top of page

Deney Tasarımı (Design of Experiment-DoE) nedir?

Deney tasarımı (DoE) temelinde bir istatistik çalışmasıdır.

Bir parametre yada parametreler grubunun değerini kontrol eden faktörleri değerlendirmek için kontrollü testlerin planlanması, yürütülmesi, analiz edilmesi ve yorumlanmasıyla ilgilenen uygulamalı istatistik dalı olarak tanımlanır.

DoE, çeşitli deneysel durumlarda kullanılabilecek güçlü bir veri toplama ve analiz aracıdır.

Birden fazla girdi faktörünün manipüle edilmesine ve bunların istenen çıktı (yanıt) üzerindeki etkilerinin belirlenmesine olanak tanır. DoE, aynı anda birden fazla girdiyi manipüle ederek, aynı anda bir faktörle denemeler yapılırken gözden kaçabilecek önemli etkileşimleri belirleyebilir. Olası tüm kombinasyonlar (tam faktöriyel) veya olası kombinasyonların yalnızca bir kısmını (kesirli/fractional faktöriyel) incelemeye alabilir..

İyi planlanmış ve iyi yürütülen bir deney, bir veya daha fazla faktörün çıktı üzerindeki etkisi hakkında yeterli bilgi sağlayabilir. Genel olarak deney, belirli faktörleri sabit tutmayı ve başka bir değişkenin seviyesini değiştirmeyi içerir. Ancak "bir seferde bir faktör" (OFAT) yaklaşımı, eş zamanlı olarak değişen faktör seviyeleriyle karşılaştırıldığında verimsizdir.

Planlanmış deneylere yönelik mevcut istatistiksel yaklaşımların çoğu, R. A. Fisher'ın 20. yüzyılın başlarındaki çalışmalarından kaynaklanmaktadır. Fisher, bir deneyin tasarımı ve gerçekleştirilmesinden önce ciddi şekilde düşünme/hazırlık için zaman ayırmanın, analiz sürecinde karşılaşılan problemleri önlemenin en etkili yolu olduğunu ortaya koymuştur.

İyi gerçekleştirilmiş bir deney aşağıdaki gibi soruların yanıtlarını sağlayabilir:

• Bir Prosesteki temel ögeler nelerdir?

• Proses ögeleri hangi ayarlarda istenen/hedef performans sağlayabilir?

• Proses için önemli olan, ögeler ve ögelerin etkileşim etkileri nelerdir?

• Çıktı üzerinde en az etkiye sahip (öge) ayarları nelerdir?


Üretim ve Tasarım için  Deney Tasarımı-DoE
Design of Experiment -DeO

Deney Tasarımı (DoE) genel olarak 4 sınıfa ayırabilir;

1-Faktöriyel tasarım;

Faktöriyel deneyler aynı anda birden fazla ögeyi içerir ve her öge iki veya daha fazla düzeydedir.

Faktöriyel deneylerde incelenen özelliği birçok öge aynı anda etkiler ve

ana etkilerle ve farklı ögeler arasındaki etkileşim etkileriyle ilgili bilgi sağlar. Faktöriyel tasarımların çalıştırılması genellikle çok pahalıdır, çünkü örneklem boyutu öge sayısıyla birlikte katlanarak artar.


2-Eleme (Screeining) Tasarım,

Eleme (Screening) tasarımları Endüstride en çok kullanılan tasarımlar arasındadır. Genellikle deneyin ilk aşamalarında, potansiyel olarak önemli ögeler ve etkileşimlerden oluşan uzun listeyi yalnızca birkaç önemli etkiye kadar daraltmak için kullanılırlar.

Tarama tasarımları genellikle diğer tasarımlara göre daha az deneysel çalışma gerektirir. Deneyler küçük ve etkilidir ve birçok ögeyi içerir.


3-Response Surface Tasarımı;

Response Surface deneyleri, önemli faktörlerin tanımlandığı deneylerin sonraki aşamalarında kullanılır. Çoğunlukla tanımlanan az sayıda (genellikle iki ila sekiz) sürekli faktör içerir.

Faktörler ve çıktı arasındaki ilişkinin grafiğini modellemek için kullanılır. Bir çıktıyı minimize etmek veya maksimize etmek yada belirli bir hedefe ulaşmak için ögelerin ayarlarını bulmak amacını taşır.


4-Taguchi Tasarımı;

Taguchi tasarımları, genellikle kontrol edilmesi zor veya pahalı olan genel değişkenliklerin etkisini minimize indiren kontrol faktörlerini tespit etmek için kullanılır.

Comments


bottom of page