Diseño de Experimentos Aplicados a la Industria en Excel

Al finalizar el curso el asistente estará en capacidad de:

• Identificar las técnicas de diseño de experimentos para seleccionar el modelo que más se ajusta a una situación específica
• optimizar basado en los experimentos para mejorar la productividad.

Al finalizar el curso el asistente:

1. Elige la estrategia más adecuada para obtener los datos.

2. Construye e interpreta modelos de regresión de manera adecuada.

3. Predice y toma decisiones basado en modelos de regresión.

4. Identifica los factores de mayor incidencia en el sistema de estudio.

5. Optimiza el proceso a partir de los datos obtenidos.

6. Optimiza variables de proceso o condiciones de operación o formulaciones

o estudios R&R.

7. Toma decisiones basadas en los datos para mejoramiento continuo de proceso.

El asistente a este curso adquiere competencias en el uso de herramientas estadísticas de Diseño de Experimentos para la resolución de problemas en situaciones reales, lo que le permite intervenir el proceso en el área asignada para mantener un mejoramiento continuo.

Módulo 1. INTRODUCCIÓN AL DISEÑO DE EXPERIMENTOS.

• Etapas y Conceptos Básicos

• Tipos de Diseños Experimentales

• Análisis por Modelos

• Modelos Estadísticos

• Regresión Lineal

• Coeficiente de Correlación

• Linealización

• Estimación de la Varianza

• Validación del Modelo

• Análisis de Varianza (ANOVA)

• Predicción

• Diseños de 1 solo factor

• Diferencia mínima significativa

• Reducción del error

• Bloqueo completo

• Cuadrado Latino

• Cuadrado Grecolatino

Módulo 2. TAMIZADO.

• Conceptos Básicos

• Diseños de varios factores

• Estrategias

• Selección de factores y niveles

• Tamizado

• Diseño Factorial Completo

• Diseños factoriales 2^k

• Efectos Principales

• Interacciones

• Identificación de Parámetros

• Puntos Centrales

• Ampliación del Diseño

• Bloqueo de Diseños Factoriales

• Factoriales Fraccionados

• Diseños saturados (Plackett-Burman)

• Ejercicios de aplicación con problemas de la industria de procesos.

Módulo 3. OPTIMIZACIÓN BASADA EN EXPERIMENTOS.

• Criterio de Optimalidad

• Métodos de Optimización

• Superficie de Respuesta

• Diseño Central Compuesto

• Diseño Box-Behnken

• Modelo Cuadrático

Módulo 4. METODOS AVANZADOS.

• Diseño de mezclas

• Diseño Robusto (Taguchi)

• Diseño Óptimo

• Optimización EVOP

Profesionales de las áreas de Investigaión y Desarrollo , Control de Calidad y Áreas de Proceso, que deban tomar decisiones con respecto a la definición e implementación de un Diseño Experimental que permita opotimizar el tiempo de investigaión y los costos invertidos en el desarrollo experimental.

Hugo Hernández

Formación Académica

• Investigador Post-Doctoral – Instituto Max Planck de Coloides e Interfaces, Golm, Alemania 2009 – 2010.

• Ph.D. Universidad de Potsdam, Alemania, 2008.

• Magister en Ingeniería – Universidad Nacional de Colombia – 2004

• Ingeniero Químico – Universidad Industrial de Santander – 2000

Experiencia profesional en la Industria.

• 2015 hasta la actualidad – Investigador y Consultor Independiente. ForsChem Research

• 2013 – 2015 Gerente de Investigación y Desarrollo, Andercol S.A.

• 2010 – 2012 Investigador Senior, Andercol S.A.

• 2009 – 2010 Investigador Post-Doctoral, Andercol S.A / Instituto Max Planck de Coloides e Interfaces, Golm, Alemania

• 2006 – 2008 Estudiante Doctoral. Departamento de Química de Coloides, Instituto Max Planck de Coloides e Interfaces / Universidad de Potsdam, Alemania.

• 2005 – 2006 Profesional en I&D, Andercol S.A.

• 2001 – 2005 Ingeniero de Procesos y Proyectos, Andercol S.A.

Experiencia profesional en Docencia

• 2021–2022 Universidad de Antioquia. Curso de Postgrado en el Doctorado en Ingeniería Química : Herramientas de Análisis Estadístico en R.

• 2019–2022 Universidad EAFIT. Curso de Educación Continua: Estadística y Diseño de Experimentos para El Desarrollo y Mejoramiento de Los Procesos Industriales.

• 2017–2022 Universidad de Antioquia. Curso de Postgrado en el Doctorado en Ingeniería Química – Advanced Thermodynamics – Statistical Thermodynamics.

• 2016–2022 Universidad de Antioquia. Curso de Postgrado: Modelamiento de Procesos en la Industria de Alimentos.

• 2016–2021 Universidad EAFIT. Cursos de Pregrado: Estadística General, Bioestadística, Diseño Experimental, Sistemas Dinámicos, Modelación y Simulación IV.

• 2008 Universidad de Potsdam, Alemania. Curso de Pregrado: Química Teórica II – Ejercicios y Práctica.

Áreas de investigación

• Análisis Estadístico y Diseño de Experimentos.

• Modelamiento y Simulación de Procesos.

• Química de Materiales (Coloides y Polímeros)

• Fenómenos Moleculares: Cinética, Transferencia, Equilibrio, Termodinámica.

Publicaciones

• 105 reportes científicos independientes – Open Access: www.forschem.org.

• 35 publicaciones científicas indexadas – incluyendo 2 capítulos de libros.

• 3 patentes concedidas.

• 1 libro – Heterophase Polymerization: Basic Concepts and Principles.

• Intensidad: 21 horas de clase en directo con el instructor.

• Frecuencia de las sesiones: sábados.

• Horario: 9:00 am a 12:00 m. – zona horaria Suramérica – Bogotá – Colombia.

• Fecha de inicio: 21 de septiembre.

• Entrega de certificado: se debe participar mínimo en el 80% de las sesiones.

• Entrega de memorias del curso: el material estará a disposición de los asistentes electrónicamente.