실험 설계

소개

DOE (Design of Experiments)는 프로젝트에 영향을 미치는 여러 요인 (예 : X 변수)과 프로젝트의 다양한 결과 (Y 변수) 간의 관계를 찾는 데 사용되는 구조화되고 계획된 방법을 말합니다.

이 방법은 1920 년대와 1930 년대에 Ronald A. Fisher 경에 의해 만들어졌습니다.

적용 가능한 요소가 체계적으로 변하는 곳에서 10 ~ 20 개의 실험이 설계되었습니다. 그런 다음 실험 결과를 분석하여 최적 조건을 분류하여 결과에 가장 큰 영향을 미치는 요인과 그렇지 않은 요인을 찾고 요인 간의 인터페이스 및 시너지 효과를 확인합니다.

DOE는 주로 대부분의 리소스가 최적화 문제에 사용되는 조직의 연구 개발 부서에서 사용됩니다.

최적화 문제를 최소화하려면 몇 가지 실험을 수행하여 비용을 낮게 유지하는 것이 중요합니다. 실험 설계는이 경우에 유용합니다. 실험 횟수가 적기 때문에 비용을 줄이는 데 도움이됩니다.

DoE의 기본 개념

Design of Experiments를 성공적으로 사용하려면 8 가지 기본 개념을 고수하는 것이 중요합니다.

다음 8 단계를 순차적으로 수행하면 실험 설계에서 성공적인 결과를 얻을 수 있습니다.

1 단계

Set Good Objectives:실험을 설계하기 전에 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 정의 된 목표를 사용하면 실험과 관련이없는 요인을 쉽게 선별 할 수 있습니다. 이런 식으로 핵심 핵심 요소를 최적화합니다.

프로젝트 개발의 초기 단계에서는 부분적인 2- 수준 요인을 선택하는 실험 설계를 사용하는 것이 좋습니다. 이 실험 설계는 최소 실행으로 많은 요인을 선별합니다.

그러나 좋은 목표를 설정하면 관련없는 많은 요소가 제거됩니다. 잘 정의 된 목표를 통해 관리자는 비록 여러 수준이기는하지만 몇 가지 요인을 탐색하는 실험의 반응 표면 설계를 사용할 수 있습니다.

또한 처음에 좋은 목표를 세우는 것은 프로젝트에 대한 확실한 이해를 구축하고 프로젝트 결과에 대한 현실적인 기대치를 만드는 데 도움이됩니다.

2 단계

Measure Responses Quantitatively: 많은 실험 설계는 응답을 정량적으로 측정 할 수 없기 때문에 실패로 끝납니다.

예를 들어, 제품 검사관은 제품이 품질 보증을 통과하는지 여부를 결정하는 질적 방법을 사용합니다. 합격 / 불합격이 충분히 정확하지 않기 때문에 실험 설계에서는 효율적이지 않습니다.

3 단계

제어 할 수없는 변동을 줄이기 위해 복제 : 주어진 조건 세트를 여러 번 복제하면 응답을 정확하게 추정 할 수있는 기회가 더 많아집니다.

복제는 또한 노이즈와 같은 제어 할 수없는 자연적 프로세스의 변화 속에서 신호와 같은 중요한 효과를 감지 할 수있는 기회를 제공합니다.

일부 프로젝트의 경우 노이즈와 같은 변형으로 인해 신호가 사라 지므로 실험 설계를 수행하기 전에 신호 대 노이즈 비율을 찾는 것이 유용합니다.

4 단계

Randomize the Run Order: 원자재 변화 및 공구 마모와 같은 제어 할 수없는 영향을 피하기 위해 무작위 순서로 실험을 실행해야합니다.

이러한 변수 영향은 선택한 변수에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 실험이 무작위 순서로 실행되지 않는 경우 실험 설계는 실제로 이러한 변수 영향에서 발생하는 요인 효과를 지정합니다.

5 단계

알려진 변동 원인 차단 : 차단을 통해 교대 변화 또는 기계 차이와 같은 알려진 변수의 영향을 차단할 수 있습니다.

실험 런을 동종 블록으로 나눈 다음 수학적으로 차이를 제거 할 수 있습니다. 이것은 실험 설계의 감도를 증가시킵니다. 그러나 공부하고 싶은 것을 막지 않는 것이 중요합니다.

6 단계

Know Which Effects (if any) Will be Aliased: 별칭은 동시에 동일한 방식으로 하나 이상의 항목을 변경했음을 의미합니다.

7 단계

Do a Sequential Series of Experiments: 실험 설계를 수행 할 때 시간순으로 수행하는 것이 중요합니다. 즉, 한 실험에서 수집 한 정보를 다음 실험에 적용 할 수 있어야합니다.

8 단계

Always Confirm Critical Findings: 실험 설계가 끝나면 결과가 정확하다고 쉽게 가정 할 수 있습니다.

그러나 자신의 결과를 확인하고 결과를 확인하는 것이 중요합니다. 이 유효성 검사는 사용 가능한 다른 많은 관리 도구를 사용하여 수행 할 수 있습니다.

결론

실험 설계는 대부분의 제조 산업에서 활용할 수있는 중요한 도구입니다. 이 방법을 사용하는 관리자는 비용을 절감 할뿐만 아니라 제품 품질을 개선하고 프로세스 효율성을 보장합니다.

실험 설계가 완료되면 관리자는 결과를 검증하고 결과에 대한 추가 분석을 수행하기 위해 추가 노력을 기울여야합니다.