Las metodologías más completas para la ideación, la gestión de proyectos, la gestión de riesgos, la ergonomía, el diseño de productos y la fabricación ajustada.
Dentro del ámbito del diseño de productos, estas más de 180 metodologías profesionales ofrecen la mayor colección de artículos y recursos que delinean diversas metodologías y herramientas relevantes para la ideación, la innovación, ergonomíay fabricación. Este repositorio centralizado permite acceder y comparar enfoques sistemáticos, como Form, Análisis de ajuste y funcionamiento (FFF), diseño modular, pruebas A/B y pensamiento de diseño.
Las herramientas enumeradas pretenden informar sobre técnicas para crear nuevos productos o mejorar los existentes, detallando procesos que pueden conducir a una mayor facilidad de uso, una reducción de los costes de producción y la alineación con prácticas sostenibles. Sirven de apoyo en distintas fases del desarrollo de productos, desde la generación del concepto inicial y la priorización de características hasta la garantía de calidad y pertinencia para el mercado.
Nota: Las metodologías globales (ISO 9000, Gestión de la Calidad Total, Diseño para la Fabricación, Lean Manufacturing, Seis Sigma...) no están incluidas en las fichas comparativas de abajo, pero tienen entradas en este sitio y pueden buscarse con el menú o con la lupa de arriba a la derecha.
Cuestionarios sobre molestias musculoesqueléticas
- Mejora continua, Ergonomía, Human Factors, Ingeniería de los factores humanos (HFE), Mejora de procesos, Seguro de calidad, Control de calidad, Gestión de calidad, Gestión de riesgos
Objetivo:
Evaluar el nivel de malestar musculoesquelético experimentado por los trabajadores.
Cómo se utiliza:
- Cuestionario autoadministrado que se utiliza para recopilar datos sobre la localización, frecuencia y gravedad de las molestias musculoesqueléticas experimentadas por los trabajadores. Suele utilizarse en ergonomía para identificar puestos de trabajo de alto riesgo y evaluar la eficacia de las intervenciones.
Ventajas
- Su administración es sencilla y poco costosa; puede utilizarse para recoger datos de un gran número de trabajadores.
Contras
- Los resultados son subjetivos y pueden verse influidos por factores individuales; pueden no ser tan precisos como una evaluación física.
Categorías:
- Ergonomía, Recursos Humanos
Ideal para:
- Evaluar la prevalencia de las molestias musculoesqueléticas en una plantilla para identificar los puestos de trabajo de alto riesgo y evaluar la eficacia de las intervenciones ergonómicas.
Pruebas multivariantes (MVT)
- Pruebas A/B, Tasa de conversión, Diseño para Seis Sigma (DfSS), Pensamiento de diseño, Desarrollo iterativo, Creación de prototipos, Seguro de calidad, Control de calidad, Experiencia de usuario (UX)
Objetivo:
Para probar múltiples variaciones de múltiples elementos en una página web al mismo tiempo.
Cómo se utiliza:
- Técnica de comprobación de una hipótesis en la que se modifican múltiples variables. El objetivo de las pruebas multivariantes es determinar qué combinación de variaciones funciona mejor de entre todas las combinaciones posibles.
Ventajas
- Puede probar la interacción entre distintos elementos de una página; Puede identificar la combinación óptima de elementos para un objetivo determinado.
Contras
- Puede ser complejo de configurar y analizar; requiere una gran cantidad de tráfico para obtener resultados estadísticamente significativos.
Categorías:
- Clientes y marketing, Diseño de producto
Ideal para:
- Optimizar una página web o una campaña de correo electrónico probando múltiples combinaciones de titulares, imágenes y llamadas a la acción.
Análisis de regresión múltiple
- Algoritmos de mantenimiento predictivo, Mejora de procesos, Seguro de calidad, Control de calidad, Gestión de calidad, Análisis estadístico, Control estadístico de procesos (CEP)
Objetivo:
Modelizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes.
Cómo se utiliza:
- Técnica estadística que utiliza varias variables explicativas para predecir el resultado de una variable de respuesta. Es una extensión de la regresión lineal que permite analizar relaciones más complejas.
Ventajas
- Puede utilizarse para modelizar relaciones complejas con múltiples factores; puede proporcionar una predicción más precisa que la regresión lineal simple.
Contras
- Puede ser más difícil de interpretar que la regresión lineal simple; requiere un tamaño de muestra mayor.
Categorías:
- Economía, Ingeniería, Calidad
Ideal para:
- Analizar los factores que influyen en un resultado complejo, como el precio de una casa o el rendimiento de un estudiante.
Sistemas de captura de movimiento
- Diseño para fabricación aditiva (DfAM), Gemelo digital, Ergonomía, Human Factors, Diseño centrado en el ser humano, Creación de prototipos, Robótica, Simulación
Objetivo:
Registrar el movimiento de objetos o personas.
Cómo se utiliza:
- Tecnología para registrar el movimiento humano y traducirlo a un formato digital. Se utiliza en diversas aplicaciones, desde el entretenimiento y el deporte hasta la medicina y la ingeniería.
Ventajas
- Proporciona datos detallados y precisos sobre el movimiento humano; puede utilizarse para crear animaciones y simulaciones realistas.
Contras
- Los marcadores pueden ser intrusivos y afectar al movimiento de la persona.
Categorías:
- Ingeniería, Ergonomía, Diseño de producto
Ideal para:
- Analizar el movimiento de un deportista para mejorar su rendimiento, o el de un trabajador para diseñar un puesto de trabajo más ergonómico.
Método MoSCoW
- Metodología ágil, Desarrollo ágil de productos, Gestión del cambio, Mejora continua, Desarrollo iterativo, Manufactura esbelta, Gestión de proyectos, Melé, Mapeo del flujo de valor
Objetivo:
Priorizar los requisitos de un proyecto.
Cómo se utiliza:
- Técnica de priorización utilizada en la gestión de proyectos y el desarrollo de software para llegar a un entendimiento común con las partes interesadas sobre la importancia que conceden a la entrega de cada requisito. MoSCoW es el acrónimo de Must have (debe tener), Should have (debería tener), Could have (podría tener) y Won't have (no tendrá).
Ventajas
- Sencillo y fácil de entender; ayuda a priorizar los requisitos y a gestionar el alcance.
Contras
- Puede ser subjetivo y depender de la interpretación de las categorías; puede no ser adecuado para todos los tipos de proyectos.
Categorías:
- Diseño de producto, Gestión de proyectos
Ideal para:
- Priorizar las características de un nuevo producto o las tareas de un proyecto para garantizar que lo más importante se hace primero.
Prueba de la mediana de Mood
- Análisis de varianza (ANOVA), Mejora continua, Ensayos no destructivos (END), Mejora de procesos, Optimización de procesos, Seguro de calidad, Control de calidad, Análisis estadístico, Pruebas estadísticas
Objetivo:
Para comprobar si dos o más grupos tienen la misma mediana.
Cómo se utiliza:
- Prueba estadística no paramétrica que se utiliza para comparar las medianas de dos o más grupos independientes. Es una alternativa al ANOVA unidireccional cuando no se cumple el supuesto de normalidad.
Ventajas
- Puede utilizarse con datos no normales; Robusto frente a valores atípicos.
Contras
- Menos potente que las pruebas paramétricas cuando los datos se distribuyen normalmente; sólo comprueba las diferencias en la mediana, no en la media.
Categorías:
- Resolución de problemas, Calidad
Ideal para:
- Comparación de las medianas de dos o más grupos, como el rendimiento de dos procesos de fabricación diferentes.
Simulación de Monte Carlo
- Mejora de procesos, Optimización de procesos, Gestión de proyectos, Análisis de riesgos, Gestión de riesgos, Simulación, Análisis estadístico, Control estadístico de procesos (CEP)
Objetivo:
Modelizar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no puede predecirse fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias.
Cómo se utiliza:
- Técnica matemática informatizada que permite tener en cuenta el riesgo en el análisis cuantitativo y la toma de decisiones. Se utiliza para modelizar la probabilidad de distintos resultados ejecutando un gran número de simulaciones con entradas aleatorias.
Ventajas
- Puede utilizarse para modelar sistemas complejos con muchas fuentes de incertidumbre; Proporciona una gama de posibles resultados y sus probabilidades.
Contras
- La precisión de los resultados depende de la calidad del modelo y de los datos de entrada.
Categorías:
- Economía, Ingeniería, Gestión de riesgos
Ideal para:
- Analizar el riesgo y la incertidumbre en un plan de proyecto, un modelo financiero o un diseño de ingeniería.
Pruebas basadas en modelos
- Metodología ágil, Mejora continua, Ingeniería de sistemas basada en modelos (MBSE), Seguro de calidad, Control de calidad, Gestión de calidad, Sistema de gestión de la calidad (SGC), Pruebas de software, Métodos de ensayo
Objetivo:
Para generar automáticamente casos de prueba a partir de un modelo de un sistema.
Cómo se utiliza:
- Técnica de prueba de software en la que los casos de prueba se derivan de un modelo que describe el comportamiento esperado del sistema sometido a prueba.
Ventajas
- Puede reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para crear casos de prueba; Puede mejorar la calidad de los casos de prueba.
Contras
- La calidad de los casos de prueba depende de la calidad del modelo; Puede ser complejo crear y mantener el modelo.
Categorías:
- Ingeniería, Calidad
Ideal para:
- Generación automática de casos de prueba para un sistema de software complejo, como una máquina de estados o un sistema de control.
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