Das Design von Experimente oder DOE-Plattform helfen uns dabei Design, organisieren und ausführen kontrolliert Versuche zur Verbesserung von Produkten oder Verfahren. Auf einer grundlegenden Ebene verwendet DOE einen Multi-Faktor-Ansatz, der das Zusammenspiel dieser Faktoren berücksichtigt ein ein oder mehr Antwort s . Es beantwortet eine Frage wie: Welche Kombination von Systemeinstellungen führt zu einer Verbesserung von X in unserem Endprodukt? Da es jetzt weniger wiegt, aber das gleiche Volumen hat, schmeckt es besser oder die Farbe ist ansprechender. Oft ist das so Eine Messung, die uns wichtig ist. In DOE wird dies als unsere Reaktion bezeichnet, wie beispielsweise die Bewertung der Mitarbeiterleistung, die Einnahmen, die Anzahl neuer Kunden, die Wirksamkeit der Medikation oder die geringe Anzahl von Fehlern in der Fertigung. Praktisch jedes Produkt oder Prozess kann von DOE profitieren. Bevor Sie mit einem DOE-Schritt beginnen, müssen Sie die Ziele oder Antworten Ihres Experiments festlegen, damit Sie ein Design genau angeben und generieren können, das Ihrem Vorhersagemodell entspricht.
Da bin ich mir sicher sind einige Ausnahmen jedoch, wenn Sie alle Faktoren und deren Wechselwirkungen untereinander berücksichtigen ' r e sicher gebunden zu Oberfläche identifizieren einige Verbesserungsbereiche.
On Screen: (Ingenieure, Wissenschaftler, Forscher oder Produktdesigner zeigen) Die Methoden zur Bestimmung der Produktivitätssteigerung und Qualitätsverbesserung entwickeln sich weiter. Sie haben sich von kostspieligen und zeitaufwändigen Trial-and-Error-Suchen zu leistungsstarken, eleganten und kostengünstigen statistischen Methoden gewandelt.
In JMP gibt es ein DOE-Menü, in dem wir ein Experiment auswählen und starten können. Wir können auswählen von mehreren klassischen Lehrbuchentwürfen oder fertigen Sie unser eigenes Design an. Kundenspezifische Designs sind im Vergleich zu klassischen Designs tendenziell flexibler und kostengünstiger. Die Custom Design-Plattform kann viele spezielle Designtypen erstellen, einschließlich Rasterung, Mischung, Antwortfläche, Split-Split-Plot und viele mehr. Kurz gesagt, Sie können ein Design an Ihre individuelle Situation anpassen, in der Sie die Anzahl der Läufe steuern.
Sie sind sich nicht sicher, ob Sie diesen Haftungsausschluss hinzugefügt haben? (Sound-Engineering und Prozesswissen sind für die Versuchsplanung, die Durchführung der Experimente und die Analyse der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung.)
On Screen: Beim Entwerfen von Experimenten in JMP stehen Faktoren, Antworten, ein Modell und Läufe im Mittelpunkt. Mit JMP können Sie feststellen, ob und wie sich ein Faktor auf eine Antwort auswirkt.
Wenn Sie noch nie mit JMP ein Experiment entworfen haben, t er ich empfehlen ed Start ing mit der benutzerdefinierte designer, die 1 st Option unter dem DOE-Menü.
Sie machen nicht nicht Sie benötigen eine Datentabelle, um ein Experiment in der DOE-Plattform starten und starten zu können. JMP wird deins sein führen Sie beim Erstellen eines benutzerdefinierten .
Nachdem Sie Custom Designer ausgewählt haben, werden wir zuerst nach der Antwort und den Faktoren oder Auswirkungen gefragt. Die Antwort ist etwas, das Ihnen wichtig ist und das Sie messen können. Beispielsweise könnte es sich bei einer Abfüllanlage für alkoholfreie Getränke um eine optimale Getränkemenge in einer Verpackungslinie handeln. Zu viel Produkt überschüttet es, nicht genug, dass sich der Kunde darüber beschwert, dass er nicht das bekam, was er bezahlt hat oder noch schlimmer ist, er wird es niemals kaufen.
Dies ist der gleiche Schritt Hier Gut ebenfalls Geben Sie die Faktoren oder Effekte ein. Hier ist der Schritt wo W w Wir müssen wirklich über alles nachdenken, was wir vermuten Das hat Variabilität im die Ausgabe oder Prozedur. Wir werden diesen Faktor eingeben s Hier.
Dann fügen wir Interaktionen hinzu, etwa wie der CO2-Gehalt mit der Füllrate interagiert. Wir können auch bestimmte Kombinationen ausschließen. Während des Lernens sollten Sie einige Experimente durchführen, um ein umfassendes Verständnis und die besten Vorgehensweisen beim Einrichten Ihrer Interaktionen zu erhalten.
Im nächsten Schritt wird JMP dann bestimmt die Anzahl der Läufe, aus denen wir die Ergebnisse sammeln müssen. Es heißt, wir brauchen 12. Wir haben es bestimmt und wir haben Budget zu zum 15 Gesamtläufe. Lasst uns Verwenden Sie 12 für dieses Experiment und sparen Sie 3 für unser Bestätigungsexperiment. DOE kann eine beträchtliche Menge an Zeit und Geld sparen, es ist jedoch unser Wunsch, so wenig Läufe wie möglich zu haben, weil wie Jeder Durchlauf kann teuer sein.
Im In diesem Beispiel müssen wir die Produktionszeit für unsere Abfülllinie und die Arbeitsstunden unserer Mitarbeiter verwenden.
Wir machen das e xperiment in eine Datentabelle und dann planen wir unser Experiment mit dem Werksleiter Zeitplan Um die Läufe in der 3. Schicht durchzuführen, wird die Produktionsleistung minimiert.
Auf dem Bildschirm - Veranschaulichen Sie, dass dies keine gewöhnliche Datentabelle ist. Das vorgefertigte Modell, das im Tabellenfenster verfügbar ist, sowie das DOE-Dialogfeld, in dem wir zurückkehren und unsere Konstruktionsparameter ändern können, mit Pfeilen anzeigen.
Nach dem Sammeln unsere ausgabe Wir werden dann zu JMP zurückkehren und diese Ergebnisse in die Datentabelle eintragen.
Dann werden wir das inkludieren m Odel.
Wir werden dann analysieren der Bericht von das Model verstehen Was bedeutsam ist oder was nicht bedeutsam ist, wenn man zuerst die Wirkungszusammenfassung betrachtet und dann mit dem Profiler interagiert. Der Profiler ist ein leistungsfähiges und intuitives Werkzeug. Versuchen Sie, Maximale Ablehnung unter dem roten Dreieck zu setzen, oder ziehen Sie die gepunkteten Faktorlinien, um zu sehen, wie die Faktoren kollektiv auf die Antwort wirken. Sie können auch Werte in eingeben.
Nach dem Anpassen des Modells ist es an der Zeit, den optimalen Faktor zu testen, den Sie durch ein Bestätigungsexperiment ermittelt haben. Wir haben also noch 3 Läufe in unserem Budget, also gehen wir zurück zur Abfülllinie, passen unsere Faktoren und die Maschineneinstellungen an und überprüfen, ob unser angepasstes Modell tatsächlich funktioniert. Sie können ein scheinbar solides Modell haben, es kann jedoch eine Variation in etwas vorhanden sein, das Sie noch nicht entdeckt haben. Daher ist es unerlässlich, Ihre Ergebnisse zu bestätigen. Wenn Sie nach dem Lernen eine neue Prüfung durchführen müssen, gab es etwas, für das Sie nicht verantwortlich waren, und Sie würden mit diesen neuen Informationen zu JMP zurückkehren. Das ist nur ein Teil des Prozesses.
Wenn alles gut geht, dass wir mit den Ergebnissen übereinstimmen, werden wir es tun etwas zufriedene Kunden mit minimalem Produktabfall.
Sie können den JMP Custom Designer mit dem in JMP integrierten Tutorial in der Hilfe und in den Tutorials testen oder DOE mit den Beispieldaten von Coffee öffnen und untersuchen.
Sie sind dann bereit zu greifen ein Ihre Kollege s und wenden Sie DOE auf Ihr Produkt oder Verfahren an, um Ihre Interessen zu verbessern oder zu optimieren.
