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品管杂谈之DOE

DOE(Design Of Experiment)并不等同于试验,DOE之所以存在,根本目的是为了节约时间,提高试验效率,DOE不是试验本身,而是试验方法,这是其本质,试验是要花费时间和成本的,即使世界上没有DOE,也有试验,也有试验的设计,DOE就是一种节约型的设计而已。

我不是唯工具论者,我始终认为工具是死的,特别是对于像PCB这样生产过程复杂的制造企业,不管是一个应用工具而或一套管理方法,如果脱离了其使用本质,远离生产过程,坐在办公室里就能完成工作的方式,其结果也只是成为了另一件工具罢了。如果我说DOE其实并不难,恐怕一堆砖头就要过来了,大家普遍觉得DOE不好学、知识含量大、统计基础难掌握、田口法又不知所云,但这些原因并不在于工具本身,我要讲的是:“你用,或者不用,DOE就在那里,等着你”
之前在网上看过一个叫《三个罗密欧与一个朱丽叶》的DOE案例,摘录下来跟大家分享,通过这个案例,我们能很容易地理解什么是DOE,了解到其遵循的三项基本原则:均衡性(Balanced)、随机性(Randomization)和重复性(Replication)。同时也能体会到使用DOE其实并不需要什么高深的技术,人人都可掌握,甚至在日常生活中也可以运用。

这个案例是Symphony Technologies公司执行总监Ravi与他两位朋友Naren和Deepak的真实故事,他们当年通过实验设计的方法发现了女孩Renu对Deepak情有独钟,最后他俩真的喜结连理,成就一世佳缘。

聪聪、明明和帅帅在大学时每天都一块上学。一个阳光明媚的早上,他们经过一家别墅时,一个叫丽丽的女孩冲出了家门,留给了他们一个含情脉脉的微笑。哇!真漂亮啊!他们惊呆了,三个年轻人很庆幸他们的重大发现,相约每天同一时间经过这栋别墅。他们都喜欢上了丽丽,并且想追求她,但理性告诉他们,丽丽只是喜欢他们中的某一位。他们很想知道这个女孩到底喜欢谁?但都不好意思直接去问。于是,他们发挥聪明才智,设计并实施了一系列实验来确定丽丽所钟情的对象……

他们按设定的方式单独、两两或三人同时经过丽丽的家门口,测试丽丽的反应,以便确认丽丽到底喜欢谁。实验安排如下(见附件)
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显然,帅帅是明显的赢家,聪聪和明明握住帅帅的手,祝他好运。

DOE是研究如何制定实验方案,以提高实验效率,缩小随机误差的影响,并使实验结果能有效地进行统计分析的理论与方法。其基本思想是英国统计学家R.A. Fisher提出的。在这个案例中有三个因子(Factor):聪聪、明明和帅帅,在实验中所有因子都有计划地被故意改变,并测量每次实验组合时的响应;当事人有两种状态:在场和不在场,这种因子被故意改变的状态就称为水平(Level)。一个有效的实验设计可以在同一次试验中改变多个因子,这将大大降低实验的次数,而且能够获得足够的信息使结果可信。

测量的目标变量叫响应(Response),它被表达为丽丽是否出现。而响应的不同称为效应(Effect),可以用上述的分析图来表示。这个案例中所进行的实验是均衡的(Balanced),因为每个人在每种状态下被测试的次数是一样的,这样有助于其公平性。

而不同人员组合的出场顺序是通过掷骰子随机的(Randomization)决定的,非随机性的实验中外部因素会以系统性的方式影响到响应的结果,这种风险就是噪音(Noise)。实验进行了两周,是为了满足其重复性(Replication)的要求,这样可以得到更多的信息,有利于提高评估结果的可信度,但过多的重复次数显然会增加实验过程的成本。

回头再看看两个周日的实验出了什么差错呢?为什么丽丽对帅帅的出现没有作出响应呢?原来,在第一个周日,丽丽的父亲因为琐事将她关在了屋子里。丽丽的父亲是这次实验中不可控制的外部因素,它会随机地突然出现,影响丽丽的响应从而混淆实验结果。看来用潜在变量(Lurking Variable)定义丽丽的父亲最合适不过了。在第二个周日,丽丽因为心情不好而没有如期出现。毕竟她是人,不能期望她的行为总是保持与统计的规律一致,这就是在实验中经常会遇到的实验误差(Experimental Error)。

DOE固然是一种高级的质量工具,也的确有着非常复杂和庞大的理论系统和统计知识,要说懂,绝非易事。但我们没有必要去崇拜或者惧怕它,在品质管理的过程中,我们的目的是为了解决问题,而不是作学问搞研究,只要结合实际的需求,把握住其应用本质,再荆棘丛生的路,也终究会豁然开朗,柳暗花明。


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