DOE 교육, 식스 시그마 실험 설계(DOE)의 설계 프로세스는 무엇인가요?
1. 식스 시그마 실험 설계 DOE 소개:
식스 시그마 실험 설계(DOE) 방법은 1920년대 영국 학자 R. A. 피셔(R. A. Fisher)가 개발하여 처음으로 적용했습니다. 분석 실험 설계의 주요 통합 분석 도구로서 전체 과정을 분산 분석표로 표현할 수 있습니다.
실험 계획(DOE)은 주로 다음을 포함하여 산업 생산 및 엔지니어링 설계에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
1. 생산량을 줄입니다. 품질 변동, 제품 품질 수준 향상
3. 신제품 테스트 주기 대폭 단축
5. 제품 수명을 연장하십시오.
2. 식스 시그마 실험 설계(DOE)의 설계 프로세스:
식스 시그마 실험 설계(DOE)는 실험을 통해 적절한 데이터를 수집하는 과정입니다. 최소한의 테스트를 통해 필요한 기술 정보를 얻고, 수집된 데이터를 적절한 통계적 방법을 사용하여 분석하기를 바랍니다. 데이터로부터 유용한 결론을 도출하려면 실험 설계의 통계적 방법이 필요합니다. 따라서 모든 실험 설계 방법은 실험 설계와 수집된 데이터의 통계 분석이라는 두 가지 측면으로 구성됩니다. 통계 분석 방법은 채택된 설계 솔루션에 따라 달라지기 때문에 밀접하게 관련되어 있습니다.
일반적인 실험 설계 과정의 요약 다이어그램으로, 간략한 분석이 아래에 나와 있습니다.
1. 실험 질문 제안.
명시적으로 질문하는 것은 해결해야 할 문제의 근본적인 현상을 이해하는 데 도움이 됩니다.
2. 현재 상황에 대한 이해.
실험 문제와 관련된 역사적 데이터를 최대한 많이 수집하는 것이 현재 상황을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 정보는 문헌이나 관련된 다양한 측면에서 수집될 수 있습니다. 엔지니어링, 품질 보증, 제조, 마케팅, 운영 인력 등
3. 반응변수 선택.
적절한 응답 변수를 선택할 때 응답 변수가 측정되는 방식도 고려해야 하며 이 측정의 정확성이 보장되어야 합니다.
4. 요인 및 수준 선택.
실험자는 반응 변수에 영향을 미치는 핵심 변수 x(요인)를 선택해야 합니다. x의 선택은 프로젝트 분석 단계의 기술을 사용할 수 있습니다. 실험에 적용되는 요인의 값(수준)은 신중하게 선택해야 합니다. 일반적으로 2~3개의 레벨이 사용되며, 5개 이하의 레벨이 적합합니다. 레벨의 범위는 실험자의 관심 영역 내에서 최대한 커야 합니다.
5. 실험 디자인의 선택.
이 단계는 실험 설계 프로세스의 핵심입니다. 실험자는 요인 수, 수준 수, 가능한 모든 수준 조합, 실험 비용 및 사용 가능한 시간을 고려하여 적절한 실험 설계를 선택합니다.
6. 테스트를 구현합니다.
실제 데이터를 수집하는 과정입니다. 실험자는 테스트 환경을 최대한 일관되게 유지하도록 주의를 기울여야 합니다. 또한 테스트 결과를 정확하게 측정하고 고품질의 데이터를 얻는 데도 주의를 기울여야 합니다.
7. 데이터 분석.
데이터 분석을 통해 앞서 제기된 실험적 질문에 대해 가능한 모든 정보를 찾는 목적으로 분산 분석, 매개변수 추정과 같은 통계적 방법을 사용해야 합니다.
8. 분석 결과 및 결론.
데이터를 분석한 후 실험자는 통계 결과를 공학적으로 해석하고, 제시된 실험 질문에 대한 실제적인 의미를 추정하고, 제시된 질문에 대한 결론을 제공해야 합니다.
9. 검증 테스트.
결과를 다른 사람에게 제출하고 실제 조치를 취하기 전에 실험자는 확인 테스트를 수행하여 테스트 결론의 재현성을 평가해야 합니다.
10. 사후관리.
실험자는 결과를 다른 사람에게 제출하고 필요한 몇 가지 보증 조치(조치)를 취합니다. 실험을 통해 얻은 이러한 개선을 지원하려면 작업 조건 표준화, 체크리스트 및 관리 차트 사용과 같은 조치를 따라 실험의 후속 영향을 평가해야 합니다.
11. 후속 테스트 계획.
실험적 문제가 완전히 해결되지 않았기 때문에 추가 테스트가 권장되는 경우가 많습니다. 실험은 일반적으로 반복적인 프로세스로, 한 번의 실험으로 문제의 일부만 해결하고 후속 실험에서 해결되지 않은 문제를 해결할 수 있기를 바랍니다.
따라서 실험 설계의 목적은 다음 사항을 포함할 수 있습니다:
1. 잠재적인 소수의 변수 x가 반응 변수 y에 영향을 미치는지 확인합니다.
2, 이러한 영향력 있는 변수의 x 값으로 인해 응답 변수 y가 목표 값을 중심으로 거의 변동하는 범위를 결정합니다.
3. 반응 변수 분포를 확인하고 변동을 줄입니다.
4. 반응 변수가 외부 환경의 변화에 강하더라도 통제할 수 없는 변수의 영향을 최소화하기 위해 영향력 있는 x 값을 결정합니다.
3. Zhang Chi Consulting은 DOE 실험 설계 공개 강의 교육 및 내부 교육 제공에 중점을 두고 있습니다.