kiedy rozmawiam z profesjonalistami jakości o tym, jak używają statystyk, jednym z narzędzi, o których wspominają wielokrotnie, jest projektowanie eksperymentów lub DOE. Nigdy nawet nie słyszałem tego terminu, zanim zacząłem angażować się w wysiłki na rzecz poprawy jakości, ale teraz, gdy dowiedziałem się, jak to działa, zastanawiam się, dlaczego nie dowiedziałem się o tym wcześniej. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak kilka czynników wpływa na wynik procesu, DOE jest droga do zrobienia.,
gdzieś w szkole prawdopodobnie nauczyłeś się, tak jak ja, że kiedy robisz eksperyment, musisz trzymać wszystkie czynniki na stałym poziomie, z wyjątkiem tego, który studiujesz. Wydaje się to dość proste, dopóki nie trafisz w sytuację, w której masz wiele czynników, które chcesz studiować w tym samym czasie. Nie tylko studiowanie każdego czynnika po kolei byłoby bardzo kosztowne i czasochłonne, ale także nie otrzymałbyś żadnych informacji o tym, jak różne czynniki mogą wpływać na siebie nawzajem.
tutaj wkracza projektowanie eksperymentów., DOE zmienia pomysł konieczności testowania tylko 1 czynnika na raz na jego głowie, pozwalając zmienić więcej niż jedną zmienną na raz. Minimalizuje to liczbę serii eksperymentalnych, które trzeba wykonać, dzięki czemu można uzyskać znaczące wyniki i wyciągnąć wnioski o tym, jak czynniki wpływają na odpowiedź tak efektywnie, jak to możliwe.
w DOE Jeden rozmiar nie pasuje do wszystkich
w zależności od tego, co chcesz odkryć i ile szczegółów potrzebujesz, zaprojektowany eksperyment może być bardzo prosty lub bardzo złożony. Niektóre eksperymenty mogą obejmować tylko jeden lub dwa czynniki—inne mogą patrzeć na kilkadziesiąt.,
jednym z najczęstszych rodzajów zaprojektowanych eksperymentów jest prosty eksperyment przesiewowy, który służy do określenia czynników mających największy wpływ na wynik. Na przykład Producent samochodów może użyć eksperymentu przesiewowego, aby zobaczyć, które z siedmiu lub ośmiu czynników mają największy wpływ na czas schnięcia farby w nowym samochodzie.
gdy producent zidentyfikował dwa lub trzy najważniejsze czynniki, inżynierowie jakości mogą użyć bardziej złożonego, wielopoziomowego eksperymentu zaprojektowanego w celu określenia optymalnych ustawień dla tych czynników., Oczywiście ten sam eksperymentalny projekt nie sprawdziłby się w obu przypadkach.
jest to trochę jak papier ścierny: arkusze z dużym ziarnem pozwalają szybko szlifować duży obszar, a do uzyskania całkowitej gładkości potrzebujesz drobniejszego ziarna. Podobnie, niektóre zaprojektowane eksperymenty są świetne do szerokich, eksploracyjnych badań, podczas gdy inne dają ogromną precyzję i pewność.
czego potrzebuję, aby stworzyć projekt graficzny?
Załóżmy, że pracujesz dla firmy elektronicznej, która otrzymała ostatnio wiele skarg na wadliwe Odtwarzacze mp3., Inżynierowie jakości zidentyfikowali do pięciu różnych czynników, które mogą być winne. Wiesz, że projektowany eksperyment jest potrzebny, ale skąd możesz mieć pewność, że zbierasz odpowiednią ilość danych, w odpowiednich warunkach, z odpowiednimi ustawieniami czynnika, w odpowiedniej kolejności?
jest dobry powód, aby się martwić, rozpoczynając projektowany eksperyment. Jeśli konfigurujesz nawet prosty eksperyment ręcznie, może to być bardzo trudne i pozostawia wiele miejsca na błędy. Na szczęście możemy użyć oprogramowania statystycznego, aby dostosować projekty czynnikowe., Narzędzia te ułatwiają tworzenie eksperymentów, które są tak szczegółowe, jak były, ale także tak proste, jak to tylko możliwe.
na przykład projekt twórz czynniki Minitab tworzy dla Ciebie arkusz zbierania danych, wskazując kombinacje czynników do uruchomienia, a także losową kolejność zbierania danych. Możesz również wydrukować arkusz roboczy, aby uprościć gromadzenie danych.
Wybór rodzaju projektu
odpowiedni projekt do eksperymentu będzie zależał od liczby badanych czynników, liczby poziomów w każdym z czynników i innych czynników., Minitab oferuje dwupoziomowe, Plackett-Burman i ogólne pełne projekty czynnikowe, z których każdy może być dostosowany do potrzeb Twojego eksperymentu.
musisz mieć co najmniej dwa czynniki i dwa poziomy dla każdego (jeśli robisz ogólny pełny projekt czynnikowy, możesz mieć więcej niż dwa poziomy). Poziomy współczynników lub ustawienia mogą być tekstowe (takie jak wysoki i niski) lub liczbowe (takie jak 100° i 200°). Czynniki mogą być również kategoryczne lub ciągłe.
Twoje cele mogą wymagać większej lub mniejszej siły statystycznej., Czy wykonujesz bardzo wrażliwą korektę dla krytycznego procesu lub wczesną analizę przesiewową, aby dowiedzieć się, jakie czynniki w ogóle wpływają na twój wynik? Jeśli masz ograniczony budżet, rodzaj wybranego eksperymentu może mieć wpływ na to, ile serii eksperymentalnych możesz sobie pozwolić na wykonanie. Dobre narzędzie design-of-experiments pozwoli Ci szybko porównać ocenę mocy i wielkości próbki dla 2-poziomowych projektów czynnikowych, Plackett-Burman i ogólnych pełnych projektów czynnikowych, aby pomóc Ci wybrać projekt Odpowiedni do twojej sytuacji.,
dowiedz się więcej o DOE
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o DOE i używasz Minitab, wbudowany samouczek (pomoc> samouczki> DOE) poprowadzi Cię przez eksperyment czynnikowy od początku do końca; jest to dość bezbolesny sposób, aby twoje stopy mokre. A jeśli jeszcze nie używasz Minitabu, możesz uzyskać bezpłatny 30-dniowy okres próbny, aby go sprawdzić.
używasz już DOE w swojej pracy?