Deney Tasarım Araçları

Bilimsel ve mühendislik deneylerinizi planlayın, analiz edin ve optimize edin.

İstatistiksel Deney Tasarımı Araçları

Taguchi Tasarımı Oluşturucu

Deneyleriniz için optimum Taguchi orthogonal dizilerini kolayca oluşturun ve kalite mühendisliği prensiplerini uygulayın.

Oluştur

Faktöriyel Deney Tasarım Aracı

Birden fazla faktörün etkilerini aynı anda incelemek için tam veya kısmi faktöriyel deneyler tasarlayın.

Oluştur

Yanıt Yüzeyi Metodolojisi (RSM)

Proseslerinizi optimize etmek ve optimum koşulları belirlemek için yanıt yüzeyi tasarım şemaları oluşturun.

Oluştur

ANOVA (Varyans Analizi) Hesaplayıcı

Deney verilerinizdeki grup farklılıklarını istatistiksel olarak analiz edin ve anlamlı sonuçlar elde edin.

Yakında

Regresyon Analizi Aracı

Değişkenler arasındaki ilişkileri modelleyin ve gelecekteki değerleri tahmin etmek için regresyon denklemleri oluşturun.

Yakında

Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcı

Araştırmalarınız için istatistiksel olarak yeterli minimum örneklem büyüklüğünü belirleyin.

Yakında

Hipotez Testi Hesaplayıcı

Z-testi, t-testi ve Ki-kare gibi yaygın hipotez testlerini yaparak istatistiksel kararlar alın.

Yakında

Kontrol Grafikleri Oluşturucu

Proseslerinizin istatistiksel kontrol altında olup olmadığını görselleştirmek için kontrol grafikleri çizin.

Yakında

Pareto Analizi Aracı

Verilerinizdeki en önemli sorunları veya faktörleri belirleyerek kaynaklarınızı etkin bir şekilde odaklayın.

Yakında

Deney Tasarım Araçları Neden Önemli?

Deney Tasarımı (DOE - Design of Experiments), mühendislik, bilim ve istatistikte, bir sistem veya süreç üzerindeki çeşitli faktörlerin etkilerini sistematik olarak incelemek için kullanılan güçlü bir metodolojidir. Doğru tasarlanmış deneyler, daha az kaynakla (zaman, maliyet, malzeme) daha fazla bilgi edinmeyi ve optimum süreç koşullarını veya ürün tasarımlarını belirlemeyi sağlar.

Verimlilik: Aynı anda birden fazla faktörü değerlendirerek zaman ve maliyetten tasarruf sağlar.
Optimizasyon: Ürün veya süreç performansını en üst düzeye çıkarmak için ideal koşulları belirler.
Problem Çözme: Sorunların temel nedenlerini belirlemede ve çözümler geliştirmede yardımcı olur.
Kalite Geliştirme: Proses varyasyonunu azaltarak ve ürün kalitesini artırarak daha tutarlı sonuçlar sağlar.
Karar Verme: Veriye dayalı kararlar almak için sağlam istatistiksel kanıtlar sunar.

Bu sayfada sunulan deney tasarım araçları ve hesaplayıcılar bilgilendirme amaçlıdır. Profesyonel bilimsel veya mühendislik uygulamalarında kullanılmadan önce, kullanıcıların ilgili metodolojiler hakkında yeterli bilgiye sahip olmaları ve sonuçları alanında uzman bir profesyonel ile doğrulamaları şiddetle tavsiye edilir. Hesapkolik, bu araçların kullanımından kaynaklanabilecek doğrudan veya dolaylı zararlardan sorumlu değildir.