DOE試驗設計(Design Of experience,統稱DOE)是研究和處理多因素與初始化失敗自變量之間關系的一種方法。DOE試驗設計根據試驗規范的合理選擇,對試驗進行分配,在試驗數據統計分析的基礎上,建立初始化失敗與指標中間值的涵道關系,或尋求整體最優控制的改進方案。


DOE試驗設計化繁為簡七步搞定


DOE試驗設計第一步:確定指導思想


根據應用工具如控制圖、機械故障分析、因果分析、故障分析、專業能力分析等。,或者說是實際工作的即時反映,我們會計算一些重點難點,其中最能體現某個指標值或者基本參數而不考慮大家的規定。但是對于這樣的困難,我們會用一些簡單的方法從本質上解決,然后再去想實驗設計方案。對于用實驗設計方案要解決的困難,首先要明確實驗的目的,除此之外,解決的困難是什么,我們共同造成了什么損害,是否有實驗設計方案方法可以操作的全部原因。眾所周知,實驗設計方案是不可或缺的,可以用更多的資源進行。而且,對于機械制造企業來說,實驗設計方案的實施會打亂原本穩定的生產加工秩序,因此確定實驗目的和必要性是一項關鍵的日常任務。隨著測試指導思想的確定,也需要大家明確測試的指標值和接受的型號規格,讓大家的測試有方向,測試成功的指標值。


DOE試驗設計步驟2:分析流程


注重過程,讓每個人都要有潛意識,就像很多企業做同一個層次的比較一樣,往往存在一種錯誤的觀點,即只把關鍵點放入興趣點,而忽略了過程特性的比較,同樣的實驗設計方案必須建立在對過程多方面分析的基礎上。任何困難的原因往往都會出現,比如事物的質量、基本參數的遺傳變異、特征的缺失等。這個特征經常出現,導致困難的過程中一般包含很多原因。過程的定義非常關鍵。太短的流程會丟掉顯而易見的理由,太長的流程最終會導致鋪張浪費資源。每個人都有許多方法來開發這個過程,但是確保將發生的因素盡可能詳細地列舉出來是至關重要的。詳細的因素來自于每個步驟的詳細熔化和對其輸入和輸出的確認。我認為分析和了解過程是提高員工對困難的認識的開始,因為不是每個人都能掌握每個人都關心的困難。


DOE試驗設計步驟3:刷選擇因子


對過程的大量分析是,每個人都有非常有價值的原材料,這可能會傷害到每個人都關注指數值的因素,但哪個重要呢?眾所周知,我認為正是這種鋪張浪費,通過對一些本質或輕微傷害因素的多方位實驗分析,才會導致實驗的誤差。因此,總是有必要選擇將受到影響的因素。此時此刻,我們不需要確認互動、推廣效果等難點。我們的目的是確認哪些因素具有重大危害。你可以用一些低分辨率的二級測試或者特殊的筆刷測試來執行這個日常任務,此時此刻測試的直接成本至少會得到處理。而且,對于那一步日常任務的開發,可以應用一些歷史記錄或者完全可靠的工作經驗基礎知識分析來降低你的測試指標。也許需要注意的是,如果對這樣的數據統計或分析沒有太大的懷疑,可以放棄,這樣便于測試結果的可靠性。因子選擇的結果可以幫助大家掌握損傷指標值的重要因素,尤其是關鍵步驟。所以,其實每個人都是基于對完整工作經驗的分析和計算,從而報告未來的心理狀態。


DOE試驗設計步驟4:快速接近


我們是根據刷牙測試來尋找關鍵因素的,一起刷牙測試也包含了一些非常重要的短信,也許是重要因素對指標值的危害發展趨勢,這是我們必須熟練掌握的短信內容,它可以幫助我們快速找到測試目的的可能區域,雖然不是很確定,但是我們已經縮小了包圍圈。此時我們在實驗設計方案中一般采用快速上升(遞減)的方法,就是根據選刷實驗所說明的重要因素的損傷發展趨勢來確定一些等級,并進行實驗,目的是將犯罪嫌疑人的等級縮小,就好像我們在尋找犯罪嫌疑人一樣。


DOE試驗設計步驟5:析因實驗


在刷牙測試中,我們沒有注意到因素之間相互作用造成的危害,而是計算了重要的危害因素,快速逼近的方法使我們確定了重要因素的近似值水平,現在可以促進因素的主要作用、相互作用和升壓作用的測量。這種試驗是在快速接近水平范圍內選擇的,因此對最終的改進效果顯著。由于實驗的重要性,我們選擇各種因素構建的三維圖形的端點和錨點進行實驗。那么實驗結構可以幫助我們確定對指標值的危害,是否存在交互作用或者這樣的交互作用,是否存在升壓效應或者哪些升壓效應。實驗的最終目的是根據方差分析來衡量和驗證這種影響是否顯著。加上之前的筆刷選擇和快速逼近實驗,都是一種驗證。


DOE試驗設計步驟6:回歸測試


在每個人的析因實驗中,確定了所有因素和指數值之間的重要損傷項目。但是考慮到藥效的難度,每個人都必須向前推進,分配一些測試,最終確定最好的因素是損傷程度。此時此刻,測試只是對階乘實驗實驗點的一種補償。此外,因子實驗的實驗數據統計可以用來提高每個人的指標值,而不是有效地構建各方向因素和水平之間相關性的垂直面和等高線。每個人都提出了一些實驗點來執行這項日常任務。測試點一般按照回歸測試的輪換進行選擇,其級別要根據功效、指標數、管理處級別等合理設置。,保證回歸模型的可信度和針對性。


DOE試驗設計步驟7:穩健設計


眾所周知,實驗設計方案的目的是通過設置一些大家都可以監督的客觀因素,來超越控制指標值的目的,因為我們無法立即控制指標值,而實驗設計方案已經發布了這種方法,但實際上存在同類型的因素,對指標值的傷害同樣顯著,但無法通過人工控制來保證其最優影響。這種因素俗稱噪音因素,它的存在往往會讓我們的測試結果功虧一簣。因此,除了盡可能地控制之外,還可以選擇穩健設計的方法,以最大限度地減少這些因素的影響,保證指標的高質量表現。


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