Design of experiments (DOE)

Design  of  experiments (DOE)  este o  metodă  sistematică de  a determina  relația  dintre  factorii  care influențează procesul și ieșirea  din acest proces. Cu alte cuvinte, acesta este folosit pentru a găsi relații cauză-efect. Aceste informații sunt necesare pentru a gestiona intrările în proces, în scopul de a optimiza ieșirea sau rezultatul.

O înțelegere a DOE necesită în primul rând cunoașterea unor instrumente statistice și apoi concepte de experimentare. Cu toate ca DOE poate fi analizat cu diverse software, este important ca practicienii să înțeleagă conceptele de bază DOE pentru a le aplica corespunzător. Unul dintre software utilizat mai frecvent este MINITAB.

În forma sa cea mai simplă, un experiment are ca scop prezicerea rezultatului prin introducerea unei modificări a condițiilor inițiale, ceea ce se reflectă într-o variabilă numită predictor.

Schimbarea predictorului este în general emisă printr-o ipoteză pentru a vedea schimbarea în a doua variabilă numită ieșire (rezultat). DOE implică nu numai selectarea predictorilor adecvați și analiza rezultatelor, dar și planificarea livrarea experimentului în condiții optime statistic având în vedere constrângerile resurselor disponibile.

Spre exemplu, un inginer face un DOE ca să determine care factori afectează timpul de zbor.

Dacă el dorește să analizeze într-un proces timpul de zbor (exemplu tipic de elicoptere de hârtie), există trei aspecte ale procesului, care sunt analizate printr-un experiment proiectat:

• Factori sau intrări în proces. Factorii pot fi clasificați fie ca variabile controlabile sau necontrolabile. Factorii potențiali pot fi identificați folosind graficul Fishbone (Diagrama Cauza & Efect), SIPOC (sau IPO), sau alte instrumente; În exemplul ales factorii pot fi: tipul de hârtie, lungimea rotorului, lățimea piciorului și existența sau nu a grafelor pentru hârtie;
• Niveluri sau setările fiecărui factor în studiu;
• Răspunsul sau ieșirea experimentului. În cazul exemplului ales acesta este timpul de zbor (secunde).

El identifică trei factori care au o influență semnificativă și vrea ca să arate grafic rezultatele către echipa de conducere. Factorul cu cea mai mare influență este tipul de hârtie (vezi Graf 1). El utilizează Factorial Plot ca să vizualizeze cum acești factori influențează răspunsul.

Graf 1

Main Effects Plot arată răspunsul mediu la fiecare nivel al fiecărui factor (vezi Graf 2).

Interaction Plot arată răspunsul mediu la fiecare combinație a nivelului pentru doi factori (vezi Graf 3).

Graf 3

Cube plot plot arată răspunsul mediu la fiecare combinație a factorilor pe nivele până la opt factori (vezi Graf 4).

Graf 4