Стратегия планирования экспериментов

Планирование эксперимента – это структурированный подход, к изучению процесса, основанный на проведении статистически подобранного набора опытов с целью определения влияния факторов на выход процесса. Другими словами, планирование эксперимента – это набор опытов, позволяющий максимально (или с необходимой достоверностью) изучить и оптимизировать процесс.

 

Планирование экспериментов является основным инструментом этапа улучшения проектов Six Sigma. Кроме того, что планирование экспериментов может помочь в улучшении и/или оптимизации процессов, метод используется также для изучения поведения процесса, определения наиболее влиятельных параметров и построения математической модели как всего процесса, так и отдельных его этапов.

 

Принято различать следующие виды экспериментов:

  • Однофакторные эксперименты
  • Дробнофакторные эксперименты
  • Полнофакторные эксперименты
  • Изучение поверхности отклика

Различия в методиках и области применения дают возможность расширить число приведенных выше планов, но в рамках этой статьи мы не будем останавливаться на всех возможных классификациях, а рассмотрим то, что объединяет все виды экспериментов – стратегию.

 

В ходе проектов Six Sigma этапы реализации эксперимента перекликаются с фазами проекта, таким образом, стратегия может быть менее комплексной. Но, при рассмотрении планирования эксперимента как отдельного процесса следует выделить следующие стадии:

 

1. Определение области применения

 

Очень важно отличать определение проблемы на стадии определения (Define), от области применения планирования эксперимента. Последняя ограничивает процесс, для которого будет осуществляться планирование эксперимента, с целью повышения способности и/или его оптимизации.

 

Кроме области применения планирования экспериментов, следует также обосновать необходимость проведения эксперимента. Часто проведение эксперимента является дорогостоящим мероприятием, поэтому, конкретное обоснование необходимости эксперимента является ключевым фактором одобрения эксперимента и успеха проекта в целом.

 

2. Установление цели

 

Для проведения эксперимента и удачной реализации результатов необходимо установить как точку отсчета, так и направление движения, т.е. ожидаемые результаты. Основной целью проведения экспериментов является улучшение процессов. Но, методика может применятся и в несколько этапов. Таким образом, первоначальные серии опытов будут направлены на определение наиболее критических факторов и отсеивание малозначимых. Эксперимент может также служить инструментом поиска и/или подтверждения корреляции между параметрами.

 

3. Определение измеряемых выходов

 

Изучение показателей продукта, полученного в ходе планирования и осуществления эксперимента, является его неотъемлемой составляющей. Определение измеряемых факторов является основной, если не главной, составляющей планирования экспериментов. Зачастую выбираются наиболее критические показатели или показатели, определенные для контроля заказчиком. Часто также вводятся косвенные или дополнительные показатели, не указанные в спецификации продукта, но являющиеся важными показателями способности процесса: размах, стандартное отклонение, мода и т.д.

 

4. Определение варьируемых факторов

 

Варьируемые факторы или параметры процесса – это все факторы, влияющие на выходы процесса, т.е. показатели продукта. В рамках планирования и реализации экспериментов могут быть изучены как все факторы, так и определенная их часть. Сокращение исследуемых факторов проводится с целью сокращения числа опытов и, соответственно, упрощения (читай снижения стоимости) эксперимента. Правильное определение исследуемых факторов – это ключевой фактор успеха эксперимента. Определение исследуемых факторов может проходить с как помощью статистических, так и с помощью эмпирических методов: диаграмма Ишикавы, дерево анализа, XY-матрица и т.д.

 

5. Определение исследуемых уровней факторов

 

Определение количества уровней и их значений во многом будет влиять на тип и результаты эксперимента. Выбор уровней определяется необходимым количеством информации о процессе, а значение уровней – диапазоном исследования процесса. Увеличение количества уровней, несомненно увеличивает объем и достоверность получаемой информации, но приведет к резкому увеличению количества опытов. Альтернативным решением в этой ситуации может стать изучение центральных показателей/точек. Что касается значений уровней, то увеличение исследуемого диапазона приносит большую вероятность для успешной оптимизации процесса и нахождения взаимодействий между параметрами, но может приводить к неточным результатам. Последнее легко устраняется проведением дополнительного эксперимента в выделенном диапазоне.

 

6. Определить тип эксперимента

 

Тип эксперимента во многом уже определен на предыдущих этапах. В зависимости от условий проведения эксперимента, способности процесса, требуемого количества информации и т.д. дополнительно определяются блоки и количество дублирующих опытов. На этом этапе строится таблица (матрица) эксперимента.

 

7. Сбор данных (проведение эксперимента)

 

Этап проведения эксперимента, сбора информации и заполнения таблицы эксперимента. Следует обратить внимание на очередность проведения опытов. Стоит ли упоминать, насколько важно придерживаться очередности опытов. Кроме того, что это поможет не запутаться в ходе проведения эксперимента, это также позволит получить более объективную информацию о процессе.

 

Часто очередность опытов не выполняется из-за особенностей параметров. К примеру, согласно таблицы плана температура меняется через каждых два опыта. Из-за того что параметр инерционный, принимают решение провести сначала все опыты с минимальным значением температуры, потом со средним (или средними в порядке возрастания), и, в конце – с максимальным. В таком случае, лучше перестроить матрицу таким образом, чтоб самые инерционные параметры менялись наименьшее количество раз.

 

Иногда нарушается очередность опытов с целью более точного изучения взаимосвязей между параметрами. Если есть такая необходимость – следует задать в пакете статистической обработки случайный порядок опытов (Random order, Randomize, Randomize design…).

 

8. Анализ данных

 

Проанализировать полученные данные и сфокусироваться на наиболее значимых факторах, помогут встроенные инструменты анализа. В большинстве статистических пакетов присутствуют опции как графического, так и статистического анализа зависимости результатов от значения параметров, значимости параметров, взаимодействия между параметрами и многое другое.

 

9. Подведение итогов

 

Выводом из результатов проведения эксперимента может стать в зависимости от поставленной цели: определение наиболее значимых факторов, построение регрессионной модели, подбор оптимальных параметров и т.д.

 

10. Проверка и внедрение результатов

 

Полученный результат следует проверить или валидировать. По завершении валидации можно считать проведенный эксперимент удачным и внедрять результат в процесс.

10.04.2009 / 3742 / Загрузок: 0 / dmagic /
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2018            Хостинг от uWeb