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如何选择合适的设计,优秀试验设计的8个专业建议|大数据博客

傲视范儿
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如果您的工作涉及质量改进,那么您至少听说过实验设计 (DOE)。
您可能知道这是优化和改进流程的最有效方式,但我们中的许多人发现 DOE 令人生畏,尤其是如果它不是我们经常使用的工具。
您如何选择合适的设计,并确保您拥有正确数量的因素和水平?收集数据后,如何为分析选择合适的模型?
开始使用 DOE 的一种方法是 Minitab Statistical Software 中的助手。当您有许多要评估的因素时,助手将引导您完成DOE以确定哪些因素最重要(筛选设计)。然后,助手可以指导您完成设计实验,以微调重要因素以获得最大影响(优化设计)。
如果您可以轻松跳过助手,但对于您是否以正确的方式接近 DOE 仍有一些疑问,请考虑 Minitab 技术培训师提供的以下提示。这些资深人士在与 Minitab 客户合作期间以及在成为 Minitab 培训师之前的职业生涯中,都进行了大量设计实验。

  1. 通过探索性运行确定正确的变量空间。
    在进行主要实验之前执行探索性运行可以帮助您在性能从好到差时识别过程的设置。这可以帮助您确定进行实验的可变空间,从而产生最有益的结果。
  2. 传播控制贯穿整个实验以测量过程稳定性。
    由于中心点运行通常是接近正常的操作条件,它们可以作为检查过程性能的控制。通过在设计中均匀地间隔中心点,这些观察结果可作为实验期间过程稳定性或缺乏稳定性的指标。
  3. 找出帕累托分析的最大问题。
    产品负载或缺陷级别的帕累托图可以帮助您确定要解决的问题,从而为您的业务带来最高回报。关注具有高业务影响的问题,通过在所有潜在改进项目中提高其优先级来提高对实验的支持。

4.通过扩大输入设置范围来提高功率。
测试物理上可能的最大范围的输入变量设置。即使您认为它们远离“最佳位置”,该技术也将允许您使用实验来了解您的过程,以便您找到最佳设置。

  1. 分馏以节省运行,专注于分辨率 V 设计。
    在许多情况下,选择具有全因子 ½ 或 ¼ 游程的设计是有益的。即使效应可能相互混淆或混淆,Resolution V 设计可最大限度地减少这种混淆的影响,从而使您能够估计所有主要效应和双向交互作用。进行更少的运行可以节省资金并保持较低的实验成本。

  2. 通过重复提高实验的效力。
    功效是检测到对响应的影响(如果存在该影响)的概率。重复次数会影响实验的功效。为了增加您成功识别影响您的响应的输入的机会,请在您的实验中添加重复以增加其功效。

  3. 通过使用量化措施来提高你的反应能力。
    减少缺陷是大多数实验的主要目标,因此缺陷计数通常用作响应是有道理的。但是缺陷计数是一种非常昂贵且反应迟钝的输出来衡量。相反,请尝试测量与您的缺陷级别相关的定量指标。这样做可以显着减少样本量并提高实验的能力。

  4. 研究所有感兴趣的变量和所有关键响应。
    因子设计让您可以采用全面的方法来研究所有潜在的输入变量。从实验中删除一个因素会将您确定其重要性的机会减少到零。借助Minitab 等统计软件中的可用工具,您不应该让对复杂性的恐惧导致您忽略可能重要的输入变量。

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