实验设计

介绍

实验设计 (DOE) 是指一种结构化、有计划的方法，用于查找影响项目的不同因素（例如 X 变量）与项目的不同结果（例如 Y 变量）之间的关系。

该方法由 Ronald A. Fisher 爵士在 20 世纪 20 年代和 1930 年代创造。

设计了十到二十个实验，其中适用的因素有条不紊地变化。然后对实验结果进行分析，对最佳条件进行分类，找出对结果影响最大的因素以及对结果影响不大的因素，并确定因素之间的界面和协同作用。

DOE 主要用于组织的研发部门，其中大部分资源都用于优化问题。

为了最大限度地减少优化问题，通过进行少量实验来降低成本非常重要。实验设计在这种情况下很有用，因为它只需要少量的实验，从而有助于降低成本。

为了成功地使用实验设计，坚持八个基本概念非常重要。

一旦依次遵循以下八个步骤，您将能够从实验设计中获得成功的结果。

设定良好的目标：在开始设计实验之前，设定其目标很重要。有了明确的目标，就很容易筛选出与实验无关的因素。通过这种方式，可以优化关键的关键因素。

在项目开发的初始阶段，建议使用实验设计，选择分数二级阶乘。这种实验设计在最少的运行中筛选了大量的因素。

然而，当一个人设定了一套好的目标时，许多不相关的因素就被消除了。有了明确的目标，管理者就可以使用实验的响应面设计来探索很少的因素，尽管在很多层面上。

此外，在一开始就制定良好的目标有助于建立对项目的深入理解，并对其结果产生切合实际的期望。

定量测量响应：许多实验设计都以失败告终，因为它们的响应无法定量测量。

例如，产品检验员使用定性方法来确定产品是否通过质量保证。这在实验设计中效率不高，因为通过/失败不够准确。

复制以抑制无法控制的变化：多次复制一组给定的条件为人们提供了更多机会来精确估计响应。

复制还使人们有机会检测显着的影响，例如自然过程中不可控制的变化（如噪声）中的信号。

对于某些项目，噪声等变化会掩盖信号，因此在进行实验设计之前找到信噪比很有用。

随机化运行顺序：为了避免原材料变化和工具磨损等不可控的影响，有必要以随机顺序运行实验。

这些变量影响会对所选变量产生重大影响。如果实验不是按随机顺序进行的，则实验设计将指定实际上来自这些变量影响的因素效应。

排除已知的变异源：通过阻塞，人们可以排除已知变量的影响，例如班次变化或机器差异。

人们可以将实验运行分成同质块，然后用数学方法消除差异。这增加了实验设计的敏感性。然而，重要的是不要阻止任何人想要研究的东西。

了解哪些效果（如果有）将被别名：别名意味着同时以相同的方式更改了一项或多项内容。

进行一系列连续的实验：在进行实验设计时，按时间顺序进行很重要，也就是说，在一个实验中收集的信息应该能够应用于下一个实验。

始终确认关键发现：在实验设计结束时，很容易假设结果是准确的。

然而，确认自己的发现并验证结果很重要。可以使用许多其他可用的管理工具来完成此验证。

实验设计是大多数制造业都可以使用的重要工具。使用该方法的管理人员不仅可以节省成本，还可以提高产品质量并确保流程效率。

一旦实验设计完成，管理者应该付出额外的努力来验证结果并对结果进行进一步分析。