MiniTab DOE操作说明课件

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Minitab软件操作教程(ppt 101页)

Minitab软件操作教程(ppt 101页)
目录
第一章 Minitab概要 第二章 管理数据 第三章 操作和计算数据 第四章 使用数据分析和质量工具 第五章 基本操作示例 第六章 做一个简单分析 第七章 高级Minitab 第八章 质量管理和改善 第九章 实验设计
6s
0
前言
6s
MINITAB 是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是一个很 好的质量管理和质量设计的工具软件,更是持续质量改进的良好工具软件。
• 会话窗口(Session window)显示诸如统计报表之类的输出文本 。 • 数据窗口(Data windows)在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数
据列。 • 信息窗口(Info window) 概括了每个打开的工作表。可以从下拉列表框中
选择要查看的工作表。 • 历史窗口(History window )记录了所用过的命令。 • 图形窗口(Graph windows) 显示各种图形。一次最多只能打开15个图形窗
2) 输入一行数据 a. 点击数据方向箭头使之朝右 b. 输入数据,然后按Tab或者Enter键移动当前活动单元格。按Ctrl+Enter 组合键,当前活动单元格便 跳到了下一行的顶部。
数据方向箭头
注意:输入完一个值回车之 后,当前活动单元格往右移 动一格。
13
在数据窗口中输入数据
6s
3).输入一块数据 a. 选择一块区域,使之高亮度显示。 b. 输入数据,当前活动单元格仅仅在所选区域内移动。 c. 如果要取消所选区域,可以按箭头键或者用鼠标点击数据窗口的任何地 方。
一个工作表可以包含三种数据类型-----数值型(numeric)、文本型(text)和 日期/时间(date/time)型,表现形式为:数据列(columns)、常量(constant)、 矩阵(matrices)。可以在多个窗口中察看数据,但大多时候都是在数据窗口中处理 数据列。

DOEMinitab操作教程

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。

DOEMinitab操作教程

DOEMinitab操作教程
DOEMinitab操作教程
书山有路勤为径, 学海无涯苦作舟
2020年4月13日星期一
1、男球鞋案例
1、资料登陆 2、选择统计工具2 sample t 3、图形 4、选择统计工具Paired t 5、图形 6、为什么会得到不同的结论
书山有路勤为径, 学海无涯苦作舟
1、资料登陆
• 1、把资料登陆到Minitab软件,输入资料的 操作类似Excel软件,如下图:
•95% CI for mean difference: (-0.686954, -0.133046)
•T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = -3.35 P-Value = 0.009
书山有路勤为径, 学海无涯苦作舟
5、图形
书山有路勤为径, 学海无涯苦作舟
书山有路勤为径, 学海无涯苦作舟
•点击每一个方框,使其 选中,然后单击OK。
书山有路勤为径, 学海无涯苦作舟
点击 到Session视窗
Results for: BOY'S SHOE.MTW
Two-Sample T-Test and CI: Material A, Material B
Two-sample T for Material A vs Material B
•Type of Design:选择设计种类 •Number of Factors:选择因子数目 •Design:选择设计(解析度、中心点、反复数)
•Factor:输入名称和水准 •Options:(取消)随机化选项
•执行实验:收集实验数据
Minitab:Stat>DOE>Factorial>Create Factorial Design

MiniTab-DOE操作说明

MiniTab-DOE操作说明
7
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數:
信號因子(signal factor)
由設計工程師依據所開發產品的工程知識來選擇,以表達所想 的回應值。當y 的目標值改變時,我們可調整信號因子,使y 的平均值與目標值一致。
例如: 1.電風扇轉速設定是一信號因子,藉由轉速的設定可改 變風量的大小。2.射出成型時,藉由壓力的增加,可使產品的 尺寸更接近模具尺寸。3.汽車方向盤的轉向角度,可以指示汽車 的迴轉半徑。
日本廠產品大部分集中在目標值附近,亦即靠近m (變異較小,性能較佳)的產品,美國廠產品遠離m (變異較大,性能較差),超出產品規格機會較大。
6
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數: 對任一個產品或製程,我們可以繪出參數圖,如圖3
所示,其中y 表示所欲探討的品質特性或回應值 (response)。影響y 的參數可以分為信號因子 (M)、控制因子(Z)和雜音因子(X)三類。
品質是指產品出廠後所帶給社會的損失,但不包括機能 本身所引起的損失。
田口博士認為,一產品的品質為該產品因未能充分發揮 其原有的機能而產生的損失,而因機能本身所發生的損 失除外。
品質特性有以下三種類型:
望小品質函數:
使目標逼近于0,如週期時間,不良率,成本;
望大品質函數:
使目標持續提高,如參量、利潤、強度;
24
Unit-3: 直交表設計
直交試驗表結構:
该表为7因素,2水平,运行8次的正交试验表,具有以下特点:
1、有8个行,表示8种试验运行的不同因素水平组合。
2、有7个列,表示最多可允许有7个因素。
3、表中心的“1”、“2”表示各因素的两种水平。
4、每个因素的每个水平各出现4次,出现机会完全均等。

Minitab DOE操作说明(全因子实验范例)

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。

Minitab实验设计DOE操作步骤

Minitab实验设计DOE操作步骤

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然后点击确定
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43
然后点击选项
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44
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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点击结果
精品文档
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3、再点击 确定
2、出现此 对话框
1、点击 确定
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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
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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
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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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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出现此对话框
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点击确定
显示此图形
再点击确定
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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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点击编辑上一对话框图标 先选中立方图
显示出以下对话框 第二步点击设置
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双击此标识处
显示出以下对话框
单击标识处
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最后点击确定
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再点击确定
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选中此标识:两水 平因子
选中因 子数3
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最后点击设计
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出现此 对话框, 选择设

DOE实验设计培训教材(经典完整版)MinitabPPT课件

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全因数-介 绍
实验设 计
S I G MA
S
I
实验设计的介
G

M
• 实验设计是一种组织我们的思想,从而A检测我们确
信 对关键质量点有影响的X变量的方法。
• 它在6Sigma中的目标主要是识别重要的少数因素,
知 道并了解关键流程变量对关键质量点的影响。
• 实验设计基于由以下获得的知识:
Y 分析流程业绩表现 Y 了解变量间的关系 Y 制定有关根本原因的假设
S IGMA
历史方法(history method)
S
练习:确定最佳关键变量 I
设 置-历史方法
G M
目标:
A
了解到识别影响化学流程产量的关键变量的难点(30分 钟)
说明:
用下页的信息来设置一个衡量计划,从而发现能使流程
产量 最大化的各变量最好设置。
D
每个实验运行成本$2,000
D
你对初始调查的总体预算是$30,000
这个方法是对流程知识的系统追求。
Page
Version Nov 2002
S
I
实验设
G

M
• 确定流程和产出衡量之间的关系
A
• 识别差异的“重要少数”来源
• 提供“重要少数据”对回应变量(关键质量点)影 响的 衡量。
• 提供比一次检测一个因素更有效的衡量和更高质量 的 数据
• 最小化你必须执行的检测次数
• 流程中的关键变量是:
Y原料卖主。(A,B,C)
Y原料放进混合桶中的温度。(高,中,低)
Y在混合桶顶部的温度。 (高,中,低)
Y在混合桶底部的温度。 (高,中,低)
Y混合桶中的压力。(高,中,低)

Minitab实验设计DOE操作步骤精讲PPT课件

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在工作表中输入每次试验 的结果“距离”
50
按照步骤依次点击:统计、DOE、因子、因子图
51
1、勾选主效应图 2
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
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点击确定
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点击确定
55
点击:编辑上一对话框图标
1、生成距离主效 应图,进行分析
谢谢您的观看与聆听
Thank you for watching and listening
Minitab实验设计DOE操作步骤
1
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总体概述
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1、二水平/二因子设计 解决微波炉漏波的试验
3
EXCEL文档数据
4
点击统计
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依次选中红色标识框
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12
平高低
然后点击确定
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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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点击结果
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3、再点 击确定
2、出现 此对话框
1、点击 确定
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在工作表中输入每次试验 的结果“距离”
1、出现此对话 框,全因子试验
次数8次
全因子试验次数 为8次,共自动 生成8组工艺参
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点击此图标(当前数据窗口
返回此工作表
16
点击“统计”
输入每次的实 验结果数据

附录 Minitab操作指南完整PPT

附录 Minitab操作指南完整PPT

第十九页
12-19
Gage Run Chart
Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Run Chart.
提供各测量数据的链图,帮助你分析不同的操作者和工件 之间测量结果的差异;
第二十页
12-20
在对话框中设置如下,
第二十一页
12-21
分别点击OK后即可得分析结果如下:
第十四页
12-14
分别点击OK后即可得分析结果如下:
Gage R&R (Nested) for 测量读数
Gage name: Date of study:
Reported by: Tolerance: Misc:
Components of Variation 100
50
% Contribution % Study Var
Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00
Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针对 计数型(逻辑型)数据的分析。
12-7
第七页
Minitab中操作
stat>quality tools>gage study>gage R&R study (crossed);
MINITAB提供了两种分析方法,X BAR and R法和ANOVA法,可 以在在进行实际分析时选择两者中的一个。其中前者将总体偏差分 解为工件与工件之间(part-to-part)的偏差,重复性 (repeatability)及再现性(reproducibility)三种,而后者则进 一步将再现性(reproducibility)分化为操作者偏差及操作者与被 测工件之间的交互偏差, 由上,我们建议一般采用ANOVA法进行 计量型数据的非破坏性的测试的测量系统分析,不推荐使用X BAR and R方法。
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• •通常認為控制因M子iniTa水b D準OE操改作變说明時,並不會造成製造成本增加。
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 田口品質工程學:
• 品質工程主要討論的範疇為線外品管活動,即如何降低雜音因子對產品品質特性 的干擾影響。•田口進一步將線外品質管制分成系統設計、參數設計與允差設計等 三個階段。
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 基本概念: • 穩健設計(robust design)是透過工程最佳化的方式 來進行品質改善的方法,所謂「穩健」是指所設計產 品品質受到周圍環境影響的敏感度為最小。
• 田口方法(Taguchi methods),就是一種穩健設計的 實驗方法。
• 品管活動可分為線上(on-line)品管與線外(off-line) 品管兩類,田口對於線上和線外品管都有其獨特看法, 但以後者最為有名因此品質工程就是指線外品管而言。
MiniTab DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 基本概念: • 田口方法是要降低變異原因的影響,而不是去除變異 的原因,來改善品質;田口方法將各種變異極小化, 使得產品對變異的來源最不敏感。
• Ex:m 代表電視機彩色密度目標值,而m±5是可容忍 的製程偏差。日本廠的產品品質特性呈一個近似常態 分配,平均值在目標值上。美國廠的產品品質特性則 呈一個近似在m±5 內之均勻分配。
• 參數設計(parameter design):決定系統設計參數的水準。在這階段中, 主要是要最佳化「系統設計」,利用實驗以確定控制因子水準的組合,使系 統對雜音因子的敏感度為最低,而提升系統的穩健性。
• 允差設計(tolerance design):利用成本與品質的平衡方法來考慮允差設計。 • 允差設計階段主要是要調整公差範圍以最佳化設計參數。當產品的品質 未能滿足顧客要求,我們需增加製造成本以降低產品的變異,減少品質 損失。 • 例如我們可以依照零件或材料的成本效益順序,選擇一些因子來調整公 差,以降低變異提高品質。
MiniTab DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 田口品質工程學:
• 參數設計是一套希望找出一組控制因子的處理組合,使得製程或產品對於外界的環境的敏感度為最低,即此 產品的穩定性最高、變異最小、損失最小(成本最小)。
MiniTab DOE操作说明
Unit-1:田口品質工程簡介
MiniTab DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 品質工程發展史:
• 二次戰後,日本進行戰後復建時,面臨高品質原料、生產設備和有技術之工程師 等嚴重短缺的問題。在此惡劣條件下,生產高品質產品與不斷改善品質便成為一 項具有挑戰且急需解決的問題。
MiniTab DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 產品/制程之參數:
• 信號因子(signal factor)
• 由設計工程師依據所開發產品的工程知識來選擇,以表達所 想的回應值。當y 的目標值改變時,我們可調整信號因子, 使y 的平均值與目標值一致。
• 例如:1.電風扇轉速設定是一信號因子,藉由轉速的設定可 改變風量的大小。2.射出成型時,藉由壓力的增加,可使產 品的尺寸更接近模具尺寸。3.汽車方向盤的轉向角度,可以 指示汽車的迴轉半徑。
• 田口所發展的是一透過實驗進行系統參數最佳化設計的方法,重視實際的應用性, 而非以困難的統計為依歸,田口方法是用來改善品質的工程方法,在日本稱之為 品質工程(quality engineering)。
• •田口方法自發明至今,已受到全世界(工業界與學術界)的肯定與尊崇。
MiniTab DOE操作说明
• •通常信號因子與回應值間具有輸入與輸出的關係,譬如汽車 駕駛時踩油門的大小會影響汽車速度的快慢。
• 控制因子(control factor):
• 係其水準可由設計人員掌握且決定的。事實上,設計人員必 須決定控制因子的水準,使y 的損失最小。
• 例如:在一複晶矽沉積過程中,品質特性為晶片表面缺陷數, 而影響此一品質特性的控制因子有沉積溫度、沉積壓力、氮 流量和矽流量等。設計人員可指定需要的「設定值」,譬如 沉積溫度為100℃或200℃(亦或300℃)。
• 1947年,日本為了解決通信品質低落的問題,成立電器通信實驗室(Electronic Communication Laboratory),初期規模與預算不如美國貝爾實驗室。在資源不足、 缺少高品質機台下,只有靠著調整機台參數設定來提升交換機生產的品質。
• 在1949年,田口玄一(Genichi . Taguchi)博士於日本電信實驗室工作時,發現 傳統實驗設計方法在實務上並不適用,逐漸發展了「品質工程」的基本原理。利 用此方法,生產了高品質的交換機。
MiniTab DOE操作說明
田口試驗設計(Taห้องสมุดไป่ตู้uchi Method)
MiniTab DOE操作说明
Catalogue
• Unit-1. 田口品質工程簡介 • Unit-2. 品質損失函數 • Unit-3. 直交表 • Unit-4. 參數設計 • Unit-5. 靜態設計及Minitab操作 • Unit-6. 動態設計及Minitab操作
MiniTab DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 田口品質工程學:
• 系統設計(system design):又稱為概念設計(concept design)主要是檢 視各種可能達成「想要的機能」的系統或技術,然後選擇一個最適當的。 • 例如:選定系統所需之材料、零件,或選擇一個合適的電路圖或適當的 製造程序是這類活動的例子。
• 日本廠產品大部分集中在目標值附近,亦即靠近m (變異較小,性能較佳)的產品,美國廠產品遠離m (變異較大,性能較差),超出產品規格機會較大。
MiniTab DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
• 產品/制程之參數:
• 對任一個產品或製程,我們可以繪出參數圖,如圖3 所示,其中y 表示所欲探討 的品質特性或回應值(response)。影響y 的參數可以分為信號因子(M)、控 制因子(Z)和雜音因子(X)三類。
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