Koesuunnittelu/ Taguchi

Lean Six Sigma menetelmiin kuuluvaa Design of Experiments (DOE) (monimuuttujakokeet tai koesuunnittelu) -menetelmää hyödynnetään usein työkaluna tutkimusprosessin parantamisessa. 

https://oamkjournal.oamk.fi/2024/doe-tyokaluna-tutkimusprosessin-parantamisessa/ 

Six Sigma tarkoittaa pyrkimystä tuotteen virheettömyyteen, teoriassa 0-virheeseen. Tunnetuin metodi on Taguchin kokoama, ja sen keskeisin väline ovat ortogonaalimatriisit. Niitä on valmiina ja näissä Hadamard'in (1880-luvulla) kehittämissä taulukoissa on matemaattisesti suodatettu kyseisen tapauksen epäolennaisuudet ja vaadittavien kokeiden määrä on saatu romahtamaan

Olen aikaisemmin kirjoittanut koesuunnittelusta, ja kyselin, missä on lääketiede.

https://faronmave.blogspot.com/2025/11/koesuunnittelusta.html 

Oma taustani liittyy tekniikkaan ja vasta nyt törmään alan historiaan: DOE:a on ensimmäiseksi sovellettu maataloudessa ja sitten LÄÄKETIETEESSÄ.

https://sixsigma.fi/koesuunnittelu/ 

"Koesuunnittelun avulla voidaan parantaa laatua sairaaloissa ja muissa palveluorganisaatioissa samoin, kuin tehtaissa." 

Maallikkoa hämmentävät testeihin liittyvät käsitteet, kuten satunnaistettu, kaksoissokkotutkimus, kohortti... Yhteenvetona todettakoon, että testien muuttujista pyritään hävittämään kaikki juonet, riippuvvudet, säännönmukaisuudet. Tämähän toteutuu parhaiten arpomalla koehenkilöt ja tuloksen salaaminen.

Hämärin käsitteistä on kohortti; se tarkoittaa laajimmissa sovelluksissa kokonaista ihmisryhmää. "Tiedettä pitkän kaavan mukaan – kohorttitutkimus avaa ovia tulevaisuuden tutkijoille"

Tuotesuunnittelun ylin taso tähtää laadun suunnitteluun itse tuotteeseen ja pyrkimyksenä on virheiden eliminointi. Japani on etulinjan maita laatutekniikoiden kehittämisessä, tunnetuimpia tutkijoita on Taguchi. Hän otti käyttöön  ortogonaalimatriisit koesuunnittelun keskeisenä tekniikkana. Niiden avulla voidaan käsitellä suurta määrää muuttujia pienellä määrällä kokeita. Esim.: testataan 13:a tekijän (muuttujan) vaikutusta kolmessa tasossa (arvossa) > vaaditaan kaikkien yhdistelmien testiin (yksi muutos kerrallaan)13 potenssiin 3 koetta eli 1 594 322 koetta. Ortogonaalimatriisia käytettäessä selvitään 27:lla kokeella. Kokeet ovat toistettavia ja myös luotettavia.

Ortogonaalimatriiseja käytetään lääketieteessä kuvantamistekniikoissa, signaalinkäsittelyssä ja koesuunnittelussa. 

https://trepo.tuni.fi/bitstream/handle/10024/118700/ViljanenMiikka.pdf  

  

Kyseessä on matriisi L8, mihin 'mahtuu' 7 muuttujaa, jokaiselle 2 arvoa:

koenumero (potilas), tekijä (muuttuja), arvot esim. '1': BEX1mg, ja '2': BEX3mg... Huomataan, että tällä ylitetään monin verroin BEXERA. Periaatteessa tämä testi uusittaisiin niin monta kertaa, että potilaiden kokonaismäärän vaatimus täyttyy.

Tekiikka on matematiikan avulla sievennetty ja taulukkoa on orjallisesti noudatettava. 

Tuotesuunnittelussa tällä voidaan selvittää jokaisen tekijän vaikutus virheellisten tuotteiden määrään. Tätä menetelmää kutsutaan vastetaulukoksi. Esim.: Tekijän A1 vaikutus saadaan tästä laskukaavalla 1/4*(Y1+Y2+Y3+Y4), eli lasketaan A(1):n keskiarvo.

Laajempia selontekoja:

https://osuva.uwasa.fi/server/api/core/bitstreams/e7edb0ec-f6e7-4800-99b2-360db920b68f/content 

https://oulurepo.oulu.fi/bitstream/handle/10024/11912/nbnfioulu-201805101719.pdf?sequence=1 

Monissa lähteissä kerrotaan, että ortogonaalisuus tarkoittaa sitä, että taulukon pysty- ja vaakarivit ovat kohtisuorassa! Kyse on kuitenkin matematiikasta:

"Ortogonaaliset vektorit ovat toisiaan vastaan kohtisuorassa. Kohtisuoruus
merkitsee sitä, että tuolloin vektorit ovat toisistaan riippumattomia. Vektoreiden
riippumattomuus tarkoittaa sitä, ettei vektoreita kyetä ilmaisemaan muilla
vektoreilla kertomalla vektoria vakiolla. Tämä ominaisuus tuotuna
koesuunnitteluun käytännössä tarkoittaa sitä, että ortogonaalimatriiseilla
eliminoidaan tekijöiden väliset keskinäisvaikutukset. Eli mahdollisimman pienellä
määrällä kerätään maksimaalinen informaatiomäärä testattavasta systeemistä."

Päädymme jälleen sarkasmiin - missä on FDA? Kyse on kulttuurista - em. sovellus vaatii syvällistä matematiikkaa ja se ei oikein istu perinteiseen molekyylibiologiaan. Olemme aiemmin todenneet, että lääketutkimus vaatii uudenlaista osaamista, matematiikkaa tiedon käsittelyyn/ analysointiin ja nyt jo koejärjestelyihin? 

(Jatkuu)