Seguramente la mayoría de vosotros habéis construido aviones de papel cuando erais niños. Y los habéis lanzado al aire tratando de mantenerlos volando el mayor tiempo posible antes de caer al suelo. Seguro que os disteis cuenta que cambiando el tipo de papel, la forma y dimensiones de algunas partes conseguíais mejorar el vuelo. Estabais haciendo un diseño de experimentos o DOE. Precisamente en muchos cursos de DOE se utilizan estos experimentos como parte práctica de la formación.

Algunos habréis hecho cursos de DOE o de metodología Taguchi y os habrá tocado hacer este ejercicio. Otro ejercicio parecido es el tirar canicas de distintos tamaños y desde distintas alturas sobre un suelo de arena y medir los cráteres creados, simulando la caída de meteoritos sobre un planeta. Para hacerlo más divertido se pueden colocar pequeños dinosaurios y así emular las condiciones de extinción de los dinosaurios en la tierra.

Haciendo experimentos al azar podemos llegar a conseguir mejoras, pero un diseño robusto requiere de utilizar una metodología. Hay que saber seleccionar bien las variables que vamos a utilizar en los experimentos. Entre las variables están las que se pueden controlar al máximo, como pueden ser los parámetros de una máquina o algunas características del diseño. Pero hay otras variables más aleatorias, llamadas también ruido, que no podremos controlar, pero que las debemos tener en cuenta en los experimentos. En el caso de los aviones de papel, una variable aleatoria puede ser el viento, mientras que el tipo de papel o las longitudes de las distintas partes las podemos controlar.

El objetivo del DOE en este caso es optimizar las variables controladas de manera que encontremos qué combinación de ellas nos dan el mejor resultado (en el ejemplo del avión el tiempo más largo de vuelo). En cambio en las variables de ruido lo que buscamos es qué combinación del resto de variables es la que provoca menor variación del resultado (en el ejemplo sería la combinación de tipo de papel o longitudes que más inmune nos hace a la variación del viento). Un diseño de proceso robusto no siempre es el que mejor resultado nos da, sino el que menos variación tiene ante los cambios de variables incontroladas.

Un problema típico en los DOE es no caer en el error de que los efectos se suman. Un ejemplo clásico que se explica en los cursos de DOE es el del alcohol y las medicinas. Si una persona tiene malestar y toma un medicamento le produce bienestar, si toma alcohol le produce euforia, pero la suma de ambas no necesariamente le produce una sensación mejor. Es lo que se llaman interacciones, efectos contrapuestos de dos variables que por separado mejoran, pero que ambas juntas tienen el efecto contrario.

Otra dificultad de los DOE es el tiempo que requiere cuando tenemos múltiples variables y combinaciones. Para ello Taguchi nos dio la solución, simplificando la elección de las combinaciones ya que no requiere que usemos todas las posibilidades sino algunas bien seleccionadas que nos pueden dar una solución muy parecida a la que nos daría en caso de realizar todas ellas.

Analizar bien los resultados y llegar a conclusiones fiables requiere conocer bien la metodología y sólo así nos permitirá realizar diseños de ingeniería robustos. Programas informáticos como Minitab nos ayudan a realizar esos cálculos estadísticos complejos para que no nos perdamos en las matemáticas y nos podamos centrar en entender los datos y diseñar la mejor combinación que nos llevará al éxito en el experimento.

En IKOR como fabricantes de electrónica tenemos multitud de oportunidades de aplicar el diseño de experimentos (DOE) para mejorar nuestros procesos. Si queremos conseguir buenas soldaduras (reduciendo los voids y las microbolas, mejorando la mojabilidad y la fiabilidad a largo plazo o en condiciones climáticas externas) o si queremos obtener circuitos con altos niveles de limpieza (eliminando restos de flux o disminuyendo la contaminación iónica).

Identificar qué variables controladas nos van a influir, como las aleaciones de soldadura, los tiempos y temperaturas de refusión, los tipos de acabado de los PCBs, las aperturas de las pantallas de serigrafía, etc. Las variables o ruido no controlado, como la variabilidad de los componentes o los curados de las máscaras de soldadura de los PCBs. Elegir los valores de las variables que más nos conviene ensayar y la matriz de combinaciones que más información nos pueda dar con el menor esfuerzo y tiempo, ensayar, analizar los resultados, elegir las mejores combinaciones y confirmar con nuevos experimentos. El proceso es largo pero si finalmente conseguimos las mejoras el esfuerzo habrá merecido la pena.

 

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