Diseños experimentales para procesos industriales

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1. Fundamentos del diseño experimental.
1.1 Principios del diseño experimental.
1.1.1 Rol del diseño experimental en procesos industriales.
1.1.2 Tipos de variables: respuesta, factores y ruido.
1.1.3 Replicación, aleatorización y control experimental.
1.2 Inferencia estadística para el diseño experimental.
1.2.1 Planteamiento de hipótesis nula y alternativa.
1.2.2 Significancia estadística e intervalos de confianza.
1.2.3 Errores tipo I y tipo II.
1.2.4 Poder estadístico y tamaño de muestra.
1.3 Planeación de experimentos.
1.3.1 Definición de objetivos experimentales.
1.3.2 Selección de factores, niveles y tratamientos.
1.3.3 Restricciones operativas del proceso experimental en entornos industriales.

2. Diseños experimentales básicos.
2.1 Diseño de bloques completos al azar (DBCA).
2.1.1 Fundamentos del diseño en presencia de variabilidad.
2.1.2 Estructura del modelo y supuestos.
2.1.3 Prueba de hipótesis e intervalos de confianza.
2.2 Diseño de cuadro latino.
2.2.1 Control de dos fuentes de variación.
2.2.2 Configuración del diseño.
2.2.3 Análisis de varianza (ANOVA).
2.2.4 Comparación y criterios de selección entre diseños básicos. 
2.3 Implementación con software estadístico en procesos industriales.
2.3.1 Análisis de DBCA y cuadro latino.
2.3.2 Interpretación de salidas estadísticas.

3. Diseños factoriales.
3.1 Fundamentos del diseño factorial.
3.1.1 Lógica factorial y eficiencia experimental.
3.1.2 Selección de factores y niveles.
3.2 Diseños factoriales completos.
3.2.1 Diseño factorial completo de dos factores.
3.2.2 Diseño factorial completo con múltiples factores y niveles.
3.3 Efectos principales e interacciones.
3.3.1 Identificación de efectos principales.
3.3.2 Identificación de interacciones entre factores.
3.3.3 Interpretación gráfica y estadística.
3.4 Demostración del análisis de diseños factoriales con software.
3.4.1 Configuración y ejecución del análisis.
3.4.2 Interpretación de los efectos principales e interacciones.

4. Metodología de superficie de respuesta y optimización.
4.1 Fundamentos de la metodología de superficie de respuesta.
4.1.1 Curvatura de la respuesta y modelos de segundo orden.
4.1.2 Justificación del uso de RSM.
4.2 Diseños para superficie de respuesta.
4.2.1 Diseño central compuesto (CCD).
4.2.2 Diseño Box–Behnken.
4.3 Modelos de superficie de respuesta.
4.3.1 Ajuste del modelo.
4.3.2 Evaluación del modelo.
4.3.3 Representación gráfica mediante superficies y contornos.
4.4 Demostración de la optimización  con software estadístico.
4.4.1 Construcción de modelos RSM.
4.4.2 Identificación de condiciones óptimas de operación.
4.4.3 Interpretación de resultados de optimización. 

5. Análisis, validación e interpretación de resultados experimentales.
5.1 Evaluación de resultados experimentales.
5.1.1 Verificación de supuestos del modelo.
5.1.2 Tamaño de efecto y relevancia práctica.
5.1.3 Identificación de resultados atípicos y fuentes de variabilidad.
5.2 Interpretación y validación del modelo experimental.
5.2.1 Calidad de ajuste y capacidad explicativa del modelo.
5.2.2 Predicción de la respuesta experimental.
5.2.3 Corridas confirmatorias y comparación entre valores predichos y observados.
5.3 Visualización y comunicación de resultados.
5.3.1 Gráficos exploratorios y comparativos.
5.3.2 Tablas y síntesis de resultados.
5.3.3 Interpretación técnica para la toma de decisiones.
5.4 Aplicación integradora en un proceso industrial.
5.4.1 Diseño, análisis e interpretación de un experimento aplicado en un proceso industrial.