En la industria es común llevar a cabo experimentos para mejorar la comprensión y el conocimiento de diferentes procesos de fabricación, con el objetivo de obtener productos de alta calidad. Con el fin de asegurar una mejora continua en la calidad de un proceso de manufactura/fabricación, es esencial ser consciente del comportamiento del proceso, la cantidad y tipo de variables y su efecto en el resultado del proceso. Los experimentos se realizan para explorar, estimar o confirmar. La exploración se hace para comprender los datos del proceso; la estimación para determinar el efecto de las variables del proceso sobre las características de desempeño de la salida (o características de calidad); y la confirmación para verificar los resultados previstos obtenidos del experimento. Uno de los enfoques comúnmente utilizados por muchos ingenieros en las empresas de fabricación es el de una variable a la vez, en el que el ingeniero varía una variable a la vez manteniendo fijas todas las demás variables involucradas en el experimento. Sin embargo, este enfoque requiere grandes cantidades de recursos para obtener una cantidad limitada de información sobre el proceso. Así, los experimentos de una variable a la vez a menudo son poco confiables, consumen mucho tiempo, es posible que no alcancen las condiciones óptimas y no abordan el efecto de interacción entre las variables del proceso. Con el fin de evitar estos desgastes a nivel industrial, se han desarrollado métodos con fuertes bases estadísticas que pueden remplazar el enfoque experimental de una variable a la vez. Estos métodos desempeñan un papel fundamental en la planificación, realización, análisis e interpretación de datos de experimentos de ingeniería, con respuestas válidas, confiables y sólidas que se obtienen de forma efectiva, eficiente y económica. Además, es importante tener en cuenta que algunos factores pueden tener un efecto fuerte sobre la respuesta, otros pueden tener un efecto moderado y algunos no tienen ningún efecto. Por lo tanto, el objetivo de un experimento bien diseñado es especificar qué conjunto de factores en el proceso afecta más el desempeño del proceso y luego se puedan encontrar los mejores niveles para que estos factores alcancen el nivel de calidad deseado. Así, con el desarrollo de este curso el participante conocerá y aprenderá a manejar dos métodos para la optimización de parámetros de procesos de fabricación: el método Taguchi y el método de superficie respuesta. Esto con el fin de optimizar un proceso desde el punto de vista de la calidad de un producto

Profesora: Adriana Esguerra Arce.

El curso se desarrollará entre el 24 de agosto y el 7 de diciembre de 2024, los sábados de 7:00 a.m. a 10:00 a.m., en el campus de la Escuela.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.