日本的质量管理大师田口玄一博士曾经说过一句话:“不懂DOE的工程师,只能算半个工程师。”
▲图1 田口玄一DOE经典语录
在工作中我们经常会面临这样的场景:客户投诉某个问题,让我们用DOE分析一下;做QCC课题对策实施时,要用DOE确认最优参数。
听到DOE时,你是一脸茫然,还是从容淡定呢?
如果是前者,别担心,DOE并没有大家想象中的那么高深莫测和难以理解,且耐心往下看。
DOE是Design of Experiments的首字母缩写,中文意思是实验设计。
DOE是对实验方案进行优化设计,以降低实验误差和生产费用,减少实验工作量,并对实验结果进行科学分析的一种科学方法。
从字面意义上说,一次实验(experiment)是一次试验(test)或一系列试验,如图2所示,在实验中通过对某一过程或系统的输入变量作一些有目的的改变,以便能够观测到和识别出可在输出响应中观测到的变化的缘由。
实验是科学(或工程)方法的重要组成部分,科学和工程的大多数问题要求对系统进行观测和实验,从而阐明系统运行的原因和方式,DOE是导出系统运行模型的有效方法。
▲图2 过程或系统的一般模型
OFAT是One Factor At a Time首字母缩写,中文意思是一次一因子法,它通常固定所有其他因子,而只变动一个因子进行试验,然后变动第二个因子(固定其他因子),以此类推,这样确定的“最优点”常常有误导性。
我们现在知道这是一种低效率的实验设计而且没有考虑交互作用,但是千万不要小看这种方法,两千多年前,它可是被认为世界上最先进的实验方法,而且现在还有很多工程师是这种方法的忠实粉丝呢。
▲图3 一次一因子法
处理多个因子的正确方法是进行析因实验(正交DOE实验),可用2k表示,其中2代表因子取高、低两水平,因子的水平范围要合理,k代表因子的数量。通常情况下k≤5时采用全因子正交实验。
正交考虑了交互作用,举个例子:A谢廷峰一个人可以搬50kg的重物;B王非一个人可以搬30kg的重物,A和B两个人合作可以抬起100kg的重物,如下图4所示。
如果A、B不存在二阶交互作用(即1+1=2),上述例子A和B两个人合作可以抬起0+30+50=80kg,但实际上A和B可以抬起100kg,存在差距,这意味着A和B有交互作用,这个差距的一半定义为二阶交互作用AB的效应,即:AB=(100-80)/2=10(正数表示AB有相互促进的作用),2因子的正交回归方程可用Y=Y0+aA+bB+kAB表示。
▲图4 正交实验
钟老师在工程师学园中发表一篇题为“库柏学习圈|如何通过工作三年,获得十年工作经验”的文章总结了工程师学习的四个阶段,如下图5。
其中把经验升华成规律和知识需要跨越“反思和验证”,只有被验证而得到的知识才是真正的智慧,才能正确指导行动。
▲图5 库柏学习圈
法国哲学家,数学家和科学家笛卡尔将科学发展的规律总结为:
首先提出问题
然后进行实验
从实验中得出结论和解释
将结论推广并普遍化
从实践中找出新问题,如此循环往复。
由此可见,实验对于学习和推动了科学技术的发展扮演着极其重要的作用,当你有想法时,需要实验验证想法是否正确,我们在项目开发过程中,大部分时间也是在做实验。
既然做实验如此重要,那是否有高效可靠的实验方法呢?
答案是有的,DOE的作用就是用较小的试验规模(次数)、较短的试验周期和较短的试验成本,获得更准确的输入变量与输出变量之间的实际关系,得出科学的结论。
说实话,DOE的知识内容非常庞大,涉及概率论、统计学、假设检验、数据分析及MINITAB软件应用等,很难一下子掌握。
结合我自身的学习经历总结出以下由易到难的3个层次的学习过程:
1)入门,网上搜索DOE的基础知识,了解DOE的历史及一些重要的概念。
2)提高,你可以购买由马逢时、周暐、刘传冰编著,中国人民大学出版社出版的《六西格玛管理统计指南—MINITAB使用指导》及闵亚能著,机械工业出版社出版的《实验设计(DOE)应用指南》等书籍进行研读。
3)掌握,在项目中有意识地应用DOE进行实验设计,检验自己的掌握程度;条件许可下参加外部机构的培训,系统化掌握DOE知识及应用,能够按照设计实验指南及借助MINITAB软件,一步一步地完整实施解决项目中遇到的实验设计问题。
▲设计实验指南
相信通过本篇DOE的知识和应用介绍,你对DOE有了初步的认识,同时希望大家在学习和使用DOE的道路上挖掘更多精彩内容,与大家分享共同成长。
本文由工程师投稿,应要求未署名。
来源:降本设计