1. Introducción al Diseño Experimental Six Sigma DOE:
El método de Diseño Experimental Six Sigma (DOE) fue creado por el académico británico R. A. Fisher en la década de 1920. Desarrolló y aplicó por primera vez la varianza. análisis Como principal herramienta de análisis unificado en el diseño experimental, todo el proceso se puede representar mediante una tabla de análisis de varianza.
El diseño de experimentos (DOE) puede desempeñar un papel importante en la producción industrial y el diseño de ingeniería, incluyendo principalmente:
1. Fluctuación en la calidad, mejorar el nivel de calidad del producto;
3. Acortar en gran medida el ciclo de prueba del nuevo producto;
4. extender la vida útil del producto.
2. Proceso de diseño del Diseño Experimental Six Sigma (DOE):
El Diseño Experimental Six Sigma (DOE) es un proceso de planificación experimental a través de experimentos, se pueden recopilar datos apropiados. Se espera que la información técnica necesaria se obtenga mediante un número mínimo de pruebas y los datos recopilados se analicen utilizando métodos estadísticos adecuados. Los métodos estadísticos de diseño experimental son necesarios si queremos sacar conclusiones útiles a partir de los datos. Por tanto, cualquier método de diseño experimental consta de dos aspectos: diseño experimental y análisis estadístico de los datos recopilados. Están estrechamente relacionados porque el método de análisis estadístico depende de la solución de diseño adoptada.
Un diagrama resumen del proceso general de diseño experimental, a continuación se realiza un breve análisis:
1.
Hacer la pregunta de forma explícita ayuda a comprender el fenómeno que subyace al problema a resolver.
2. Comprensión de la situación actual.
Es necesario recopilar la mayor cantidad posible de datos históricos relevantes para que el problema experimental ayude a comprender la situación actual. La información se puede recopilar de la literatura o de diversos aspectos involucrados. Como ingeniería, control de calidad, fabricación, marketing, personal de operaciones, etc.
3. Selección de variables de respuesta.
Al elegir una variable de respuesta adecuada, también debe considerar cómo se mide la variable de respuesta. Se debe garantizar la precisión de esta medición.
4. Selección de factores y sus niveles.
El experimentador debe seleccionar la variable clave x (factor) que afecta a la variable de respuesta. La selección de x puede utilizar la tecnología de la etapa de análisis del proyecto. Los valores (niveles) de los factores aplicados en el experimento deben elegirse con cuidado. Normalmente se utilizan dos o tres niveles y no son adecuados más de cinco niveles. El rango de niveles debe ser lo más amplio posible dentro del área de interés del experimentador.
5. Selección del diseño experimental.
Este paso es el núcleo del proceso de diseño experimental. El experimentador selecciona un diseño experimental apropiado considerando la cantidad de factores, la cantidad de niveles, todas las combinaciones posibles de niveles, el costo del experimento y el tiempo disponible.
6. Implementar la prueba.
Este es el proceso real de recopilación de datos. Los experimentadores deben tener cuidado de que el entorno de prueba sea lo más consistente posible. Además, también se debe prestar atención a medir con precisión los resultados de las pruebas y obtener datos de alta calidad.
7.Análisis de datos.
Se deben utilizar métodos estadísticos como el análisis de varianza y la estimación de parámetros, con el fin de encontrar toda la información posible sobre las cuestiones experimentales planteadas anteriormente a través del análisis de datos.
8. Resultados y conclusiones del análisis.
Después de analizar los datos, el experimentador debe hacer una interpretación de ingeniería de sus resultados estadísticos, estimar sus implicaciones prácticas para la pregunta experimental planteada y proporcionar una conclusión para la pregunta planteada.
9.Prueba de verificación.
Antes de enviar los resultados a otros y tomar medidas reales, el experimentador debe realizar una prueba de confirmación para evaluar la reproducibilidad de las conclusiones de la prueba.
10. Gestión de seguimiento.
El experimentador presenta los resultados a otros y toma algunas medidas de seguridad (acciones) necesarias. Para apoyar esta mejora resultante de las pruebas, es necesario seguir acciones, como la estandarización de las condiciones de operación y el uso de listas de verificación y gráficos de control, para evaluar el impacto posterior de las pruebas.
11. Plan de pruebas de seguimiento.
A menudo, se recomiendan más pruebas porque el problema experimental no se ha resuelto por completo. La experimentación suele ser un proceso iterativo, en el que un experimento solo resuelve parte del problema, con la esperanza de que experimentos posteriores aborden los problemas no resueltos.
Por lo tanto, el propósito del diseño experimental puede incluir los siguientes puntos:
1. Determinar si unas pocas variables potenciales x tienen un impacto en la variable de respuesta y
; p>2, Determine el rango dentro del cual los valores x de estas variables influyentes hacen que la variable de respuesta y fluctúe casi alrededor del valor objetivo;
3 Determine el valor de x para cambiar la media de la. distribución de la variable de respuesta y reducir su fluctuación.
4. Determinar el valor de x influyente para minimizar el impacto de variables incontrolables, incluso si la variable de respuesta es robusta a los cambios en el entorno externo.
3. Zhang Chi Consulting se enfoca en brindar capacitación interna y de clase abierta sobre diseño experimental del DOE.