Navrhování a analýza experimentů

Metody pro plánování experimentů (design of experiments, DOE) se široce používají ve výzkumu i v průmyslové praxi. Umožňují naplánovat experiment tak, aby se získalo maximum informací při minimálních nákladech. Jsou prokazatelně efektivnější než přístupy založené na postupných změnách jednoho z faktorů či na metodě pokusů a omylů. Používají se jak k popisu procesu (zjištění faktorů s největším vlivem na sledovanou veličinu), tak i k optimalizaci procesu (nalezení optimálních úrovní jednotlivých faktorů). 

V úvodní části tohoto třídenního kurzu jsou nastíněny možné komplikace, s kterými se můžeme setkat v reálném životě při realizaci projektu – experimentu. První krok do problematiky řešení a návrhu experimentů je proveden na nejčastěji využívaných dvojúrovňových experimentech. V této části jsou mimo jiné zopakovány základní statistické metody používané při analýze experimentů (ANOVA, lineární regrese, pravděpodobnostní graf) a základní pojmy. V navazující části je proveden návrh experimentu tak, abychom získali dostatečnou informaci při co nejmenším počtu uskutečněných měření. V některých případech vztah mezi vstupními faktory a výstupními proměnnými je nezbytné aproximovat kvadratickým modelem – tříúrovňovým experimentem. Centrální kompozitní plán rovněž umožňuje proložit vztah mezi vstupními a výstupními proměnnými kvadratickým modelem, ale je nejčastěji využíván k optimalizaci procesů. Redukce variability zkoumaného znaku je předvedena na hierarchickém experimentu a Taguchiho robustních experimentech. Samostatnou kapitolou je návrh a analýza experimentů směsí materiálů. Zejména v oblasti průmyslu by měla být ověřena způsobilost měřícího vybavení studií opakovatelnosti a reprodukovatelností měřícího systému. Proto je i do tohoto kurzu zařazen experiment pro analýzu systému měření. 

Aplikace experimentů je předvedena na projektech z různých humanitních a průmyslových odvětví. V návaznosti na platné evropské normy a metodologii Six Sigma.
 

Program kurzu 

• Úvod
  • Základní informace o softwaru STATISTICA
  • Výukové zdroje pro software a možnosti nápovědy
• Úplný dvojúrovňový experiment 
• Dílčí faktoriální a Plackett-Burmanovy návrhy  
• Dvojúrovňové plány max. nesmíšené nebo s min. aberací 
• Tříúrovňové experimenty 
• Návrhy s dvěma a třemi úrovněmi 
• Centrální kompozitní plán, optimalizace 
• Taguchiho robustní experimenty 
• Návrhy směsí a trojúhelníkových ploch 
• Hierarchický experiment 
• Experiment pro analýzu systému měření (MSA)

 

 

•  
  • Běžná obsluha počítače v prostředí Windows.

 

 

 

 

 

 

Předpokládané znalosti účastníků