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謝寧方法

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

(重定向自谢宁DOE)

目錄

[隱藏]

謝寧方法概述

  實驗設計(DOE)方法一直在發展、豐富和完善,美國人多里安·謝寧(Dorian Shainin)總結了七種新的DOE應用技術: 多變圖技術、零件搜索技術 、成對比較技術 、變數搜索技術 、完全析因技術 、 改進效果檢查及實驗設計的回歸分析

謝寧方法的主要內容

  1、 多變圖技術

  根據以往經驗確定影響質量的可能要素,例如工人班次、機床、原材料、工藝變數等,每隔一段時間抽取連續生產的幾件產品,按需觀察的這些要素的幾種情況分別測試質量特性,畫成圖表進行比較分析,以確定引起波動的原因。

  2、零件搜索技術

  根據以往經驗確定影響產品質量的可疑零件,隨機選取幾個好的產品和壞的產品,將壞產品上的可疑零件與好產品上的對應零件進行交換,重新裝配後進行質量特性參數的測量、比較、分析,以找到影響產品質量的主要零件。

  3、成對比較技術

  隨機選取5對以上的好的和壞的產品,用各種方法測試其各種參數並比較其不同之處,以確定影響產品質量的主要原因。成對比較技術適用於不可拆卸的產品。

  4、變數搜索技術

  與零件搜索有許多相似之處,都是逐個替換,進行測試比較,以搜索引起產品質量波動的主要原因,但變數搜索是針對變數的,而零件搜索則是針對零件的。

  5、完全析因技術

  採用以上四項技術,尋找出4個以下的主要因素,這些因素按全部因素所有水平的一切組合逐次進行實驗,研究這些因素的主效應和相互之間的交互作用,以確定最佳的因素水平匹配方案。

  6、 改進效果檢查

  令B為改進後的工序,而C為改進前的工序。為了驗證改進效果,可以設定風險率a(第Ⅰ類風險)和b(第Ⅱ類風險),隨機抽取B和C兩種產品(樣本量風險率決定),進行假設檢驗,以確定在規定的風險率下,B產品是否優於C產品。

  7、 實驗設計回歸分析

  對散佈數據作出散佈圖,應用回歸理論,診斷出對產品影響大和小的因素,從而找出影響產品質量波動的主要原因,並根據波動大小,確定各因素的目標值和容差。

經典方法、田口方法以及謝寧方法比較

經典DOE田口DOE謝寧DOE
方法分析因法、響應曲面法正交表10多種方法
原因查找猜測、頭腦風暴法猜測、頭腦風暴法和部件、工藝對話
效果中度改進,成功率低低度改進,成功率低高度改進,高成功率
成本高 30~60次試驗高 50~100次試驗低 2~30次試驗
複雜度複雜複雜簡單
試驗準備時間長時間 3~14天長時間 7~14天短 1天
統計有效度非常弱
適用性需要硬體,主要用於生產結合電腦模擬,主要用於論文需要硬體,通用於企業的經營活動
執行難度
干擾生產程度試驗期間要停止生產 試驗期間要停止生產思維創新中不停產,原因查找試驗可以解決70%的長期問題
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評論(共5條)

提示:評論內容為網友針對條目"謝寧方法"展開的討論,與本站觀點立場無關。
61.171.189.* 在 2009年5月24日 18:15 發表

瞎說,鄙視這種為突出一家方法而貶低其他方法的說法

回複評論
218.24.159.* 在 2009年12月7日 14:44 發表

就是,整個一個蘭州燒餅.無知愚昧.

回複評論
121.35.192.* 在 2011年10月26日 10:57 發表

我就是搞質量的,謝寧方法確實比其他家的要有思路,並形成了方法體系。不過這個介紹太簡單了。

回複評論
116.236.151.* 在 2012年2月15日 15:56 發表

我不這麼認為,我反倒覺得田口的正交試驗法比這個更有用。

回複評論
114.177.70.* 在 2012年12月28日 12:36 發表

可以用經典方法找極限值,謝寧方法做實驗,田口方法明確品質最佳參數組合。

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