Quando eu falo com profissionais de qualidade sobre como eles usam estatísticas, uma ferramenta que eles mencionam de novo e de novo é o design de experimentos, ou DOE. Eu nunca tinha ouvido o termo antes de começar a me envolver em esforços de melhoria da qualidade, mas agora que eu aprendi como ele funciona, eu me pergunto Por Que Eu não aprendi sobre isso mais cedo. Se você precisa descobrir como vários fatores estão afetando um resultado do processo, DOE é o caminho a seguir.,
em algum lugar da escola você provavelmente aprendeu, como eu fiz, que quando você faz uma experiência você precisa manter todos os fatores constantes, exceto aquele que você está estudando. Isso parece bastante simples, até que você atinge uma situação onde você tem muitos fatores que você quer estudar ao mesmo tempo. Não só estudar cada fator um de cada vez seria muito caro e demorado, mas você também não obter qualquer informação sobre como os diferentes fatores podem afetar uns aos outros. é aí que entra o design das experiências., DOE gira a idéia de precisar de testar apenas um fator de cada vez em sua cabeça, deixando você mudar mais do que uma única variável de cada vez. Isto minimiza o número de runs experimentais que você precisa fazer, para que você possa obter resultados significativos e chegar a conclusões sobre como os fatores afetam uma resposta tão eficientemente quanto possível.
in DOE, One Size Doesn’T Fitt All
Depending on what you want to discover, and how much detail you need, a designed experiment may be very simple or very complex. Alguns experimentos podem incluir apenas um ou dois fatores-outros podem olhar para algumas dezenas.,
Um dos tipos mais comuns de experimentos projetados é um simples experimento de triagem, que é usado para determinar os fatores têm a maior influência em um resultado. Por exemplo, um fabricante de automóveis pode usar um experimento de triagem para ver quais de sete ou oito fatores têm o maior efeito sobre o tempo de secagem de tinta em um carro novo. uma vez que o fabricante tenha identificado os dois ou três fatores mais importantes, os engenheiros de qualidade podem usar um experimento mais complexo e multi-nível projetado para identificar as configurações ideais para esses fatores., Obviamente, o mesmo design experimental não funcionaria em ambos os casos.
é um pouco como lixa: folhas com uma grande areia vai deixá-lo areia de uma grande área rapidamente, enquanto você vai precisar de uma areia mais fina para alcançar a suavidade total. Da mesma forma, alguns experimentos projetados são grandes para investigações exploratórias amplas, enquanto outros lhe darão tremenda precisão e certeza.
o que eu preciso para criar o Design Factorial?digamos que trabalha para uma empresa de electrónica que recebeu recentemente um grande número de queixas sobre Leitores de mp3 defeituosos., Engenheiros de qualidade identificaram até cinco fatores diferentes que poderiam ser culpados. Você sabe que uma experiência projetada é necessária, mas como você pode ter certeza de que você coletar a quantidade certa de dados, sob as condições certas, com as configurações de fator certo, na ordem certa?há boas razões para estar preocupado ao iniciar uma experiência desenhada. Se você está configurando mesmo uma experiência simples projetada à mão, pode ser muito difícil e deixa muito espaço para erros. Felizmente, podemos usar software estatístico para personalizar projetos factoriais., Essas ferramentas facilitam a criação de experimentos tão detalhados quanto eles foram, mas também tão simples quanto eles podem ser.
Por exemplo, o desenho Factorial Create do Minitab cria uma planilha de recolha de dados para si, indicando as combinações de factores a executar, bem como a ordem aleatória para recolher os seus dados. Você também pode imprimir a planilha para simplificar a coleta de dados.
escolher o tipo de Design
o design certo para a sua experiência dependerá do número de factores que está a estudar, do número de níveis em cada factor e de outras considerações., Minitab oferece dois níveis, Plackett-Burman, e projetos fatoriais gerais completos, cada um dos quais pode ser personalizado para atender às necessidades de sua experiência.
Você deve ter pelo menos dois fatores e dois níveis para cada um (se você está fazendo um projeto fatorial geral completo, você pode ter mais de dois níveis). Níveis de fator, ou configurações, podem ser texto (como alto e baixo) ou numérico (como 100° e 200°). Fatores também podem ser categóricos ou contínuos.seus objetivos podem exigir maior ou menor poder estatístico., Você está fazendo um ajuste muito sensível para um processo crítico, ou uma análise de triagem precoce para descobrir quais fatores afetam o seu resultado? Se você tem um orçamento apertado, o tipo de experiência que você seleciona pode ser influenciado por quantas corridas experimentais você pode se dar ao luxo de fazer. Uma boa ferramenta de design-of-experiments permitirá que você compare rapidamente avaliações de potência e tamanho de amostra para factorial de 2 níveis, Plackett-Burman, e projetos fatoriais gerais completos para ajudá-lo a escolher o design apropriado para a sua situação.,
Aprender Mais sobre DOE
Se você gostaria de saber mais sobre DOE e você estiver usando o Minitab, o built-in tutorial (Ajuda > Tutoriais > DOE) que vai levar você através de um experimento fatorial do início ao fim; é uma bonita maneira indolor de obter seus pés molhados. E se você não estiver já usando Minitab, você pode obter o teste de 30 dias Grátis para verificá-lo. já está a usar o DOE no seu trabalho?