Uygulamalı istatistikte deney tasarımı

Bir deney tasarlamak, bir denemeyi, araştırılmakta olan problemle ilgili bilgileri toplayacak şekilde planlamak anlamına gelir. Bir deneyin tasarımı, belirtilen verinin geçerli çıkarımlara yol açan objektif analize izin verecek şekilde uygun verilerin elde edilmesini sağlamak için önceden atılan adımların tamamıdır.

GEREKLİDEN CEVAP VEREN SORULARA DENEYSEL BİR TASARIM ARIZASI:

Etki nasıl ölçülecek, analiz edilecek özellikler nelerdir? Analiz edilecek özellikleri hangi faktörler etkiler?

Bu araştırmada incelenecek faktörler nelerdir? Deney kaç kez yapılmalı? Analiz şekli ne olacak? Etki hangi değerlerden önemli kabul edilir?

Deneyler-istatistik-uygulamalı-işletmeye

DENEY TASARIMIN HEDEFLERİ

Soruşturma altındaki sorunla ilgili maksimum bilgi miktarını sağlayın.

Tasarım, plan veya program mümkün olduğunca basit olmalıdır.

Soruşturma mümkün olduğunca verimli bir şekilde yapılmalıdır; zaman, para, personel ve deneysel malzeme tasarrufu. «Minimum maliyetle maksimum bilgi miktarını sağlayın“

DENEY TASARIMININ TEMEL İLKELERİ

1. - Üreme. Deneysel hatanın bir tahminini verir. Herhangi bir faktörün ortalama etkisi hakkında daha kesin bir tahmin elde edilmesini sağlar.

2. - Rasgeleleştirme. Deney birimlerine rastgele tedavi verilmesi. İstatistiksel deneysel tasarım modellerinde, gözlemlerin veya hataların bağımsız olarak dağıtıldığına dair sık ​​bir varsayım. Rasgeleleştirme bu varsayımı doğrular

3.- Yerel Kontrol. Uyarlanmış istatistiksel tasarımda kullanılan deney birimlerinin dengelenmesi, engellenmesi ve gruplandırılması.

DENEYSEL TASARIM AŞAMALARI

• Problem ifadesi veya ifadesi Hipotez formülasyonu.Teknik teknik ve tasarımın önerilmesi.Testin gerekli bilgileri ve uygun ölçüde sağlanmasını sağlamak için araştırmanın nedenlerinin dayandığı olası olayların ve referansların incelenmesi. uygulanacak istatistiksel prosedürler açısından olası sonuçların ve bu prosedürlerin geçerli olması için gerekli koşulların sağlandığından emin olunması.

İstatistiksel tekniklerin deneysel sonuçlara uygulanması.

• Oluşturulan tahminlerin güvenilirliği ölçütleri ile sonuçların çıkarılması Uygulanacak nesne veya olayların popülasyonu için sonuçların geçerliliğine dikkat edilmelidir. sorun ya da benzeri.

PLANLAMA TEST PROGRAMLARI KONTROL LİSTESİ.

Sorunun net bir açıklamasını alın.

Önemli yeni problem alanını belirleyin.

Belirli sorunun normal sınırlamaları içinde altını çizin.

Test programının tam amacını tanımlayın.

Belirli bir sorunun toplam araştırma veya program geliştirme ile ilişkisini belirleyin.

MEVCUT TEMEL BİLGİ TOPLAMA.

• Tüm olası bilgi kaynaklarını araştırın.Yeni sorunu planlamak için ilgili verileri tablo haline getirin.

TEST PROGRAMININ TASARLANMASI

1. İlgili tüm taraflar ile ilgili bir konferans düzenleyin Kanıtlamak için önermeleri belirtin. Bu faktörlerin ve testlerin yapılacağı belirli düzeylerin belirlenmesi Yapılacak son ölçümleri seçin Örnekleme değişkenliğinin etkisini ve test yöntemlerinin doğruluğunu göz önünde bulundurun. Zaman, maliyet, malzeme, insan gücü, enstrümantasyon ve diğer faktörler ve hava koşulları gibi olağandışı koşulları belirleyin.Programın insan ilişkileri yönlerini göz önünde bulundurun.

PROGRAMI BİR ÖN FORMDA TASARLAYIN

• Sistematik ve eksiksiz bir program hazırlayın.Gerekirse programın uygulama veya uyarlanma aşamalarını sağlayın.Araştırmayan değişkenlerin etkilerini ortadan kaldırın.Testelerin çalışma sayısını en aza indirin.İstatistiksel analiz yöntemini seçin. Düzenli bir veri birikimi için ihtiyatlı talimatlar alın.

TÜM KONSER İLE TASARIMI KONTROL EDİN.

• Programı yorumlara göre ayarlayın İzlenecek kesin adımları detaylandırın Deneysel çalışmayı planlayın ve uygulayın Yöntem, malzeme ve ekipman geliştirin Yöntem veya teknikleri uygulayın Yöntemleri değiştiren ayrıntıları denetleyin ve kontrol edin. Gerekli.Program tasarımında yapılan değişiklikleri kaydedin.Veri toplarken dikkatli olun.Program ilerlemesini kaydedin.

VERİ ANALİZİ.

Gerekirse, kaydedilen verileri sayısal olarak azaltın.

Matematiksel İstatistikte uygun teknikleri uygular.

SONUÇLARI YORUMLAMA

• Gözlemlenen tüm verileri göz önünde bulundurun, elde edilen kanıtlardan kesin çıkarımlarla sınırlı sonuçları, bağımsız deneylerle, verilerden kaynaklanan tüm çelişkileri test edin, hem sonuçların teknik önemi hem de istatistiksel önemi ile ilgili sonuçlar çıkarınız. sonuçların başvurunuz ve sonraki çalışmalarınız için ne anlama geldiğini, kullanılan yöntemlerin getirdiği sınırlamaların farkında olun Sonuçları doğrulanabilir olasılıklar cinsinden belirtin.

RAPORU HAZIRLAYIN.

Arka plan veren çalışmayı, sorunun ilgili açıklamasını ve sonuçların anlamını açıkça tanımlayın.

Verileri ileride kullanmak üzere verimli bir şekilde sunmak için grafik ve tablo yöntemlerini kullanın.

Okuyucunun sonuçları doğrulayabilmesi ve kendi sonuçlarını çıkarabilmesi için yeterli bilgi sağlayın.

Sonuçları objektif bir özetle sınırlayın, böylece çalışma hızlı değerlendirme ve kararlı eylem için kullanımını kanıtlar.

İSTATİSTİKSEL TASARIM DENEYLERİN AVANTAJLARI VE Dezavantajları.

1. İstatistikçiler ile araştırmacı veya bilim adamları arasında yakın işbirliği, programın aşamalarının analizi ve yorumlanmasında ortaya çıkan avantajlarla gereklidir. Daha sonraki kombinasyonlarda analiz için aşamalı olarak yürütülmesine ve benzersiz yararlı verilerin üretilmesine bile izin vererek, beklenen alternatiflere ve sistematik ön planlamaya vurgu yapılır. Dikkat, ilişkiler arasındaki ilişkilere ve sonuçlardaki değişkenlik kaynaklarının tahmini ve nicelendirilmesine odaklanmalıdır. Gerekli testlerin sayısı kesin olarak belirlenebilir ve genellikle azaltılabilir. Sonuçların gruplandırılması nedeniyle değişikliklerin etkilerinin karşılaştırılması daha doğrudur. Sonuçların doğruluğu, matematiksel olarak tanımlanmış bir kesinlik ile bilinir.

İSTATİSTİKSEL TASARIM DENEYLERİNİN DEZAVANTAJLARI.

Bu tür tasarımlara ve analizlerine genellikle istatistikçinin teknik diline dayanan ifadeler eşlik eder. İnsanların genelliği için önemli olacaktır, buna ek olarak, istatistikçi sonuçları grafik formda sunmanın değerini küçümsememelidir. Aslında, grafiği her zaman daha analitik bir prosedür için bir ön adım olarak düşünmelisiniz.

Birçok istatistiksel tasarım, özellikle ilk formüle edildiklerinde, çok pahalı, karmaşık ve zaman alıcı olarak eleştirilmiştir. Bu tür eleştiriler, geçerli olduğunda, iyi niyetle kabul edilmeli ve sorunun çözülmesine zarar vermemek koşuluyla, durumu iyileştirmek için dürüst bir girişimde bulunulmalıdır.

• Bir deneyin tasarımını yapmak için, cevaplara (çıktılara) karşılık gelen değişiklikleri gözlemlemek için faktörlerde (girdiler) değişiklikler yapmayı önereceğiz İyi bir deneysel tasarımdan elde edilen bilgiler iyileştirme karakteristiklerini geliştirmek için kullanılabilir, maliyetleri düşürür ve ürün geliştirme, tasarım ve üretim ile ilişkili zamanların yanı sıra faktörler ve sonuç arasındaki gerçekliği tahmin eden matematiksel modeller oluşturma Uygun bir deney tasarımından elde edilen bilgiler analiz edilen karakteristikleri geliştirmek için kullanılabilir; ürün geliştirme, üretim tasarımı ile ilgili maliyetleri ve zamanı azaltır ve faktörler ve sonuçlar arasındaki gerçeği yaklaşık olarak belirleyen matematiksel modeller oluşturur. Bunlar süreçleri optimize eder,tolerans değerlendirmelerinde kullanılacak analizleri inceler ve değişkenliği yanı sıra duyarsız bir yanıttan kaçınma olasılığını azaltır, yani kontrolden çıkabilir.Bir işlem bir diyagramda iyi belgelenmesi gereken dört değişken kategorisine sahiptir neden ve sonuç:

Süreçteki Önemli Değişkenler. - Bunlar üründe iyileştirme tepkisine ulaşmak için deney sırasında değişmeye çalışacağımız değişkenlerdir.

• 4 değişken kategorisini kullanarak, aşağıdaki grafikte görüldüğü gibi daha eksiksiz bir süreç diyagramı gösterilebilir:

FAKTÖRYEL TASARIM

• Bir yanıtta olabilecek çeşitli faktörlerin etkilerinin eşzamanlı olarak incelenmesine izin verir. Bir deney iyileştirildiğinde, tüm faktörlerin seviyesini eş zamanlı olarak yönlendirir, çalışma veya faktörler arasındaki etkileşime birer birer izin verir Grafikte, her noktanın faktör düzeylerinin benzersiz bir kombinasyonunu nasıl temsil ettiği görülebilir. tam faktör tasarım çalışması (DENEY FAKTÖRÜNDEKİ DÜZEYLERİN TÜM KOMBİLERİ) veya faktöriyel tasarımın bir kısmı (DENEYSEL FAKTÖRÜN DÜZEYLERİNİN TÜM GRUBUNUN KOMBİNASYONUNA KARŞI TEPKİLERDİR)

2 SEVİYE FABRİKA TASARIMI

Her faktörün sadece iki seviyesi vardır ve merkezi bir noktası yoktur.

İki seviyeli faktöryel tasarım, örneğin daha iyi bir grubun olması gereken yeni bir bölgeyi keşfetmeniz gerektiğinde gelecekteki deneylere rehberlik etmek için kullanılır.

İki seviyeli faktöryel tasarım şunlar olabilir:

Faktör düzeylerindeki tüm kombinasyonları içeren deneysel çalışmalar olan tam faktöryel.

Tüm olası çalışmaların sadece bir kısmını içeren koşuları deneyimleyen kesirli faktöriyel veya kesirli.

KIRILMIŞ FABRİKA TASARIMI

• Bu tasarım, tam faktöriyel tasarımda çalışmanın yalnızca bir alt bölümünde veya bölümünde iyileşme yaşar.Bu kesirli tasarım, kaynaklar sınırlı olduğunda veya tasarımdaki faktörlerin sayısı uzun olduğu için daha az çalışma kullandığından iyi bir kaynaktır Tam faktöriyel tasarım İki (2) seviyeli tam faktöriyel için gerekli olan çalışma sayısı 2k olup, burada "k" faktör sayısıdır. 2k tasarımındaki faktör sayısı, tam bir faktöriyel tasarımı geliştirmek için gerekli olan çalışma sayısı hızla artar. Örneğin: 6 faktörlü tam 2 seviyeli bir faktöriyel tasarım 64 çalışma gerektirir, 9 faktörlü bir tasarım 512 çalışma gerektirir. Yarım kesir ile, tam faktöriyel tasarımın sadece yarısından fazla çalışma gerektirmesi gerekir.bazı efektler karışıktır ve diğer efektlerden ayrılamaz. Genellikle, iki yönlü (iki yönlü) yinelemeden daha büyük herhangi bir terim endişe verici değildir, çünkü daha büyük olanlar üzerindeki etkiler kabul edilebilir, çünkü farklılıklar gerçekten minimumdur ve bunları tahmin etmek gerekli değildir. Kesirli bir faktöriyel tasarım, daha az sayıda çalışma ile düşük dereceli etkileşimlerin ana etkileri hakkında bilgi edinmek için tam bir faktörün bir alt kümesini kullanır. *** Tam faktöriyel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilirGenellikle, iki yönlü (iki yönlü) yinelemeden daha büyük herhangi bir terim endişe verici değildir, çünkü daha büyük olanlar üzerindeki etkiler kabul edilebilir, çünkü farklılıklar gerçekten minimumdur ve bunları tahmin etmek gerekli değildir. Kesirli bir faktöriyel tasarım, daha az sayıda çalışma ile düşük dereceli etkileşimlerin ana etkileri hakkında bilgi edinmek için tam bir faktörün bir alt kümesini kullanır. *** Tam faktöriyel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilirGenellikle, iki yönlü (iki yönlü) yinelemeden daha büyük herhangi bir terim endişe verici değildir, çünkü daha büyük olanlar üzerindeki etkiler kabul edilebilir, çünkü farklılıklar gerçekten minimumdur ve bunları tahmin etmek gerekli değildir. Kesirli bir faktöriyel tasarım, daha az sayıda çalışma ile düşük dereceli etkileşimlerin ana etkileri hakkında bilgi edinmek için tam bir faktörün bir alt kümesini kullanır. *** Tam faktöriyel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilirçünkü en büyük etkiyi yaratan etkiler kabul edilebilir, çünkü farklılıklar gerçekten minimaldir ve tahmin edilmesi gerekmez. Kesirli bir faktöriyel tasarım, daha az sayıda çalışma ile düşük dereceli etkileşimlerin ana etkileri hakkında bilgi edinmek için tam bir faktörün bir alt kümesini kullanır. *** Tam faktöriyel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilirçünkü en büyük etkiyi yaratan etkiler kabul edilebilir, çünkü farklılıklar gerçekten minimaldir ve tahmin edilmesi gerekmez. Kesirli bir faktöriyel tasarım, daha az sayıda çalışma ile düşük dereceli etkileşimlerin ana etkileri hakkında bilgi edinmek için tam bir faktörün bir alt kümesini kullanır. *** Tam faktöryel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilir*** Tam faktöryel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilir*** Tam faktöryel tasarım, kesirli tasarımın yarısı kadar tasarım noktasına sahiptir.Yanıt, tasarımın veya faktöriyel bölümün olası sekiz köşesinden dördüdür. Bu uygulama 2 yönlü (iki yönlü) yineleme ile karıştırılabilir

TAM FABRİKA TASARIMI (GENEL)

• Faktörlerin X sayısına sahip olabileceği tasarım. Örneğin, mühendisler nem, sıcaklık ve bakır içeriğinin aynı malzeme üzerindeki bir plaka üzerindeki kaplama miktarı üzerindeki etkilerini araştırmak için bir deney yaparlar Faktör A neminin iki seviyesi vardır, Faktör B sıcaklığı üç seviyeye sahiptir. Bakırın 5 seviyesi vardır Deneysel çalışmalar, bu faktör seviyelerinin 30 kombinasyonunu içerir.

YÜZEY MÜDAHALE TASARIMI

• Bir gruptaki DOE teknikleri, yanıtınızı daha iyi anlamanıza ve optimize etmenize yardımcı olan tekniklerdir. Yüzeysel tepki metodolojisi, özellikle eğimli bir tepki yüzeyinden şüpheleniliyorsa, faktöriyel tasarımlar kullanılarak çıkıntı faktörleri belirlendikten sonra modelleri tanımlamak için düzenli olarak kullanılır. Faktöriyel bir tasarım, model yanıtında eğriliğe izin veren kare terimlerin eklenmesidir ve aşağıdakiler için yararlı olur: Bir yüzey tepki bölgesini anlama ve haritalama. Denklem yüzeyi modelinin, değişken etki girdilerinin değişimini ilgimizin tepkisine göre yanıtlaması Bir yanıtı optimize eden değişken girdi düzeylerinin karşılanması.Şartnamelere uygun çalışma koşullarının seçilmesi - örneğin, yakıt enjeksiyonunun plastik bir parçasını kalıplamak için en iyi koşulları belirlemek istiyorsanız. Önemli faktörleri (sıcaklık, basınç, soğutma hızı) belirlemek için önce faktöryel bir deney kullanılacaktır. Her bir faktör için ideal grubu bulmak için bir yüzey tepki tasarım deneyi kullanılır Yüzey tasarımlarında 2 ana tepki türü vardır:Her bir faktör için ideal grubu bulmak için bir yüzey tepki tasarım deneyi kullanılır Yüzey tasarımlarında 2 ana tepki türü vardır:Her bir faktör için ideal grubu bulmak için bir yüzey tepki tasarım deneyi kullanılır Yüzey tasarımlarında 2 ana tepki türü vardır:

Kompozit Merkezi Tasarım. - Tam bir karesel modeli uyarlayabilirsiniz. Genellikle tasarım planları sıralı deneyler gerektirdiğinde kullanılır, çünkü bu tasarımlar uygun şekilde planlanmış bir faktöriyel deneyden bilgi içerebilir.

Kutu tasarımları - Behnken. Tipik olarak tasarımda daha az noktaya sahiptir, bu nedenle aynı sayıda faktöre sahip kompozit merkezi tasarımdan daha az çalışma vardır. Birinci ve ikinci dereceden katsayıların etkin bir şekilde tahmin edilmesini sağlar; ancak, faktöriyel bir denemeden yapılan çalışmalar dahil edilemez

BİLEŞENLER (DOE)

• Bir karışım yapan, bir Deney Tasarımını (DOE) geliştiren bileşenlerdir, karışımı optimize edecek her bileşenin nispi oranı (yani yanıt) belirlenebilir. Gıda, proses ve arıtmada, kimyasal imalatta yaygın olarak karıştırma deneyleri yapılır Ev yapımı bir bitkisel harman deodorantı içindeki 3 bileşenin oranının aroma bazlı ürünün kabulünü nasıl etkilediğini incelemek istediğinizi varsayalım. 3 bileşen şunlardır: gül yağı, mandalina yağı ve neroli Bir karışım tasarımı oluşturulur ve sonuçlar, en uygun aromayı temsil etmek için dikey ölçekte yüksek bir değere sahip bir arsa grafiğinde analiz edilir..

BİLEŞEN ETKİLERİ

• Mandalina esansının (yeşil çizgi) oranı karışıma göre arttıkça, ilk esanın rahatlığı artar, daha sonra azalmaya başlar.Güllerin özünün oranı (kırmızı çizgi) neroli (beyaz çizgi) oranı karışıma göre arttıkça, aromanın rahatlığı azalır. 3 çizgi arasındaki "0" arasındaki kesişme karışımı (1/3 güllerin özü, 1/3 mandalina ve 1/3 neroli) “0” ın sağına doğru hareket etmek, bir bileşenin artması için nispi oranını gösterir ve “0” ın soluna hareket ettirilmesi nispi oranını azaltır bir bileşen ve diğer bileşenler gibi eşit oranlarda tutulur.ölçümler ve ağırlıklar, hacimler veya başka bir birim, ortak toplama uymaktadır. Yani, her lezzet karışımındaki tüm bileşenlerin oranlarının toplamı% 100 olmalıdır.Bir deney tasarımında geliştirmeye çalışırken her bileşen için yüksek veya düşük limitler belirlenebilir. Örneğin, mandalina en pahalı bileşense, karışımın toplam maliyetini kontrol etmek için üst limite yerleştirilebilir. Kendi başına Minitab, mutlaka var olması gerekmeyen tasarım grupları üretir. Yani, alt sınır sıfır ve en yüksek tüm bileşenler için bir ise, bir karıştırma deneyi tasarlanırken, tasarımdaki noktaların sayısı bileşen sayısına bağlıdır. Örneğin, q bileşenli bir karışım için basit bir senttorid tasarımı 2 ** q-1 noktasından oluşur.Basit bir kapak tasarımında, bu tasarımdaki noktaların sayısı bileşen sayısına bağlıdır. (q) ve derecesi (m).

KARIŞIK TASARIM

Ürünleri araştıran bir yüzey tepki deneyi sınıfı bazı bileşenler içerir. Karışım tasarımı, bileşenler, işlem koşulları veya karışım miktarı ile orantılı değişiklikler ile ilişkili ürünlerin özelliklerini incelemek için kullanılır. Minitab üç tasarım (Simple Centroid, Simple Screen ve Extreme Vertices) sağlar ve üç tür deneyi analiz eder:

Karışım. - Cevabın sadece karışımdaki bileşenlerin oranına bağlı olduğu varsayılır. Örneğin, boyanın rengi sadece kullanılan pigmentlere bağlıdır.

Proses - Değişken karışım. - Cevap, bileşenlerin nispi oranlarına ve karışımın bir parçası olmayan bir deneyde faktörler olan, ancak karışım. Örneğin, bir boyanın yapışkan özellikleri, uygulandığı sıcaklığa bağlıdır.

Karışım miktarı. - Cevabın, bileşenlerin oranlarının bağımlılığını ve karışımın miktarını varsayar. Örneğin, yenilebilir bir bitkide uygulanan miktar ve bileşenlerin oranı bir ev bitkisinin büyümesini etkileyebilir.

Karışım-Miktar Denemeleri

Cevap, bileşenlerin oranlarına ve karışımın miktarına bağlı olarak varsayılır. Örneğin, yenilebilir bir bitkide uygulanan miktar ve bileşenlerin oranları bir ev bitkisinin büyümesini etkileyebilir. Karıştırma deneyi toplam karışımın iki veya daha fazla seviyesine yükseltildiğinde, buna miktar karıştırma deneyi denir.

DEĞİŞKEN KARIŞTIRMA SÜRECİNİN TASARIMI

Bir deneyde, karışımın bir parçası olmayan ancak yanıtı etkileyebilen değişken işlem faktörlerini içeren karışım tasarımıdır. Örneğin, bir boya yapışkanının özellikleri, uygulandığı sıcaklığa bağlı olabilir.

Minitab'da karma tasarıma en fazla 7 2 seviyeli işlem ekleyebilirsiniz. Karışım tasarımı, proses değişkenlerinin seviyelerinin her bir kombinasyonunu veya kombinasyon seviyelerinin bir kısmını oluşturacaktır.

DENEY TASARIM TAGUCHI FONKSİYONU

Yani Japon bir mühendis olan Genichi Taguchi, şartname sürecindeki değişkenlerden ziyade görev değerlerine dayalı yeni bir kalite felsefesi geliştirdi. Taguchi çeyreği hedefteki bir sapma kaybı süresine yaklaşır. Kayıplar, atık, yeniden işleme, düşük performans, müşteri kaybı, memnuniyet vb.

Bir ürünün kayıp ölçümü L = k (yT) 2 kullanılarak tahmin edilebilir, burada:

ve cevabın değeri

T istenilen değerdir

k sabittir

K'yi belirlemek için, belirli bir y değerinin kaybı tahmin edilir. Örneğin, tahmini kayıp:

y = 130, 100,00 dolar

k = 100 / (130-120) 2 = 1.0

Kayıp fonksiyonu:

L = 1,0 (y - T) ²

Başkalarıyla ve değerlerle ilişkili zarar tahmini artık kullanılabilir

• Operasyonda tutarlı bir iyileşme sağlayan bir ürün veya işlem seçmenizi sağlar. Değişkenliğe neden olan tüm faktörlerin pratikte kontrol edilemediğinin farkındadır. Bu kontrol edilemeyen faktörler. Bu faktörlere gürültü faktörü denir Taguchi tasarımı gürültü faktörlerini en aza indiren kontrol edilebilir faktörleri tanımlar. Deneyler sırasında gürültü faktörünü manipüle edebilir veya değişkenleri oluşmaya zorlayabilir ve daha sonra gürültü faktörlerinin varyasyonuna sağlam veya dirençli bir işlem yapmak için faktörlerin maksimum kontrolünü bulabilirsiniz. Taguchi, Ina Tile (50'li yıllarda Japon Şirketi) 'dir. Bu, boyutlarda spesifikasyon dışında çok fazla döşeme üretti.Kalite ekibi, çeşitli zeminler için fırınlarda kullanılan sıcaklığın eşit olmayan bir boyuta neden olduğunu buldu. Sıcaklık değişimlerini ortadan kaldıramazlardı, çünkü yeni bir fırın yapmak çok pahalıydı, bu yüzden bir gürültü değişkeni haline geldi. Taguchi'nin tasarımlarını kullanarak ekip, kildeki artışın bir kontrol faktörü olabileceğini, zeminlerin daha dayanıklı veya sağlam hale geldiğini, böylece fırında sıcaklığın değiştiğini ve böylece zeminlerin daha homojen hale geldiğini fark ediyor.zeminler daha dayanıklı veya sağlam hale gelir, böylece sıcaklık fırında değişir ve bu şekilde zeminler daha homojen hale gelir.zeminler daha dayanıklı veya sağlam hale gelir, böylece sıcaklık fırında değişir ve bu şekilde zeminler daha homojen hale gelir.

TAGUCHI'NIN STATİK VE DİNAMİK TASARIMLARI

• İki tür Taguchi tasarımı, çalışmayı iyileştiren bir ürün veya işlem seçmenize izin verir. Dinamik bir sistemde olduğu gibi, değişken tepki sadece gürültü ve kontrol faktörlerine değil, aynı zamanda diğer değişken kavramlarına (giriş), yani sinyal faktörüne de bağlıdır. Dinamik Tasarım Taguchi'nin amacı, sistemdeki kalite özelliklerini optimize eden kontrol faktörlerini bir dizi giriş sinyali üzerine yerleştirmektir.

Örneğin, hızlanma miktarı frenlerdeki iyileşmenin bir ölçüsüdür. Sinyal faktörü, fren pedalındaki alçalma derecesidir; Sürücü fren pedalına bastığında yavaşlama artar.

Pedal üzerindeki basınç derecesi yavaşlama üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Optimum pedal basıncından daha az olduğu için, kontrol faktörü olarak test etmek için bir neden yoktur. Bunun yerine mühendisler, fren pedalındaki en küçük basınç değişkenini daha verimli hale getiren bir fren sistemi tasarlamak ister.

SONUÇLAR

Bu çalışmada, sorunumuz için tatmin edici bir sonuç elde etmek için deneylerin tasarımının uygulanmasını veya başka bir deyişle planlama işlemlerini adım adım gerçekleştirebiliriz.

Bir deneyin tasarımı için çözülecek problemimizin etkilerini ve özelliklerini dikkate almalıyız. Bir tasarımı görebileceğiniz gibi, olabildiğince basit olmalı ve böylece zamandan, yatırımdan ve personelden tasarruf etmelidir, ancak tasarımın temel ilkelerini göz önünde bulundurmak unutulmamalıdır.

Ayrıca, araştırmanın daha iyi bir planlama yapmamızı sağlayan istatistikçilerle ortak çalışmasını gözlemliyoruz, dezavantajları olmasına rağmen, doğru hareket etmenin yüksek maliyetin temsil edebileceği rahatsızlıkları görme yolunu değiştirebileceği belirtilebilir. istatistikçilerle var.

Kontrol listesinin tüm unsurlarını gerçekleştirirsek, deneyimizin etkili bir şekilde planlanacağından ve böylece beklenen sonuçları alacağımızdan emin olabiliriz.

TERMİNOLOJİ VE DENEY TASARIM ÖRNEĞİ

• Deney tasarımı:

Belirli bir süreci etkileyen önemli faktörleri belirlemek ve performansı ve elde edilen ürünü iyileştirmek için optimal kombinasyonunu bulmak Altı Sigma metodolojisinin gelişiminin önemli bir parçasıdır.

• Faktörler:

Yanıt değişkenlerini etkileyen herhangi bir etki (tedaviler hariç) deneyci tarafından neredeyse tamamen kontrol edilir; bu değişkenin bir ya da birkaç cevabının etkilerini incelemek istiyoruz. Nicel veya nitel olarak sunulabilir. Faktörler, sürecin bileşenleridir ve bulunma düzeyleri, iyileştirilmesi veya optimize edilmesi amaçlanan ortaya çıkan yanıt değişkenlerini belirler.

• Bir faktörün seviyeleri:

Bunlar deneyde incelenen faktörün değerleridir. Nicel faktörler için, her değer bir seviye olacaktır. Nitel bir faktörde, örneğin, temiz veya kirli 2 seviyeye sahiptir.

• Tedaviler:

Deneycinin ilgisini çeken şeyi doğrudan etkileyen bir faktörün seviyesine (veya çeşitli faktörlerin seviyelerinin kombinasyonuna) atıfta bulunan bir terim. Çeşitli faktör seviyelerinin etkileri deneyde karşılaştırılacaktır.

• Deneysel bir tasarımın tedavi yapısı:

Çalışmak ve / veya karşılaştırmak için seçilmiş tedaviler kümesidir; tedavi yapısının şekli, gerçekleştirilecek deneye ve deneycinin neyi analiz etmek istediğine bağlı olacaktır.

• Deney birimi:

Tedavinin uygulandığı en küçük birim veya birim.

• Yanıt Değişkeni:

Tedavi uygulandıktan sonra bir birimin nicel ölçümü, değeri kullanılan tedaviye bağlıdır. Araştırılan değişkendir ve yanıt olarak da bilinir.

• Ana etki:

Üretilen değişimi ölçtükten sonra her bir faktörün yanıt değişkenleri üzerindeki katkısıdır (değişim her faktörün seviyesine bağlıdır).

• Etkileşim:

İki veya daha fazla faktör arasında bir ilişki veya bağımlılık olduğunda, yani bir faktörün etkisi diğerinin seviyesine bağlı olduğunda.

• Eşzamanlı değişken:

Tedaviler uygulanmadan önce alınan bir ünite üzerinde kantitatif ölçüm.

• Blok:

Bloğun oluşturulduğu bir faktöre göre homojen olan deneysel birimler grubu.

• Deneysel hata:

Hiç kimse deneyi etkileyen tüm potansiyel değişkenleri açık bir şekilde dikkate alamayacağından, bu değişkenler dikkate alınmaz ve "gürültü seviyesi" olarak adlandırılır, çünkü denemede bunları azaltmak için her türlü çaba gösterilmesine rağmen rastgele)), her zaman mevcut olduğundan daha az varyasyona neden olur.

• Bilinç bulanıklığı, konfüzyon

Bir faktörün veya tedavinin etkisi, başka bir faktörün veya tedavinin etkisinden ayrılamadığında veya ayırt edilemediğinde ortaya çıkar.

Deney tasarımının çalışmasını daha iyi örneklemek için, acemi bir golfçünün golf oyununu ne tür kulüp ve topların geliştireceğini araştıran bir örnekle ilgileneceğiz.

1. Deneme başlığı:

İki takım kulüp ve iki tür golf topunun değerlendirilmesi

2. Amaçlar:

DOE'nin kullanımını ve çalışmasını örneklemek için, iki marka kulüp ve iki marka top referans alınarak daha iyi bir golf oyununa nasıl ulaşılacağını bilmek istersiniz.

Genellikle her biri farklı rüzgar koşullarına sahip 2 saha oynadığından bahsetmek gerekir. A rotası asla dağlarla çevrili olduğundan rüzgarlı değildir. Ova üzerinde bulunduğu için B Kursu her zaman güçlü rüzgarlara sahiptir.

Ekipman sende.

Her iki ders için de zaman vardır.

Oyunu geliştirmek için ne yapacağınızı nereden biliyorsunuz?

Tasarlanmış Bir Deneyi deneyelim...

3. Hedeflerle ilgili destekler:

Önceki deneylerden bilgi yoktur.

4. Yanıt değişkeni ile ilgili hususlar:

Yanıt değişkeni deliklerin skorunu ölçecektir.

5. Faktör hususları:

Kontrollü faktörler:

* Kulüp türleri (a. Ping; b. Callaway)

* Top türleri (a. Titlest; b. Pinnacle)

* Hava durumu (rüzgarlı; rüzgarsız)

Gürültü faktörleri:

* Bu kontrollü deney için yok.

6. Etkileşimlerle ilgili hususlar:

Deneyde, gerçekleştirilmeden önce belirgin bir etkileşim yoktur.

7. Deney üzerindeki kısıtlamalar:

Yok, her iki kursu da oynamak için zaman yok.

8. Yapı (değişkenlerin seviyelerini seçin):

Deney iki hava koşulunda gerçekleştirilecektir, bu nedenle hava faktörü, kulüp ve topların türü 2 "seviyeye" sahiptir. Yani bu 2 ^3'ün tam faktöriyeli

	Seviye 1	Seviye 1
Sopa çeşitleri	Ping	Callaway
Top çeşitleri	titleist	Çukur
Hava Durumu	Rüzgar ile	Rüzgar yok

9. Verilerin analizi ve sunumu:

Faktör seviyeleri ve deney aşağıda standart biçimde sunulmaktadır.

Tüm olası kombinasyonlar nelerdir?

bir	Çubuk ping	Titleist Ball	Rüzgar yok
iki	Palo Callaway	Titleist Ball	Rüzgar yok
3	Çubuk ping	Pinnacle topu	Rüzgar yok
4	Palo Callaway	Pinnacle topu	Rüzgar yok
5	Çubuk ping	Titleist Ball	Rüzgar ile
6	Palo Callaway	Titleist Ball	Rüzgar ile
7	Çubuk ping	Pinnacle topu	Rüzgar ile
8	Palo Callaway	Pinnacle topu	Rüzgar ile

Aşağıdaki tabloda farklı bir şekilde görelim….

(PDF'ye bakın)

Bu tam bir faktöriyel. Sonuçları görelim!…

(PDF'ye bakın)

SONUÇLAR

Juan Alejandro Garza Rodríguez tarafından öğretilen İşletmelere Uygulanan İstatistiklerin zorluğu, Minitab'ı bir araç olarak daha öğrenmeye ve kullanmaya adadı.

İstatistiksel analiz için zamandan kazandığımız büyük teknolojik ilerlemelerle, çözünürlüğüne ulaşmak için kullanılan mantığın anlaşılması bizi Eng tarafından çok iyi yürütülen bu çalışmaya yönlendiren bir şeydir. Bize konuyu öğreten Garza.

Bu projenin geliştirilmesiyle ve kavramların anlaşılması ve Minitab programının işlenmesi sayesinde, iyi uygulanmış, sorunların çözümü için hesaplamaları kolaylaştırmamıza yardımcı olabilecek güçlü bir istatistiksel araç olduğunu anladık. Hangi temel amaç ile devam ediyor: Geliştirdiğimiz her alanda maliyet tasarrufu ve sürekli iyileştirme. Çalışmalarımızda gerçekleştirdiğimiz alanın, Mühendislik ve Malzemelerde, İnsan Kaynaklarında ve Kendi İşlerimizde, Ticarette veya Endüstride ya da sadece istatistiksel olasılık panoramasında bir hobi için sınırlayıcı olmadığını öğrendik. bu araçlar her zaman çok faydalı olacaktır.

Bu sunum için DOE'nin, Deney Tasarımının nasıl ele alınacağını öğrendik.

Bu bilgi derlemesini, bizim gibi, bu tür çalışmaları araştırma ve yürütme ihtiyacı olan başka biriyle paylaşmak istiyoruz. Aklımızı açan analizler ve çalışmalar ile çalışmalarımızda ve kişisel fonksiyonlarımızda daha verimli performans gösterebilme becerilerimiz.

Katkılarımızı incelemek için zaman ayırdığınız için teşekkür ederiz.

KAYNAKÇA

• Mark J. Kiemele, Stephen R. Schmidt, Ronald J. Berdine. TEMEL İSTATİSTİK Dördüncü baskı. Ders Kitabı # 1. Bölüm 8 Yöneticiler için İstatistik. Altıncı baskı. Richard I. Levin ve David S. Rubin. Editoryal Prentice Salonu. Bölüm 6.3 Deney Tasarımı, s. 323 - 327GE Aydınlatma - AEA. Yeşil Kuşaklar Kursu, Sies Sigma Girişimi Hafta # 1. Nisan 1997.http: //catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lat/valenzuela_c_f/capitulo4.pdfMinitab 15 (minitab.com adresinden deneme sürümü).pdf (www.minitab.com adresinden edinilmiştir) Tasarım Deneyler. monographs.com

Orijinal dosyayı indirin