Hvordan en Design af eksperimenter softwareløsning kan spare Ingeniører Time

I dagens &'; s konkurrencemæssige landskab, ingeniører og design teams er konstant søger efter måder at spare tid, penge og værdifulde ressourcer. En af de nuværende bedste metoder til at gøre det er udnyttelsen af ​​design af eksperimenter (DOE) værktøjer. Konkret design af eksperiment-software.

Design af eksperimenter blev først udviklet i 1920'erne af en britisk statistiker ved navn Ronald Fisher. Omkring 70 år senere, har Fisher metode blevet en kraftfuld software værktøj til ingeniører og forskere.

I det væsentlige design af eksperimenter er en matematisk metode, der definerer et optimalt sæt eksperimenter i design rummet, for at opnå den mest relevante oplysninger som muligt med den højeste nøjagtighed til den laveste pris. Videnskabelig udforskning af designet rummet erstatter en kedelig, manuel, trial-and-error proces, og er den hurtigste måde at erhverve de mest relevante oplysninger med minimal beregningsmæssige indsats.

DOE værktøjer og DOE software gør det muligt for brugeren at fastlægger målene et virtuelt eksperiment, og derefter vælge de faktorer for undersøgelsen. Det bedste design af eksperiment software sat op og analysere statistisk solidt design af eksperimenter med lethed. Det gør de ved montering data til matematiske ligninger, der forudsiger resultater for enhver kombination af værdier. De kan derefter lægge en detaljeret forsøgsplan, der definerer de forsøg, der skal køres.

Godt valgt forsøgsdesign maksimere mængden af ​​værdifulde oplysninger, der kan opnås for en given mængde eksperimentelle indsats. Ved at bruge DOE software, ingeniører, videnskabsfolk og forskere i stort set enhver industri kan optimere svarene og opdage vindende kombinationer. Dette kunne betyde at skære seks til 12 måneder off produktionsplaner og en årlig besparelse på seks tal eller mere.

Når du vælger DOE-software, er det vigtigt ikke kun at kigge efter en statistisk motor, der er hurtig og præcis, men også følgende faktorer:

• En enkel og intuitiv brugergrænseflade
• En velskrevet manual med let at forstå tutorials
• Et bredt udvalg af designs til screening og optimering af processer eller produkt formuleringer
• En fleksibel dataindtastning regneark fleksibel, der nemt kan håndtere manglende data og ændrede faktor niveauer
• Software, der randomiserer rækkefølgen af ​​eksperimentelle kørsler. (Randomisering er vigtigt, fordi det sikrer, at interferens faktorer vil sprede tilfældigt på tværs af alle kontrol faktorer.)
&Bull; Design evalueringsredskaber, der vil afsløre aliasser og andre potentielle faldgruber.

Og selvfølgelig vigtigst er picking et design af eksperiment softwarepakke, der fungerer bedst for dig og dit team. Når dette er gjort er du på vej til at spare tid, penge og energi ved at bruge DOE værktøjer
.