¿Qué es el análisis?
Por qué es necesario:
Al elegir la fórmula de materia prima más razonable (materias primas y su contenido) al elegir los parámetros de proceso más razonables para resolver esos largos procesos; -permanecer "obstinados" "problemas de calidad; acortar el ciclo de desarrollo de nuevos productos; mejorar la producción y la calidad de los productos existentes; seleccionar los parámetros más razonables para equipos de producción o equipos de prueba nuevos o existentes, etc.
Principios básicos:
Los tres principios básicos del diseño experimental son replicación, aleatorización y agrupación. La llamada repetición se refiere a la repetición de experimentos básicos. La repetición tiene dos propiedades importantes. Primero, se permite al experimentador obtener una estimación del error de prueba. Este estimador de error se convierte en la unidad de medida básica para determinar si la diferencia observada en los datos es la diferencia estadística experimental.
En segundo lugar, si la media muestral se utiliza como estimador de un efecto factorial en un experimento, la replicación permite al experimentador obtener un estimador más preciso de este efecto.
Aleatorización significa que la distribución de los materiales de prueba y el orden de cada prueba se determinan al azar. Los métodos estadísticos requieren que la observación (o el error) sea una variable aleatoria independiente. La partición es una forma de mejorar la precisión de los experimentos.
Pasos para realizar:
1. Determinar el objetivo
Mediante el uso de gráficos de control, análisis de fallas, análisis de causa y efecto, análisis de fallas, análisis de capacidades y Con otras herramientas, o reflejando directamente el trabajo real, obtendremos algunos problemas clave, que reflejan que un determinado indicador o parámetro no puede satisfacer nuestras necesidades. Sin embargo, para tales problemas, es posible que no utilicemos algunos métodos simples en absoluto, y luego podemos hacerlo. Pensemos en experimentos.
2. Factores de cribado
El análisis completo del proceso proporciona información muy valiosa, es decir, factores que pueden afectar los indicadores de preocupación, pero ¿cuál es importante? El análisis experimental exhaustivo de algunos factores que tienen un impacto nulo o muy pequeño es en realidad un desperdicio y también puede conducir a errores experimentales. Se pueden aplicar algunos datos históricos o análisis teóricos empíricos completamente fiables.
3. Prueba de regresión
En el experimento factorial, se determinaron los principales términos de influencia entre todos los factores e indicadores, pero considerando la eficacia, es necesario organizar algunos experimentos adicionales para determinarlo en última instancia. el nivel óptimo de impacto del factor. El experimento en este momento es solo un complemento de los puntos experimentales del experimento factorial, es decir, los datos experimentales del experimento factorial también se pueden utilizar, solo para la optimización final de los indicadores.