GMORS

Design of Experiments (DOE) adalah alat yang dikenal untuk pemecahan masalah. Umumnya dikenal sebagai Classical Design of Experiments (DOE) dan Taguchi DOE (Taguchi DOE), kedua metodologi ini efektif dalam menyelesaikan masalah umum, tetapi memiliki keterbatasan dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Ketika ada banyak variabel, interaksi, dan masalah manufaktur serta teknis jangka panjang atau kronis, mungkin diperlukan puluhan atau bahkan ratusan percobaan dan pada akhirnya, hasil yang memuaskan mungkin tidak dapat dicapai.

Pelanggan sering mengajukan masalah produk, cacat, dan tantangan dalam produksi. Perusahaan kami mendiskusikan dan menyelesaikannya bersama, dan bekerja menuju solusi untuk memiliki kualitas produk yang baik dan proses manufaktur yang stabil. Dalam proses memecahkan masalah, sering kali perlu melakukan desain eksperimen. Menghadapi produk berkualitas tinggi, persyaratan kualitas dan aplikasi adalah sedemikian rupa sehingga tingkat kesulitan dalam produksi meningkat seiring dengan persyaratan kualitas. Ketika menggunakan alat classical design of experiment (DOE) dan Taguchi DOE untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan sulit, variabel kunci sering berinteraksi satu sama lain dan diperlukan sejumlah besar percobaan selama waktu yang lama untuk menghasilkan hasil yang terbatas.

Shainin DOE

• Metode sistematis 10 langkah untuk pemecahan masalah
• Menemukan "X" kunci dalam analisis multivariat
• Pencarian variabel pertukaran yang mudah dan lancar
• Perbandingan berpasangan dan uji Tukey
• Teknik terbaik untuk mengukur dampak dari setiap interaksi
• Konfirmasi proses, kontrol yang benar dan pra-kontrol

GMORS mengadopsi metode Shainin Design of Experiments (Shainin DOE) untuk secara objektif mendiagnosis kemungkinan faktor dalam variasi kualitas produk dengan menggunakan berbagai peta multivariat (metode hierarkis, dll.) untuk mengidentifikasi faktor input yang paling mempengaruhi masalah variasi proses, yang disebut sebagai Red X. Perubahan dilakukan pada desain eksperimen dan tingkat setiap faktor, mengurangi jumlah eksperimen dan menemukan penyebab utama dalam proses yang efektif dan ekonomis.

GMORS dapat menganalisis efek gabungan dari setiap interaksi secara efisien dalam waktu singkat dengan biaya dan kompleksitas yang lebih rendah, dan melalui metodologi sederhana memverifikasi efektivitas setiap proses untuk menghasilkan perbedaan yang signifikan sebelum dan sesudah perbaikan.