สมมติว่าระหว่างทางไปรีสอร์ทช่วงวันหยุดฤดูร้อน (ที่ห่างไกลมาก) รถของคุณเสีย คุณอาจโทรหาบริการช่วยเหลือฉุกเฉินบนท้องถนนและรอให้รถของคุณถูกลากไปที่ร้านซ่อม แต่สมมุติว่าคิดว่าตัวเองฉลาดกว่านั้นและอยากแก้ปัญหาด้วยตัวเอง-หรืออย่างน้อยการประเมินค่าซ่อม รถเสียอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ โดยสัญชาตญาณเมื่อเผชิญกับปัญหาที่ซับซ้อน เรามักจะทดสอบวิธีแก้ปัญหาต่างๆ ทันทีที่นึกมันขึ้นมาได้ เมื่อเรารู้แล้วว่าคำตอบหนึ่งใช้ไม่ได้ผล เราจะมองหาคำตอบถัดไปที่เป็นไปได้เพื่อทดสอบและอื่นๆ นี่คือสิ่งที่เราจะเรียกว่าวิธีการแบบการทดลองทีละปัจจัย(OFAT) ซึ่งใช้งานได้ง่ายมาก และเป็นที่นิยมอย่างมากในบริษัทต่างๆ ทั่วโลกในการแก้ไขปัญหาคุณภาพที่ซับซ้อน พารามิเตอร์จะมีการเปลี่ยนแปลงและทดสอบทีละตัวจนกว่าปัญหาจะได้รับการแก้ไข หน้าตาก็จะประมาณนี้:
ในการออกแบบการทดลอง วิธีการจะแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง—การตั้งค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดจะเปลี่ยนแปลงพร้อมกันตามแบบการทดลองของ DOE ดังตัวอย่างด้านล่าง:
ตารางที่ 1 – แบบการทดลองของ DOE ใน Minitab เพื่อระบุการตั้งค่าปัจจัยทั้งหมดสำหรับการทดลองแต่ละครั้ง
ประโยชน์มากมายจากการออกแบบทดลอง
เหตุใดจึงดีกว่าที่จะทำการออกแบบการทดลอง (DOE) แทนที่จะเปลี่ยนทีละปัจจัยเดียว และข้อดีหลายประการของการออกแบบทดลองมีอะไรบ้าง
1) การประมาณค่าผลกระทบ(effect) มีความแม่นยำ (เป็นหลัก)
ในการออกแบบการทดลองสองระดับ(2-leve) สำหรับทุกการตั้งค่าพารามิเตอร์ เราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยจากการทดสอบที่ดำเนินการ (ค่าเฉลี่ยสำหรับการตั้งค่าต่ำของปัจจัยและค่าเฉลี่ยสำหรับการตั้งค่าสูง) ผลกระทบของปัจจัยสองระดับคือความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสำหรับการตั้งค่าต่ำและค่าเฉลี่ยสำหรับการตั้งค่าสูง ดังนั้น ใน DOE เราจึงเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยกับค่าเฉลี่ยอื่นๆ แทนที่จะเป็นค่าแต่ละค่ากับค่าอื่นๆ วิธีนี้ช่วยให้เราเข้าถึงระดับความแม่นยำที่มากขึ้นในการประมาณผลกระทบสำหรับการทดลองจำนวนหนึ่งๆ และด้วยเหตุนี้ปัจจัยที่มีอิทธิพลจะมีแนวโน้มที่จะปรากฎแสดงให้เห็นว่าแตกต่างจากสิ่งรบกวนที่มาจากสิ่งแวดล้อม(noise) ได้มากกว่า (ซึ่งแสดงถึงข้อผิดพลาดในการทดลอง ความแปรปรวนโดยรอบ ฯลฯ…) .
เนื่องจากการออกแบบทดลองให้ค่าประมาณที่แม่นยำกว่ามาก จึงอาจช่วยชดเชยการขาดความแม่นยำในระบบการวัดได้ เป็นต้น
กราฟที่ 1 – แผนภูมิ Pareto ใน Minitab เพื่อระบุผลกระทบที่มีนัยสำคัญ
2) อิทธิพลร่วมระหว่างปัจจัย
ความเป็นไปได้ในการประมาณอิทธิพลร่วมระหว่างปัจจัยต่างๆ ถือเป็นจุดแข็งที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการออกแบบการทดลอง ตัวอย่างเช่น ผลกระทบของปัจจัย A อาจยิ่งใหญ่กว่ามากเมื่อตั้งค่าปัจจัย B ที่ระดับเฉพาะ ซึ่งนำไปสู่อิทธิพลร่วม(Interaction) ตัวอย่างที่ทราบกันดีของอิทธิพลร่วมที่เข้ามาในความคิดของฉันคือปฏิกิริยาระหว่างแอลกอฮอล์กับยานอนหลับในระยะเบรกของรถ
สมมุติว่าผู้ขับขี่รถยนต์คนหนึ่งตัดสินใจทดสอบผลกระทบของแอลกอฮอล์ และเป็นผลมาจากการดื่มแอลกอฮอล์ปริมาณมาก ระยะเบรก (และเวลาในการตอบสนอง) ของเขาจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก สมมุติว่าผู้ขับขี่คนเดียวกันได้กินยานอนหลับ (จำนวนมาก) ด้วย ยานอนหลับและแอลกอฮอล์จะมีอิทธิพลร่วมกันซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มากกว่า ผลกระทบจากยานอนหลับบวกกับผลกระทบจากแอลกอฮอล์แบบพิจารณาเดี่ยวๆ แน่นอนว่าการเปลี่ยนแปลงทีละปัจจัยจะไม่ทำให้คุณสามารถระบุอิทธิพลร่วมระหว่างปัจจัยได้ แต่ DOE จะทำได้
3) ความสมดุลภายในการออกแบบ (หรือการออกแบบมุมฉาก)
ในการออกแบบการทดลองมาตรฐาน แต่ละระดับของแต่ละปัจจัยจะสัมพันธ์กันหลายครั้งกับแต่ละระดับของปัจจัยอื่นๆ แต่ละระดับ ซึ่งนำไปสู่การออกแบบที่มีการผสมผสานระดับที่สมดุล ซึ่งช่วยให้สามารถประมาณผลกระทบของแต่ละปัจจัยได้อย่างอิสระจากผลกระทบของปัจจัยอื่นๆ ทั้งหมด การประมาณการไม่เอนเอียงจากผลกระทบอื่นจากปัจจัยอื่น
นี่เป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากหากแทนที่จะดำเนินการ DOE ที่สมดุล เราจะพิจารณาข้อมูลเชิงสังเกต (เช่น จากฐานข้อมูล) และโดยบังเอิญ พารามิเตอร์จะเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับพารามิเตอร์อื่น การแยกผลกระทบเหล่านี้ออกเป็นเรื่องยากมาก (ซึ่งอาจเป็นกรณีที่ทำการวิเคราะห์การถดถอยกับข้อมูลในอดีต) ในทางกลับกัน DOE ช่วยให้สามารถประมาณผลกระทบเฉพาะของแต่ละปัจจัยได้อย่างแท้จริงโดยไม่มีอคติ
สรุปได้ว่า แนวทางแบบเปลี่ยนทีละปัจจัยเดียว แม้ว่าจะได้รับความนิยมและเข้าใจได้ง่าย แต่ก็ไม่ใช่วิธีที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหา เว้นแต่ว่าคุณกำลังจัดการกับปัญหาที่ง่ายมาก จะดีกว่าเสมอที่จะทำการออกแบบการทดลอง (DOE) แทนที่จะเปลี่ยนพารามิเตอร์แบบเปลี่ยนทีละปัจจัยเดียว (One Factor at a Time)
บทความต้นฉบับ : Why Is It Always Better to Perform a Design of Experiments (DOE) Rather than Change One Factor at a Time?
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ