De Design of Experiments (DOE) methode en hoe het wordt gebruikt in Optimus Software

Het ontwerp van experimenten (DOE) methode is een statistische methode die de best mogelijke set van experimenten nodig in een ontwerp ruimte om de meest relevante en nauwkeurige informatie of het resultaat voor een bepaald project te leiden projecten. De efficiëntie die DOE brengt aan een project of doel is dan ook ongeëvenaard, bespaart organisaties kostbare tijd en middelen.

Het is voor het eerst ontwikkeld in de jaren 1920 door een Britse statisticus genaamd Ronald Fisher. Zo'n 70 jaar later, heeft methode Fisher's uitgegroeid tot een krachtige software tool voor ingenieurs en onderzoekers. DOE kan helpen bij het ontwerpen van informatie-bijeenkomst oefeningen waar potentiële variatie aanwezig is en moet goed worden begrepen.

In het ontwerp van experimenten, de experimentator is vaak geïnteresseerd in het effect van een proces of systeem (dat uitmaken van de &'; behandeling &';) op een object of groep van objecten (ook wel bekend als de &'; experimentele eenheden &';). Zowel de behandelingen en de experimentele eenheden kunnen diverse mensen, levende vormen, produkten of voorwerpen vertegenwoordigen. Ontwerp van experimenten is dus een discipline die zeer brede toepassing in alle natuurlijke en sociale wetenschappen en techniek heeft

Vandaag &';. Competitieve ontwerpomgeving mandaten die ingenieurs en ontwerpteams constant zoeken naar manieren om tijd, geld te besparen en waardevolle hulpbronnen. Een van de beste huidige methoden om dit te doen is het gebruik van proefopzetten (DOE) gereedschappen. Specifiek ontwerp van experiment software. Optimus software is een gerespecteerde DOE software die DOE gebruikt om het ontwerp ruimte voor elk individueel project vastleggen

Zou deze hele paragraaf &ndash weglaten; het is meer gerelateerd aan RSM dan DOE

Goed gekozen experimentele ontwerpen maximaliseren van de hoeveelheid waardevolle informatie die kan worden verkregen voor een bepaald bedrag van de inspanning. Door het gebruik van DOE software, ingenieurs, wetenschappers en onderzoekers in vrijwel elke sector kan de reacties optimaliseren en ontdekken winnende combinaties. Dit stelt hen in staat om veel tijd te snijden (vaak in de zes cijfers of meer) uit van de productie of de ontwikkeling schema's en een aanzienlijke jaarlijkse besparing.

Ontwerpen van experimenten kan worden gecombineerd met Response Surface Modeling (RSM) om reacties te voorspellen ontwerpen dat nog niet expliciet deel uit van de eerste DOE – en dit kan met beperkte computationele inspanning. RSM biedt dus verdere naverwerking van DOE resultaten. Optimus software kan ook automatisch genereren van de beste RSM van ontwerp van experimenten, het tekenen van een grote set van RSM algoritmen en het optimaliseren van de RSM behulp van een cross-validatie aanpak.

Om de kracht van een DOE instrument zou moeten hebben te maximaliseren een eenvoudige en intuïtieve interface en een brede selectie van de ontwerpen voor het optimaliseren en screenen van processen of product formuleringen. Het is ook belangrijk dat het willekeurige volgorde aan de orde van experimenten lopen, omdat dit ervoor zal zorgen dat er een storing factoren zijn willekeurig verspreid over alle controle factoren

Het gebruik van het ontwerp van experimenten methodologie is niet langer een optie in today &';. S techniek landschap. Daarom tools zoals Optimus software die deze methode gebruiken om te helpen teams ontwikkelen van de beste product zijn nog waardevoller en vitale
.