Network


Deming Communities
Profound Knowledge
Network
Applications
Essays
Books


由戴明理念談實驗設計之應用

中國石油公司煉製研究所研究員 蔡坤祥

摘 要

日本企業自1970年以後,大量利用實驗設計法有效的提昇品質、降低成本。西方國家自1980年後亦重新重視實驗設計法之應用。戴明博士之管理理念是間接造成近年來實驗設計方法盛行的原因。

另外,戴明博士首先將統計研究分為兩類:一為計數型研究,另一為分析型研究。兩種研究特性不同,適用的方法也不同。絕大部份改善問題之探討,屬於分析型之問題探討。統計實驗設計所要探討的問題亦屬於分析型問題之範疇。瞭解分析型研究之特性,有助於有效設計適當的實驗及解釋實驗結果。本文介紹戴明博士之分析型研究之基本觀念及實驗設計之應用。

一、前言

現在的企業必須具有不斷改善的能力,才能在激烈競爭環境下生存發展。改善必須依賴知識,而主動獲取知識的最有效方法就是實驗。1980年以來品質改善的主要發展趨勢之一,就是越來越多的企業使用統計實驗設計法為工具,來設計及生產高品質且低價格之產品。

雖然戴明博士沒有直接在演講或著作中推廣實驗設計法之應用,但他的真知灼見是間接造成近代日本、歐美廣泛使用實驗設計法的主要原因。例如他主張往源頭處改善,又如在管理十四要點中的第三點,他呼籲停止依賴檢驗以獲得品質,而應將品質設計、製造在產品裡面,以取代大量的檢驗。

在這些戴明的淵博管理理念影響下,日本人田口玄一博士以西方實驗設計法為基礎發展出廣為日本企業使用之田口方法。日本企業大量使用這個方法改善產品設計、產品品質、以及製程,造就出傲人的成績,也因而引起西方國家重新重視實驗設計方法之應用。

 

實驗的目的是預測,預測未來那一種方法,那一種物料,那一組條件較其他者為佳,以作為改善之行動基礎。這一類統計研究,戴明博士稱之為分析型研究(Analytic study)。

另一類統計研究則為計數型研究(Enumerative study)。兩種研究特性不同,適用的方法也不同。絕大部份改善問題之探討,屬於分析型之問題探討。統計實驗設計所要探討的問題是針對未來,也屬分析型之問題探討。戴明博士對實驗設計的另一重要影響就是他對分析型研究之特性,提出深入、獨特之見解。應用實驗設計法者不應忽視這些重要觀念。

 

本文主要介紹戴明博士之分析型研究之基本觀念及實驗設計法之應用。

 

二、戴明之分析型研究觀念

在統計探討上,母體(Population)是指在一定時間、地點下,具有我們所要研究特性之所有單元之集合。在研究一個母體時,我們必須設定一明確的操作定義,才能夠分辨某一單元是否屬於這個母體,也因而才能列出屬於這個母體中每一個單元之清單(List or Frame)。統計研究是經由探討清單內之單元特性來進行的,我們可以選擇一部份或全部清單內之單元進行研究。這個清單可以是一些人、地方、機關、物質、或是其他可以辨認的實體之清單,也可以是工場生產之一批零件、成品等。

 

戴明博士認為假使統計研究的目的是作為行動的依據,則統計探討可分為兩類:一為計數型探討,另一為分析型探討。

計數型探討的目的是估計一個清單內屬於某一特定類別(Specified Class)之個體數目,以作為對一個靜態母體之決策或行動基礎。例如探討在某一區域之居民數及食物存量以決定食物之適當進口量,分析煤樣品質以決定某一船煤炭之合理價格,研究某一產品在市場之佔有率以作為行銷之基礎等等。這種探討是敘述性的,其目的是回答「有多少」的問題,而非「為何多,為何少」的問題。

 

分析型探討之目的在於對產生清單之因果系統或程序,提供未來改善之行動基礎。例如決定某一地區之稻米產量為何偏低,未來如何增產;比較兩種機器之生產力,以決定那一種機器比較好;改變溫度、壓力、進料對化學反應產率、純度之影響 等等。這類分析型探討之焦點是未來而非現在,所要回答的是屬「為何、如何」這類的問題。

以上兩類統計研究之特性及適用方法都不相同,分辨所要進行的探討是屬分析型或計數型,對研究的設計及結果的解釋影響很大。戴明提供一個簡單分辨計數型探討或分析型探討的方法:如果研究清單內所有單元之特性可以完全回答所要探討的問題的話,則屬計數型探討;如果研究全部樣品仍不足以得到完整答案時則屬分析型探討。針對分析型研究,戴明博士提出一些深入的看法:

  • 分析型研究的目的是預測
  • 統計推論有其限制,只有配合專業知識才能減少預測的不確定度
  • 適用於計數型探討之t-檢定,F-檢定等,對預測未來並無太大之作用,因此並不適用於分析型之問題探討
  • 在分析型探討中以專業知識判斷主觀取樣(Judgement Sampling),而非計數型研究中常用之隨機取樣(Random Sampling)
  • 為增加預測之準確度,實驗條件之範圍應儘可能廣泛
  • 詳實記錄實驗條件,保持數據原貌,以畫圖方式觀測數據變異情形

Improving Quality Through Planned Experimentation一書中,Moan等人對戴明的這些觀念有詳盡的介紹,有興趣的讀者可進一步參考。

 

三、實驗設計簡介(略)

四、案例(略)

五、結論

戴明博士之管理理念是間接造成近年來實驗設計方法盛行的原因。戴明博士對實驗設計的另一重要影響就是他對分析型研究之特性,提出深入、獨特之見解。瞭解分析型研究之特性,有助於有效設計適當的實驗及解釋實驗結果。

 

使用實驗設計法之主要優點有:較有效率,實驗數據較易解析,數據使用效率較高,精密度較高,較容易知道下一步做什麼,可以探討因子間之交互作用…等。本文案例中所使用的方法是實驗計劃法中最簡單、容易使用之全因子實驗設計。由於這些設計之結構性,使實驗數據非常容易解析,案例中只要畫一些簡圖,就可以得到有用的結果。



Network next



戴 明 學 院| 淵 博 講 義| 戴 明 之 友| 發 暢 應 用| 藝 文、勵 志| 書 籍、產 品




Copyright(C) The Authors & Hanching Seminars and Consulting.
All RIGHTS RESERVED.