UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BOLÍVAR

VICERRECTORÍA ACADÉMICA

PLAN DE CURSO

1. GENERALIDADES

Facultad de Ingenierías Programa de Maestría en Ingeniería (Énfasis de Industrial)

Nombre del Docente: PhD(c) Jaime Acevedo Chedid Código: T00000629

2. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO

Denominación: Diseño de Experimentos Código:

Nº de Créditos: 4 Horas totales dirigidas: 48 Horas totales independientes: 144

3. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Ese curso está enfocado a cubrir los conceptos teóricos de diseño experimental utilizando herramientas estadísticas. Tópicos en estadística multivariable, prueba de hipótesis, cálculo de error y precisión en experimentos, y diseño de muestras experimentales serán cubiertos con cierta profundidad. El trabajo personal del estudiante estará centrado en aplicar los conceptos teóricos a problemas de ingeniería donde el diseño y cálculo de muestras es relevante..

4. INTENCIONES EDUCATIVAS

Los estudiantes de Maestría al finalizar el curso, será capaz de:

Identificar la familia de diseños experimentales para comparar tratamientos.Explicar los elementos de los diseños completamente al azar y el análisis de varianza, así como conocer la importancia del tamaño de la muestra.Explicar el diseño en bloques completos al azar; así como su hipótesis, modelo estadístico y análisis de varianza.Describir y desarrollar diseños factoriales.Formular el modelo estadístico para los diseños factoriales, y verificar las hipótesis del modelo.Interpretar correctamente los análisis gráficos y el análisis de varianza en los diseños factoriales.Identificar un diseño factorial fraccionado y conocer sus respectivas ventajas y desventajas en determinadas situaciones.Construir fracciones a cualquier grado de fraccionamiento y seleccionar la fracción adicional más adecuada para a aclarar ambigüedades heredadas de una primera fracción.Describir los conceptos del diseño robusto y de los diseños parametricos

La intención complementaria de este curso es permitir que el estudiante desarrolle el espíritu de trabajo en equipo, ejerciten la capacidad de aprender a aprender, y se promueva el compromiso social del estudiante de Maestría hacia una nueva sociedad como agente de cambio.

5. COMPETENCIAS

Competencias transversales: Capacidad de organización y planificación. Comunicación oral y escrita. Trabajo en equipo.

Razonamiento crítico. Aprendizaje autónomo. Adaptación a nuevas situaciones. Creatividad. Motivación por la calidad y mejora continúa.

Competencias específicas. Cognitivas:

o Identificar la familia de diseños experimentales para comparar tratamientos.o Explicar los elementos de los diseños completamente al azar y el análisis de

varianza, así como conocer la importancia del tamaño de la muestra.o Explicar el diseño en bloques completos al azar; así como su hipótesis, modelo

estadístico y análisis de varianza.o Describir la selección y la aleatorización del diseño en cuadro latino y su diferencia

con el diseño en cuadro grecolatino.o Describir los conceptos de los diseños factoriales explicando cómo se hace la

experimentación factorial.o Desarrollar los diseños factoriales de dos y tres factores, ilustrando la manera en que

se estabiliza la varianza.o Explicar el diseño factorial general, el modelo de efectos .jos y su diferencia con el

modelo de efectos aleatorios.o Formular el modelo estadístico para los diseños factoriales, y verificar las hipótesis

del modelo.o Interpretar correctamente los análisis gráficos y el análisis de varianza en los diseños

factoriales.o Aplicar los diseños factoriales 22, 23 y 2k y tomar decisiones acerca de cuándo se

debe aplicar cada diseño.o Identificar un diseño factorial fraccionado y conocer sus respectivas ventajas y

desventajas en determinadas situaciones.o Saber los conceptos de resolución III, IV y V, y su aplicación en la elección de una

fracción apropiada.o Construir fracciones a cualquier grado de fraccionamientoo Seleccionar la fracción adicional más adecuada para a aclarar ambigüedades

heredadas de una primera fracción.o Describir los conceptos del diseño robustoo Describir los conceptos de los diseños parametricos

Procedimentales/Instrumentales: o Planificación y organización en el desarrollo de actividades.o Elaboración de informes y proyectos de carácter científico-técnico.

Actitudinales: o Aceptar que el estudio requiere un esfuerzo personal.o Desarrollar actitud crítica y responsable.o Valorar el aprendizaje autónomo.o Mostrar interés en la ampliación de conocimientos y de búsqueda de información.o Valorar la importancia del trabajo en equipo.o Estar dispuesto a reconocer y corregir errores.o Respetar las decisiones y opiniones ajenas.o Valorar el método científico como herramienta en el diseño de propuestas de

mejoramiento y optimización de sistemas.

6. TEMÁTICA

1. Diseño de Experimentos1.1 Introducción1.2 Objetivos de un diseño de experimento1.3 Principios básicos del diseño de experimentos1.4 Conceptos básicos1.5 Etapas de un diseño de experimentos

2. Experimentos con un solo factor2.1 Experimentos con un solo factor2.2 Factores de bloqueo2.3 Familia de diseños para comparar tratamientos2.4 Supuestos acerca del modelo estadístico2.5 Diseño completamente al azar (DCA) y ANOVA2.6 ANOVA para el diseño completamente al azar (DCA)2.7 Comparaciones de rangos múltiples2.8 Verificación de los supuestos del modelo en el DCA2.9 Elección del tamaño de la muestra

3. Diseños en bloques3.1 Diseños en bloques completos al azar3.2 Diseño en cuadro latino (DCL)3.3 Diseño en cuadro grecolatino (DCGL)3.4 Ejemplo Ilustrativo Diseño en cuadro latino (DCL)

4. Diseños Factoriales4.1 Introducción4.2 Conceptos básicos en diseños factoriales4.3 Diseños factoriales con dos factores4.4 Diseños factoriales con tres factores

5. Diseños factoriales 2k

5.1 Diseños factoriales 22

5.2 Diseño factorial 23

5.3 Diseño Factorial General 2k 5.4 Diseño factorial 2k no replicado 5.5 Factoriales 2k con punto al centro5.6 Factoriales 2k en bloques

6. Diseños factoriales fraccionados 2k_p

6.1 Diseños factoriales fraccionados 2k_1

6.2 El concepto de resolución6.3 Construcción de fracciones 2k_1

6.4 Diseños factoriales fraccionados 2k_2

6.5 Diseño factorial fraccionado 2k_p

7. Diseño Robusto. 7.1 El Método Taguchi. 7.2 Fuentes de variación. 7.3 Funciones de pérdida.

8. Diseño paramétrico. 8.1 Razones señal-ruido. 8.2 Sistemas dinámicos. 8.3 Análisis de transformaciones8.4 Otros métodos de generación de arreglos.

7. METODOLOGIA

Para soportar el proceso enseñanza-aprendizaje se utilizarán las siguientes actividades y recursos:

Clase Magistral.Exposición y refuerzo teórico-práctico de los conceptos, ejemplos y ejercicios necesarios para permitir la asimilación de conocimiento por parte del alumno. Los estudiantes deben leer con

anterioridad los temas del curso y tomar una actitud crítica sobre las lecturas.

Asignaciones.Se asignarán tareas para realizarse en grupos de máximo 2 personas. Estas tareas están diseñadas para familiarizar a los estudiantes con una variedad de problemas de interés teórico y práctico e incentivar el empleo de herramientas de software especializadas. Es recomendable el uso de Minitab o de cualquier recurso similar.

El curso promoverá discusiones en clase sobre temas tales como tendencias e investigación futura en diseño de experimentos. Para esto los estudiantes deben preparar un “paper” y presentarlo en clase.

Exámenes presénciales.Son pruebas escritas donde se verifica el grado de asimilación de los temas desarrollados hasta la fecha del examen. Estas evaluaciones incluyen ejercicios de desarrollo, ejercicios de conceptualización y ejercicios de aplicación, lo cual permite medir la evolución académica.

Proyectos de investigación formativa.Se asignará un proyecto de curso basado en un tema de investigación o en un problema específico que proponga el grupo de trabajo y que será desarrollado bajo la guía del profesor. El propósito de este proyecto es el desarrollo de habilidades investigativas y de conocimiento de mayor rigor en un tema de su preferencia. Idealmente, los grupos de trabajo para el proyecto de curso debieran estar constituidos por los mismos 2 estudiantes que conforman el grupo de tareas.

8. PROGRAMA ANALITICO DEL CURSO

Ver al final del documento.

9. EVALUACIÓN

De acuerdo a las políticas de la Universidad Tecnológica de Bolívar, la nota final será el promedio de tres notas parciales, cada una de ellas de igual ponderación para este curso. Cada parcial se evaluará de acuerdo a las actividades realizadas, así:

Nota 1 % Nota2 % Nota 3 %Examen 35 Examen 35 Examen 35

Asignaciones 35 Asignaciones 35 Asignaciones 35Proyecto 1 30 Proyecto 1 30 Proyecto 2 30

10. BIBLIOGRAFÍA

Textos guía: Montgomery, D.,. Design and Analysis of Experiments, 5/e. Limusa Wiley. 2002. Box,G. E, Hunter,W.G., Hunter, J.S., Hunter,W.G., "Statistics for Experimenters: Design,

Innovation, and Discovery", 2nd Edition, Wiley, 2005. Holman, J. P. Experimental methods for engineers, 7 ed. McGraww-Hill, 2001. Dean, Angela M. & Voss, Daniel Design and Analysis of Experiments. Springer,

Textos Complementarios: Schmidt, S., Launsby, R. Understanding Industrial Designed Experiments, Air Academy Press,

4th Edition. (1994) Hicks, C. Fundamental Concepts In The Design Of Experiments. Oxford University Press, 4th

Edition. (1993)

Lawson, J., Madrigal J. & Erjavec, J., Estrategias Experimentales Para El Mejoramiento De La Calidad En La Industria, Grupo Editorial Iberoamerica. (1992)

Box, George. Statistics For Experimenters, John Wiley & Sons. (1978). Graybill, Franklin A. Theory and Application Of The Linear Model, Wadsworth Publishing Co.

(1976). Wang, X. Engineering Robust Designs with Six Sigma. Prentice Hall. (2005). Pukelsheim, Friedrich. Optimal Design of Experiments. Classics in Applied Mathematics, 2006

Firma del docente Firma del director de programa Fecha de elaboración

1P2007