La EstaDIOStica: TAGUCHI

Beit Jamal. Convent
Originally uploaded by vlad2342

Hoy nos toca hablar de una de las órdenes de la EstaDIOStica mas calladas y que sin embargo poco a poco ha ganado adeptos dentro de otras Órdenes mas establecidas.

Los Taguchinos, más bien son una corriente más que una orden, ellos no se autodenominan así, más bien hay algunos Sixsigmitos, Shainininos y otros que adoptaron algunas de las practicas y metodologías Taguchi y las usan a la par de las suyas.


El método Taguchi ha sido controvertido entre algunos estadistas occidentales convencionales, pero otros han aceptado muchos de los conceptos introducidos por él como extensiones válidas para el conjunto de los conocimientos.

El Iniciador de esta corriente se llama Genichi Taguchi y nació en la ciudad textil de Tokamachi, donde estudió inicialmente ingeniería textil con la intención de entrar en el negocio de la familia kimono. Sin embargo, con la escalada de la Segunda Guerra Mundial, en 1942, fue reclutado en el Departamento de Astronomía del Instituto de Navegación de la Armada Imperial Japonesa.

Les recomiendo vean el link de wikipedia para saber de su vida y obra:

http://es.wikipedia.org/wiki/Genichi_taguchi

Hablemos del método Taguchi como lo hemos estado haciendo con las otras ramas de la EstaDIODtica, es decir veamos lo bueno y cuáles son los contras, este tipo de análisis sirve para en un momento dado decidir cuándo usamos alguna técnica en especifico por sus fortalezas y cuando usamos alguna otra.

Personalmente me gusta mucho el enfoque que le da Taguchi a su diseño de experimentos, y básicamente Taguchi tiene 3 grandes aéreas o iniciativas que conforman su método.

1.-Funcion de pérdida
2.-Control de calidad Off-Line o producto Robusto
3.-Diseño de Experimentos

Como ven su método es sumamente simple, inclusive más que Shainin y ni se diga de los Góticos de los Sixsigmitos. Por favor no confundir ya que a veces por verse muy simple tendemos a minimizar el alcance de esta técnica, que para mí, en muchas ocasiones es inclusive más útil que el diseño de experimentos factorial convencional.

Poco usada y poco comprendida es la función de Perdida (Loss Function), así que vamos a tratar de desentrañar el misterio acerca de esto.

La función de pérdida es más entendible si le llamamos Función de pérdida económica por mala calidad, es decir, Taguchi, desarrollo una ecuación en la cual cuantifica económicamente cuánto cuesta desviarse o tener una variación de una especificación.

La función de pérdida es una ecuación cuadrática y:

L= k (Y-Yo)^2

L: Es cuánto dinero perdemos $$$
K: Es una constante
Yo= La especificación del parámetro
Y: Es la medición real del parámetro
(Y-Yo): Es la desviación

Lo que dice es que la perdida de dinero o el costo de calidad se incrementa proporcional al cuadrado de la desviación entre la especificación y la medición, en términos llanos es que si la tienes una milésima de diferencia con la especificación te cuesta $ si tienes 2 milésimas de error, te cuesta $4 y si tienes 3 milésimas te cuesta $9 y así sucesivamente.

De esta técnica se deriva todo una metodología para cuantificar que tipo de tolerancia debe tener los componentes, Recomiendo los libros.

http://www.amazon.com/Primer-Taguchi-Method-Ranjit-Roy/dp/087263468X/ref=sr_1_3?ie=UTF8&s=books&qid=1253050121&sr=8-3

http://www.amazon.com/Design-Experiments-Using-Taguchi-Approach/dp/0471361011/ref=sr_1_3?ie=UTF8&s=books&qid=1253050138&sr=1-3
http://www.amazon.com/Taguchi-Techniques-Quality-Engineering-Phillip/dp/0070539588/ref=sr_1_4?ie=UTF8&s=books&qid=1253050138&sr=1-4

La segunda parte de la metodología de taguchi es el Control de calidad Off line.

El cual se basa en que el producto debe ser Robusto “DESDE SU DISEÑO” y se utilizan muchísimas técnicas como LOSS FUNCTION , y es por eso que los diseños de experimentos de Taguchi se especializan en manejar muchísimas variables a la vez, una vez que sabemos cuáles son la variables que gobiernan el sistema , a esas variables se le ponen las especificaciones y tolerancias mas estrictas.

Esto le da muchísima fuerza a la Metodología Taguchi, tan es asi que los envidiosos de los Sixsigmitos crearon un parche para su metodología DMAIC que no cubría estos temas de diseño y desarrollaron lo que se le conoce como DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) .

Otra característica Genial de Taguchi es que textualmente dice que esta es la etapa donde la creatividad e innovación son muy importantes,

Por último hablemos de lo más conocido de Taguchi que es su DISEÑO DE EXPERIMENTOS.

Aquí lo importante es compararlo contra el competidor mas frecuente que es el DOE factorial completo, el cual es más o menos así, se tienen 2 niveles de cada variable es decir alto, bajo, caliente, frio; mucho , poco; bueno, malo y se le llama factorial ya que para realizar este experimento requerimos de 2^k experimentos o intentos, donde k son los factores que queremos estudiar; esta ecuación se ve tan inocente como una un mosquito de malaria; cuando queremos evaluar 2 o tres factores, temperatura, presión y/o velocidad, no pasa nada, se requieren 2^2=4 experimentos o 2^3=8 experimentos, pero si queremos usar mas variables el problema se complica ya que para 10 variables nos daría 2^10=1024 experimentos lo cual es casi impracticable en nuestra situación industrial, (Dile al gerente de producción que necesitas la línea para hacer mas de 1000 pruebas y que casi todo el producto que salga va a ser SCRAP o merma, a ver que te dice), hay algunos trucos para mitigar esta característica (Factoriales Fraccionales).

Ahora bien, aquí viene Taguchi y propone un método en el cual las variables las presupone Ortogonales, tenemos el diseño L4, que nos permite 3 variables con 2 niveles cada una con solo 4 experimentos y a continuación les dejo:
• L4: 3 variables, 2 niveles
• L8: 7 variables, 2 niveles
• L9 : 4 variables, 3 niveles
• L12: 11 variables, 2 niveles
• L16: 15 variables, 2 niveles

Solo por dar un ejemplo, Taguchi hace un diseño de experimentos para 15 diferentes variables de proceso con dos niveles cada con tan solo 16 experimentos, mientras un DOE factorial complete requeriría 2^15 =32768 y aquí mis chiquitines es donde el DOE que usan los sixsigmitos se raja y Taguchi es Juan Camaney.

Hablemos de los Pros:

Técnica simple y clara, bastante potente en su uso.
Me gusta que cuantifica el costo de calidad, siempre hablamos del famoso costo de calidad pero nunca lo cuantificamos, Taguchi, lo cuantifica en pesos y centavos y así podemos justificar económicamente proyectos que mejoren aspectos de calidad.
Le da gran importancia al desarrollo del producto, la innovación y creatividad deben ser usadas en todas las etapas, pero principalmente en la etapa de desarrollo de producto, es decir un producto nace con calidad intrínseca desde su concepción, y no les pasa como a nosotros que ahí andamos poniéndole parches en manufactura para que el producto salga bien ya que parece que lo diseñaron con las patas.

Me encantan los diseños de experimentos tipo Taguchi ya que puedes meter muchas variables y se requieren de pocos experimentos para realizarse. Bueno, Bonito y Barato


Contras:

Por su naturaleza ortogonal, Taguchi es débil en calcular las interacciones entre variables, de hecho esa es la principal crítica que se le achaca.

La segunda contra es que aunque es una técnica de la que TODOS saben de su existencia, muy POCOS saben cómo usarla, es casi un mito urbano, en los últimos 10 años he escuchado varias veces el concepto Taguchi, pero solo 2 veces he visto que se haya corrido un DOE tipo Taguchi, lo interesante es que los resultados fueron fenomenales y salieron el mismo dia, no como un DOE factorial que te lleva toda la semana nomas planearlo y ejecutarlo. Los pocos que lo saben usar, son básicamente autodidactas o algunos afortunados que recibieron algún curso avanzado en estadística, de ahí en fuera es bastante raro encontrar a alguien que sepa usarlos cuando la verdad es sumamente sencillo y efectivo utilizarlo.

Conclusión:

El Metodo Taguchi seguirá avanzando como una metodología de soporte y será muy solicitada en aquellos procesos que dependen de muchas variables a la vez o que se desee o requiera calidad desde el diseño por razones de seguridad o desempeño efectivo prolongado.