Design of Experiments

Исследования природы явлений.

Великий игрок «Нью-Йорк Янкиз» Йоги Берра сказал: «…Вы можете увидеть многое, просто наблюдая»

Действительно, наблюдение за процессом является важным этапом исследования и неотъемлемой частью изучения принципов работы системы, которая генерирует такой процесс. Однако, чтобы понять, что происходит с процессом, вы должны делать больше, чем просто наблюдать. Для реального понимания причинно-следственных связей, вы должны изменять входные переменные и наблюдать за изменения в выходных данных системы. Другими словами, вам необходимо провести эксперименты над системой. Наблюдения могут привести к появлению гипотез о том, как работает система, но эксперименты необходимы для подтверждения правильности этих теорий.

Цель экспериментов — появление новых знаний.

Любые исследования практически всегда связаны с экспериментами. Эксперименты необходимы для создания новых знаний о конкретном процессе или системе. Эксперимент — это тест или серия тестов, в которых вносятся целенаправленные изменения в входные переменные системы, чтобы мы могли наблюдать и устанавливать причины изменений на выходе.

В итоге мы можем определить, какие входные переменные отвечают за наблюдаемые изменения и разработать модель причинно-следственных связей между входными и выходными переменными. Такая модель может применяться для подтверждения особенностей работы системы или принятия управленческих решений.

Чему важному вы научитесь на этом тренинге.

На этом тренинге вы прежде всего научитесь планировать и проводить эксперименты. Узнаете об основных приемах и разновидностях многофакторного анализа.

А также получите начальные знания об анализе полученных данных. Вы научитесь правильно интерпретировать статические характеристики, чтобы получать достоверные и объективные выводы.

Для кого этот тренинг.

Вы — инженер- технолог и должны разработать надежный процесс, но не знаете предельных значений рабочей температуры. Вам необходимо подтвердить ваши предположения для этого необходимо организовать эксперимент.

Вы — сотрудник службы контроля качества и вас беспокоит процесс, на котором периодически возникают дефекты. В ходе группового мозгового штурма, вы выработали несколько гипотез и вам необходимо их проверить…

Вы инженер-механик и отвечаете за обслуживание машин. Вы должны определить какие факторы влияют на ускоренный износ валов. Приобретение этих знаний сохранит компании сотни тысяч долларов. Вам необходимо провести серию экспериментов…

Во всех случаях лучше вначале инвестировать в знания на нашем тренинге, чем заплатить высокую цену неверных выводов в реальной жизненной ситуации.

Учебный план (Темы / вопросы)

День 1

Что такое эксперимент: основные особенности и терминология
Принципы проведения эффективных экспериментов
Виды экспериментов и их применение

Мы рассмотрим суть экспериментов, ознакомимся с основными понятиями, терминами и принципами, используемыми в DOE. Также поймем в каких случаях какие эксперименты стоит выбирать в зависимости от наших целей.

День 2

Основные показатели описательной статистики
Графическое представление данных в DOE
Нормальность распределения

В этом разделе слушатели получат базовые статистические знания, необходимые для проведения экспериментов и правильной интерпретации полученных результатов. Из описательной статистики будут рассмотрены основные показатели средних значений и вариабельности. Для визуализации данных в DOE мы разберем вероятностный график, ящичную диаграмму и гистограмму. Также слушатели узнают о нормальности распределения данных и научатся ее определять.

День 3

Этапы планирования и реализация экспериментов
Практический пример в Minitab: Однофакторный эксперимент (OFAT)

Мы рассмотрим 7 основных шагов организации и проведения экспериментов. Применение данного алгоритма поможет избежать основных ошибок и сэкономить ресурсы в процессе вашей деятельности.

В качестве практического задания мы рассмотрим пример простого эксперимента, в котором будем анализировать влияние одного единственного фактора на интересующий нас показатель. К таким экспериментам можно отнести, например, определение эффективности лекарств на группе людей (до и после потребления лекарства) или наличия разницы в качестве работе двух смен (действительно ли одна смена работает лучше другой) и т.д. Процесс проведения анализа и итоговые результаты будут показаны в специализированной программе для статистического анализа – Minitab.

День 4

Особенности Полного многофакторного анализа
Практический пример в Minitab: Двухфакторный эксперимент (2k Factorial Design)

Для многофакторного анализа используются эксперименты, в которых анализируется как одновременно два и более факторов влияют на результат. Из-за своей сложности такие эксперименты имеют свои особенности и в проведении самого эксперимента и в интерпретации статистических результатов.

В качестве примера рассмотрим 2k Factorial Design, т.е. эксперимент с двумя факторами. Допустим, вы хотите узнать влияют ли время нахождения в фильтрационной системе и уровень рН воды на эффективность очистки воды, а если влияют, то в какой степени, и с каким уровнем рН нужно взять воду и насколько поместить ее в фильтр, чтобы получить нужную нам степень очистки. Тогда вам понадобится именно Двухфакторный эксперимент.

Особые условия участия

Предварительно Вам нужно самостоятельно установить приложение для участия в онлайн конференциях ZOOM, подать заявку на участие и получить ссылку для входа в виртуальную комнату тренинга. Все будет в прямом эфире с возможностью живого общения. Вы сможете задавать вопросы тренеру и получать ответы.