Paso generar el diseño factorial de acuerdo al experimento




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Stat > DOE > Taguchi > Predict Taguchi Results


Predict Mean Signal to Noise Ratio

Terms: A B C D AxC AxD

Levels: Seleccionar Coded Units Select levels from a list: A = 1, B = 1, C = 1, D=1

OK




Conclusión: como el valor de la presión de prensado es el único factor que ajusta a la media, debe ajustarse para que la planicidad se encuentre en su valor nominal de 2.

9. Ejemplo de fabricación de bolas de Golf

Se fabrican bolas de golf con un nuevo diseño para maximizar la distancia de vuelo.

Se han identificado cuatro factores de control, cada uno con dos niveles:

- Material del nucleo (líquido y tungsteno)

- Diámetro del nucleo (118 y 156)

- Número de vueltas (392 y 422)

- Espesor del recubrimiento (0.03 y 0.06)

Se desea probar la interacción entre el material del nucleo y su diámetro.

Como respuesta se mide la distancia en dos clubes de golf como factor de ruido.

Como se quiere maximizar la respuesta se selecciona la relación señal a ruido Mayor es mejor.

Paso 1. Abrir el archivo de Minitab
 File > Open worksheet GOLFBALL.MTW. Contiene el diseño y los datos de distancia de respuesta.

Material Diameter Dimples Thickness Driver Iron

Liquid 118 392 0.03 247.5 234.3

Liquid 118 422 0.06 224.4 214.5

Liquid 156 392 0.03 59.4 49.5

Liquid 156 422 0.06 75.9 72.6

Tungsten 118 392 0.06 155.1 148.5

Tungsten 118 422 0.03 39.6 29.7

Tungsten 156 392 0.06 92.4 82.5

Tungsten 156 422 0.03 21.9 18.6
Reconocer el diseño con:

Stat > DOE > Taguchi

Define custom Taguchi Design

Factors Material – Thickness

OK
Paso 2. Analizar el diseño

 Stat > DOE > Taguchi > Analyze Taguchi Design.

 En Response data are in, seleccionar Driver and Iron.

Click Analysis.

En Fit linear model for, seleccionar Signal-to-noise ratios and Means. Click OK.

 Click Terms.

Mover los términos AB a Selected Terms con > o con doble click. Click OK.

Click Options.

En Signal to Noise Ratio, seleccionar Larger is better. Click OK en cada cuadro de diálogo

Los resultados se muestran a continuación:
Para la predicción se puede decidir qué factores e interacciones incluir, para mejorar la predicción.
 Stat > DOE > Taguchi > Predict Taguchi Results.

 Quitar la selección de Standard deviation y Natural log of standard deviation.

 Click Terms. Incluir los términos A, B, C, D, y AB en el cuadro Selected Terms. Click OK.

Click Levels.

En Method of specifying new factor levels, seleccionar Select levels from a list.

En Levels, click en los renglones y seleccionar los niveles de los factores mostrados en la tabla.






Factor




Level

Material

Liquid

Diameter

118

Dimples

392

Thickness

0.06


10. Diseño de mezclas generado con Minitab:
Stat > DOE > Mixture > Create Mixture Design

Seleccionar Simplex Lattice Number of components 4

Designs introducir los datos siguientes:


Options:



La tabla resultante del diseño es la siguiente:

StdOrder

RunOrder

PtType

Blocks

A

B

C

D

Fuerza de Gel

Sineresis

1

1

1

1

1

0

0

0

 




2

2

1

1

0

1

0

0

 




3

3

1

1

0

0

1

0

 




4

4

1

1

0

0

0

1

 




5

5

0

1

0.25

0.25

0.25

0.25

 




6

6

-1

1

0.625

0.125

0.125

0.125

 




7

7

-1

1

0.125

0.625

0.125

0.125

 




8

8

-1

1

0.125

0.125

0.625

0.125

 




9

9

-1

1

0.125

0.125

0.125

0.625

 





Cuando se indica 1 0 0 0 solo se usa un componente en la mezcla, cuando se indica 0.625 de A, 0.125 de B, 0.125 de C y 0.125 de D, tanto A como B, C y D se incluyen en esas proporciones dentro de la mezcla de los componentes.
La gráfica del diseño se obtiene con:

Stat > DOE > Mixture > Simplex design plot

Seleccionar Generate Plots for all triplets of components

OK


Si la mezcla de los componentes representa el 10% del volumen total de la solución, ese 10% es tu 100% de la mezcla.
Se realizan los experimentos (Run order) y se cargan los resultados de ambas respuestas.
En caso de haber sido los resultados:

Fuerza del gel

Sineresis

3

12

2

43

5

54

21

61

1

23

9

4

3

7

4

8

1

9


Después se analiza el diseño con:

Stat > DOE > Mixture > Analyze mixture design

Responses Fuerza del gel Sineresis

Graphs Residuals for plots Standardized Individual plots: Normal Plot

OK
Regression for Mixtures: Fuerza del gel, Sineresis
The following terms cannot be estimated and were removed:

B*D

C*D


Regression for Mixtures: Fuerza del gel versus A, B, C, D
Estimated Regression Coefficients for Fuerza del gel (component proportions)
Term Coef SE Coef T P VIF

A 3.1 1.713 * * 1.493

B 2.1 1.713 * * 1.493

C 5.1 1.713 * * 1.493

D 21.1 1.713 * * 1.493

A*B 140.0 30.715 4.56 0.137 5.312 A y B o A y C son sinérgicos

A*C 132.0 30.715 4.30 0.146 5.313 ya que refuerzan la respuestas coef. +

A*D -201.6 28.909 -6.97 0.091 4.706 A y D o B y C son antagónicos

B*C -157.6 28.909 -5.45 0.115 4.706 ya que disminuyen la respuesta coef.-

S = 1.71701 PRESS = 2660.59

R-Sq = 99.08% R-Sq(pred) = 0.00% R-Sq(adj) = 92.63%

Analysis of Variance for Fuerza del gel (component proportions)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P

Regression 7 317.274 317.274 45.3249 15.37 0.194

Linear 3 151.750 238.750 79.5833 26.99 0.140

Quadratic 4 165.524 165.524 41.3810 14.04 0.197

Residual Error 1 2.948 2.948 2.9481

Total 8 320.222

Unusual Observations for Fuerza del gel
Fuerza

Obs StdOrder del gel Fit SE Fit Residual St Resid

1 1 3.000 3.118 1.713 -0.118 -1.00 X

2 2 2.000 2.118 1.713 -0.118 -1.00 X

3 3 5.000 5.118 1.713 -0.118 -1.00 X

4 4 21.000 21.118 1.713 -0.118 -1.00 X
X denotes an observation whose X value gives it large leverage.


Para optimizar la respuesta:
Stat > DOE > Mixture > Response Optimizer

Responses Fuerza del gel Sineresis
Pasar con >> a Selected las dos respuestas Fuerza del Gel y Sineresis
Set up Fuerza de Gel Maximize Lower 1 Target 3

Set up Sineresis Maximize Lower 1 target 3 Depende de los resultados
Options Starting value A 0.25 B 0.25 C 0.25 D 0.25

OK


Se ajustan gráficamente los valores de los factores A, B, C y D para optimizar al mismo tiempo las respuestas Fuerza del gel y Sinerismo


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