为何要进行试验设计
在六西格玛项目的改进阶段,我们经常需要面对一个问题:在相当数量的可能影响产出Y的自变量X中,确定哪些自变量真正对产出有显著影响,如何改变或设置这些自变量的值,使产出达到最佳值?
我们使用的传统方法是在影响产出的众多输入变量中,在同一个实验中只改变一个变量,其他变量都是固定的。
传统方法的缺点:测试周期长,浪费时间,测试成本高;方法粗糙,不能有效地评价输入之间的交互作用。
能有效克服上述缺点的测试方法有:DOE
DOE取得了突破性的进步。
在计划实验时,研究如何以最有效的方式安排实验,能够有效识别多个输入因素对输出的影响;
在实验过程中,通过准确、系统地调整选定的输入因子,观察输出的变化。
实验结束后,通过对测试结果的分析得到最多的信息,得出哪些自变量x显著影响输出y,这些x取什么值会使y达到最佳值的结论。
在分析阶段,我们用回归分析的方法对历史数据进行分析,得到相应的回归方程,得到Y与每个x的关系,但这种关系的获取是“被动的”,因为我们使用的是已有的现成数据,我们几乎无法控制适用范围和方程的精度,只能处于“什么是什么”的局面。
我们采用DOE方法,自变量往往取一些以前没有取过的值,进行精确控制,从而更广泛地探索要研究的问题,以实现突破性的改进。
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