Wie man ein Six Sigma 2k Factorial Experiment zu planen

Wie in den meisten anderen Bemühungen, verbrachte Zeit für Six-Sigma-Planung in einem kürzeren Zeitraum mit besseren Ergebnissen belohnt. Planung 2^k

faktorielle Experimente folgt einem einfachen Muster: die Faktoren, die Wahl mit denen Sie experimentieren wollen, sind die hohen und niedrigen Pegel für diese Faktoren, sowie der für codierte Design-Matrix zu schaffen.

Wählen Sie die Experiment Faktoren

Das erste, was zu tun ist, die Eingangsgrößen zu identifizieren, die Xs, dass Sie in Ihrer experimentellen Untersuchung umfassen werde. Die Faktoren, die Sie umfassen sollten potenzielle Teilnehmer an der Ausgang sein Y Sie untersuchen und sollten diejenigen sein, die kritisch sind. Wie viele Faktoren, die Sie in Ihrem Experiment wollen führt Sie in die richtige experimentellen Design zu wählen. 2^k faktorielle Experimente funktionieren am besten, wenn Sie zwischen zwei und fünf haben Xs.

Wenn Sie mehr als fünf Xs in Ihrem Experiment, volle 2^k faktorielle Experimente werden relativ ineffizient und kann mit abgespeckte Versionen ersetzt werden genannt teilfaktorielle, oder mit anderen Screening-Designs. Eine gute Strategie ist es, alle potenziellen einzubeziehen Xs in einem ersten Screening-Experiment - auch die, die Sie skeptisch sind.

Sie verwenden dann die Analyse der Ergebnisse des Experiments Sie objektiv zu erzählen, ohne zu erraten, welche Variablen zu halten verfolgen und welche beiseite zu legen. Denken Sie daran, in Six Sigma, können Sie die Daten für sich sprechen.

Plackett-Burman Experiment Designs eine erweiterte Methode, sind Sie effizient hören zu können für dutzende von möglichen Screening Xs. Obwohl sie nicht offenbaren alle Detail durch ein 2 vorgesehen Wissen^k faktoriellen Design, Plackett-Burman Experimente schnell erkennen, welche experimentellen Variablen aktiv in Ihrem System oder Verfahren. Sie folgen dann diese Screening-Studien mit mehr detaillierte Charakterisierung Experimente auf.

Stellen Sie die Faktorstufen

2^k faktorielle Experimente haben alle eines gemeinsam: Sie verwenden nur zwei Ebenen für jeden Eingang Faktor. Für jede X in Ihrem Experiment, wählen Sie einen hohen und einen niedrigen Wert, der den Umfang Ihrer Untersuchung gebunden.

Angenommen, Sie arbeiten, ein Eis Karton Abfüllprozess zu verbessern. Jede gefüllte Halb Gallone Karton muss zwischen 1235 und 1290 Gramm wiegen. Ihre Six Sigma arbeiten bis zu diesem Punkt hat Geschmack Eis identifiziert, die Zeit auf der Füllmaschine Einstellung und die Druckeinstellung auf der Füllmaschine wie möglich kritisch Xs auf die Y Ausgabe des Gewichts.

Für jede dieser drei Faktoren, müssen Sie für Ihr Experiment einen hohen und einen niedrigen Wert zu wählen. Mit nur zwei Werte für jeden Faktor, wollen Sie hohe und niedrige Werte auszuwählen, die den erwarteten Betriebsbereich für jede Variable umschliessen. Für das Eis Geschmack variabel, zum Beispiel, können Sie Vanille und Erdbeere wählen Sie den Bereich der möglichen Eis Konsistenzen zu buchen-Ende.

Variable	Symbol	Niedrig Einstellung	Hohe Einstellung
Eiscreme-Geschmack	X1	Vanille	Erdbeere
Füllen Sie Zeit (Sekunden)	X2	0,5	1.1
Druck (psi)	X3	120	140

2^k Experimente sollen Kenntnisse zu vermitteln, nur innerhalb die Grenzen des von Ihnen gewählten variablen Einstellungen. Achten Sie darauf, nicht zu viel Glauben an die außerhalb dieser ursprünglichen Grenzen geschlossen Informationen zu setzen.

Entdecken experimentelle Codes und die Design-Matrix

Mit dem Experiment Variablen ausgewählt und ihre niedrigen und hohen Pegel eingestellt, sind Sie bereit, den Plan für die Läufe des Experiments zu skizzieren. Für 2^k faktorielle Experimente, haben Sie 2^k Anzahl der eindeutigen Läufe, in denen k ist die Anzahl der Variablen in Ihrem Experiment eingeschlossen.

Für das Eis Karton Füllstoff Beispiel, dann haben Sie 2³ = 2 x 2 x 2 = 8 Durchläufe in dem Experiment, weil man drei Eingangsvariablen aufweisen. Für ein Experiment mit zwei Variablen, haben Sie 2² = 2 x 2 = 4 läuft, und so weiter.

Jedes dieser 2^k Versuchsdurchläufe entspricht einer einzigartigen Kombination der variablen Einstellungen. In einem vollen 2^kfaktoriellen Experiment, Sie an jedem dieser einzigartigen Kombinationen von Faktoreinstellungen einen Lauf oder Zyklus Ihrer Experiment durchführen. In einem Zwei-Faktor-Zwei-Ebenen-Experiment sind die vier einzigartige Kulisse Kombinationen mit

• Beide Faktoren bei ihrer niedrigen Einstellung

• Der erste Faktor bei seiner hohen Einstellung und der zweite Faktor auf seinem niedrigen Einstellung

• Der erste Faktor bei seiner niedrigen Einstellung und der zweite Faktor bei der hohen Einstellung

• Beide Faktoren auf ihren High-Einstellung

Diese Gruppierungen sind die einzigen Möglichkeiten, wie diese beiden Faktoren kombinieren. Für ein Drei-Faktor-Experiment, acht solcher einzigartige variable Einstellungskombinationen bestehen.

Eine schnelle Möglichkeit, eine vollständige Tabelle eines Experiments Lauf Kombinationen zu erstellen ist eine Tabelle, die genannt zu erstellen codiert Design-Matrix. Machen Sie eine Spalte für jedes der Versuch Variablen und eine Zeile für jedes der 2^k läuft. Mit -1s als Code für die niedrigen variablen Einstellungen und + 1s als Code für die hohen Einstellungen im linken füllen, die meisten variablen Spaltenzellen mit abwechselnden -1s und + 1s.

Wiederholen Sie den Vorgang mit der nächsten Spalte rechts, diesmal mit abwechselnden Paare von -1s und + 1s. Füllen Sie in der nächsten Spalte auf der rechten Seite mit Wechsel Vierlinge von -1s und + 1s, und so weiter, diesen Vorgang zu wiederholen, bis aus, in der nach rechts und links, haben Sie die erste Hälfte der Läufe als -1s und der unteren Hälfte als + 1s aufgelistet markiert, die meisten Spalte.

Lauf	X1	X2	X3
1	-1	-1	-1
2	+1	-1	-1
3	-1	+1	-1
4	+1	+1	-1
5	-1	-1	+1
6	+1	-1	+1
7	-1	+1	+1
8	+1	+1	+1

Denken Sie daran, dass diese drei Faktoren sind codiert Werte-, wenn Sie eine sehen -1 unter der X₁ Spalte, stellt es wirklich einen diskreten Wert, wie beispielsweise # 147-Vanille # 148- im Eis experiment- ein +1 wirklich den anderen Wert darstellt, wie # 147-Erdbeere # 148.