项目管理实验设计实验设计 _小知识

实验设计 (项目管理实验设计)
在质量改进、产品开发、工艺优化、六西格玛和科学研究等实际工作中，我们经常需要建立定量模型来研究输入因素与输出因素之间的关系，或者自变量与响应变量之间的关系，例如太阳能电池板的光电特性与其光电转换率之间的关系，化学材料的成分和加工工艺对其化学特性如溶解性和抗氧化性的影响等。研究这类问题更好的是，我们故意改变输入因子或自变量，然后观察输出因子或响应变量发生了怎样的变化。如果输入因素或自变量的变化是按照预先设计好的科学方案主动进行的(而不是盲目操作或单凭经验)，那么它将是帮助我们获取和理解有用信息的更佳方式。
【项目管理实验设计实验设计】二、产出因素或自变量
但在大多数实际问题中，输入因子或自变量有两个或两个以上，每次只改变一个变量的实验方案本质上是没有用的。为了揭示有多少输入因素或自变量以适当的方式影响输出因素或响应变量，我们需要使用DOE:实验设计(DOE) 。设计是用合适的方案科学地规划实验，在尽可能节约试验成本的同时，尽可能多地获取输入变量如何影响输出变量的信息。通常包括两部分:测试方案设计和测试结果分析。
第三，关键因素
下面，我们以SAS公司的JMP软件为例，简单介绍一下实验设计及其关键工具。JMP软件测试设计平台堪称目前更先进、最全面、最灵活的测试设计方案，它集成了以下所有测试设计。
实验设计组中有很多经典的实验设计，但也有很多创新的实验设计。最重要的是，实验设计方案可以根据具体的实际问题进行定制，不会浪费宝贵的资源。一旦完成测试和数据收集，工程技术人员需要能够方便地进行数据分析和建模，了解响应变量的模式，锁定活跃的关键因素并优化响应变量，从而预测优化效果和鲁棒性。
四。经典实验设计
罗纳德·费雪首先提出了实验设计的四个基本原则:析因原则、随机化、重复实验和分组。但是直到最近，一个实验的产生和分析以及这些原理的应用的扩展主要依赖于手工计算。尽管如此，80多年来实践者的智慧创造了一系列广泛使用的实验设计，这些可以满足特定实验条件和目标的要求。这些经典的实验设计主要包括完全因子设计、筛选设计、响应面设计、混合设计和田口设计。如果你决定选择经典的实验设计，各种实验评估工具(如预测方差描述符和FDS图等。)也是不可或缺的，可以帮助在开始消耗实验资源之前，对选定的实验方案进行评估。
第五，定制设计(Custom Design)
举个简单的例子，当有两个因素时，完全因素实验设计会把实验地点安排在一个正方形的区域，但有时我们可能已经知道要探索的区域不是正方形的。在这种情况下，工程技术人员如果还需要使用全因素试验设计，就必须让实际问题向本身妥协，必要时对实际问题进行一些修正。定制设计可以说是JMP软件的独创。在这种设计中，不存在类似的折衷。能够根据实际问题的需要，创新性地构建合适的优优资源实验设计方案，使实验资源得到最有效的利用。这种可以在一个统一的实验设计框架内应对各种实验挑战:可以在同一个实验中同时包含过程变量和混合因子；“难以改变”或“极难改变”的因素可以用来应付随机性有限的情况；如果可能，您可以定义只能估计的模型变量；可以计算样本大小，以确保实验中的投资是值得的。
不及物动词其他实验设计(其他设计)
即使响应变量没有内在可变性，实验设计仍然可以帮助技术人员高效地探索高维因子空，JMP的空空间填充设计就是之一。该通常由高斯过程平滑器分析，以获得具有低预测偏差的。

选择设计是另一种实验设计，广泛应用于消费者偏好研究。在选择的设计上，会询问消费者对可选商品的偏好，如果有必要，价格也可以作为因素之一。企业通过选择一个科学的解决方案向消费者提问，让消费者真实准确地反映他们的诉求(喜好)，从而开发出你在市场上受欢迎的产品，这一点非常重要。
加速寿命试验是可靠性研究中一种非常有效和常用的。它有助于合理安排试验，获取产品可靠性的关键信息，预测故障和保修风险。
七、优化与模拟(Optimization and Simulation)
虽然实验方案的设计很重要，但它只是实验设计工作的一半。
无论采用何种实验设计，在获得实际实验结果后，我们都需要对实验结果进行分析，建立输入因素(或自变量)与输出因素(或响应变量)之间的关系模型——有时可能会有多个输出因素(或响应变量)，在这种情况下，可以通过设定的停止规则，用逐步细化的拟合出不同的模型。在建立了一个有用的模型之后，就需要用这个模型来优化输出因子(或响应变量)，以便建立一个可行的运行模式和因子水平。此时要使用的工具包括各种分析器工具和其他相关的数据可视化工具。以JMP软件的优化器为例，无论是简单的问题还是复杂的问题，JMP内置的优化器都能在多个响应变量中做出不可避免的权衡，找到更优解。
分析还没有结束。实验设计得到的更优方案在实际执行环境中是否可行？或者说实现的时候有多健壮？这是两个非常重要的问题，因为方案的实验性实施往往伴随着大量的资源投入，如果失败，可能会造成大量的资源浪费。要解决这两个问题，我们需要使用另一种 :模拟。该可以检验和预测所得到的方案在实施过程中的鲁棒性，并预测其实际实施效果。原则上，无论方案是否“更优”，都可以通过模拟的手段(如JMP模拟器)进行模拟和预测。
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