HERRAMIENTAS GRÁFICAS PARA VISUALIZAR FACTORES DE DISPERSIÓN (GRAPHIC TOOLS TO VISUALIZE DISPERSION FACTORS)

Cleidy García Rodríguez, Manuel Darío Hernández Ripalda, Armando Javier Ríos Lira, Salvador Hernández González

Resumen


Resumen
Taguchi plantea que el objetivo general de la Ingeniería de la Calidad es producir productos que sean robustos con respecto a todos los factores de ruido, esto es la variación. La robustez implica que la característica funcional del producto no es sensible a las variaciones en los factores de ruido, es decir que para obtener productos robustos es de suma importancia tener un control sobre la variabilidad. En el siguiente artículo se desarrolla un ejemplo que demuestra la eficacia de las gráficas Multi-vari como herramientas para visualizar la variabilidad y las fuentes que pueden causarlas, demostrándose que son un valioso instrumento para identificar patrones, tendencias y correlaciones que facilitan la comunicación efectiva de datos complejos y brindan información valiosa para la toma de decisiones.
Palabras Clave: dispersión, graficas, diseño de experimento, simulación Montecarlo.

Abstract
Taguchi states that the general objective of Quality Engineering is to produce products that are robust with respect to all noise factors, that is, variation. Robustness implies that the functional characteristic of the product is not sensitive to variations in noise factors, that is, to obtain robust products it is extremely important to have control over variability. In the following article, an example is developed that demonstrates the effectiveness of Multi-vari graphs as tools to visualize variability and the sources that can cause them, demonstrating that they are a valuable instrument to identify patterns, trends, and correlations that facilitate effective communication of information complex data and provide valuable information for decision making.
Keywords: dispersion, graphs, experiment design, Montecarlo simulation.

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