Produktutvikling

Forsøksdesign (DOE)

experimental design

Med forsøksdesign - DOE (design of experiment) kan du designe forsøkene dine slik at du får den informasjonen du trenger med færrest mulig forsøk. Forsøksdesign kan brukes til produktutvikling: både utvikling av nye produkter og forbedring av eksisterende. For eksisterende produkter eller produksjonsprosesser kan analyseresultatene gi grunnlag for bedre valg av faktorverdier enn de som brukes. For nye produkt eller produksjonsprosesser gir analyseresultatene oftest informasjon om hvordan en raskt kan oppnå gode faktorverdier.

Betydelige ressurser kan spares ved å gjøre smarte forsøksdesign, og du vil sannsynligvis komme frem til produkter med bedre kvalitet. Produktutviklingen vil også gå raskere sammenlignet med eksempelvis forsøk hvor kun 1 variabel testes av gangen (såkalt OFAT - One factor at a time).

Noen bedrifter utfører langt flere forsøk enn nødvendig fordi de vil være på den sikre siden, eller fordi "vi alltid gjør det på denne måten". Eksempelvis har Lean Tech analysert forsøk hvor det var utført 1100 forsøk. Samme informasjon kunne vært oppnådd gjennom å kjøre 150 forsøk!

Start med noen få tester basert på dine antagelser, og øk antall tester basert på resultatene underveis. Det er ikke nødvendig å begynne med for mange forsøk. Lean Tech kan hjelpe deg med forsøksdesign og å analysere resultatet. Du kan også gå kurs hos Lean Tech for å lære dette selv. Det er en fordel med statistisk programvare til å analysere forsøksdesign som JMP, Minitab eller SigmaXL.

Variasjonsanalyse (CoV)

produktutviklingNår nivåene for en faktor som skal testes er tilfeldig, for eksempel operatører, dager, batch, etc, kan det være bedre å gjennomføre en variasjonsanalyse (Components of Variation - CoV). Mens nivåene i et DOE er kontrollert, vil faktorene i en variasjonsanalyse variere naturlig. Ofte brukes større nivåforskjeller for faktorene i et forsøksdesign fordi man ønsker å se effekten av faktorene.

En variasjonsanalyse beregner hvor mye ulike faktorer bidrar til den totale variasjon. Variasjonsanalyse kan i likhet med forsøksdesign brukes til produktutvikling: Hvor mye bidrar de ulike prosesstrinnene til den totale variasjonen i kvalitet? Hvilke faktorer er avgjørende for kvaliteten? Hvor stor variasjon er det innenfor en batch i forhold til variasjonen mellom batchene? Lean Tech har utført en variasjonsanalyse for en badevekt: hvor mye variasjon skyldes målemetoden? Hvor mye varierer vekten med i løpet av en dag? Mellom dager? Og uker? 

En variasjonsanalyse kan gjennomføres med historiske data; da henter du ut data på en strukturert måte basert på designet ditt. Det er viktig å designe en variasjonsanlyse basert på de teoriene du har. Start med et design som ikke er for ressurskrevene og utvid etterhvert ved behov.

Variasjonsanalyse er en effektiv måte å forstå eksisterende prosessvariasjon bedre. Tilgang til data er enklere enn ved forsøksdesign fordi designet er basert på naturlig prosessvariasjon. I forsøksdesign benyttes ofte faktorverdier som er utenfor det som er normalt, og tester må utføres utenfor normal produksjon. Det er ikke sikkert produktet har en godkjent kvalitet, noe som kan gjøre full skala forsøksdesign utfordrende. 

Lean Tech arrangerer kurs i variasjonsanalyser og forsøkdesign på forespørsel, og hjelper deg med design og analyser dersom du har behov for det. Ta kontakt for en uforpliktende prat!