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DOE试验设计化繁为简七步搞定

作者:精益六西格玛咨询顾问    分类:六西格玛工具    时间:2019-06-25 11:39:02

DOE试验设计享有很高的声誉。大部分做质量、生产、开发的朋友都听说过。DOE试验设计太难了,很少有人能完全解释清楚。这个神奇的DOE试验设计将教你七个步骤。


DOE试验设计(Design Of experience,统称DOE)是研究和处理多因素与初始化失败自变量之间关系的一种方法。DOE试验设计根据试验规范的合理选择,对试验进行分配,在试验数据统计分析的基础上,建立初始化失败与指标中间值的涵道关系,或寻求整体最优控制的改进方案。


DOE试验设计化繁为简七步搞定


DOE试验设计第一步:确定指导思想


根据应用工具如控制图、机械故障分析、因果分析、故障分析、专业能力分析等。,或者说是实际工作的即时反映,我们会计算一些重点难点,其中最能体现某个指标值或者基本参数而不考虑大家的规定。但是对于这样的困难,我们会用一些简单的方法从本质上解决,然后再去想实验设计方案。对于用实验设计方案要解决的困难,首先要明确实验的目的,除此之外,解决的困难是什么,我们共同造成了什么损害,是否有实验设计方案方法可以操作的全部原因。众所周知,实验设计方案是不可或缺的,可以用更多的资源进行。而且,对于机械制造企业来说,实验设计方案的实施会打乱原本稳定的生产加工秩序,因此确定实验目的和必要性是一项关键的日常任务。随着测试指导思想的确定,也需要大家明确测试的指标值和接受的型号规格,让大家的测试有方向,测试成功的指标值。


DOE试验设计步骤2:分析流程


注重过程,让每个人都要有潜意识,就像很多企业做同一个层次的比较一样,往往存在一种错误的观点,即只把关键点放入兴趣点,而忽略了过程特性的比较,同样的实验设计方案必须建立在对过程多方面分析的基础上。任何困难的原因往往都会出现,比如事物的质量、基本参数的遗传变异、特征的缺失等。这个特征经常出现,导致困难的过程中一般包含很多原因。过程的定义非常关键。太短的流程会丢掉显而易见的理由,太长的流程最终会导致铺张浪费资源。每个人都有许多方法来开发这个过程,但是确保将发生的因素尽可能详细地列举出来是至关重要的。详细的因素来自于每个步骤的详细熔化和对其输入和输出的确认。我认为分析和了解过程是提高员工对困难的认识的开始,因为不是每个人都能掌握每个人都关心的困难。


DOE试验设计步骤3:刷选择因子


对过程的大量分析是,每个人都有非常有价值的原材料,这可能会伤害到每个人都关注指数值的因素,但哪个重要呢?众所周知,我认为正是这种铺张浪费,通过对一些本质或轻微伤害因素的多方位实验分析,才会导致实验的误差。因此,总是有必要选择将受到影响的因素。此时此刻,我们不需要确认互动、推广效果等难点。我们的目的是确认哪些因素具有重大危害。你可以用一些低分辨率的二级测试或者特殊的笔刷测试来执行这个日常任务,此时此刻测试的直接成本至少会得到处理。而且,对于那一步日常任务的开发,可以应用一些历史记录或者完全可靠的工作经验基础知识分析来降低你的测试指标。也许需要注意的是,如果对这样的数据统计或分析没有太大的怀疑,可以放弃,这样便于测试结果的可靠性。因子选择的结果可以帮助大家掌握损伤指标值的重要因素,尤其是关键步骤。所以,其实每个人都是基于对完整工作经验的分析和计算,从而报告未来的心理状态。


DOE试验设计步骤4:快速接近


我们是根据刷牙测试来寻找关键因素的,一起刷牙测试也包含了一些非常重要的短信,也许是重要因素对指标值的危害发展趋势,这是我们必须熟练掌握的短信内容,它可以帮助我们快速找到测试目的的可能区域,虽然不是很确定,但是我们已经缩小了包围圈。此时我们在实验设计方案中一般采用快速上升(递减)的方法,就是根据选刷实验所说明的重要因素的损伤发展趋势来确定一些等级,并进行实验,目的是将犯罪嫌疑人的等级缩小,就好像我们在寻找犯罪嫌疑人一样。


DOE试验设计步骤5:析因实验


在刷牙测试中,我们没有注意到因素之间相互作用造成的危害,而是计算了重要的危害因素,快速逼近的方法使我们确定了重要因素的近似值水平,现在可以促进因素的主要作用、相互作用和升压作用的测量。这种试验是在快速接近水平范围内选择的,因此对最终的改进效果显著。由于实验的重要性,我们选择各种因素构建的三维图形的端点和锚点进行实验。那么实验结构可以帮助我们确定对指标值的危害,是否存在交互作用或者这样的交互作用,是否存在升压效应或者哪些升压效应。实验的最终目的是根据方差分析来衡量和验证这种影响是否显著。加上之前的笔刷选择和快速逼近实验,都是一种验证。


DOE试验设计步骤6:回归测试


在每个人的析因实验中,确定了所有因素和指数值之间的重要损伤项目。但是考虑到药效的难度,每个人都必须向前推进,分配一些测试,最终确定最好的因素是损伤程度。此时此刻,测试只是对阶乘实验实验点的一种补偿。此外,因子实验的实验数据统计可以用来提高每个人的指标值,而不是有效地构建各方向因素和水平之间相关性的垂直面和等高线。每个人都提出了一些实验点来执行这项日常任务。测试点一般按照回归测试的轮换进行选择,其级别要根据功效、指标数、管理处级别等合理设置。,保证回归模型的可信度和针对性。


DOE试验设计步骤7:稳健设计


众所周知,实验设计方案的目的是通过设置一些大家都可以监督的客观因素,来超越控制指标值的目的,因为我们无法立即控制指标值,而实验设计方案已经发布了这种方法,但实际上存在同类型的因素,对指标值的伤害同样显著,但无法通过人工控制来保证其最优影响。这种因素俗称噪音因素,它的存在往往会让我们的测试结果功亏一篑。因此,除了尽可能地控制之外,还可以选择稳健设计的方法,以最大限度地减少这些因素的影响,保证指标的高质量表现。


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