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title: Cómo un diseño de experimentos más inteligente ayuda a los equipos a aprender más en cada ensayo
description: Descubre cómo un diseño OMARS de 24 series ayudó a los ingenieros a evaluar factores, modelar interacciones y la curvatura, e identificar ajustes de proceso prometedores sin necesidad de realizar un experimento de optimización independiente.
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# Cómo un diseño de experimentos más inteligente ayuda a los equipos a aprender más en cada ensayo
[Oliver Franz](https://blog.minitab.com/es/blog/author/oliver-franz) | 10/28/2026
Temas: [Investigación y desarrollo](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/investigación-y-desarrollo), [Minitab DOE by Effex](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/minitab-doe-by-effex)
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Quienes han participado en una reunión de revisión de un proyecto después de una prueba costosa conocen ese momento incómodo en el que alguien pregunta: «¿Qué aprendimos realmente?».
Se ocupó el equipo, el personal tuvo que esperar y se consumieron materiales. Aun así, la respuesta puede seguir siendo que se necesita otro experimento antes de poder elegir con confianza las condiciones de operación del proceso.
Ese momento pone de manifiesto una debilidad en la forma en que suele evaluarse la eficiencia experimental. Los equipos tienden a contar los ensayos porque son fáciles de cuantificar, pero el mayor costo proviene de las preguntas que quedan sin respuesta sobre las interacciones, el comportamiento no lineal y el rango de operación. Un diseño de cribado con pocos ensayos puede parecer económico en la presentación del plan y terminar siendo la opción más costosa si requiere un estudio adicional antes de que el proceso pueda avanzar.
Un [artículo de Peter Goos, José Núñez Ares, Mohammed Saif Ismail Hameed y Maria Lanzerath](https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/08982112.2026.2698477) ofrece una alternativa convincente. Goos y Núñez Ares cofundaron Effex, cuyo software de diseño de experimentos ahora está disponible como [Minitab DOE by Effex](https://www.minitab.com/es-mx/solutions/key-capabilities/advanced-design-of-experiments-omars/?locale=es-MX). Su estudio publicado muestra cómo se utilizó un diseño de superficie de respuesta ortogonal mínimamente aliasado, u OMARS, de niveles mixtos y 24 ensayos para estudiar ocho factores que afectan la producción de una resina para un adhesivo utilizado en un stent vascular.
En esencia, demuestra cómo un solo experimento cuidadosamente planificado puede reemplazar dos etapas de pruebas independientes y revelar tanto los factores que más influyen como las condiciones del proceso con mayor probabilidad de funcionar.
Lo que estaba en juego hizo que la eficiencia experimental fuera mucho más que una cuestión estadística. En W. L. Gore & Associates, cada lote experimental de resina ocupaba una unidad de producción a escala industrial durante aproximadamente 40 horas y tenía un costo de cinco cifras. Como solo era posible realizar un ensayo experimental por semana, la secuencia habitual de identificar primero los factores relevantes y después optimizar mediante un diseño de superficie de respuesta podía requerir meses antes de que el equipo definiera un rango de operación viable.
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## **¿Puede un solo diseño de experimentos identificar los factores relevantes y optimizar un proceso?**
Un diseño OMARS bien seleccionado puede identificar los factores más influyentes y, al mismo tiempo, proporcionar la información necesaria para estudiar las interacciones, la curvatura y las condiciones de operación más prometedoras.
Los diseños OMARS ofrecen una opción intermedia entre los diseños de cribado tradicionales y los experimentos de superficie de respuesta de mayor tamaño. Su estructura mantiene los efectos principales ortogonales entre sí y respecto de los efectos de segundo orden, lo que ayuda a los ingenieros a distinguir la influencia directa de cada factor de las interacciones y la curvatura que también pueden afectar la respuesta. Los diseños OMARS de niveles mixtos aportan flexibilidad adicional, ya que permiten estudiar los factores en dos o tres niveles, según se considere probable un comportamiento no lineal.
Para el experimento del adhesivo para stents, los expertos en procesos y los estadísticos seleccionaron ocho factores cuantitativos relacionados con las etapas de polimerización, coagulación y lavado, y secado. A cinco factores se les asignaron tres niveles porque el conocimiento previo sugería que la curvatura podía ser relevante, mientras que los otros tres se estudiaron en dos niveles. El equipo también clasificó las posibles interacciones según su prioridad y aprovechó años de conocimiento del proceso para orientar el diseño, sin descartar la posibilidad de efectos inesperados.
Minitab DOE by Effex proporcionó 81 diseños OMARS candidatos de 24 ensayos con la estructura de factores requerida. Los investigadores los compararon según su potencia estadística, su grado de aliasado y sus propiedades de proyección. Finalmente, seleccionaron un diseño sin aliasado perfecto entre las interacciones de dos factores.
El diseño seleccionado también mostró ventajas frente a diseños de cribado definitivo de 22 y 26 ensayos. Ofreció mayor potencia estadística para cinco de las siete interacciones de prioridad alta o media. Además, su potencia para cuatro efectos cuadráticos fue de 0,48, frente a 0,27 y 0,29 en los diseños de referencia.
La lección práctica es que la cantidad de ensayos, por sí sola, no determina el valor de un experimento. Lo que importa es si los ensayos incluidos en el diseño permiten a los ingenieros responder sus preguntas y contribuyen de manera significativa a definir la siguiente decisión sobre el proceso.
## ¿Qué valor aportó al negocio el diseño OMARS de 24 ensayos?
El diseño OMARS proporcionó a los ingenieros una orientación práctica para definir las condiciones de operación y la confianza suficiente para iniciar las pruebas de robustez sin realizar primero un experimento de optimización independiente.
En el experimento se midieron el índice de fluidez después de la polimerización y la impureza residual al finalizar el proceso completo. El análisis indicó que debían reducirse las cantidades de dos sustancias químicas utilizadas en la polimerización para mantener el índice de fluidez dentro de las especificaciones. También apuntó a utilizar menos ácido y más base, reducir las temperaturas de coagulación y lavado, y aumentar la cantidad de ciclos de lavado para disminuir la impureza. Los modelos seleccionados también sugirieron una temperatura de secado más baja.
Al leer la gráfica de izquierda a derecha, se observa que tres enfoques de modelado de la impureza residual pueden diferir en la forma de los efectos individuales y, aun así, coincidir en condiciones de operación muy similares. Esa coincidencia es la que necesita un equipo antes de comprometerse con la siguiente fase.
*La fila superior muestra el índice de fluidez, mientras que las filas inferiores presentan las predicciones de impureza residual obtenidas mediante tres enfoques de modelado. Las líneas discontinuas indican las condiciones seleccionadas.*
Para llegar a esa conclusión, el equipo comparó numerosos modelos plausibles en lugar de confiar en una sola ecuación. Los ingenieros también descartaron una interacción destacada desde el punto de vista estadístico porque carecía de sentido físico, ya que un resultado útil de un diseño de experimentos debe sostenerse tanto ante el análisis matemático como ante el conocimiento del proceso. La incertidumbre seguía presente, pero no impidió que el equipo actuara.
## **Hacia mejores decisiones sobre los procesos**
Los ingenieros de procesos finalmente identificaron una combinación de condiciones con alta probabilidad de cumplir las especificaciones del cliente y los requisitos internos del proceso. Esa combinación pasó a un estudio de robustez que abarcó diferentes días, turnos y lotes de materias primas, con el fin de generar evidencia para evaluar la capacidad del proceso y planificar la futura liberación de lotes.
Este avance es importante porque un experimento exitoso debe hacer más que explicar resultados históricos. Debe ayudar a un equipo multidisciplinario a acordar los próximos pasos y proporcionar una ruta fundamentada hacia una producción confiable.
Para los equipos que trabajan con procesos por lotes de alto costo, los diseños OMARS ofrecen una herramienta clave para realizar experimentos eficaces y económicamente viables. Su valor radica en convertir un número limitado de oportunidades de experimentación en una decisión clara sobre las condiciones de operación. Esto acorta el camino desde el desarrollo hasta un proceso capaz de cumplir de manera consistente los requisitos de los clientes.
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