Che cosa dovreste conoscere circa Sperimentazione 2k per Six Sigma

2 k esperimenti fattoriale completo ti danno un potente jump-start nel mondo di miglioramento attraverso DOE per progetti Six Sigma. Ma in realtà, sono solo la punta di un iceberg. Come si acquisiscono esperienza, vuoi scoprire come affrontare argomenti più avanzati.

  • Curvatura: L'assunzione di 2 k esperimenti è che gli effetti delle fattori sperimentali sono lineari. Anche se questa idea è spesso una buona prima approssimazione, una linea spesso non misura il vostro processo o sistema. In questi casi, è necessario progettare l'esperimento a rivelare la natura curva della realtà della vostra situazione. Questa riprogettazione di solito comporta tra cui più di due livelli per ciascuno dei vostri fattori sperimentali.
  • Repliche: Se si ripete l'esperimento, si ottengono risultati leggermente diversi. Varietà, come sempre, è una parte del tutto - compreso il vostro esperimento. Ripetendo piste del vostro esperimento (chiamato re p pub-) permette di stimare la quantità di variazione osservata nel processo o sistema si spiega con Y = f (X) e quanto rimane inspiegabile, il ε.
  • L'analisi della varianza (ANOVA): Quasi tutti gli esperimenti riguardano esplorare, investigare, e confrontando le fonti di variazioni osservate. ANOVA è un metodo avanzato che permette di classificare e quantificare tutte le varie fonti di variazione.
  • Robustezza:. La capacità di un processo o di un sistema per eseguire in modo coerente a fronte di variazione è chiamato robustezza Taguchi e altri disegni esperimento consentono di indagare e ottimizzare il processo o sistema in modo che sia quanto più possibile immune alle devastazioni di variazione.
  • Metodi di superficie di risposta (RSM) e ottimizzazione: Lo scopo di molti esperimenti è quello di scoprire i migliori valori per impostare le variabili di input a. Un intero ramo del campo di DOE si concentra sulla progettazione e l'analisi esperimenti per trovare le impostazioni di funzionamento ottimali locali o globali.
  • Esperimenti fattoriali frazionali: È possibile adattare 2 k esperimenti fattoriale completo per la ricerca in modo più efficiente attraverso un gran numero di fattori sperimentali. Che cosa si rinuncia ad aumentare il numero di fattori sperimentali è la precisione analitica. Esperimenti fattoriali frazionali insegnano come e dove adattare l'esperimento per ottenere il massimo dai vostri sforzi di ricerca.