Waarom traditioneel experimenteren tekortschiet (en hoe DoE dat oplost)
In veel sectoren groeit de behoefte om processen beter te begrijpen en te optimaliseren – voor hogere kwaliteit, meer efficiëntie of beide. Of het nu gaat om een productielijn optimaliseren, een nieuw voedingsmiddel ontwikkelen of een elektronisch component finetunen: je hebt experimenten nodig om te leren wat werkt en wat niet.
Maar experimenten uitvoeren kost tijd en middelen. Dus: welke combinaties test je en welke laat je bewust weg? Hoe voorkom je dat je cruciale inzichten mist of verkeerde conclusies trekt? Zonder een gestructureerde aanpak loop je al snel het risico op onnodige kosten en beperkte leerwaarde.
Efficiënte experimenten die wél de juiste inzichten opleveren
Wat nodig is, is een slimme manier om je experimenten op te zetten. Een methode die betrouwbare conclusies oplevert en robuuste analyses mogelijk maakt.
De uitdaging is niet alleen om experimenten uit te voeren, maar om ze zó te ontwerpen dat je met minimale inspanning maximaal inzicht krijgt. Goed opgezet, levert dit je diepgaand begrip op van het proces of systeem dat je wilt verbeteren.
Wat is DoE - en hoe helpt het kosten en fouten te reduceren?
Design of Experiments (DoE) is een statistische methode om het maximale te halen uit een beperkt aantal experimenten. Door variabelen slim te combineren, ontdek je welke factoren er écht toe doen – zonder dat je alles hoeft te testen.
DoE wordt onder meer toegepast in:
- Productontwikkeling – om sneller robuuste ontwerpen te realiseren
- Productieprocessen – om efficiënter te werken en verspilling te verminderen
- Klinische studies – om interventies doelgericht te testen
- Wetenschappelijk onderzoek – om patronen in complexe data te identificeren
- UX/UI-ontwerp – om gebruikersgedrag te analyseren en optimaliseren
DoE helpt je om:
- Kritische invloedsfactoren te identificeren
- De impact van die factoren te kwantificeren
- Onderbouwde beslissingen te nemen over je ontwerp of proces
Daarom is DoE ook een kerntechniek binnen Six Sigma en een vast onderdeel van het CQM-gereedschap bij factbased innovatie.
Hoe CQM DoE toepast om innovatie te versnellen
Met ruim 45 jaar ervaring in Design of Experiments helpt CQM organisaties om slimmere, snellere en betrouwbaardere technische keuzes te maken.
Onze aanpak zorgt voor:
- Minder experimenten, minder stilstand, lagere kosten
- Meer inzicht in wat écht invloed heeft op product of proces
- Meer vertrouwen in de uitkomsten en snellere besluitvorming
Of je nu werkt aan een nieuw product of een bestaand proces wilt verbeteren, wij helpen je om innovatie te versnellen: factbased, efficiënt en met minder risico.
Meer rendement uit je experimenten halen? Neem contact op.
Benieuwd hoe Design of Experiments jouw organisatie kan helpen? Neem contact op met Jan of bekijk hoe we DoE inzetten in onze Six Sigma-trainingen of innovatieprojecten.
