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試驗設計的五個步驟

發(fā)布時間:2010-01-08

中心議題:
  • 試驗設計的五個步驟
解決方案:
  • 第一步確定問題
  • 第二步流程解析
  • 第三步篩選試驗
  • 第四步析因試驗
  • 第五步優(yōu)化試驗

無論是在工程技術、質量管理、產品研發(fā)等方面,還是在近來熱門的六西格瑪領域,試驗設計DOE都是我們解決問題的好幫手,其應用可以說涵蓋了包括機械、電子、化工、汽車、煙草、醫(yī)藥、食品、銀行、電信、物流等所有的行業(yè)。眾所周知,各類高科技公司的產品本身及其制造工藝千差萬別,小到英特爾公司生產的CPU芯片,大到喬治亞宇航中心研制的火箭系統。如果說這些產品之間有什么共同點的話,其中之一就是都采用了基于JMP統計軟件的試驗設計改進方案。如果除去各行業(yè)的專業(yè)知識,這些知名企業(yè)應用試驗設計的步驟也是類似的,基本上可以概括為五大步驟,即試驗設計的五步曲。

第一步確定問題

無論在什么企業(yè)中,都可能存在一些質量問題,它可以具體地量化為某個KPI指標不能夠達到我們事先規(guī)定的要求。針對這樣的問題,一些簡單的方法很可能無法解決,這時我們就會想到試驗設計。

對于運用試驗設計解決的問題,首先要定義好試驗的目的,也就是解決一個什么樣的問題,問題的危害(即嚴重性)如何,是否有充足的理由來應用試驗設計,等等。因為試驗設計雖然比盲目的試驗分析節(jié)省了很多資源,但畢竟還是要花費一定的資源才能進行的。特別是對于生產型企業(yè),試驗設計的進行必然會打亂原有的生產穩(wěn)定秩序,所以確定試驗目的和試驗的可行性是首要的任務。隨著試驗目標的確定,還必須明確地定義試驗的指標和接受的規(guī)格,這樣試驗設計才有推進的方向,試驗的成功與否也有檢驗的度量尺度。

第二步流程解析

很多人(包括某些領導)常常會有一個誤區(qū):那就是只將關注點放在結果上,而忽略了產生結果的那個流程。其實任何一個問題的產生,都有它的原因,特性的欠缺、良率的波動、周期的變化等等都有這個特點。從本質上講,真正的原因一定存在于產生問題的流程當中。有很多的方式來解析流程,但有一點必須做到,那就是盡可能詳盡地列出可能的因素。其實對于流程的剖析和認識,就是我們了解問題的開始,因為并不是每個人都能掌握好我們所關注的問題及其流程的。

第三步篩選試驗

流程解析的輸出是使我們能夠了解問題的可能因素在哪里,雖然不能確定哪個是重要的,但至少可以確定一個總的方向。但是如果我們逐一仔細調查,對于一些微小的影響因素也進行全面試驗分析,無疑形成了一種浪費,而且還可能導致試驗的誤差。

這時,對可能的因素進行篩選就顯得十分必要。雖然不需要確認交互作用、高階效應等專業(yè)問題,但需要確認哪個因素的影響是顯著的。可以使用一些低分解率的兩水平試驗或者一系列專門的篩選試驗(如下圖所示)來完成這個任務,這樣的試驗成本會盡可能地達到最小。而且,對于這一步任務的完成,可以應用一些歷史數據,或者完全可靠的經驗理論分析,來減少試驗因子。篩選因素的結果,使得我們掌握了影響指標的主要因素,這一步尤為關鍵。而在現實中,這樣的結果卻往往是通過純粹的經驗主義,甚至是得過且過、不求甚解的態(tài)度得出的。


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第四步析因試驗

在篩選試驗時不強調因素間的交互作用等影響,但給出了主要的影響因素,這時主要因素的數量不會太多,可以進一步度量因素的主效應和交互作用。



析因試驗主要選擇各因素構造的幾何體的頂點來完成(如上圖所示)。這樣的試驗構造,可以幫助我們確定對于指標的影響:是否存在主效應或者哪些主效應是顯著的,是否存在交互作用或者哪些交互作用是顯著的,試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應是否顯著,同時對以往的篩選試驗也是一個驗證。

第五步優(yōu)化試驗

在析因試驗中,確定了所有因素與指標間的主要影響項。快速接近的方法,使我們確定了主要因素的大致取值水平。但是考慮到功效問題,需要進一步地安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平??梢哉f,此時的試驗是一個對析因試驗的試驗點的補充,也就是利用已有的析因試驗的試驗數據來最終優(yōu)化指標,或者說增加一些試驗點來完成這個任務。

試驗點一般根據回歸試驗的旋轉性來選取,而且它的水平應該根據功效、因子數、中心點數等方面來合理設置,確保回歸模型的可靠性和有效性。這些試驗統稱為響應面試驗,可以幫助我們分析和建立起因素和指標間的回歸模型,而且還可以用可視化的方式展現模型結果(如下圖所示),便于我們用優(yōu)化的手段來確定最終的因子水平設定。



汽車輪胎行駛的路面,不可能保證都是優(yōu)質的、相同的,那么對于一些相對較差的路面,怎樣來保證輪胎的高性能質量呢?這時我們會通過確定抗干擾能力強的關鍵可控因素、界定關鍵因素的合理取值范圍等辦法來緩解干擾因素的影響,這就是近來應用頻率越來越高的穩(wěn)健設計、田口設計和容差設計的意圖和途徑。通常會在設計和研發(fā)階段就提出這類問題,目的就是把這些非可控因素的影響降低至最小,保證指標的高優(yōu)性能。

實踐是檢驗真理的唯一標準。在實際的操作層面,除了遵循上述的五步曲準則之外,試驗設計的成功要素還包括:

1.沒有一種“放之四海而皆準”的問題解決方案,試驗設計同樣不能提供解決所有問題的途徑,要全面考慮解決問題的方式,選取最有效、最經濟的解決途徑。

2.即使決定采用試驗設計,也不能生搬硬套地使用“試驗設計五步曲”。跟據實際情況和要求,有時可以省去其中的某幾步,有時還會在同一個項目中重復循環(huán)地跳幾輪“五步曲”。

3.除了試驗設計涉及的因素外,要盡量確保所有的環(huán)境因素是穩(wěn)定和符合現實的。如果條件所限,如果做不到這一點,不妨可以用隨機化、區(qū)組化、仿行等方法來盡量避免。

4.保證試驗的仿真性,避免一些理想的試驗環(huán)境,比如試驗室。

5.不要一味地排斥試驗設計執(zhí)行之前的歷史數據。相反,適當地利用企業(yè)信息化的成果,從ERP、MES中的海量數據中進行“數據挖掘”,很可能會減少試驗投資,細化因素水平的選取。這也是當前試驗設計應用領域中的新趨勢之一。

6.為了保險起見,在得到最終的最佳參數水平組合后,還要進行一些驗證試驗來檢驗結果,實在沒有條件實施驗證試驗的,也要通過模型的“模擬仿真”來完成這個工作。

7.工欲善其事,必先利其器。為了提高試驗設計的效率和解決問題的成功率,選擇合適的專業(yè)工具必不可少。源于全球最大統計分析軟件公司的JMP軟件是試驗設計業(yè)界的不二選擇,它不但能很好地實現篩選試驗、析因試驗、優(yōu)化試驗等傳統手法,而且將數據挖掘、模擬仿真等相關方法也有機地融合在試驗設計中,為我們提供了完整的試驗設計解決方案,本文中的所有圖形就完全是以JMP軟件為載體實現的,JMP也是目前試驗設計方法實踐者最推崇的專業(yè)軟件之一。

希望你也可以早日跳出優(yōu)美的舞步,在試驗設計DOE的舞林大會

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