Ingeniería de Calidad

¿Por qué es crucial la selección adecuada de arreglos experimentales en el diseño experimental?

• Porque simplifican en algunos casos gran parte de los esfuerzos de diseño estadístico.

• Porque permiten controlar múltiples factores de manera eficiente y efectiva.

• Porque son una forma de examinar simultáneamente muchos factores a bajo costo.

• Porque permiten hacer ocho comparaciones ortogonalmente.

¿Cuál es el mejor beneficio que se obtiene al usar diseño ortogonal?

• Confianza en los resultados experimentales.

• Facilidad para realizar experimentos balanceados.

• Posibilidad de ser reproducidos bajo diferentes situaciones.

• Eficiencia en el uso de recursos.

¿Qué indica la notación L4 en un arreglo ortogonal?

• El número de niveles de cada factor.

• El número de renglones en el arreglo ortogonal.

• El número de corridas experimentales.

• El número de columnas en el arreglo ortogonal.

¿Qué representan los gráficos lineales en un contexto de diseño experimental?

• Una forma de comparar diferentes eventos, situaciones e información.

• Una herramienta para evaluar la robustez de los diseños del proceso y del producto.

• Una visualización efectiva de patrones y relaciones en los datos experimentales.

• Una forma de examinar simultáneamente muchos factores a bajo costo.

¿Cuál es la función principal de los arreglos ortogonales en el diseño experimental?

• Facilitar conclusiones claras y confiables.

• Minimizar el número de pruebas de corridas.

• Representar gráficamente los resultados obtenidos.

• Evaluar la robustez de los diseños del proceso y del producto.

¿Cuál es la importancia de los arreglos ortogonales en la construcción de matrices de diseño?

• Son una generación de los cuadrados latinos.

• Minimizan el número de pruebas de corridas.

• Permiten controlar múltiples factores de manera eficiente y efectiva.

• Simplifican en algunos casos gran parte de los esfuerzos de diseño estadístico.

¿Qué permite hacer el arreglo L9 (34) en el diseño experimental?

• Evaluar la robustez de los diseños del proceso y del producto.

• Hacer ocho comparaciones ortogonalmente.

• Representar gráficamente los resultados obtenidos.

• Facilitar conclusiones claras y confiables.

¿Cuál es el objetivo principal de los arreglos ortogonales para factores de tres niveles?

• Facilitar conclusiones claras y confiables.

• Evaluar la robustez de los diseños del proceso y del producto.

• Controlar múltiples factores de manera eficiente y efectiva.

• Permitir hacer ocho comparaciones ortogonalmente.

¿Qué aporta la representación gráfica de resultados en el diseño experimental?

• Una forma de comparar diferentes eventos, situaciones e información.

• Una herramienta para evaluar la robustez de los diseños del proceso y del producto.

• Una visualización efectiva de patrones y relaciones en los datos experimentales.

• Una forma de examinar simultáneamente muchos factores a bajo costo.

¿Cuál es la recomendación de Taguchi para la construcción de la matriz de diseño?

• Utilizar arreglos ortogonales para controlar múltiples factores de manera eficiente y efectiva.

• Utilizar arreglos ortogonales para evaluar la robustez de los diseños del proceso y del producto.

• Utilizar arreglos ortogonales para la construcción de matrices de ruido.

• Utilizar arreglos ortogonales para minimizar el número de pruebas de corridas.