经验性工厂实验的盲点
文摘
工业农业
2024-09-18 07:27
河北
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❤【经验性工厂实验的盲点】❤
避免一系列错误的同时将试错和浪费最小化，经济的获得可靠的结论，就是实验设计法(实验计划法Design of Experiment)。公司、工厂里的实验，至少要符合实验设计法的基本概念，如果不符合此方法，生产含现场中的“作业”本身，其实就如同一种工厂实验。没有任何异常，工程工序维持稳定的状态，作业进行顺利的话还好，但时不时的工序上发生某种异常或者发生不稳定的状态，那么就会为了工序正常化，这样那样的改变作业条件，寻找最佳的、合适的操作、作业条件。
所以说，这样一系列的活动，就像是一种“工厂实验”。特别是新设工厂的试运行期间，可以说是连续的工厂实验。
为什么要做工厂实验？这不是为了探索什么学问，也不是为了写什么论文。仅仅是为了寻找可以改善成更好状态的线索。 更好的、发展的状态，具体来说是“想要把不良率降到更低”或者“使用更便宜的原料，把成本降到更低”，还有“对比现在进一步提升反应效率，提升收率”，“消除时间、物质、人力等浪费要素”等等。
终极目的就是，用低成本制造有价值，好品质的产品，使公司持续繁荣，为此寻找改善手段的线索，就是工厂实验的目的。不过，生产现场中，有无数的要因复杂的交织在一起，所以无法适用研究性实验方法。只知道研究性实验方法的技术者，即使做了工厂实验，也会碰壁。那么就会断定“这样那样动员了所有可用的手段，但还是不行，没办法了”，或者“太多的要因绑在一起，没有办法处理”，要么就以“就是原料不好，或者设备性能的问题”将问题转嫁到别处。不论如何都会死心眼的找借口。这是因为，他们不清楚，必定有实现更好状态的手段这一事实。简单一句话来说，就是不懂工厂实验的基本原理和具体的方法。![]()
研究性实验中，是可以比较容易的找出我们期待的更好结果与影响结果的要因之间的关系的。
举个例子，想要知道反应温度对产品收率有怎样的影响时，只要一边改变温度，一边去测量产品收率，就可以找出温度与收率的关系。在研究室里，使用小型装置，维持一定的温度，将容器内的反应物质良好的混合均匀这些事情是极为容易的。
但是，在工厂内，大规模生产设备，性能再怎么优秀，想要维持设备内部的温度在一定的范围内，将内部的反应物质均匀的混合在一起，这种操作、作业是非常困难的。所以，研究性实验中得出的最佳温度，没有100%保障，说是在实际生产设备上100%适用。
最终，只能在实际生产时，使用生产设备进行实验，找出最佳温度。在研究室里可通过技术解决的，即使全部解决了，在实际生产上，仍旧会剩下很多技术范围无法解决的问题。为了解决这类问题，才需要工厂实验。新设工厂试运行期间，或者开发新产品，进入大量生产时，都必定会经历一定期间内工序不稳定这种初期流动期。把这段时间，这个期间称之为，持续的工厂实验也不为过，就是为了通过无数的试错，寻找最佳的作业条件而付出的努力。
这样的时候，如果也还是不懂得工厂实验的基本原理或合理的方法，以过去经验式的进行工厂实验的话，就仅仅是徒劳，反复的试错造成很大的浪费，也无法快速、容易的找出解决问题的线索。举个例子，为了提升某种化学出汗品的收率，将温度从B₁进行2种催化A₁和 A₂进行实验比较，假设A₂的收率更好。这次使用A₂的催化，将温度以B₁B₂B₃的3个阶段进行实验，以过去的实验方法来看，结论就是A₂B₂的化学反应，是最佳条件。那么， A₂B₂真的是最佳条件吗？
不过，在实际问题中，A₁催化在B₃温度时，也有可能会体现出更好的收率。或者，会因为相同作业和操作反复的进行，变得熟练了，导致产生更好的结果，相反因为疲劳度的累计，结果更坏的情况也是同样存在的。
那么，比起说是A₁比A₂的收率好是因为催化的原因，更有可能的是因为实验次数的增加，操作或作业变的熟练了，导致A₂的结果更好。所以，A₂B₂是最佳条件，这个结论并不是正确的。就像这样，根据实验顺序怎么做，结论会有很大的不同。像这个例子一样，不懂这个事实，仅通过几次的经验性方法的实验结果，认为这种实验结果过是绝对可信的情况居多。但实际上，这样的实验，绝大多数都无法得出可信、可靠的结果的。
还有些特定情况的实验结果，就像是可以在所有的条件下进行适用的一样，也就是像有普遍适用性一样，产生这种错觉。
避免一系列错误的同时将试错和浪费最小化，经济的获得可靠的结论，应用数理统计学理论的实验方法，就是实验设计法(实验计划法Design of Experiment)。工厂里的实验，至少要符合实验设计法的基本概念，如果不符合此方法，不仅会做很多毫无意义的徒劳，更会招来很多浪费。只有7%微信订阅号在坚持原创
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