Información detallada de curso |
Segundo semestre 2015
Abr 25, 2024 |
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| Código y Nombre de la Asignatura: ELP 8023 - DISEÑO DE EXPERIMENTO |
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División Académica:
División de Ingenierías
Departamento Académico: Dpto. Ingeniería Industrial EST 1051 Calificación mínima de 3.0 Número de créditos: Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado): 3.000 Horas de Teoría 0.000 Horas de Laboratorio Niveles: Educación Continua, Educación Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría La asignatura es un instrumento de la administración, diseñado para aumentar la efectividad en la toma de decisiones. El curso brinda herramientas estadísticas y matemáticas para el diseño de experimentos. Se inicia estudiando su desarrollo hasta llegar a todo tipo de organización, donde se formulan experimentos, para darles solución a problemas utilizando las técnicas más apropiadas de Estadística. A medida que el estudiante desarrolle habilidad para utilizar estos resultados, estará en capacidad de escoger los diseños óptimos para dar soluciones a problemas más complejos de la empresa cuya solución aumenta su productividad. 3. JUSTIFICACION Esta asignatura tiene gran importancia desde el punto de vista de la toma de decisiones, ya que los modelos son representaciones de la vida real y al resolverlos proporcionan la información necesaria para llevar a cabo la mejor alternativa a fin de optimizar los recursos escasos en beneficio de quien los utilice. 4. OBJETIVOS 4.1. OBJETIVO GENERAL Proporcionar al estudiante de Ingeniería y otras carreras, los conceptos y técnicas necesarias de diseño y análisis de experimentos que le permitan comprender y aplicar los conceptos tendientes a racionalizar los recursos y asignándolos solo en los factores que afectan en mayor escala la respuesta de interés, teniendo en cuenta los diversos contextos, complejidades y su relación con otras disciplinas de la carrera. 4.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS -Comprender los distintos tipos de diseño de experimentos y ser capaz de decidir cuándo es conveniente la aplicación para racionalizar los recursos de la organización donde se desempeñe. -Conocer y utilizar un paquete computacional que le permita realizar los procesos del diseño de experimento. -Investigar en los diversos medios, casos que le permitan consolidar el conocimiento de la investigación de operaciones, para luego ser presentados mediante exposición en el curso, buscando compartir de la mejor manera lo aprendido. -Realizar actividades como ensayos, análisis críticos (haciendo uso de las bases de datos), exposiciones y lecturas complementarias en una segunda lengua, de tal modo que el estudiante desarrolle habilidades de comunicación oral, gráfica y escrita. -Comprender la importancia de la racionalización de los recursos y asignarlos a los factores más relevantes, teniendo en cuenta sus complejidades y visto de una forma conjunta e integral. -Fortalecer en el estudiante la capacidad de autoaprendizaje (aprender a aprender). 5. METODOLOGIA Exposiciones y explicaciones por parte del profesor de los diferentes temas en que se ha dividido el programa, con participación de los estudiantes por medio de exposiciones de temas investigados a través de las fuentes de datos y la utilización de la computadora. Por otra parte, en forma individual y por equipos de trabajo y estudio, los estudiantes presentarán pruebas que el profesor evalúa y da la respectiva retroalimentación, así mismo, los equipos investigan y presentan un ensayo de los resultados obtenidos de la investigación secundaria, como también, trabajo escrito de una aplicación que debe ser desarrollada en una empresa. Con trabajos de investigación en equipo, se busca que el estudiante utilice referencias bibliográficas en inglés y en español, las discutan con los demás miembros y hagan la presentación para compartir con los compañeros lo aprendido en contextos reales que les permita visualizar la utilidad de los conocimientos y desarrollen al mismo tiempo, habilidades tales como: espíritu crítico, responsabilidad grupal, practica en el uso de una segunda lengua, trabajo en equipo y comunicación. 6. MEDIOS Además de los medios corrientes de clase y las ayudas audiovisuales, se utilizan las siguientes ayudas: -Red de computadores. -Computador. -Catalogo Web. -Software aplicado al Diseño y Análisis de Experimentos. 7. CONTENIDO Principios de experimentos. Generalidades de conceptos estadísticos. Relación con otras asignaturas. Experimento con un solo factor. Análisis de varianza. El supuesto de normalidad. Interpretación grafica de resultados. Tamaños de muestra. El enfoque de regresión. Bloques aleatorizados. Cuadrados latinos. Cuadrados grecolatinos y bloques incompletos balanceados de diseño factoriales. Experimentos factoriales fijo y aleatorios. Formulación del modelo. Interpretación de resultados. Tamaño de muestra. Experimentos factoriales 2k. Formulación del modelo. Interpretación de resultados (Bloques y Diseños Confundidos). Ajuste de curvas y superficie de respuesta de diseños factoriales 2k. Optimización. 8. EVALUACION - Primer parcial: 20% - Segundo parcial: 20% - Quices, exposiciones, talleres en clase, análisis críticos, ensayos: 25% - Proyecto de aplicación en la empresa: 15% - Examen final: 20% 9. BIBLIOGRAFIA Douglas C. Montgomery. John Wiley. Diseño y Analisis de Experimentos. 2ª Edición Grupo Editorial Limusa, S.A. de CV, 2002. Anderson, V.L. y R.A. Malean (2). Disign of Experiment: A realistid Approach. Dekker, Nueva York. Bowquer, A.H. y G. J. Lieberman. [9]. Engineering Statistical. 2a edicion, Prentice.-Hall, Enlewood Cliffs, N:J: Box, G.E.P. y K.G. On the experimental Attainmento of Optimun Conditions , en Techometrics, Vol 28, pp. 11-18 Coornell, J.A. Experiment with Mixtures: Designs, Models, and the Analysis of Mixture Data. 2a edicon, Wiley, Nueva York. Kempthorne, O. The Design an Analysis of Experiment. Eiley, Nueva York. Montgomery, D.C. Introduction to Estatistical Quality Control. 3a. edicion, Wiley, Nueva York. Yates, F. The Análisis of Multiple Classification with Unequal Numbers in The Different Clases, en Journal of the American Statistical Associations, Vol 29, 99. 52-66 |
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