Design of experiments (DOE) stelt een Lean Six Sigma-team in staat om procesinputs samen te testen en te meten hoe hun effecten van elkaar afhangen. De ASQ plaatst DOE in de Improve-fase van DMAIC, waarin teams oplossingen evalueren en bepalen welke inputs beheerst moeten worden. Voordat er productietijd wordt gereserveerd, moet de sponsor weten of het experiment een beslissing over procesinstellingen zal ondersteunen.
Het testen van één factor per keer laat interacties onopgelost
Bij testen van één factor per keer (OFAT) wordt één input gewijzigd terwijl de andere vast blijven, waarna het proces wordt herhaald voor een andere input. Het laat interacties onopgelost: het effect van de ene factor hangt af van de instelling van een andere factor. Het NIST/SEMATECH-handboek legt deze beperking uit in zijn richtlijn, die voor het eerst werd gepubliceerd in 2003.
In een Lean Six Sigma root-cause-analyse, verandert een interactie wat het team moet vaststellen. Het identificeren van een input die de uitkomst beïnvloedt, is slechts een deel van het werk. Het team moet ook vaststellen hoe dat effect verandert bij verschillende combinaties van instellingen. Een OFAT-resultaat geldt alleen voor de waarden die tijdens de test vast zijn gehouden; het stelt niet vast wat er gebeurt bij niet-geteste combinaties.
Een experiment met drie factoren vereist meer dan acht productieslots
Het uitgewerkte polijstvoorbeeld van NIST onderzoekt snelheid en voeding samen met diepte, elk op twee niveaus. Het volledige factoriële ontwerp bevat acht combinaties, wat het schatten van hoofdeffecten en interacties mogelijk maakt. Het herhalen van die combinaties en het toevoegen van drie centrale punt-runs brengt het voltooide ontwerp op 19 runs. NIST presenteert dit als een lesvoorbeeld en claimt geen besparingen voor bedrijven.
| Ontwerpfase | Runs in deze fase | Culatieve runs |
|---|---|---|
| Alle combinaties van drie factoren op twee niveaus | 8 | 8 |
| Herhaal elke combinatie | 8 | 16 |
| Voeg centrale punt-runs toe | 3 | 19 |
Het goedkeuren van acht productieslots zou alleen de initiële combinaties in dit DMAIC experiment financieren. Herhalingsruns vereisen ook productiecapaciteit, evenals de daaropvolgende bevestiging. De beoordeling van de sponsor moet het aantal unieke instellingen scheiden van de totale gevraagde productietijd.
Meting en runvolgorde horen thuis in het DOE-plan
De richtlijn van ASQ voor de Measure-fase omvat het valideren van het meetsysteem voordat de procesprestaties worden vastgesteld. In een DOE-voorstel heeft de responsvariabele een duidelijke koppeling nodig met de probleemstellingvan het project, met een gedefinieerde meetprocedure. Voor metingen die worden beïnvloed door verschillen tussen operatoren of herhaalde metingen, omvat die voorbereiding Gage R&R.
Run-planning is onderdeel van het experimentele ontwerp. De DOE-terminologierichtlijn van NIST onderscheidt drie voorzieningen met verschillende doelen:
- Randomisatie: het toewijzen van behandelingscombinaties en runvolgorde via een willekeurig schema.
- Replicatie: het opnieuw uitvoeren van dezelfde behandelingscombinatie om de experimentele fout te schatten.
- Blocking: het groeperen van runs rond bekende stoorvariabelen, zoals operatoren of grondstofveranderingen, zodat hun effecten gescheiden kunnen worden van de onderzochte effecten.
Het project Black Belt moet beoordelen of het productieschema het beoogde ontwerp behoudt. In het polijstvoorbeeld van NIST kan het uitvoeren van instellingen in een vaste volgorde een diepte-effect verwarren met dag- versus nachtomstandigheden. Een volgorde-wijziging die door operations wordt gevraagd, vereist een herziening van het ontwerp voordat de runs beginnen.
Fractionele factoriële ontwerpen ruilen runs in voor aannames
Een fractioneel factorieel ontwerp gebruikt een geselecteerde deelverzameling van de volledige factoriële combinaties. Minder runs gaan gepaard met aliasing: een geschat effect kan bijdragen van andere effecten bevatten. NIST illustreert dit probleem met een halve fractie waarin hoofdeffecten verstrengeld zijn met twee-factor-interacties.
Voor een Lean Six Sigma procesoptimalisatie -project moet de ontwerpbeoordeling identificeren welke effecten verstrengeld blijven. Als de operationele beslissing afhangt van het scheiden van een input-effect van een interactie, moet het voorstel uitleggen hoe het team ze zal onderscheiden. Een kleiner initiëel experiment is verdedigbaar wanneer de sponsor budget heeft gereserveerd voor de vervolgruns die nodig zijn om die effecten op te lossen.
Coating- en smeermiddelselectie in een Lean Six Sigma-studie
Een studie uit 2022 in Materials Science Forum paste DOE toe binnen DMAIC om stempel- en matrijsslijtage te onderzoeken. De studie rapporteerde een geprefereerde combinatie van een AlCrN-PVD-coating met aloë vera-olie. Die bevinding ondersteunt een coating- en smeermiddelkeuze onder de omstandigheden van de studie. Het toepassen van dezelfde combinatie op een ander productieproces vereist testen onder de omstandigheden van dat proces.
Bevestigingsruns gaan vooraf aan de overdracht naar de Control-fase
Een gepast DOE-model heeft bevestiging nodig bij de voorgestelde procesinstellingen. NIST beveelt ten minste drie bevestigingsruns aan bij de voorgestelde beste instellingen, zelfs wanneer die instellingen in het oorspronkelijke experiment voorkwamen. De richtlijn roept ook op tot het reproduceren van de experimentele omgeving en het onderzoeken van afwijkingen tussen voorspelde en waargenomen responsen.
Bij de DMAIC-overdracht moet de beheersplan de bevestigde instellingen en hun geteste operationele bereik identificeren. Die instellingen worden dan onderdeel van standaard werk, waarbij control charts wordt gebruikt om het proces te bewaken, in overeenstemming met de richtlijn van ASQ voor de Control-fase. Acceptatiecriteria moeten ook specificeren wie een instellingswijziging buiten het geteste bereik autoriseert en welk bewijs die wijziging vereist.
Bronnen
- NIST/SEMATECH (2003 handboek, online editie), "One variable at a time": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section2/pri212.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (2003 handboek, online editie), "Full factorial example": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3332.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (2003 handboek, online editie), "A Glossary of DOE Terminology": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section7/pri7.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (2003 handboek, online editie), "Confounding (also called aliasing)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3343.htm. (itl.nist.gov)
- Materials Science Forum (2022), “Die and Punch Wear Reduction in Stamping Process by Lean Six Sigma Approach”: https://www.scientific.net/MSF.1058.165. (scientific.net)
- NIST/SEMATECH (2003 handboek, online editie), "How to confirm DOE results (confirmatory runs)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri46.htm. (itl.nist.gov)
