Diseño Experimental para el Estudio y Optimización de Productos y Procesos
Diseño experimental
La experimentación científica e industrial son fuentes de datos que deben ser procesados, analizados, interpretados y verificados. El Diseño Experimental (DoE: Design of Experiments) es una metodología de investigación estructurada y organizada que permite optimizar la información que se obtendrá a partir de un proceso, en función de los objetivos planteados de investigación.
Para ello se establece una relación matemática entre los factores (variables independientes) que afectan al sistema en estudio, el cual se encuentra descrito por una o varias respuestas (variable dependiente).
El DoE se utiliza en la investigación científica en diversas áreas del conocimiento, por ejemplo, en el desarrollo y optimización de productos y procesos. Es útil para crear calidad desde la fase del diseño del producto y del proceso, pero también permite lograr mejoras sustanciales en productos o procesos ya establecidos.
En el diseño experimental los factores se colocan en diferentes niveles para medir su efecto sobre la respuesta experimental. La combinación de los niveles de los factores que se estudian se conoce como planificación experimental.
El Grupo de Investigación en Quimiometría y QSAR de la Universidad del Azuay ha organizado el Curso “Diseño experimental para el estudio y optimización de productos y procesos”, a desarrollarse del 18 al 22 de agosto de 2025.
Objetivo
El objetivo principal del curso es proporcionar al estudiante los fundamentos teóricos y prácticos de las principales estrategias del diseño experimental para la investigación científica e industrial.
Metodología
El curso consta de clases sobre los aspectos teóricos del diseño experimental para la posterior ejemplificación de casos de estudio. También se realizarán trabajos prácticos en los que se planificarán y analizarán los resultados de diversos tipos de diseños experimentales.
Se recomienda tener conocimientos sólidos de estadística y álgebra lineal, habilidades básicas de trabajo en computadora y disponer de un computador portátil (de preferencia) para la realización de los trabajos prácticos en MATLAB y Excel.
Profesor
Prof. Dr. Davide Ballabio
University of Milano-Bicocca (Italy)Davide Ballabio es profesor titular en el Departamento de Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente de la Universidad de Milán-Bicocca (Italia). En el año 2002 obtuvo el grado magistral en Ciencias Ambientales en la Universidad de Milán-Bicocca y en el año 2007 obtuvo el Doctorado en Biotecnología de los Alimentos en la Universidad de Milán, con una tesis relacionada con la caracterización quimiométrica de datos fisicoquímicos de productos alimenticios.
Ha desarrollado dos proyectos posdoctorales, el primero relacionado con la creación de una base de datos en línea de estructuras moleculares (MOL DB), y el segundo enfocado en el análisis cuantitativo de la relación entre la estructura molecular y las propiedades toxicológicas y fisicoquímicas de colorantes. También realizó estancias de investigación en el Spectroscopy and Chemometrics Group (The Royal Veterinary and Agricultural University, Copenhagen), líder mundial en quimiometría y análisis de datos multiway.
Su línea de investigación se centra en el área de la quimiometría para modelar datos de la química analítica y en las relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR), especialmente aplicando métodos de clasificación y reconocimiento supervisado de patrones. El Prof. Ballabio es autor de más de 100 artículos publicados en revistas científicas internacionales revisadas por pares y de 16 capítulos publicados en libros especializados de química analítica, QSAR y aprendizaje automático. También ha contribuido con varios paquetes (toolboxes) de MATLAB para el cálculo de modelos multivariados.
Temática
Introducción al diseño experimental
Diseños experimentales para la exploración de factores
Regresión lineal múltiple
Diseños experimentales para la optimización de factores
Diseños experimentales para mezclas
Destinatarios
Está dirigido a estudiantes, docentes, investigadores y profesionales de las distintas áreas de las ciencias básicas y de la ingeniería. En este curso se tratarán los principales diseños experimentales para la investigación científica, haciendo énfasis en los aspectos matemáticos y estadísticos.
Programa
- Introducción al diseño experimental: generalidades, etapas, niveles y réplicas, escalado de los factores, importancia de planificar antes de experimentar, aspectos que se deben evitar.
- Diseños experimentales para la exploración de factores: factoriales completos, efectos de los factores, coeficientes de los factores, evaluación de los efectos significativos.
- Trabajo práctico en computador: diseños factoriales.
- Diseños experimentales para la exploración de factores: factoriales fraccionados, construcción, estructura de confusión, resolución de los efectos confundidos.
- Diseños experimentales para la exploración de factores: diseños de Plackett-Burman, matrices de Hadamard, generadores de las matrices de Plackett-Burman.
- Diseños óptimos: D-óptimos.
- Trabajo práctico en computador: diseños factoriales fraccionados, Plackett-Burman y D-óptimos.
- Regresión lineal múltiple: aspectos matriciales y estadísticos. Análisis de la varianza. Intervalos de confianza. Pruebas de hipótesis.
- Diseños experimentales para la optimización de factores: superficie de respuesta, diseño central compuesto, diseño de Box-Behnken.
- Trabajo práctico en computador: diseño central compuesto y de Box-Behnken.
- Diseños experimentales para la optimización de factores: máxima pendiente.
- Diseños experimentales para mezclas:
- introducción
- mezclas binarias
- modelo lineal y cuadrático.
- Trabajo práctico en computador: diseños para mezclas.
- Diseños experimentales para mezclas: mezclas ternarias, modelo lineal, cuadrático y cúbico. Pseudocomponentes.
- Trabajo práctico en computador: diseños para mezclas.
- Evaluación final
Inversión
Grado y posgrado
Grado y posgrado
* Posterior a la preinscripción deberá enviar un certificado actualizado que acredite la calidad de estudiante al correo crojasvilla@uazuay.edu.ec
Certificados
Para la emisión del certificado de aprobación por parte del Vicerrectorado de Investigaciones de la Universidad del Azuay, el cursante debe asistir por lo menos al menos al 80 % de las clases presenciales y aprobar una evaluación que será propuesta por el Profesor.