Metodología eficiente para la resolución de problemas - Shainin DOE
El Diseño de Experimentos (DOE) es una herramienta ampliamente conocida para la resolución de problemas. Generalmente conocidas como Diseño Clásico de Experimentos (DOE) y DOE de Taguchi (Taguchi DOE), estas dos metodologías son eficaces para resolver problemas generales, pero presentan limitaciones cuando se trata de problemas complejos. Cuando existen múltiples variables, interacciones y problemas técnicos o de fabricación prolongados o crónicos, pueden ser necesarias decenas o incluso cientos de pruebas y, aun así, es posible que no se obtengan resultados satisfactorios.
Los clientes suelen plantear problemas de producto, defectos y desafíos relacionados con la producción. Nuestra empresa analiza y resuelve estos problemas junto con los clientes y trabaja en la búsqueda de soluciones para garantizar una buena calidad del producto y un proceso de fabricación estable. Durante el proceso de resolución de problemas, a menudo es necesario realizar diseños experimentales. En el caso de productos de alta calidad, los requisitos de calidad y aplicación hacen que la dificultad de producción aumente a medida que se elevan las exigencias de calidad. Al utilizar el Diseño Clásico de Experimentos (DOE) y las herramientas DOE de Taguchi para resolver problemas complejos y difíciles, las variables clave suelen interactuar entre sí, por lo que se requiere un número relativamente elevado de pruebas durante un periodo prolongado para obtener resultados limitados.
Shainin DOE
- Método sistemático de 10 pasos para la resolución de problemas
- Identificación de la "X" clave mediante análisis multivariable
- Búsqueda sencilla y fluida mediante intercambio de variables
- Comparación por pares y prueba de Tukey
- Técnica óptima para cuantificar el impacto de cada interacción
- Confirmación del proceso, control adecuado y verificación previa.
GMORS adopta el método Shainin Design of Experiments (Shainin DOE) para diagnosticar objetivamente los posibles factores que causan variaciones en la calidad del producto. Mediante el uso de diversos mapas multivariables (métodos jerárquicos, etc.), se identifica el factor de entrada que más influye en el problema de variación del proceso, denominado Red X. Posteriormente, se realizan ajustes en el diseño experimental y en el nivel de cada factor, lo que permite reducir el número de experimentos e identificar la causa raíz mediante un proceso eficaz y económico.
GMORS puede analizar de manera eficiente los efectos combinados de cada interacción en un corto periodo de tiempo, con menor costo y complejidad, y mediante una metodología sencilla verificar la eficacia de cada proceso para demostrar diferencias significativas antes y después de la mejora.