amikor beszélek a minőségi szakemberek arról, hogyan használják a statisztikák, az egyik eszköz említik újra és újra design kísérletek, vagy DOE. Még soha nem hallottam a kifejezést, mielőtt elkezdtem részt venni a minőségjavítási erőfeszítésekben, de most, hogy megtanultam, hogyan működik, kíváncsi vagyok, miért nem tanultam meg hamarabb. Ha meg kell tudni, hogy több tényező befolyásolja a folyamat kimenetelét, DOE az út.,
valahol az iskolában valószínűleg megtanultad, mint én, hogy amikor kísérletet teszel, minden tényezőt állandónak kell tartanod, kivéve azt, amit tanulsz. Ez elég egyszerűnek tűnik, amíg meg nem talál egy olyan helyzetet, ahol sok olyan tényező van, amelyet egyszerre szeretne tanulni. Nem csak tanul minden tényező egy időben nagyon drága és időigényes, de akkor is nem kap semmilyen információt arról, hogy a különböző tényezők befolyásolhatják egymást.
itt jön létre a kísérletek tervezése., DOE fordul az ötlet, hogy szükség van, hogy teszteljék csak 1 tényező egy időben a fején hagyta, hogy változtatni több, mint egy változó egy időben. Ez minimalizálja a szükséges kísérleti futások számát, így értelmes eredményeket érhet el, és következtetéseket vonhat le arról, hogy a tényezők hogyan befolyásolják a választ a lehető leghatékonyabban.
in DOE, One Size Doesn ‘ t Fit All
attól függően, hogy mit szeretne felfedezni, és mennyi részletre van szüksége, egy tervezett kísérlet lehet nagyon egyszerű vagy nagyon összetett. Egyes kísérletek csak egy vagy két tényezőt tartalmazhatnak—mások néhány tucatra nézhetnek.,
a tervezett kísérletek egyik leggyakoribb típusa egy egyszerű szűrési kísérlet, amelyet a tényezők meghatározására használnak, amelyek a legnagyobb hatással vannak az eredményre. Például egy autógyártó szűrési kísérletet használhat arra, hogy megnézze, melyik hét vagy nyolc tényező befolyásolja a legnagyobb hatást az új autó festékszárítási idejére.
miután a gyártó azonosította a két vagy három legfontosabb tényezőt, a minőségmérnökök összetettebb, többszintű tervezésű kísérletet használhatnak ezeknek a tényezőknek az optimális beállításainak azonosítására., Nyilvánvaló, hogy ugyanaz a kísérleti kialakítás nem működik mindkét esetben.
Ez egy kicsit olyan, mint a smirgli: lapok egy nagy finomság majd homok le egy nagy terület gyorsan, amíg szüksége lesz egy finomabb finomság eléréséhez összesen simaság. Hasonlóképpen, néhány tervezett kísérletek nagy széles, feltáró vizsgálatok, míg mások kapsz óriási pontosság és bizonyosság.
mire van szükségem a faktoriális tervezés létrehozásához?
tegyük fel, hogy olyan elektronikai cégnél dolgozik, amely a közelmúltban számos panaszt kapott a hibás mp3 lejátszókkal kapcsolatban., A minőségi mérnökök legfeljebb öt különböző tényezőt azonosítottak, amelyek hibásak lehetnek. Tudja, hogy tervezett kísérletre van szükség, de hogyan lehet biztos abban, hogy a megfelelő mennyiségű adatot a megfelelő körülmények között, a megfelelő tényezőbeállításokkal, a megfelelő sorrendben gyűjti össze?
jó ok van arra, hogy aggódjunk egy tervezett kísérlet megkezdésekor. Ha még egy egyszerű tervezett kísérletet is kézzel állít be, akkor nagyon nehéz lehet, és sok helyet hagy a hibának. Szerencsére statisztikai szoftvert használhatunk a faktoriális tervek testreszabásához., Ezek az eszközök megkönnyítik olyan kísérletek létrehozását, amelyek olyan részletesek, mint amilyenek vannak, de olyan egyszerűek is lehetnek.
például a Minitab létrehozási faktoriális kialakítása adatgyűjtő munkalapot hoz létre az Ön számára, jelezve a futtatandó faktorkombinációkat, valamint az adatok gyűjtésének véletlenszerű sorrendjét. Az adatgyűjtés egyszerűsítése érdekében kinyomtathatja a munkalapot is.
A tervezés típusának kiválasztása
a kísérlethez megfelelő kialakítás a vizsgált tényezők számától, az egyes tényezők szintjeinek számától és egyéb megfontolásoktól függ., Minitab kínál kétszintű, Plackett-Burman, valamint általános teljes faktoriális minták, amelyek mindegyike testre szabható, hogy megfeleljen az igényeinek a kísérlet.
mindegyiknek legalább két tényezővel és két szinttel kell rendelkeznie (ha Általános teljes faktoriális kialakítást végez, akkor több mint két szint lehet). A faktorszintek vagy beállítások lehetnek szöveg (például magas és alacsony) vagy numerikus (például 100° és 200°). A tényezők kategorikusak vagy folyamatosak is lehetnek.
a célok nagyobb vagy kevesebb statisztikai erőt igényelhetnek., Csinál egy nagyon érzékeny kiigazítás a kritikus folyamat, vagy egy korai szűrés elemzés, hogy megtudja, milyen tényezők is befolyásolják a kimenetelét? Ha szűk költségvetéssel rendelkezik, a kiválasztott kísérlet típusát befolyásolhatja, hogy hány kísérleti futást engedhet meg magának. Egy jó design-of-kísérletek eszköz segítségével gyorsan összehasonlítani teljesítmény és minta mérete értékelések 2-szintű faktoriális, Plackett-Burman, és általános teljes faktoriális minták, hogy segítsen kiválasztani a design megfelelő a helyzet.,
a Tanulás Többet a DOE
Ha szeretne többet megtudni az ISMERETLENT, használja Minitab, a beépített bemutató (Help > Oktató > DOE) vezet át a faktoriális kísérlet, az elejétől a végéig; ez egy elég fájdalommentes módja annak, hogy vizes a lába. Ha még nem használja a Minitab-ot, akkor az ingyenes 30 napos próbaverziót ellenőrizheti.
használ már DOE-t a munkájában?