AB Test ในกระบวนการผลิต
Data Science ถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิตของโรงงาน (Manufacturing) เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จาก Data Science Modelได้ดีกว่ากระบวนการเดิม จึงต้องมีการทดสอบเปรียบเทียบ (AB Test)
การทำ AB Test สำหรับ Data Science Models ในกระบวนการผลิต
- กำหนดสมมติฐาน: ระบุให้ชัดเจนว่าเรากำลังทดสอบอะไรและคาดหวังสิ่งที่ถูกปรับปรุงขึ้นอย่างไร (Improvement)
- เลือกตัวชี้วัด: เลือกตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิต
- กำหนด Sample size: คำนวณขนาด Sample size ที่จำเป็นสำหรับนัยสำคัญทางสถิติ
- สุ่มตัวอย่าง (Randomize): สุ่มตัวอย่างที่ใส่เข้าไปในกระบวนการการผลิต ทั้งกลุ่มควบคุม ~ Control (A) และกลุ่มทดลอง ~ Test (B)
- ดำเนินการทดสอบ: นำทั้ง 2 Versions มาใช้พร้อมกันในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
- เก็บข้อมูล: รวบรวมข้อมูลตามตัวชี้วัดที่กำหนดไว้สำหรับทั้งสองกลุ่ม
- วิเคราะห์ผลลัพธ์: ใช้วิธีการทางสถิติเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ A และ B
- สรุปผล: พิจารณาว่าความแตกต่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
- นำไปใช้งาน: หาก B (กลุ่ม Test) แสดงผลลัพธ์ที่ปรับปรุงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ให้พิจารณานำไปใช้ในวงกว้างขึ้น
Blog นี้ ✍🏼 เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt
How to do AB Test for Data Science Model in Manufacturing.
