Como planejar um sigma seis 2k fatorial

Como na maioria dos outros empreendimentos, o tempo gasto planejando para Six Sigma é recompensado com melhores resultados em um curto período de tempo. planejamento 2k

experimentos fatoriais segue um padrão simples: escolher os fatores que você deseja experimentar, estabelecendo os níveis altos e baixos para esses fatores, e criar a matriz de projeto codificada.

Selecione os fatores experimentais

A primeira coisa a fazer é identificar as variáveis ​​de entrada, o Xs, que você vai incluir na sua investigação experimental. Os fatores que você incluir deve ser potenciais contribuintes para a saída Y que está investigando e devem ser aqueles que são críticos. Como muitos fatores que você quer em sua experiência orienta na escolha do delineamento experimental direita. 2k experimentos fatoriais funcionam melhor quando você tem entre dois e cinco Xs.

Video: Analysis of a 2k Factorial Experiment with JMP

Se você tiver mais de cinco Xs em sua experiência, cheia 2k experimentos fatoriais tornar-se relativamente ineficiente e pode ser substituído por pared para baixo versões denominadas fatoriais fracionários, ou com outros projetos de triagem. Uma boa estratégia é incluir todo o potencial Xs Em um primeiro experimento triagem - mesmo os que você está cético sobre.

Você, então, usar a análise dos resultados da experiência para lhe dizer objetivamente, sem qualquer adivinhação, que variáveis ​​para continuar a perseguir e quais devem ser retiradas. Lembre-se, em Six Sigma, você deixa os dados fazer a falar.

projetos experimentais Plackett-Burman são um método avançado que você pode ouvir sobre para triagem eficiente dezenas de potencial Xs. Apesar de não revelar todo o conhecimento detalhado fornecido por um 2k fatorial, experiências Plackett-Burman identificar rapidamente que são variáveis ​​experimentais ativo no seu sistema ou processo. Você, então, siga estes estudos de triagem com experimentos caracterização mais detalhada.

Defina os níveis de fator

2k experimentos fatoriais todos têm uma coisa em comum: Eles usam apenas dois níveis para cada fator de entrada. Para cada X em sua experiência, você seleciona um alto e um baixo valor que ligava o alcance da sua investigação.

Por exemplo, suponha que você está trabalhando para melhorar um processo de enchimento da caixa de sorvete. Cada embalagem meia-galão cheio necessita de pesar entre 1.235 e 1.290 gramas. Seu Six Sigma trabalhar até este ponto identificou sabor de sorvete, o ajuste na máquina de enchimento de tempo, e o ajuste da pressão sobre a máquina de enchimento possível crítica Xs para o Y saída de peso.

Para cada um destes três fatores, você precisa selecionar um alto e um valor baixo para a sua experiência. Com apenas dois valores para cada fator, que pretende seleccionar valores altos e baixos que encerrem o alcance operacional esperada para cada variável. Para a variável sabor de sorvete, por exemplo, você pode selecionar baunilha e morango reservar-acabar com a gama de possíveis consistências de sorvete.

VariávelSímbolobaixo Configuraçãoalta Definição
Sabor de sorveteX1Baunilhamorango
Preencher o tempo (segundos)X20,51.1
Pressão (psi)X3120140

2k experimentos são destinados a fornecer apenas o conhecimento dentro os limites de suas configurações variáveis ​​escolhidas. Tenha cuidado para não colocar muita credibilidade na informação inferida fora destes limites originais.

Explorar os códigos experimentais e a matriz de design

Com as variáveis ​​experimentais selecionados e seus níveis baixos e altos definido, você está pronto para traçar o plano para as pistas de sua experiência. Para 2k experimentos fatoriais, você tem 2k número de corridas únicas, onde k é o número de variáveis ​​incluídas na experiência.



Para o exemplo de cartão de enchimento gelado, então, tem dois3 = 2 × 2 × 2 = 8 é executado no experimento porque você tem três variáveis ​​de entrada. Para uma experiência com duas variáveis, você tem 22 = 2 × 2 = 4 é executado, e assim por diante.

Cada um destes doisk corridas experimentais corresponde a uma combinação única de configurações variáveis. Em um total de 2k fatorial, você realizar uma corrida ou ciclo de sua experiência em cada uma destas combinações únicas de configurações de fatores. Num de dois factores, experimento de dois níveis, as quatro combinações de definições são únicas com

  • Ambos os fatores em sua configuração de baixa

  • O primeiro factor na sua alta definição e o segundo factor, na sua configuração de baixa

  • O primeiro factor na sua configuração de baixa e o segundo factor na sua configuração de alta

  • Ambos os fatores em sua alta definição

Esses agrupamentos são as únicas maneiras que esses dois fatores podem combinar. Para uma experiência de três fatores, existem oito dessas combinações de definições de variáveis ​​únicas.

Uma maneira rápida de criar uma tabela completa de combinações de execução de um experimento é criar uma tabela chamada matriz de design codificada. Faça uma coluna para cada uma das variáveis ​​experimentais e uma linha para cada um dos 2k corre. Usando -1s como código para as configurações variáveis ​​e baixas + 1s como o código para as configurações de alta, preencher a esquerda; células de coluna mais variáveis ​​com alternadas -1s e + 1s.

Repita o processo com a próxima coluna à direita, desta vez com a alternância pares de -1s e + 1s. Preencher a próxima coluna à direita com alternando grupo de quatro gêmeos de -1S e + 1s, e assim por diante, repetindo este processo da esquerda para a direita até que, no direito; coluna mais, você tem a primeira metade das corridas marcadas como -1S e a metade inferior listado como + 1s.

Video: What Are Fractional Factorial Designs?

CorreX1X2X3
1-1-1-1
2+1-1-1
3-1+1-1
4+1+1-1
5-1-1+1
6+1-1+1
7-1+1+1
8+1+1+1

Lembre-se valores- que esses três fatores são codificados quando você vê um -1 sob a X1 coluna, ele realmente representa um valor discreto, como “vanilla” no sorvete experi- um +1 realmente representa o outro valor, como “morango”.


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