1. DOE es una herramienta comúnmente utilizada en la gestión Six Sigma.
2. Pasos comúnmente utilizados en DOE
Diseño de experimentos El diseño experimental DOE (Diseño de Experimentos) analiza factores importantes y optimiza el proceso del producto, el desarrollo del producto y las mejoras del proceso de producción del producto. Como resultado, los experimentos mejoran la solidez del diseño. Al seleccionar parámetros relevantes que tienen un mayor impacto en las características del producto, determinar los indicadores entre factores y seleccionar aquellos que mejor coincidan con las características del producto. En pocas palabras, es examinar los diversos parámetros que afectan las características del producto y determinar qué combinaciones de parámetros. tener las mejores características del producto. El diseño experimental del DOE se ha utilizado ampliamente en todos los aspectos de las empresas para mejorar la calidad del producto y reducir los costos de producción. El diseño experimental también se puede utilizar para la gestión empresarial, el ajuste de la estructura del producto, la formulación de eficiencia de producción y planes de producción más elevados, etc.
El proceso de comprensión del mundo natural por parte del ser humano es un proceso paso a paso. Generalmente, primero se propone una determinada hipótesis basada en el conocimiento existente y se diseña un experimento para verificarla o negarla. Los datos obtenidos del experimento ayudan a las personas a verificar o modificar la hipótesis inicial, y luego se formula una hipótesis más nueva y más profunda. propuesto, y luego se diseña uno nuevo. Este proceso iterativo continuará hasta que se forme un resultado teórico más completo. Experimentar también es un proceso de aprendizaje y no se puede lograr de la noche a la mañana. En términos generales, se realizan varios lotes de experimentos y generalmente se utilizan los siguientes pasos:
1. Utilice un diseño factorial parcial para seleccionar factores
Al principio, la situación no era muy buena. Claro, si el número de factores que afectan la variable de respuesta puede ser grande (mayor o igual a 5), en este caso, los factores deben seleccionarse dentro de un rango de prueba más amplio. Por lo general, se debe utilizar un método de diseño experimental factorial parcialmente implementado. , por lo que los resultados obtenidos pueden ser aproximados, pero el número de pruebas se puede reducir considerablemente y se puede lograr el propósito de la detección. Si un experimento factorial implementado parcialmente aún se considera demasiado costoso, se puede utilizar el método de "diseño Plaekett-Burman" con menos ensayos para seleccionar factores.
2. Utilice el método de diseño experimental factorial completo para realizar un análisis exhaustivo de los efectos y las interacciones de los factores.
Cuando el número de factores se filtra a menos o igual a 5, puede Además, se realiza un diseño experimental factorial completo en una escala ligeramente más pequeña para obtener información precisa sobre todos los efectos e interacciones de los factores, y los factores se examinan aún más hasta que el número de factores no exceda 3.
3. Utilice el método de superficie de respuesta para determinar la relación de regresión y encontrar la configuración óptima.
Cuando el número de factores no supera los 3, es posible utilizar una respuesta más detallada. análisis de diseño de superficie Este método ajusta una ecuación cuadrática a la variable de respuesta en un área pequeña que contiene el punto óptimo, de modo que se pueda obtener el punto óptimo en el área de prueba.
Los anteriores son pasos típicos en el trabajo real, es posible que se omita un determinado enlace o que un determinado paso se repita varias veces. En resumen, es necesario examinar continuamente los factores y ajustar constantemente el alcance del experimento y la selección de los niveles de los factores. Sólo después de varias rondas de experimentos se puede finalmente lograr el objetivo general del experimento.