Definición
El último peldaño de la escalera de mejora de herramientas aborda problemas en los que «varias causas potenciales actúan a la vez y se influyen mutuamente»; los tres elementos centrales de Taguchi son el diseño de parámetros, la relación señal/ruido y las tablas ortogonales. En el ámbito de DOE, la resolución describe el coste —la confusión entre interacciones y efectos principales— que se paga al reducir el número de ensayos.
Comprender este concepto
El método de Taguchi y el diseño de experimentos (DOE) constituyen el nivel más avanzado de la escala de herramientas y se utilizan para abordar problemas en los que actúan simultáneamente varias causas potenciales que interactúan entre sí. Mediante el diseño de parámetros, la relación señal/ruido y las tablas ortogonales, así como el diseño factorial completo y fraccionado del DOE, ayudan a los equipos a identificar los factores clave y los ajustes óptimos reduciendo al mismo tiempo el número de pruebas. En comparación con las siete herramientas básicas de calidad adyacentes, el DOE es más adecuado para situaciones en las que hay interacciones entre factores y se necesita cuantificar la combinación óptima. Sus resultados suelen ser una lista de factores clave, una combinación óptima de parámetros y un plan previsto de mejora de la robustez.
Ejemplos de escenarios de negocio
Cuando aparece un defecto de calidad en una línea de producción, pero no es posible determinar la causa principal mediante un diagrama de Ishikawa y un diagrama de Pareto, y se sospecha que interactúan varios factores (como la temperatura, la presión y la velocidad), el equipo puede diseñar un experimento factorial fraccionado para filtrar primero los factores significativos y, a continuación, realizar un experimento factorial completo o un análisis de superficie de respuesta sobre los factores clave, hasta determinar la combinación óptima de parámetros. Al finalizar, el equipo dispondrá de una configuración de parámetros validada estadísticamente, con la que podrá ajustar el proceso y reducir los costes de prueba y error.