DOE-全因子试验设计及Minitab操作
Minitab实验设计DOE操作步骤(PPT 64张)
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1、想要体面生活，又觉得打拼辛苦；想要健康身体，又无法坚持运动。人最失败的，莫过于对自己不负责任，连答应自己的事都办不到，又何必抱怨这个世界都和你作对？人生的道理很简单，你想要什么，就去付出足够的努力。 2、时间是最公平的，活一天就拥有24小时，差别只是珍惜。你若不相信努力和时光，时光一定第一个辜负你。有梦想就立刻行动，因为现在过的每一天，都是余生中最年轻的一天。 3、无论正在经历什么，都请不要轻言放弃，因为从来没有一种坚持会被辜负。谁的人生不是荆棘前行，生活从来不会一蹴而就，也不会永远安稳，只要努力，就能做独一无二平凡可贵的自己。 4、努力本就是年轻人应有的状态，是件充实且美好的事，可一旦有了表演的成分，就会显得廉价，努力，不该是为了朋友圈多获得几个赞，不该是每次长篇赘述后的自我感动，它是一件平凡而自然而然的事，最佳的努力不过是：但行好事，莫问前程。愿努力，成就更好的你！ 5、付出努力却没能实现的梦想，爱了很久却没能在一起的人，活得用力却平淡寂寞的青春，遗憾是每一次小的挫折，它磨去最初柔软的心智、让我们懂得累积时间的力量；那些孤独沉寂的时光，让我们学会守候内心的平和与坚定。那些脆弱的不完美，都会在努力和坚持下，改变模样。 6、人生中总会有一段艰难的路，需要自己独自走完，没人帮助，没人陪伴，不必畏惧，昂头走过去就是了，经历所有的挫折与磨难，你会发现，自己远比想象中要强大得多。多走弯路，才会找到捷径，经历也是人生，修炼一颗强大的内心，做更好的自己！ 7、“一定要成功”这种内在的推动力是我们生命中最神奇最有趣的东西。一个人要做成大事，绝不能缺少这种力量，因为这种力量能够驱动人不停地提高自己的能力。一个人只有先在心里肯定自己，相信自己，才能成就自己！ 8、人生的旅途中，最清晰的脚印，往往印在最泥泞的路上，所以，别畏惧暂时的困顿，即使无人鼓掌，也要全情投入，优雅坚持。真正改变命运的，并不是等来的机遇，而是我们的态度。 9、这世上没有所谓的天才，也没有不劳而获的回报，你所看到的每个光鲜人物，其背后都付出了令人震惊的努力。请相信，你的潜力还远远没有爆发出来，不要给自己的人生设限，你自以为的极限，只是别人的起点。写给渴望突破瓶颈、实现快速跨越的你。 10、生活中，有人给予帮助，那是幸运，没人给予帮助，那是命运。我们要学会在幸运青睐自己的时候学会感恩，在命运磨练自己的时候学会坚韧。这既是对自己的尊重，也是对自己的负责。 11、失败不可怕，可怕的是从来没有努力过，还怡然自得地安慰自己，连一点点的懊悔都被麻木所掩盖下去。不能怕，没什么比自己背�
全因子试验设计之minitab建模
（2）输出等值线图、响应曲面图以确认最佳设置
Minitab17软件安装包： Minitab17安装教程：
1、双击文件“Minitab17-setup.exe”开始安装
2、弹出序列号窗口，请保持为空或者随意填写 3、软件已经安装完成，但为英文版本
4、双击文件“Minitab17(中文语言包).exe”安装官方简体中文语言包
全因子试验设计—Minitab建模 一．试验创建 二．试验实施 三．数据分析
一、试验创建
DOE （design of experiment）是一种安排试验 和分析实验数据的数理统计方法。 优点：试验次数少、试验周期短和试验成本低
类型：全因子试验设计、部分因子试验设计、
响应曲面方法、田口试验设计、混料设计、调
优运算
全因子试验设计是所有因子的所有水平的
所有组合都至少进行一次的实验。
优点: 获得的信息量多
准确估计各实验因素的主效应大小 可估计因素之间各级交互作用效应大小 Minitab是全球领先的质量管理和六西格玛实施软
件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。
Minitab创建全因子试验设计
5、成功安装后，运行软件，在Tool→Option → General中将语言改为中 文重启软件即可
DOE教学文件：
二、试验实施
三、数据分析
1. 2. 3. 4. 5. 6. 浏 拟 简 残 选 解 览 合 化 差 定 释 数 模 模 诊 模 模 据 型 型 断 型 型
1.浏览数据
2.拟合模型
3.认后，在会话框里可获得一个满
意的回归方程：
6.解释模型
（1）输出主效应及交互作用图
DOEMinitab操作教程
点击每一个方框，使其选中， 然后单击OK。
然后回到Session窗口：
Paired T-Test and CI: Material A, Material B H0：两种材料寿命没有差异
Paired T for Material A - Material B
Ha：两种材料寿命有差异
N Mean StDev SE Mean
H0：两种材料寿命没有差异 Ha：两种材料寿命有差异
P>0.05,接收H0。
Difference = mu (Material A) - mu (Material B) Estimate for difference: -0.410000 95% CI for difference: (-2.754808, 1.934808) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0.37 P-Value = 0.717 DF = 17
0.0
Differences
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
6、为什么会得到不同的结论？
• 到底我们该相信那个结论？ 不了解基本的统计观念会有什么坏处？
2、化学实验设计案例
Factor (因子)
Temperature(T) Concentration(C) Catalyst (K)
Level (水準)
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
_
X
-0.5
Ho
-1.2
-1.0
-0.8
-0.6 -0.4
-0.2
0.0
0.2
Differences
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
MINITAB在DOE试验中的使用方法
45.89 48.66 48.12 47.32 49.36 54.33 52.13 52.64 53.64 51.26
1 45.36 46.33 45.87 46.98 51.23 55.33 54.63 52.11 54.32 48.61 49.11 2 47.81 45.21 48.99 48.35 46.56 46.31 48.51 49.32 47.27 55.67 55.98 2 52.31 48.79 55.61 59.68 62.34 57.18 49.62 48.31 49.2 45.1 49.32 3 58.96 58.62 54.36 55.1 51.23 50.31 49.13 46.52 62.34 65.19 48.67 1 50.12 51.23 53.67 59.32 61.22 58.76 58.97 56.37 52.34 54.31 57.21
MINITAB在DOE试验中的使用方法 在 试验中的使用方法
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
步骤一： 步骤一：
1.当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用 当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用MINITAB 进行正交分组，假定 进行正交分组， 当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用 试验因子为4个分别为 个分别为： 水平， 试验因子为 个分别为：USG、 Force、 Time、 C/V，且均为 水平，如下表： 、 、 、 ，且均为3水平 如下表：
优先等级排序
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
doe(实验设计)与minitab培训doe案例
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。
然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。
在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。
Minitab DOE操作说明(全因子实验范例)
Minitab DOE操作說明:範例:全因子實驗設計法3因子2水準實驗設計:因子—A.時間,B.溫度,C.催化劑種類Step 1:決定實驗設計開啟Minitab R14版1.選擇Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design2.點擊Display Available Designs因所要討論的因子有三個, 由表中可以作二種選擇:選擇Ⅲ作4次實驗選擇Full作8次實驗一個三因子2水準的設計共有23 (或8)種可能的組合, 一個包含所有可能組合的設計,即稱之為全因子設計(Full Factorial Design) ,好處是可避免交絡(Confounding)的情況,也就是所有因子的效應無法與其它的效應明確分辨出來; 然而,使用較少的組合設計稱之為部份因子設計(Fractional Factorial Design)此範例決定是全因子設計, 因在化學工廠內, 要控制這些因子(時間/壓力/催化劑種類)並不耗費時間及成本, 且實驗可在非尖峰時間進行, 避免打斷生產線的進度, 如果這實驗所需成本很高或困難執行, 你可能需做不同決定。
3.點擊OK , 回到主對話框中4.選擇2-level factorial (default generators), 在因子數選擇35.點擊Designs ,選取Full factorial6.在Number of replicates選項中選2 ,按OKStep 2:因子命名與因子水準的設定因子水準的設定可以是文字或數值若因子為連續性使用數值水準設定,可為量測的任意值(ex.反應時間)若因子為類別變數使用文字水準設定,為有限的可能值(ex.催化劑種類)就一個2水準的因子設計, 因子水準設定為兩個值, 建議數值儘可能分開:Factor Low Setting High SettingTemperature20° C40° CPressure 1 atmosphere 4 atmospheresCatalyst A B1.點擊Factors按鈕2.輸入因子名稱及水準, 完成後按OK回到Create Factorial Design主對話框Step 3:隨機化與儲存設計的內容1.按2.在Base for random data generator的欄位, 輸入9 ,可控制隨機化的結果,讓每次都可得到一致的模型3.確定有選取Store design in worksheet的選項後,並按OK4.回到Create Factorial Design主對話框按OK ,就會產生設計的內容並儲存在工作表單中Step 4:瀏覽設計的內容（直交表形成）若要切換工作表單以RanOrder/StdOrder以及Coded/Uncoded的呈現,可由功能表Stat DOE Display Design來選擇另外若要修改因子名稱或設定, 有兩種方式：(1)可由功能表Stat DOE Modify Design來選擇實驗原有順序隨機後實驗順序依實驗原有順序執行依隨機後實驗順序執行因子水準以代號顯示因子水準以真實Data顯示Step 5:資料收集與輸入1.在資料視窗中C8的變數名稱位置輸入Yield2.可將此實驗工作表列印出來並收集數據結果輸入Yield資料列中Step 6:篩選實驗目的是利用效應圖來選取對於提高產能較大效應的因子1.在功能表點選Stat DOE Factorial Analyze Factorial Design2.在Responses欄位輸入Yield3.點取Graphs選項鈕4.繪製Normal(常態機率圖)及Pareto(柏拉圖) ,協助找到顯著因子5.按OK鍵,回到Analyze Factorial Design主對話框,再按主對話框OK鍵,即會將分析結果及繪圖在視窗中效應圖(Effect Plots)Normal(常態機率圖)Pareto(柏拉圖)在圖中偏離直線較遠的點(紅色)為顯著因子, 即為依圖中影響效應程度大小排列並數值超出紅色參考線即為顯著因子確認重要的效應因使用為全因子設計,故包含3個單一之主效應、3個二次的(two-way)交互作用及1個三次的(three-way)交互作用以表列中可由P值來找出哪些因子為顯著的效應P值> 非顯著P值< 顯著Step 7:配置一個較簡單的模型接下來,要由全因子模型所找到的重要因子再重新設定一個較簡單的模型,也就是去除不顯著之因子,評估適合度、圖示解析及殘差分析1.點選功能表選單Start DOE Factorial Analyze Factorial Design2.選取Terms選項鈕3.設定內容將原本在Selected Terms欄位中的不顯著因子移到Available Terms欄位中4.按OK鍵,回到Analyze Factorial Design主對話框5.點取Graphs選項鈕,取消勾選Normal與Pareto圖6.勾選Four in one相關分析圖,按OK鍵回主對話框7.按Analyze Factorial Design的主對話框OK鍵分析的結果會列在程序視窗中,殘差分析圖及相關圖將可進一步評估主效應是否選取適當設定的模型是否恰當Step 8:評估調整後的模型由ANOVA表中主效應及交互作用P值皆< ,代表這是一個很好的模型而殘差分析圖的結果也是令人滿意的Step 9:結論之描述因子圖(Factorial Plots)以繪製主效應圖(Main Effect Plot)及交互作用圖(Interaction Plot)可以用目視的方法來決定效應分析1.點選功能表Stat DOE Factorial Factorial Plots2.勾選Main Effects Plot ,再按下Setup3.在Response輸入Yield4.將顯著因子B(Pressure)及C(Catalyst)自Available欄位到> Selected欄位中2.勾選Interaction Plot ,再按下Setup,重複3與4步驟檢視繪圖內容在繪圖視窗中會個別列出主效應圖及交互作用圖--主效應圖(Main Effects Plot)此線代表所有實驗值平均數此點代表壓力在低水準時所有實驗值平均數分析壓力圖(Pressure Plot)比較壓力在高及低水準設定的差異催化劑圖(Catalyst Plot)比較催化劑在兩種類別的差異由圖中顯示,差異性比較:催化劑主效應>壓力主效應,也就是說催化劑斜率的絕對值大於壓力斜率的絕對值,由於Yield為望大值(越大越好) ,故壓力在4大氣壓較1大氣壓有較高的良率; 催化劑的種類使用A較B有較高的良率若因子之間沒有交互作用存在,由主效應圖即可找到使良率較高的最佳組合,此範例有BC交互作用顯著差異存在,故接下來再由交互作用圖來分析--交互作用圖(Interaction Plot)縱座標代表Yield此點代表Yield在低水準的壓力與A催化劑時的均值分析交互作用圖可看出因子間水準設定互相造成之衝擊性,有加乘或抵消作用由圖中顯示,不論壓力值在1大氣壓或4大氣壓,使用A催化劑的Yield皆大於B催化劑;但是以A催化劑而言,壓力設定在4大氣壓比1大氣壓有明顯Yield變化(2)綜合以上分析,使Yield最大的最佳組合為壓力4大氣壓與A催化劑。
DOE(试验计划使用minitab)
分析结果 解释,对策
• 在已知的条件之内 导出结论 •确认实验与否的决定 • 确认实验的 再现性的确保
Data 分析
• Graph化 • 实验时的管理状态 与否及误差的 等分散性研讨 • 对missing value的事前 对策
实验的实施
•按照计划的 实验实施
• 因子(factor) : 影响data散布的无数原因当中直接与实验有关的原因 • 水平(level) : 为了实验而选定的因子的条件 • fixed factor : 技术性指定的因子(温度, 压力, 强度 等)变量因子 • Block : 把实验分为时间性, 空间性，在内部能够造成实验环境均匀
→ 按结果，设定作业标准，提供选择原料、装置、测定方法等 的基准
14 -3/29
实验设计
什么是实验设计(DOE) ?
对已知的事实 检证或 确认未知的事实 的假设
(进行实验)
Prism(DOE)
(实验设计)
True State of Nature
Noise
New Data
Available Data
T
93.67 1.67 18.33 9.00 19.67 -9.67 -1.00
P
0.007 0.344
0.01250 0.13750 0.06750 0.14750 -0.07250 -0.00750
0.00625 0.06875 0.03375 0.07375 -0.03625 -0.00375
实验设计(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
对实验设计(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?
•Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial/Factorial Plot 2. 分析 1) 主效果(Main Effects Plot)
DOEMinitab操作教程
DOEMinitab操作教程
1. 什么是DOE（设计实验）？
DOE（Design of Experiments），即设计实验，是一种系统、有效地进行试验设计和数据分析的方法。
它通过合理地选择实验方案，充分利用有限的资源和时间，提高实验效率，提供科学依据来优化产品和工艺。
2. 为什么使用DOE进行实验设计？
使用DOE进行实验设计有以下几个优点：
•提高实验效率：通过设计合理的实验方案，可以充分利用有限的资源和时间，减少试验次数，提高实验效率。
•优化产品和工艺：DOE可以通过充分考虑多个因素之间的交互作用，找到最佳的组合方案，优化产品和工艺参数。
•提供科学依据：DOE提供了数据分析和统计方法，能够从实验数据中提取有效信息，从而为决策提供科学依据。
3. Minitab简介
Minitab是一种常用的统计软件，提供了丰富的数据分析和实验设计功能。
在DOE方面，Minitab可以帮助用户设计合适的实验方案，分析实验数据，得出结论，并提供可视化的结果。
4. DOEMinitab操作步骤
使用DOEMinitab进行实验设计的操作步骤如下：
步骤1：安装和启动Minitab软件
在Minitab官方网站上下载最新版的Minitab软件，并按照官方指导进行安装。
安装完成后，启动Minitab软件。
步骤2：创建工作表
在Minitab软件中，点击。
Minitab实验设计DOE操作步骤
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42
然后点击确定
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然后点击选项
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取消勾选后，标准序C1 可以按照顺序排列
然后点击确定
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2、出现此 对话框
1、点击 确定
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47
在工作表中输入每次试验 的结果“距离”
全因子试验次数
1、出现此对话
为8次，共自动
框，全因子试验
30
图示解析：通过实验设计分析， 试验结果显示出门磁角度在92， 前半平面度在0.3时，漏波值是最
小的，所以选定此组工艺参数
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2、二水平/三因子设计 抛球试验
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32
点击统计
输入试验设计方案
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创建因子设计
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依次选中红色标识框
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图示解析：前半平面度和门磁角 度对于漏波值的大小无交互作用
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双击此标识处
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选中此标识：两水 平因子
选中因 子数3
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Minitab实验设计DOE操作步骤(精选)
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Minitab实验设计DOE操作步骤
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Minitab实验设计DOE操作步骤
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图示解析：通过实验设计分析， 试验结果显示出门磁角度在92， 前半平面度在0.3时，漏波值是最
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Minitab实验设计DOE操作步骤
22
图示解析：门磁 角度越大漏波值 越小；反之，门 磁角度越小漏波 值越大，且门磁 角度的大小对漏
波值影响很大
图示解析：前半平面 度越大漏波值越小； 反之，前半平面度越 小漏波值越大，前半 平面度的大小对漏波
值影响较小
Minitab实验设计DOE操作步骤
23
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Minitab实验设计DOE操作步骤
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先选中交互作用图
第二步点击设置
Minitab实验设计DOE操作步骤
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MiniTab DOE操作说明
MiniTab DOE操作说明MiniTab DOE操作说明1、简介1.1 MiniTab DOE是什么？MiniTab DOE（Design of Experiments）是一种统计工具，可以帮助进行实验设计和数据分析。
它通过精心设计的实验，可以帮助研究人员确定影响目标过程或产品的变量，从而获得准确和可靠的结果。
1.2 为什么使用MiniTab DOE？MiniTab DOE具有以下优点：- 提供全面的实验设计选项，包括正交、鲁棒、Taguchi等方法。
- 能够标识影响目标变量的主要因素和交互作用。
- 可以通过优化实验设计来减少试验数量并最大化实验效果。
- 提供可视化工具和统计分析，能够迅速发现实验结果和趋势。
2、实验设计步骤2.1 确定目标在进行实验之前，需要明确目标并定义所要研究的变量。
这些变量可以是输入因素、输出响应或其他与实验相关的参数。
2.2 选择实验设计根据目标和实验要求，选择适当的实验设计方法。
MiniTab DOE提供了多种实验设计选项，如全因子设计、分数因子设计、响应曲面设计等。
2.3 构建实验设计使用MiniTab DOE工具构建实验设计方案。
根据选定的实验设计方法，输入因素和其水平，确定试验数量和试验顺序。
2.4 进行实验按照实验设计方案进行实验并记录数据。
确保实验过程的准确性和一致性。
2.5 数据分析使用MiniTab DOE工具对实验数据进行分析。
通过统计方法和图表分析，识别主要因素和交互作用，并评估其对目标变量的影响。
2.6 优化实验设计根据数据分析结果，在保证实验效果的同时，尽可能减少试验数量。
根据实验结果调整实验设计并再次进行实验。
3、实例分析3.1 实验目标：研究不同参数对产品质量的影响。
3.2 实验设计：使用全因子设计，选择3个影响因素，每个因素有2个水平。
3.3 实验过程：按照实验设计方案进行实验，并记录数据。
3.4 数据分析：使用MiniTab DOE工具进行数据分析，识别主要因素和交互作用。
DOE-全因子试验设计及Minitab操作
2.2 Pulling Test Machine
設備編號：54W0600144 保養日期：2009/02/29 校驗日期：2009/06/06 效驗編號：830179
Stage-2:Measure
2.3 Pulling Test method:
2.4 Test Flow CCuhpaperrt: Top View Ni-tab Side View
200
200
5.6
4
3
80
80
180
200
4.6
5
2
80
100
200
230
6
6
3
100
80
180
230
6.2
7
2
80
100
180
200
5.4
8
3
80
80
200
230
6.4
9
2
100
80
200
230
6
10
2
100
100
180
230
5.6
11
3
100
80
180
230
6
12
2
80
80
180
230
5.8
13
2.5 Gage R&R Chart:
G age R & R (N ested) for D ata
Gage name: Pulling force machine Date of study: 2009/04/15
R eported by: Tolerance: M isc:
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波值影响很大
图示解析：前半平面 度越大漏波值越小； 反之，前半平面度越 小漏波值越大，前半 平面度的大小对漏波
值影响较小
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先选中交互作用图
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图示解析：门磁 角度越大漏波值 越小；反之，门 磁角度越小漏波 值越大，且门磁 角度的大小对漏
2、再点击设置
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•50
双击C8距离，点 选到下面的响应
框中
点击双箭头的标识，把 上面的三个因子选入到
右边的空白框中
•Minitab实验设计DOE操作步骤
•51
点击确定
•Minitab实验设计DOE操作步骤
•52
DOE基础知识minitab软件操作实例讲解DOE
DO完E基全础要知因识 实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
DO完E基全础要知因识 实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
DO完E基全础要知因识 实验使用Minitab操作事例
1
Custom)
Design
Graphs/Residual
0
-1
-1
0
1
Residual
Histogram of the Residuals
(response is r)
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Residual
Frequency
DO实E基验础计知划识 法概要
实验计划顺序
问题的定义 输出变量及输入变量的选定
输入变量水准的选择 DOE的选择
实验实施及收集数据 数据分析
结论和提案
Analyze阶段 Improve阶段 必要时重复实验
DOE基础知识
实验计划法概要
DOE的选择
低
现行过程的状态
高
DOE种类
审查实验
局部实施法
●Vital Few X的确认和影响程度的掌握 ●掌握选中的重要的X之间的交互作用 ●树立使用X的Y的预测模型 ●决定使Y最适合的X的条件
DO实E基验础计知划识 法概要
DOE用语整理
●因子（Factors） --是指影响输出变量（Y）的输入变量（X），即具有温度/压力/作业方法等技术水准
意义的母数因子（Fix Factor）。如计量因子：温度/压力等；计数因子：原料种类等 ●水准（LEVEL）
DOE培训系列MintabDOE操作说明
因子數選擇3 DOE培训系列MintabDOE操作说明
中心複合設計
n 3:點擊
確認中心复合试验设计的因素数所对应的运行次数
DOE培训系列MintabDOE操作说明
中心複合設計
n 4:點擊
選择中心复合试验设计的因素数和对应的运行次数
DOE培训系列MintabDOE操作说明
中心複合設1 +1
+1.682 +1.682 +1.682
实际设置 1400 800 1.6
1268 834 1.7
DOE培训系列MintabDOE操作说明
中心複合設計
11:數據輸入： 12:在MINITAB下拉式菜单选：Stat>Factorial>Response Surface>Analysis Response Surface Design 如下图
从（A、C、Y）图中可以 看出，因素A、C对Y的是 非线性的，因为表面图发 生弯曲。
从（B、C、Y）图中可以看出， 因素B、C对Y的是接近线性的， 因为表面图接近一个平面。
PS: （A、B、Y）图和（A、C、Y）图发生弯曲的原因为 因素A存在二次项，在（B、C、Y）图中，A因素被 固定为0，表面图反映的只是因素B与C的影响，是线 性的，表现在表面图上为表面图形近似为平面。
确定试验因素水平表
Factor A.射出壓力(psi) B.保持壓力(psi)
C射出時間(s)
水平1200 700 1.2
水平+ 1400 800 1.6
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中心複合設計
n 1. 在MINITAB工作表选择：Stat>DOE>Response Surface>Create Response Surface Design,如下表：
DOE及Mintab操作
是否失拟：
是否弯曲：P＞0.05，无法拒绝无弯曲的原假设。 （确定系数） 2.回归效果度量 R-sq R-sq（调整）
S为σ的无偏估计， σ为观测值与理论值误差的标准差。修改模型后看是否降低，以判断模型是否改进。
16
3.各回归系数的统计检验
以上为针对总效果的分析，下面对各项效应的显著性逐个检验。
1.Pareto图：
A低温
A高温
A低温
A高温
因子B的效应依赖于因子A所处 的水平，则称A、B存在交互作 5 用。
1.4正交实验原理： 均衡性：每个因子取低、高水平的次数相同
试验顺序 1 2 3 4 低水平： 高水平： X1 低 高 低 高 2 2 X2 低 低 高 高 2 2 试验顺序 X1 X2
1
低
高 高 高 1 3
1.1 试验设计的概念 【概念】
DOE是研究正确的设计试验计划和分析试验数据的理
1.2 试验设计的实质 【实质】
通过对试验的合理安排，以较少的试验规模、较短的试验周期和较低的 试验成本获得理想的试验结果或正确的结论。
论和方法，通过改变过程的输入因素，观察其相应的输
出响应变化。 是对实验方案进行优化设计、以降低实验误差和生产 费用，减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的一
2.1概念 定义：所有因子的所有水平的所有组合都至少要进行一次实验设计。 当因子水平超过2时，实验次数随因子个数的增长呈指数型增长。通常只做2水平的全因子实验，另加上中心点的2水平 实验设计在很大程度上可以替代2水平实验。 4 8 32 256
全因子 试验次数
…
试验次数 指数级增长
22
2.2实验安排、中心点的选取及随机化
B：加热时间，低：2，高：3
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Result 6.01 24.52 5
Judgment Acceptable Acceptable Acceptable
Corrective action(If fail)
Conclusion: 根據輸出結果及判定標準，則此量測系統可接受;
January 5, 2016 9
Stage-3: Analyze
12
2
80 80 180 200
3
100 100 200 230
Stage-4:Improve
4.4.選擇試驗類型： 4.5 拉力測試方法：
Top View Cuppe r Ni-tab
Side View
Pul l
Comment:
清晰度設定為V,重複次數設定為5， 試驗共進行80次；
January 5, 2016 13
Cupper Top View Ni-tab Side View Pull
樣本制作 樣本編號及列檔 標准試打Al-P 相同點焊參數 穩定運行機台
人員測試 數據記錄及分析
設備調校
NG
合格判定
OK
執行檢定
January 5, 2016
6
Stage-2:Measure
2.5 Test Data:
AL plate 1 AL plate 2 AL plate 3 Sample lot 郝尚書 劉澤文 常 鵬 Sample lot 郝尚書 劉澤文 常 鵬 Sample lot 郝尚書 劉澤文 常 鵬 1 2.7 3.2 3 2 3.7 3.8 3.8 3 4.6 4.5 4.4 1 3.1 3 3 2 2.3 3.8 3.2 3 4.4 4.5 4.6 1 2.7 3 2.8 2 3.4 3.8 3.5 3 4.2 4.6 4.6 1 2.7 2.7 3 2 3.8 3.8 3.8 3 4.6 4.5 4.7 1 3.1 3 2.7 2 3.8 3.8 3 3 4.5 4.6 4.6 1 3 3 2.8 2 3.8 3.4 3.7 3 4.6 4.6 4.5 1 3 2.8 3.1 2 3.5 3.8 3.6 3 4.6 4.6 4.6 1 3 3 2.8 2 3.8 3.5 3.8 3 4.6 4.4 4.6 1 3 3 3 2 3.8 3.4 3.8 3 4.6 4.6 4.5 1 3 3 3.1 2 3.6 3.6 3 3 4.6 4.5 4.6
3.1 Cause and Effect Diagram
Material
Wrong raw electrode material wrong raw Surface dirt material Ni-plate Wrong Ni-plate thickness
Environment
Human
Temperature
T-Pre
T-Internal Spot welding Time Spot welding fixture Spot welding machine
T-upslope V-Pre
T-Weld Spot welding Voltage
V-V1
Measure
Method
Machine
January 5, 2016
2.2 Pulling Test Machine
設備編號：54W0600144 – 保養日期：2009/02/29 – 校驗日期：2009/06/06
– –
效驗編號：830179
January 5, 2016
5
Stage-2:Measure
2.3 Pulling Test method:
2.4 Test Flow Chart:
ParttoPart
1
2 3 郝尚書
1
2 常 鵬
3
1
2 3 劉澤文
S Chart by I nspector
郝尚書 常 鵬 劉澤文 4 UCL=0.2939 _ S=0.1712 LCL=0.0486 3 2 郝尚書
Data by I nspector
Sampl e StD ev
0.4
0.2
0.0
Xbar Chart by I nspector
點焊參數設置不當 OEM 脫點/粘電極棒 Customer 火花大/爆點/沾 點焊機台/治具調整不當 MU 銅 OQC 人員作業不當
KPOV
Spot welding Process fail
KPIV
Process Parameter Pressure Welding Voltage Factor & level DOE
Electrode Poor shape
Pulling test OP mistake Spot welding OP mistake
Voltage
surface dirt Cell Wrong cell type
Spot welding method Overdraft MSA of Pull test Stoke Electrode definition Distance V-V2 V-V2 Gas Pressure Pitch
January 5, 2016 4
Material Quality Control Welding Time
Stage-2:Measure
2.1. MSA Plan:
– –
–
– –
目的：對拉力測試機執行量測系統分析，以確認測試儀器的准確性,以及確定不同人員 對測試無影響 人員：郝尚書 / 劉澤文 / 常鵬 時間：2009 / 03 / 10~16 材料：拉力計（20kg）一台 Al-P點焊樣品（共3種規格*30）Total 90pcs 內容：3個測試人員每個人每種點焊樣本取10PCS，進行拉力測試並記錄數據.
100
% Contribution % StudyVar
Reported by: Tolerance: Misc:
ED/MU 0.1
Data By Sample lot ( I nspector )
4 3 2 Sample lot Inspector
Percent
50
0
Gage R&R
Repeat
Reprod
郝尚書 常 鵬 劉澤文
常 鵬 Inspector
劉澤文
Sampl e M ean
4.2 3.6 3.0 _ _ UCL=3.874 X=3.707 LCL=3.540
January 5, 2016
8
Sdex OK Acceptable Fail %Contribution <2% 2%~8% >8% %Study <10% 10%~30% >30% NDC >10 5~10 <5
100.0% 80.0%
40.0% 20.0% 0.0% 數列 1
cum
60.0%
Stage-1:Define
1.3. VOC & KPOV/KPIV
Ty p e VOC Key Cu sto mer Issu e CTQ
點焊參數未做DOE優化 點焊機台/治具未做校驗 人員未參加教育訓練或未按照SOP作業
Stage-4:Improve
4.1 試驗目的：
–
確定FPC銅與Nickel*0.10mm,使用最佳點焊參數範圍，以使拉力值最大. 點焊后Ni-plate拉力值，規格為4.8kgf(Min) Machine: SEWI-412γ 電極棒: 氧化鋁銅ER3.0+E1.5 銅臺材質:鎢銅 Other Parameter:
Stage-4:Improve
4.6.試驗表格生成及數據輸入
RunOrder Pressure 1 2 2 3 3 2 4 3 5 2 6 3 7 2 8 3 9 2 10 2 11 3 12 2 13 2 14 3 15 3 16 3 17 3 18 3 19 3 20 3 21 3 22 3 23 2 24 3 25 3 26 3 27 3 28 2 29 3 30 2 31 2 32 2 33 3 34 2 35 2 36 2 37 3 38 3 39 2 40 2 P1 100 80 100 80 80 100 80 80 100 100 100 80 80 100 80 100 80 100 80 80 80 100 100 80 100 80 80 100 100 80 80 80 80 100 100 80 80 100 80 100 P2 80 100 100 80 100 80 100 80 80 100 80 80 80 80 100 100 80 80 100 80 80 100 100 80 80 100 80 80 100 100 80 80 80 80 100 100 100 100 80 100 P3 180 180 200 180 200 180 180 200 200 180 180 180 200 200 200 180 180 180 200 200 200 180 180 200 200 200 180 200 200 200 180 200 200 200 180 180 180 200 200 200 P4 200 230 200 200 230 230 200 230 230 230 230 230 200 200 200 200 200 230 200 230 230 200 230 230 200 200 200 230 230 230 230 200 230 230 230 200 230 230 200 200 Pull Strength 5.2 5.5 5.6 4.6 6 6.2 5.4 6.4 6 5.6 6 5.8 5.2 5.4 5 5.2 4.8 6.4 5.2 6.8 6.8 5 5.8 6.4 5.2 5 5 6.2 6.8 6.2 6.2 5.6 6.6 6 5.6 3 5.4 6.8 5.4 4.6