Por Oliver Franz.

Los entornos de investigación y desarrollo suelen operar con incertidumbre.

Es posible que el comportamiento de los materiales no se comprenda del todo. Las interacciones entre variables pueden ser no lineales. Los presupuestos experimentales y las cantidades de material suelen ser limitados. La experimentación no estructurada ralentiza el aprendizaje.

El diseño moderno de experimentos (DOE, por sus siglas en inglés) permite a los equipos de investigación extraer la máxima información de un número limitado de ensayos, al tiempo que construyen modelos predictivos en una etapa más temprana del ciclo de desarrollo.

Minitab DOE by Effex, ahora parte de Minitab, se centra en mejorar la eficiencia experimental y el desarrollo de modelos para trabajos exploratorios.

Aquí presentamos tres maneras en que los equipos de I+D pueden fortalecer su enfoque de diseño de experimentos (DOE) y acelerar el aprendizaje.

1. En las primeras etapas, el Diseño de Experimentos debería priorizar la densidad de información.

Los diseños factoriales completos no siempre son factibles en entornos de investigación.

Minitab DOE by Effex permite evaluar diseños basados en modelos eficientes en términos de D-, A- e I- (Determinación, Promedio e Integración), que priorizan la ganancia de información en relación con el número de experimentos. Los diseños de superficie de respuesta adaptativa de OMARS refinan iterativamente el espacio del modelo para mejorar la estimación de la curvatura y los efectos de interacción con menos experimentos. Para los equipos que trabajan con un suministro limitado de materiales o largos tiempos de preparación, maximizar la información por ejecución acorta los ciclos de descubrimiento, lo que significa que los equipos pueden llegar a conclusiones fiables más rápidamente con menos experimentos.

Descubra cómo un equipo sustituyó las pruebas excesivas por un sistema predictivo para el diseño de materiales complejos.

2. El desarrollo del modelo debe comenzar pronto.

En la investigación, comprender el comportamiento del sistema es más importante que identificar efectos principales aislados.

Minitab DOE by Effex integra el modelado de regresión, la metodología de superficie de respuesta, la visualización de contornos y los perfiles de predicción en un único flujo de trabajo. Esto permite a los equipos:

• Cuantificar los efectos no lineales
• Explorar estructuras de interacción
• Identificar regiones prometedoras dentro del espacio de diseño

La creación temprana de modelos predictivos permite realizar experimentos de seguimiento más específicos, en lugar de pruebas exploratorias de ensayo y error, de modo que los equipos pueden centrar sus recursos en las direcciones más prometedoras.

3. La optimización multiobjetivo refleja las limitaciones reales del desarrollo.

Los objetivos de la investigación suelen incluir consideraciones sobre rendimiento, estabilidad, escalabilidad y costes.

Minitab DOE by Effex admite la optimización de múltiples respuestas, lo que permite a los equipos definir umbrales de rendimiento aceptables y evaluar combinaciones de factores que satisfagan múltiples criterios simultáneamente.

En lugar de identificar un único punto óptimo que puede no ser escalable, los equipos pueden identificar regiones sólidas dentro del espacio de diseño que respalden el desarrollo posterior.

Esto ayuda a los equipos a evitar costosos retrabajos al pasar de experimentos a escala de laboratorio a la producción en el mundo real.

¿Cuándo deberían los equipos de I+D reforzar su enfoque de diseño de experimentos (DOE)?

Si su equipo está:

• Realizando experimentos exploratorios sin modelado estructurado.
• Limitado por el material o la capacidad de prueba.
• Repitiendo estudios debido a resultados poco claros o inconsistentes.
• Luchando para transformar los hallazgos en diseños escalables.

…el diseño estructurado de experimentos puede mejorar tanto la velocidad de aprendizaje como la fiabilidad del modelo.

Minitab DOE by Effex admite flujos de trabajo avanzados de diseño de experimentos (DOE) dentro del ecosistema más amplio de Minitab, lo que ayuda a los equipos de I+D a pasar de la exploración a la información predictiva con mayor eficiencia.