Acerca del estudio de diseño estadístico
Un estudio de diseño estadístico permite asignar distribuciones estadísticas a cotas y parámetros que son variables de diseño y a parámetros que son objetivos de diseño de un Estudio de diseño con varios objetivos (MODS). Con la superficie de respuesta que corresponde a MODS (MODSRS) y las distribuciones estadísticas asignadas a las variables de diseño correspondientes, Creo Parametric ejecuta un gran número de experimentos aproximados para determinar los parámetros de distribución de los objetivos de diseño de un estudio de diseño multiobjetos (MODS). Puede utilizar los resultados de un estudio de diseño estadístico para encontrar un punto de operación “casi óptimo” para los objetivos de diseño.
En la tabla siguiente se muestra una lista de los tipos de distribuciones estadísticas disponibles, las ecuaciones que utilizan y los parámetros que generan:
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Distribución estadística
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Ecuación
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Parámetros
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Exponencial (Exponential)
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λ: velocidad
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Log-normal (Lognormal)
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μ: media
σ: desviación estándar
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Normal
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μ: media
σ: desviación estándar
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Uniforme (Uniform)
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Sin parámetros
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Weibull
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λ: escala
k: forma
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Puede seleccionar un tipo de distribución estadística para los objetivos de diseño de un estudio de diseño multiobjetos. En consecuencia, se calculan los parámetros de distribución que proporcionan la trayectoria de ajuste a la realización de pruebas de la superficie de respuesta. El tipo de distribución estadística Normal está seleccionado por defecto para las variables de diseño que se muestran en la lista bajo la sección Variables de diseño (Design Variables) y para los objetivos de diseño que se muestran bajo la lista Objetivos de diseño (Design Goals) del cuadro de diálogo Estudio de diseño estadístico (Statistical Design Study).
Los métodos para realizar un estudio de diseño estadístico son los siguientes:
• Único (Single): se utiliza un solo punto de operación para el estudio y todas las muestras se encuentran en los alrededores del punto de operación según las distribuciones estadísticas de las variables de diseño. En caso de los tipos Log-normal (Lognormal) y Normal de distribuciones estadísticas, el punto operativo es la media de la distribución.
• Estudio de diseño multiobjetos (MODS): los puntos distribuidos uniformemente en el espacio de diseño de MODSRS se utilizan para el estudio. Los objetivos de diseño para el estudio de diseño estadístico son los parámetros de distribución estadística de los objetivos del MODS original. El número de puntos de operación es igual al número de experimentos especificados para el estudio de diseño multiobjetos. Para cada punto de operación, se conduce un estudio de diseño estadístico y se calculan los parámetros de distribución estadística para los objetivos de diseño. Estos parámetros se muestran bajo la sección Datos de tabla (Table Data) del cuadro de diálogo Estudio de diseño con varios objetivos (Multi-Objective Design Study). Los nombres de columna para estos parámetros aparecen en formato DISTRIBUTIONPARAMETERNAME-DESIGNGOALNAME. Por ejemplo, la Desviación estándar (Standard Deviation) para las funciones de análisis que tienen el nombre LENGTH:CIRCUMFERENCE_1 se muestran en formato STANDARD_DEVIATION-LENGTH:CIRCUMFERENCE_1.
Se pueden aplicar límites como, por ejemplo, Límite inferior (Lower Limit) y Límite superior (Upper Limit) a los objetivos de diseño. Según los límites aplicados, Creo Parametric calcula los defectos por cada millón de unidades (DPMU) y las desviaciones estándar de los límites con respecto al valor medio. Estas desviaciones estándar se representan como n x Sigma inferior y superior. En el gráfico generado por el sistema del cuadro de diálogo Propiedades estadísticas del objetivo de diseño (Design Goal Statistical Properties), las líneas rojas verticales indican los valores de los límites definidos por el usuario y las áreas rojas sombreadas indican las regiones de defectos, que son el número de experimentos que quedan fuera de los límites definidos por el usuario.
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En proyectos six-sigma, los objetivos de diseño se definen de tal manera que los límites para rechazarlos son seis desviaciones estándar, a cualquier lado del valor medio. Esto indica que el 99,9997% de los objetivos se encuentran dentro de estos límites. Más o menos 3 sigma indica que el 93,3% de los objetivos son aceptables.
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Puede utilizar el comando Guardar (Save) para guardar un estudio en disco y abrirlo cuando regrese al modelo. Al guardar un estudio se guardan las variables de diseño junto con sus parámetros y tipos de distribución estadística. Sin embargo, los objetivos de diseño se guardan solo con el tipo de distribución estadística que tienen asignado. Deben calcularse de nuevo los parámetros de distribución para los objetivos de diseño.