O que você deve saber sobre a experimentação 2k para seis sigma
2k experimentos fatoriais completos dar-lhe um poderoso salto inicial para o mundo de melhoria através DOE para projetos Seis Sigma. Mas, realmente, eles são apenas a ponta do iceberg. Como você ganhar experiência, você quer descobrir como lidar com tópicos mais avançados.
Curvatura: A suposição de doisk experiências é que os efeitos de seus fatores experimentais são lineares. Embora esta ideia é muitas vezes uma boa primeira aproximação, uma linha muitas vezes não se encaixam no seu processo ou sistema. Para esses casos, você precisa para projetar sua experiência para revelar a natureza curva da realidade de sua situação. Este redesenho envolve geralmente incluindo mais de dois níveis para cada um de seus fatores experimentais.
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repetições: Se você repetir a experiência, você obtém resultados ligeiramente diferentes. Variação, como sempre, é uma parte de tudo - incluindo sua experiência. Repetindo corridas de sua experiência (chamado réplications) Permite estimar o quanto da variação observada em seu processo ou sistema é explicado pela Y = f (X) e quanto permanece sem explicação, o ε.
A análise de variância (ANOVA): Quase todos os experimentos envolvem explorar, investigar e comparar as fontes de variações observadas. ANOVA é um método avançado que lhe permite categorizar e quantificar todas as várias fontes de variação.
robustez: A capacidade de um processo ou sistema para executar de forma consistente em face de variação é chamada robustez. Taguchi e outros projetos experimentais permitem investigar e otimizar seu processo ou sistema de modo que é tão imune possível para os estragos da variação.
métodos de superfície de resposta (RSM) e optimização: O objetivo de muitos experimentos é descobrir os melhores valores para definir as variáveis de entrada no. Todo um ramo do campo de DOE centra-se na concepção e análise de experimentos para encontrar as configurações operacionais ótimas locais ou globais.
experimentos fatoriais fracionários: Você pode adaptar 2k experimentos fatoriais completos de pesquisa de forma mais eficiente através de um grande número de fatores experimentais. O que você dá-se no aumento do número de fatores experimentais é a precisão analítica. experimentos fatoriais fracionários ensinar como e onde para se adaptar a sua experiência para tirar o máximo proveito de seus esforços de busca.