Versuchsplanung

Einführung

Design of Experiments (DOEs) bezieht sich auf eine strukturierte, geplante Methode, mit der die Beziehung zwischen verschiedenen Faktoren (z. B. X-Variablen), die sich auf ein Projekt auswirken, und den unterschiedlichen Ergebnissen eines Projekts (z. B. Y-Variablen) ermittelt wird.

Die Methode wurde in den 1920er und 1930er Jahren von Sir Ronald A. Fisher geprägt.

Es werden zehn bis zwanzig Experimente entworfen, bei denen die anwendbaren Faktoren methodisch variierten. Die Ergebnisse der Experimente werden dann analysiert, um optimale Bedingungen zu klassifizieren, um die Faktoren zu finden, die den größten Einfluss auf die Ergebnisse haben, sowie diejenigen, die dies nicht tun, und um Schnittstellen und Synergien zwischen den Faktoren zu identifizieren.

DOEs werden hauptsächlich in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung einer Organisation eingesetzt, in der der Großteil der Ressourcen für Optimierungsprobleme verwendet wird.

Um Optimierungsprobleme zu minimieren, ist es wichtig, die Kosten durch wenige Experimente niedrig zu halten. Die Versuchsplanung ist in diesem Fall nützlich, da nur eine geringe Anzahl von Versuchen erforderlich ist, wodurch die Kosten gesenkt werden.

Grundlegende Konzepte von DoE

Um die Versuchsplanung erfolgreich einsetzen zu können, ist es wichtig, acht grundlegende Konzepte einzuhalten.

Sobald die folgenden acht Schritte nacheinander ausgeführt wurden, können Sie ein erfolgreiches Ergebnis aus der Versuchsplanung erhalten.

Schritt 1

Set Good Objectives:Bevor man anfängt, ein Experiment zu entwerfen, ist es wichtig, sein Ziel darzulegen. Mit einem definierten Ziel ist es einfach, Faktoren auszusortieren, die für das Experiment nicht relevant sind. Auf diese Weise werden die wichtigsten kritischen Faktoren optimiert.

In der Anfangsphase der Projektentwicklung wird empfohlen, einen Versuchsplan zu verwenden, bei dem eine fraktionierte zweistufige Fakultät gewählt wird. Diese Versuchsplanung überprüft eine große Anzahl von Faktoren in minimalen Durchläufen.

Wenn man jedoch eine Reihe guter Ziele festlegt, werden viele irrelevante Faktoren eliminiert. Mit genau definierten Zielen können Manager ein experimentelles Reaktionsoberflächendesign verwenden, das nur wenige Faktoren untersucht, wenn auch auf vielen Ebenen.

Auch die Erstellung guter Ziele zu Beginn trägt dazu bei, ein solides Verständnis des Projekts aufzubauen und realistische Erwartungen an das Ergebnis zu wecken.

Schritt 2

Measure Responses Quantitatively: Viele Versuchspläne scheitern, weil ihre Reaktionen nicht quantitativ gemessen werden können.

Beispielsweise verwenden Produktinspektoren eine qualitative Methode, um festzustellen, ob ein Produkt die Qualitätssicherung besteht oder nicht. Dies ist bei Versuchsplänen nicht effizient, da ein Bestehen / Nichtbestehen nicht genau genug ist.

Schritt 3

Replizieren, um unkontrollierbare Abweichungen zu dämpfen: Wenn Sie einen bestimmten Satz von Bedingungen mehrmals wiederholen, haben Sie mehr Möglichkeiten, die Antworten genau abzuschätzen.

Das Replizieren gibt auch die Möglichkeit, signifikante Effekte wie Signale inmitten des natürlichen Prozesses unkontrollierbarer Variationen wie Rauschen zu erkennen.

Bei einigen Projekten übertönen Variationen wie Rauschen das Signal. Daher ist es hilfreich, das Signal-Rausch-Verhältnis zu ermitteln, bevor Sie eine Versuchsplanung durchführen.

Schritt 4

Randomize the Run Order: Um unkontrollierbaren Einflüssen wie Änderungen des Rohmaterials und des Werkzeugverschleißes zu entgehen, müssen Experimente in zufälliger Reihenfolge durchgeführt werden.

Diese variablen Einflüsse können einen signifikanten Einfluss auf die ausgewählte Variable haben. Wenn ein Experiment nicht in zufälliger Reihenfolge ausgeführt wird, spezifiziert die Versuchsplanung Faktoreffekte, die tatsächlich von diesen variablen Einflüssen herrühren.

Schritt 5

Bekannte Variationsquellen blockieren: Durch Blockieren können die Auswirkungen bekannter Variablen wie Schichtwechsel oder Maschinendifferenzen herausgefiltert werden.

Man kann die Versuchsläufe in homogene Blöcke unterteilen und dann die Unterschiede mathematisch entfernen. Dies erhöht die Empfindlichkeit der Versuchsplanung. Es ist jedoch wichtig, nichts auszublenden, was man studieren möchte.

Schritt 6

Know Which Effects (if any) Will be Aliased: Ein Alias ​​bedeutet, dass man ein oder mehrere Dinge gleichzeitig auf dieselbe Weise geändert hat.

Schritt 7

Do a Sequential Series of Experiments: Bei der Durchführung eines Versuchsplans ist es wichtig, diesen chronologisch durchzuführen. Das heißt, Informationen, die in einem Versuch gesammelt wurden, sollten auf den nächsten angewendet werden können.

Schritt 8

Always Confirm Critical Findings: Am Ende eines Versuchsplans kann leicht davon ausgegangen werden, dass die Ergebnisse korrekt sind.

Es ist jedoch wichtig, die eigenen Ergebnisse zu bestätigen und die Ergebnisse zu überprüfen. Diese Validierung kann mit vielen anderen verfügbaren Verwaltungstools durchgeführt werden.

Fazit

Die Versuchsplanung ist ein wichtiges Werkzeug, das in den meisten Fertigungsindustrien eingesetzt werden kann. Manager, die diese Methode anwenden, sparen nicht nur Kosten, sondern verbessern auch die Qualität ihres Produkts und sorgen für Prozesseffizienz.

Sobald die Versuchsplanung abgeschlossen ist, sollten die Manager zusätzliche Anstrengungen unternehmen, um das Ergebnis zu validieren und eine weitere Analyse der Ergebnisse durchzuführen.