSP?• ¿CÓMO SE APLICA EL MÉTODO CSP?
DE MANERA PARALELA, SE REALIZARÁ UNA APLICACIÓN A UN EJEMPLO
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ORIGEN DEL MÉTODO
• INGENIERO CON CONOCIMIENTOS PROFUNDOS DE ESTADÍSTICA.• HA APORTADO HERRAMIENTAS MUY EFECTIVAS PARA LA
RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS.• DESARROLLÓ EL MÉTODO “MULTIPLE ENVIRONMENT OVERSTRESS”,
QUE SE APLICÓ CON GRAN ÉXITO AL MÓDULO LUNAR DEL PROYECTO APOLLO.
DORIAN SHAININ (1914-2000)
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PRINCIPALES “HERRAMIENTAS DE SHAININ”
• GRÁFICO MULTIVARI.• COMPARACIONES EMPAREJADAS.• BÚSQUEDA DE COMPONENTES - COMPONENTS
SEARCH PATTERNS (CSP).• BÚSQUEDA DE VARIABLES - VARIABLES SEARCH
PATTERNS (VSP).• FACTORIALES COMPLETOS.• B VS C.• DIAGRAMA DE DISPERSIÓN: PARALELOGRAMO DE
TOLERANCIAS
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¿PARA QUÉ SIRVE EL MÉTODO CSP?
PROPORCIONA UNA SISTÉMÁTICA PARA AVERIGUAR POR QUÉ UNOS EQUIPOS
FALLAN Y OTROS NO
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¿CUANDO ES POSIBLE APLICAR “COMPONENT SEARCH”?
1) CONJUNTOS (EQUIPOS O SISTEMAS) QUE INCORPOREN SUBCONJUNTOS (EQUIPOS O COMPONENTES).
A
B
C
D
E
F
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¿CUANDO ES POSIBLE APLICAR “COMPONENT SEARCH”?
2) LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD DEBE SER MEDIBLE Y REPETIBLE.
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¿CUANDO ES POSIBLE APLICAR “COMPONENT SEARCH”?
3) DEBE SER POSIBLE DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR EL EQUIPO O SISTEMA SIN QUE ELLO AFECTE A LAS PRESTACIONES
3
1
3
4
5
6
ES DECIR, NO SE DEBE DESTRUIR EL EQUIPO POR EL DESMONTAJE.
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¿CUANDO ES POSIBLE APLICAR “COMPONENT SEARCH”?
4) DEBEN EXISTIR DOS GRUPOS CON NIVELES DE PRESTACIONES MUY DIFERENTES.
POR EJEMPLO:•FUNCIONA / NO FUNCIONA•FALLOS INFANTILES•ETC.
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• 1) CONJUNTOS (EQUIPOS O SISTEMAS) QUE INCORPOREN SUBCONJUNTOS (EQUIPOS O COMPONENTES).
• 2) LAS PRESTACIONES DEL EQUIPO O SISTEMAS SON MEDIBLES Y REPETIBLES.
• 3) DEBE SER POSIBLE DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR EL EQUIPO O SISTEMA SIN QUE ELLO AFECTE A LAS PRESTACIONES.
• 4) DEBEN EXISTIR DOS GRUPOS CON NIVELES DE PRESTACIONES MUY DIFERENTES.
¿CUANDO ES POSIBLE APLICAR “COMPONENT SEARCH”?
RESUMEN
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¿DE QUÉ FASES CONSTA “COMPONENT SEARCH PATTERN”?
• ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK). SIRVE PARA COMPROBAR SI LAS CAUSAS PRINCIPALES ESTÁN INCLUIDAS.
• ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN. SIRVE PARA ELIMINAR LAS CAUSAS NO INFLUYENTES.
• ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN). SIRVE PARA COMPROBAR QUE LAS CAUSAS CLASIFICADAS IMPORTANTES TIENEN UN EFECTO SIGNIFICATIVO, Y EL RESTO NO INFLUYE.
• ETAPA 4:ANÁLISIS FACTORIAL. SIRVE PARA CUANTIFICAR LA MAGNITUD DEL EFECTO Y DE LAS INTERACCIONES.
CONSTA DE LAS ETAPAS SIGUIENTES:
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VEAMOS EL MÉTODO CON UN EJEMPLO
1
2
3
4
5
6
CONJUNTO ELECTROMECÁNICO COMPUESTO DE SEIS SUBCONJUNTOS DESMONTABLES
LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD ES MEDIBLE (POR EJ. W). ESTA CARACTERÍSTICA ESTÁ ASOCIADA AL FALLO EN DETERMINADAS CONDICIONES.
LA TASA DE FALLO ES INACEPTABLE Y NO SE SABE LA CAUSA DE LOS FALLOS.
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 1
d
SELECCIONAR UNA UNIDAD “DE LAS BUENAS” Y OTRA DE “LAS MALAS”(POR EJEMPLO “LA MEJOR” Y “LA PEOR”)
UNIDAD MALA “M”
UNIDAD BUENA “B”
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 2
DETERMINAR UN PARÁMETRO CUANTITATIVO QUE REPRESENTE LA CALIDAD DE LAS MISMAS
ESTE PARÁMETRO DEBE ESTAR RELACIONADO CON EL FALLO. EN EL EJEMPLO, SI EL VALOR ES MENOR QUE 20, SE CONSIDERA QUE EL
EQUIPO HA FALLADO
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 3
MEDIR AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS
MEDIDA 1m =10
MEDIDA 1b =32
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 4A
DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LOS SEIS COMPONENTES DE AMBAS UNIDADES (1er DESMONTAJE)
1
2
3
4
5
6
1,2,3,4,5,6
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 4B
MEDIR NUEVAMENTE AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS
MEDIDA 2m =9
MEDIDA 2b =30
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 5A
DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LOS SEIS COMPONENTES DE AMBAS UNIDADES (2o DESMONTAJE)
1
2
3
4
5
6
1,2,3,4,5,6
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 5B
MEDIR NUEVAMENTE AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS
MEDIDA 2m =8
MEDIDA 2b =33
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6
CALCULAR LA MEDIANA Y EL RECORRIDO “d” DE LA MEDIDAS DE CADA UNIDAD. CALCULAR LA DIFERENCIA “D” DE AMBAS MEDIANAS Y EL
RECORRIDO MEDIO
UNIDAD MEDIDA 1 MEDIDA 2 MEDIDA 3 MEDIANARECORRIDO
dBUENA M 32 30 33 32 3MALA M 10 9 8 9 2
5,22
32=
+=d 23932 =−=D
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6
CON ESTO PODEMOS COMPARAR LA DIFERENCIA ENTRE LAS BUENAS”Y “LAS MALAS” CON LA VARIABILIDAD DENTRO DE CADA GRUPO DEBIDA
A “OTRAS CAUSAS” (MEDIDA, AJUSTES DEL MONTAJE, ETC.)
Buena
Mala
Inicial 1er Desm. 2o Desm.
D
Inicial 1er Desm.2o Desm.
D
CASO A) LAS BUENAS” Y “LAS MALAS”ESTÁN CLARAMENTE SEPARADAS
CASO B) “LAS BUENAS” Y “LAS MALAS”NO ESTÁN CLARAMENTE SEPARADAS
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6
ES DECIR…
Buena
Mala
Inicial 1er Desm. 2o Desm.
D
Inicial 1er Desm.2o Desm.
D
CASO A) “LAS BUENAS” SIGUEN SIENDO “BUENAS” Y “LAS MALAS”
SIGUEN SIENDO “MALAS” A PESAR DE LAS OPERACIONES DE MONTAJES, LUEGO LA CAUSA SERÁ DEBIDA A ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS
CASO B) “LAS BUENAS” PUEDEN PASARA A SER “ MALAS” Y VICEVERSA CON LOS
MISMOS COMPONENTES, LUEGO LA CAUSA NO SERÁ DEBIDA A ALGUNO DE LOS
SUBCONJUNTOS. HABRÁ QUE BUSCARLA EN OTRO SUBCONJUNTO, MEDIDA, AJUSTES DEL
MONTAJE, ETC
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6
¿CUAL CRITERIO PARA SABER SI ESTAMOS EN EL CASO A?
1) LAS TRES MEDIDAS DE LA UNIDAD BUENA DEBEN SER MEJOR QUE LAS TRES MEDIDAS DE LA UNIDAD MALA
dD *25,1>
2) LA DIFERENCIA D DE AMBAS MEDIANAS DEBE SER MAYOR QUE:
EN ESTE EJEMPLO:
2312,3 2,5*1,25 ;5,2 ;21 <<=== dD
POR LO QUE PODEMOS CONCLUIR QUE AMBOS GRUPOS ESTÁN SUFICIENTEMENTE SEPARADOS, ES DECIR QUE LA CAUSA DE LOS
FALLOS ESTÁ EN ALGUNO DE LOS SEIS COMPONENTES
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK)
1. SELECCIONAR UNA UNIDAD “DE LAS BUENAS” Y OTRA DE “LAS MALAS”.
2. DETERMINAR UN PARÁMETRO CUANTITATIVO QUE REPRESENTE LA CALIDAD DE LAS MISMAS.
3. MEDIR AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS.4. DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LAS UNIDADES Y VOLVERLAS A
MEDIR. ANOTAR LAS MEDIDAS.5. REPETIR EL DESMONTAJE Y VOLVER A MEDIR.6. CALCULAR LA MEDIANA Y EL RANGO DE LA MEDIDAS DE CADA
UNIDAD. CALCULAR LA DIFERENCIA D DE AMBAS MEDIANAS Y EL RECORRIDO MEDIO d
RESUMEN
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK)
• D > 1,25 – SE PUEDE AFIRMAR CON UN NIVEL DE CONFIANZA DEL
95% LA CAUSA DEL PROBLEMA ESTÁ EN ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS.
– SE DEBE CONTINUAR CON EL CSP PARA AVERIGUAR CUÁL ES.
• D < 1,25– SE PUEDE AFIRMAR CON UN NIVEL DE CONFIANZA DEL
95% LA CAUSA DEL PROBLEMA NO ESTÁ EN ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS. LA CAUSA PUEDE ESTAR EN:
• OTRO SUBCONJUNTO NO DESMONTADO.• PROCESO DE MONTAJE.• DISTINTAS CONDICIONES DE OPERACIÓN.
d
POSIBLES CONCLUSIONES
d
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ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK)
Buena
Mala
Inicial 1er Desm. 2o Desm.
D d> 1 25,
DE MANERA GRÁFICA
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PERO…TODAVÍA NO SABEMOS QUÉ COMPONENTES ES EL
RESPONSABLE
DE ACUERDO, PASEMOS A LA ETAPA SIGUIENTE, “ELIMINACIÓN” EN ELLA IDENTICAREMOS AL RED
X Y AL PINK X
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 28Transparencia
¿RED X? ¿PINK X?
ASÍ LOS DENOMINA SHAININ. RED X ES LA CAUSA QUE MÁS CONTRIBUYE AL PROBLEMA. LAS PINK X SON LAS QUE
CONTRIBUYEN EN UNA MEDIDA MENOR DIRECTAMENTE O
INTERACCIONANDO CON OTROS.
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ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 1
LISTAR LOS COMPONENTES POR ORDEN DE IMPORTANCIA EN EL RESULTADO. PARA ELLO SE REQUIERE EL CONCURSO DE
ESPECIALISTAS. SI EL ORDEN NO FUERA EL REAL, LA ÚNICA CONSECUENCIA ES QUE SE TARDA MÁS TIEMPO EN LLEGAR A LA
LOCALIZACIÓN DEL RED X Y EL PINK X.
EN NUESTRO EJEMPLO, LOS EXPERTOS CREEN QUE LO MÁS PROBABLE ES QUE LA CAUSA ESTÉ EN EL SUBCONJUNTO
DENOMINADO “1”, SEGUIDO DEL “2”, ETC.
ORDEN DE PROBABILIDADSUBCONJUNTO 1SUBCONJUNTO 2SUBCONJUNTO 3SUBCONJUNTO 4SUBCONJUNTO 5SUBCONJUNTO 6
EN EL EJEMPLO LOS EXPERTOS OPINAN:
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ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 2
CALCULAR LOS LÍMITES DE CONTROL DENTRO DE LOS CUALES PUEDEN VARIAR LOS RESULTADOS DEL ENSAYO DEBIDO ÚNICAMENTE
A CAUSAS ALEATORIAS
LC medianas = mediana t d d mediana d± = ±+2 2 20 95 2 776 1 81( , ) / , / ,*
EN EL EJEMPLO:
3681,1/5,2*776,2 32=Buenas Sup LC =+
2881,1/5,2*776,2 32=Buenas Inf LC =−
1381,1/5,2*776,2 9=Malas Sup LC =+
581,1/5,2*776,2 9=Malas Inf LC =−
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 31Transparencia
10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 2
ENTRE ESTOS VALORES PUEDEN FLUCTUAR LAS UNIDADES BUENAS
ENTRE ESTOS VALORES PUEDEN FLUCTUAR LAS UNIDADES MALAS
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 32Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3
1
2
3
4
5
6
PERMUTAR EL PRIMER COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS Y MEDIR. PUEDEN OCURRIR LOS SIGUIENTES CASOS:
1
2
3
4
5
6
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10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3
CASO 1: NO AFECTA AL RESULTADO. ESTE COMPONENTE ES INERTE Y NO ES LA CAUSA DEL PROBLEMA. DESCARTARLO Y
CONTINUAR PERMUTANDO.
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 34Transparencia
10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3
CASO 2: SE INVIERTE EL RESULTADO. ¡EUREKA EL COMPONENTE CAMBIADO ES EL RED X! PROBLEMA SOLUCIONADO
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 35Transparencia
10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3
CASO 3: NO SE INVIERTE EL RESULTADO PERO ESTÁ FUERA DE LOS LÍMITES DE CONTROL. ¡EUREKA EL COMPONENTE CAMBIADO ES UN PINK X ! ESTE ELEMENTO ES PARCIALMENTE RESPONSABLE
DEL PROBLEMA. CONTINUAR PERMUTANDO
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 36Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3
COMPONENTE 1 INOCUO
NO HAY CAMBIO DE RESULTADO
VOLVER A CAMBIAR 1 E IR AL SIGUIENTE
COMPONENTE 1 = RED X
HAY CAMBIO DE RESULTADO
PERMUTA COMPONENTE 1
COMPONENTE 1 = PINK X
CAMBIO PARCIAL DE RESULTADO
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 37Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3
1
2
3
4
5
6
PERMUTAR EL SIGUIENTE COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS Y MEDIR. INTERPRETAR RESULTADO
1
2
3
4
5
6
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 38Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN
EN ESTE EJEMPLO SE HAN OBTENIDO LOS SIGUIENTES RESULTADOS:
Componente cambiado
Montaje "bueno"
Resultado Límites de
Control inferior
Límites de
Control superior
Montaje "malo"
Resultado Límites de Control inferior
Límites de Control superior
Conclusión
Inicial = 32 = 10D-1 = 30 = 9D-2 = 33 = 8Mediana 32 9Recorrido 3 2
1 1MRB 31 28,2 35,8 1BRM 10 5,2 12,82 2MRB 25 28,2 35,8 2BRM 12 5,2 12,8 2 Pink X, +…3 3MRB 30 28,2 35,8 3BRM 11 5,2 12,84 4MRB 22 28,2 35,8 4BRM 15 5,2 12,8 4 Pink X, +…5 5MRB 31 28,2 35,8 5BRM 12 5,2 12,86 6MRB 30 28,2 35,8 6BRM 9 5,2 12,8
Capping run 2B4BRM 31 28,2 35,8 2M4MRB 12 5,2 12,8
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 39Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, EJEMPLO
GRÁFICAMENTE
10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 40Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN
• LISTAR LOS COMPONENTES POR ORDEN DE IMPORTANCIA EN EL RESULTADO. SI EL ORDEN NO FUERA EL REAL, LA ÚNICA CONSECUENCIA ES QUE SE TARDA MÁS TIEMPO EN LLEGAR A LA LOCALIZACIÓN DEL RED X Y EL PINK X.
• CALCULAR LOS LÍMITES DE CONTROL DENTRO DE LOS CUALES PUEDEN VARIAR LOS RESULTADOS DEL ENSAYO DEBIDO ÚNICAMENTE A CAUSAS ALEATORIAS.
• PERMUTAR EL PRIMER COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS:– SI EL RESULTADO SE INVIERTE, EL COMPONENTE CAMBIADO ES SIN
NINGUNA DUDA EL RED X. NO ES PRECISO CONTINUAR LOS ENSAYOS.– SI NO HAY CAMBIO, ESTE COMPONENTE ES INERTE, TANTO ÉL COMO
SUS INTERACCIONES (NO ES LA CAUSA DEL PROBLEMA). CONTINUAR PERMUTANDO EL COMPONENTE SIGUIENTE.
– SI HAY UN CAMBIO PARCIAL, PUEDE SER EL PINK X O INTERACTUAR CON OTRO COMPONENTE.
RESUMEN
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 41Transparencia
ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN)
SI “X” E “Y” SON LOS COMPONENTES CALIFICADOS COMO RED X Y PINK X, Y “R” SON EL RESTO DE LOS COMPONENTES, MONTAR LAS UNIDADES:
X Y RB B M X Y RM M B
CON ESTE CAMBIO DEBE REVERTIRSE EL RESULTADO
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 42Transparencia
ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 2
10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
EN ESTE EJEMPLO SE HAN OBTENIDO EL SIGUIENTE RESULTADO:
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 43Transparencia
ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN)
10
20
30
40
Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 44Transparencia
CONCLUSIÓN
SE CONCLUYE QUE LA LA CAUSA DEL FALLO DEL EJEMPLO ESTÁ EN LOS COMPONENTE 2 y 6 Y EN SU
INTERACCIÓN.
EL PROBLEMA A NIVEL SUBCONJUNTO ESTÁRESUELTO.
SERÍA NECESARIO CONTINUAR LA INVESTIGACIÓN PARA AVERIGUAR LAS DIFERENCIAS EXISTENTES
ENTRE LOS SUBCONJUNTOS 2 Y 4 “BUENOS” Y “MALOS”
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 45Transparencia
ETAPA 4: ANÁLISIS FACTORIAL
• SI SE HUBIERA ABORDADO INICIALMENTE UNA EXPERIMENTACIÓN BASADA EN DISEÑOS FACTORIALES COMPLETOS A 2 NIVELES, SE HUBIERAN PRECISADO 26=64 EXPERIMENTOS.
• SI EL EQUIPO HUBIERA SIDO MÁS COMPLEJO, POR EJEMPLO CON 8 SUBCONJUNTOS, SE HUBIERAN REQUERIDO 28=256 EXPERIMENTOS…
• LA ALTERNATIVA, DISEÑOS FACTORIALES FRACCIONALES, PRESENTA EL INCONVENIENTE DE CONFUNDIR EFECTOS PRINCIPALES CON INTERACCIONES.
• CON EL MÉTODO SEGUIDO, SE HA OBTENIDO UN DISEÑO FACTORIAL COMPLETO Y REPLICADO CON LOS FACTORES QUE INFLUYEN:
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 46Transparencia
SE HA OBTENIDO UN ANÁLISIS FACTORIAL 22 REPLICADO
Bueno
Malo
BuenoMalo
SUBCONJUNTO 4
SUBCONJUNTO 2
31,000
17,00010,125
20,000Experimento Result.Inicial B 32D-1 B 30D-2 B 331B 313B 305B 316B 30Cap. Run B 31
Experimento Result.Inicial M 10D-1 M 9D-2 M 81M 103M 115M 126M 9Cap. Run M 12
Experimento Result.4B 222M 12
Experimento Result.2B 254M 15
2 RÉPLICAS
2 RÉPLICAS
8 RÉPLICAS
8 RÉPLICAS
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 47Transparencia
ESTO PERMITE CUANTIFICAR EL EFECTO DE LOS SUBCONJUNTOS EN EL RESULTADO
AUNQUE EN EL EJEMPLO EXPUESTO NO RESULTA INTERESANTE, ES POSIBLE CUANTIFICAR EL EFECTO SUBCONJUNTO BUENO/ MALO EN LA
RESPUESTA
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 48Transparencia
CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS
Med
ia d
e la
Res
pues
ta
BuenoMalo
30
25
20
15
10BuenoMalo
SUBCONJUNTO 2 SUBCONJUNTO 4
Diagrama de Efectos Principales en la Respuesta
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 49Transparencia
CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS
SUBCONJUNTO 4
Med
ia
BuenoMalo
30
25
20
15
10
MaloBueno
SUBCONJUNTO 2
Diagrama de Interacción en la Respuesta
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 50Transparencia
CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS
Constante 19,53SUBCONJUNTO 2 4,47SUBCONJUNTO 4 5,97SUBCONJUNTO 2*SUBCONJUNTO 4
1,03
4242 03,197,547,453,19 KKKKR +++=
ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 51Transparencia
MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN
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