Experiments (DOE)의 디자인은 공정과 그 프로세스의 출력에 영향을 미치는 요인과 관계를 결정하는 데 사용되는 체계적인 방법입니다. 그것은 여러 변수의 영향을 동시에 분석하여 품질 개선을위한 최적의 조건을 식별하는 데 도움이됩니다.

DOE의 기본 이해

DOE는 응답 변수에 다른 요인의 영향을 평가하는 계획 실험을 포함합니다. 각 요인을 개별적으로 테스트하기 위해 필요한 실험의 수를 감소시켜 효율적인 테스트를 허용합니다.

Step-by-Step 계산 과정

프로세스는 목표와 선택 요인과 수준을 정의하는 데 시작됩니다. 다음, Factorial 디자인과 같은 실험적인 디자인은 선택됩니다. 데이터 수집은 다음과, 분석은 요인의 중요성을 결정하기 위해 수행됩니다.

1. 요인과 수준 정의

프로세스에 영향을 미치는 변수를 선택하고 각 레벨 (값)을 지정합니다. 예를 들어, 온도 (낮/높은), 압력 (낮/높은).

2. 실험적인 디자인을 선택하십시오

일반적인 디자인은 가득 차있는 Factorial, 분수 Factorial, 또는 응답 표면 방법론을 포함합니다. 선택은 유효한 요인과 자원의 수에 달려 있습니다.

3. 행동 실험 및 수집 데이터

디자인 매트릭스에 따라 실험을 수행하고 각 실행에 대한 응답 변수를 기록합니다.

4. 분석 결과

각 요인과 상호 작용의 효력을 계산합니다. ANOVA와 같은 통계 도구를 사용하여 서명을 결정하고 최적의 상태를 확인합니다.

표본 계산

두 가지 요소, 온도 및 압력, 각각 두 가지 수준에서 테스트됩니다. 응답은 제품 품질입니다. 실험의 데이터는 주요 효과와 상호 작용, 품질 개선을위한 지침 프로세스 조정을 찾는 분석됩니다.

  • 각 수준에서 평균 응답을 계산합니다.
  • 평균을 빼기로 각 인자의 효과를 결정합니다.
  • ANOVA를 사용하여 서명을 평가합니다.