前言

專案實施新流程前，為確認新流程的改變對組織績效具有顯著的提升，可使用實驗設計方法進行分析，並利用數據的呈現，說明新、舊流程之間的差異。

專案在分析共通原因(Common Cause)時，先將缺失進行分類，並利用柏拉圖法(Pareto Method)找出缺失最多的前20%類別，再以要因分析圖(Cause and Effect Diagram)分析影響此類別中缺失產生的主要根本原因(Primary Root Cause)，專案將針對主要根本原因進行實驗設計(Design and Analysis of Experiment)，找出改善流程的方法。

淺談專案實驗之設計

實驗設計的組成包含：

一、因子(Factor)：

實驗一組的輸入，因子可分為可控因子(Controllable)與不可控因子(Uncontrollable)，可控因子將作為未來水準(Level)定義的依據，不可控因子則視為白噪音，其會影響各水準的產出(Response)，但可經由變異數分析(Analysis of Variance)的隨機區集設計(Blocking and Randomization)排除其影響。

二、水準(Level)：

各因子的設定，以審查方法為例，水準可分為逐步審查、自我審查等水準。

三、產出(Response)：

實驗的輸出。各因子間將會互相牽制，且影響結果，專案必須依據成本以及專案目標作為回應的基礎，進一步調整因子的水準。

例如某實驗的目的是製造出美味的蛋糕，其因子包含烤箱溫度、糖的匙數、麵粉杯數與蛋的數量。水準包含烤箱的溫度設定刻度、糖的匙數設定、麵粉杯數設定與蛋的數量設定，以上設定皆會影響到蛋糕美味與否。

實驗設計的功能包含比較各因子的水準產出結果；定義顯著的因子；產出最佳化；經由因子與水準的調整，降低產出變異；協助達到定義的目標；增加因子水準的改變與產出間穩定性，使產出可依據水準的調整做穩定的改變。

實驗設計的流程包含：(1)定義問題：依據要因分析圖分析出的主要根本原因，將之定義為待改善之問題。(2)定義目標：以根本原因為基礎，定義該根本原因欲達成之目標。(3)腦力激盪(Brainstorming)(4)實驗設計：定義實驗設計的因子與水準。(5)資料收集：依據各因子的水準，收集該水準的產出。(6)分析資料：可運用變異數分析(Analysis of Variance、ANOVA)，確認水準對產出的結果是否有顯著的影響(7)解譯結果。(8)確認分析結果。

變異數分析包含單因子設計(One Way ANOVA)與雙因子設計(Two Way ANOVA)等。雙因子分為有交互作用與無交互作用的設計方式。分析過程中的分類(Treatment)，可視為因子中的水準，變異數分析可分析各水準所產出的結果是否有顯著差異，若有，責專案可將此水準的設定作為新流程改善的依據。以下表為例，對特定因子分為三個水準，並收集各水準的資料，經由變異數分析表(表2)，可得F值，並對照F分配判斷結果，如表3，可確認檢定通過。







結語

經由分析結果，可確認此分類(Treatment)是有效的，可作為未來專案的實施改善活動依據。CMMI的CAR與OID可利用此實驗設計之觀念做為發展標準，流程領域CAR主要包含柏拉圖法與要因分析圖法，並定義因子與水準之內容。OID主要在利用水準試行的過程，收集資料與驗證。若對關鍵子流程之數據具有顯著提升效果，未來專案即可利用此項創新活動作為流程改善的活動之一。