Projeto de experimentos
Introdução
Design de experimentos (DOEs) se refere a um método estruturado e planejado, que é usado para encontrar a relação entre diferentes fatores (digamos, variáveis X) que afetam um projeto e os diferentes resultados de um projeto (digamos, variáveis Y).
O método foi cunhado por Sir Ronald A. Fisher nas décadas de 1920 e 1930.
Dez a vinte experimentos são planejados nos quais os fatores aplicáveis variam metodicamente. Os resultados dos experimentos são então analisados para classificar as condições ideais para encontrar os fatores que têm a maior influência sobre os resultados, bem como aqueles que não têm e para identificar interfaces e sinergias entre os fatores.
Os DOEs são usados principalmente no departamento de pesquisa e desenvolvimento de uma organização, onde a maioria dos recursos vai para problemas de otimização.
Para minimizar problemas de otimização, é importante manter os custos baixos conduzindo poucos experimentos. O Design de Experimentos é útil neste caso, pois necessita apenas de um pequeno número de experimentos, ajudando assim a reduzir custos.
Conceitos Fundamentais de DoE
Para usar o Design de Experimentos com sucesso, é importante aderir a oito conceitos fundamentais.
Depois que as oito etapas a seguir forem seguidas sequencialmente, você poderá receber um resultado bem-sucedido do Projeto de Experimentos.
Passo 1
Set Good Objectives:Antes de começar a planejar um experimento, é importante definir seu objetivo. Com um objetivo definido, é fácil filtrar fatores não relevantes para o experimento. Desta forma, otimiza-se os principais fatores críticos.
Nas etapas iniciais de desenvolvimento do projeto, recomenda-se a utilização de um delineamento de experimento, escolha de um fatorial fracionário de dois níveis. Este projeto de experimentos analisa um grande número de fatores em execuções mínimas.
No entanto, quando se define um conjunto de bons objetivos, muitos fatores irrelevantes são eliminados. Com objetivos bem definidos, os gerentes podem usar um projeto de experimento de superfície de resposta que explora alguns fatores, embora em vários níveis.
Além disso, traçar bons objetivos no início ajuda a construir uma compreensão sólida do projeto, bem como a criar expectativas realistas de seu resultado.
Passo 2
Measure Responses Quantitatively: Muitos projetos de experimentos terminam em fracasso porque suas respostas não podem ser medidas quantitativamente.
Por exemplo, os inspetores de produto usam um método qualitativo para determinar se um produto passa na garantia de qualidade ou não. Isso não é eficiente em projetos de experimentos, pois uma aprovação / reprovação não é precisa o suficiente.
etapa 3
Replicar para amortecer a variação incontrolável: a replicação de um determinado conjunto de condições muitas vezes oferece mais oportunidades para estimar com precisão as respostas.
A replicação também dá a oportunidade de detectar efeitos significativos, como sinais em meio às variações incontroláveis do processo natural, como ruído.
Para alguns projetos, variações como ruído abafam o sinal, por isso é útil encontrar a relação sinal / ruído antes de fazer um projeto de experimento.
Passo 4
Randomize the Run Order: Para evitar influências incontroláveis, como mudanças na matéria-prima e desgaste da ferramenta, é necessário realizar experimentos em uma ordem aleatória.
Essas influências de variáveis podem ter um efeito significativo na variável selecionada. Se um experimento não for executado em uma ordem aleatória, o projeto do experimento especificará os efeitos dos fatores que são de fato provenientes dessas influências variáveis.
Etapa 5
Bloquear fontes conhecidas de variação: por meio do bloqueio, pode-se filtrar os efeitos de variáveis conhecidas, como mudanças de turno ou diferenças de máquina.
Pode-se dividir as execuções experimentais em blocos homogêneos e, em seguida, remover matematicamente as diferenças. Isso aumenta a sensibilidade do projeto do experimento. No entanto, é importante não bloquear nada que se queira estudar.
Etapa 6
Know Which Effects (if any) Will be Aliased: Um alias significa que alguém alterou uma ou mais coisas da mesma maneira ao mesmo tempo.
Etapa 7
Do a Sequential Series of Experiments: Ao conduzir um planejamento de experimento, é importante conduzi-lo de maneira cronológica, ou seja, as informações obtidas em um experimento devem poder ser aplicadas no próximo.
Etapa 8
Always Confirm Critical Findings: No final de um planejamento de experimento, é fácil assumir que os resultados são precisos.
No entanto, é importante confirmar as descobertas e verificar os resultados. Essa validação pode ser feita usando muitas outras ferramentas de gerenciamento disponíveis.
Conclusão
O Projeto de Experimentos é uma ferramenta importante que pode ser utilizada na maioria das indústrias de manufatura. Os gestores que usam o método não só economizarão nos custos, mas também farão melhorias na qualidade de seus produtos, além de garantir a eficiência do processo.
Uma vez que o projeto de experimentos esteja concluído, os gerentes devem fazer um esforço extra para validar o resultado e realizar análises adicionais dos resultados.