Co jest potrzebne do poprawy – DMAIC czy PDSA? Dzisiejsze tempo życia i działania biznesu jest bardzo wysokie. Staramy się za nim nadążyć – zarówno w działaniach codziennych, jak i w długofalowych planach strategicznych. Chcemy działać szybko, sprawnie i efektywnie. Oczekujemy gotowych rozwiązań, najlepszych praktyk i sprawdzonych schematów działania. Na początku często wydaje się, że […]

Poniżej znajdziesz wcześniejsze części tego artykułu:  CZĘŚĆ 1 CZĘŚĆ 2 CZĘŚĆ 3 Jak zweryfikować jakość modelu? Jak zweryfikować na ile trafnie przewiduje on wilgotność dla różnych ustawień czynników A, B i C oraz interakcji AB? Najlepiej skonfrontować wilgotność przewidywaną przez równanie predykcyjne  z wynikami które znamy z doe, czyli z y, który otrzymaliśmy w kolejnych […]

Poniżej znajdziesz wcześniejsze części tego artykułu:  CZĘŚĆ 1 CZĘŚĆ 2 Model matematyczny opisujący wpływ ustawień testowanych czynników na wilgotność W naszym przykładzie za istotne uznajemy efekty czynników A, B i C oraz interakcję A*B.  Z tych efektów zbudujemy równanie, które pokaże jaki poziom wilgotności uzyskamy, dla różnych ustawień tych trzech czynników. W eksperymencie 23=8, każdy […]

Część pierwszą znajdziesz tutaj: CZĘŚĆ 1 Definiowanie efektów statystycznie istotnych Aby wyznaczyć efekty statystycznie istotne należy narysować wykres Pareto, czyli wykreślić wartości bezwzględne z efektów malejąco. Następnie obliczamy poziom linii, która wskaże efekty statystycznie istotne (profesjonalnie nazywa to się ME od ang. Margin of Error). Sposobów na jej znalezienie jest kilka, my zastosujemy klasyczną metodę […]