六西格玛综述(实验设计)
DOE considerations六西格玛实验设计
6s
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Six Sigma Black Belt Training
rev 1.0
DOE Considerations Design Considerations
• Recognize a problem exists. • What is the source of the problem identification? • Process/Product development? • Manufacturing? • Customer? • Supplier? • What is understood about the process? • Stability? • Capability? • Management commitment/involvement secured? • Resources allocated? • What is the motivation behind running the experiment? • Determine optimum factor levels • Achieve some target • Keep within specifications • Screen out insignificant factors • Determine a direction to move the process variables • Design a new process/product • Determine the source of variation • Achieve customer satisfaction
• Discuss the management of the experimenting process.
六西格玛绿带教程(试验设计)
常用的正交表有两大类
(1)一类正交表的行数n，列数p，水平数q n=qk, k=2,3,4,…, p=(n-1)/(q-1) 如：L4(23)，L8(27)，L16(215)，L32(231)等 这类正交表可以考察因子间交互作用 (2)另一类正交表的行数，列数，水平数之 间不满足上述的两个关系 如： L12(211)， L18(37)，L36(313)等
空白列的偏差平方和为Se，这里有Se=S4
有平方和分解式
ST S j
j
表头设计 列号 试验号 1 1 2 1 3 1 4 2 5 2 6 2 7 3 8 3 9 3 T1 555 T2 594 T3 502 S 1421.6
表 4.5 例 4.1 方差分析计算表 A B C 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 2 3 485 656 510 5686.9 1 2 3 2 3 1 3 1 2 555 523 573 427.6
（四）验证试验
对A2B2C1进行三次试验，结果为： 234，240，220，平均值为231.3 此结果是满意的
三、 有交互作用的 正交设计与数据分析
头选 设用 计合 ，适 列的 出正 试交 验表 计， 划进 。行 表
考水 确 察平 定 的， 试 交并 验 互确 中 作定 所 用可 考 能虑 存的 在因 并子 要与
同理 对因子B与C将数据分成三组分别比较。 所有计算列在下面的计算表中。 从表中可以看出最好的水平组合是： A2B2C3 ，即充磁量为1100，定位角度为11， 定子线圈匝数为90，可以使输出力矩达到 最大
直观分析表
表头设计 列号 试验号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 T1 T2 T3 T1 T2 T3 R A 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 555 594 502 185 198 167.3 30.7 B 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 485 656 510 161.7 218.7 170 57 C 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 555 523 573 185 174.3 191 16.7 4 1 2 3 3 1 2 2 3 1 y 160 215 180 168 236 190 157 205 140
六西格玛试验设计(DOE培训)的3个基本原则
六西格玛试验设计（DOE培训）的3个基本原则有三个基本原则在试验设计中必须要考虑:重复试验(replication),随机化（randomization)和区组化(blocking)。
1、第一个原则：重复试验所谓重复试验是指一个处理施于多个试验单元。
这些单元是我们在统计推断中一个处理所形成的总体的代表，它可以使我们得以估计试验误差的大小。
通常的显著性检验都是拿不同处理间形成的差别与随机误差相比较，只有当处理间这种差别比随机误差显著地大时，我们才说“处理间的差别是显著的”。
没有随机误差就无法进行任何统计推断，因此在试验设计中安排重复试验是必不可少的。
需要注意的是：一定要进行不同单元的重复(replicate)，而不能仅进行同单元的重复(repetition)。
换言之，一定要重新做试验即重复试验，而不能仅是重复观测或重复取样。
比如在上例中。
一定要用同样的工艺条件生产两罐或多罐合成氨，而不能只是从同罐合成氨中分次取不同的样品来测试纯度。
显然，同罐合成氨中分次取不同的样品所测试出的纯度间差异要小，而不同罐合成氨中取不同的样品来测试的纯度间差异要大。
以同单元重复得到的差异来估计随机误差将会低估试验误差，所得的结论就都是不可信的。
在试验中一定要包含有真正的重复。
2、第二个原则：随机化随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和或所用试验单元。
这样做的目的是防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生的某种系统的影响。
假使我们在同一天内进行的8次试验之顺序进行的话，会有什么问题呢?如果当天的电压有一种由高向低变化的趋势，而恰好电压的降低将导致纯度的降低，那么很明显，前4次试验是在电压较高的情况下进行的，后4次试验是在电压较低的情况进行的。
如果将这8次试验顺序完全打乱，则不会再出现上述问题了。
随机化并没有减少试验误差本身，但随机化可以防止出现未知的但可能会对响应变量产生的某种系统影响。
3、第三个原则：区组化各试验单元间难免会有某些差异，如果我们能按某种方式把它们分成组，而每组内可以保证差异较小，即它们具有同质齐性((homogeneous)，则我们可以在很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。
精益六西格玛研究综述
1. 精益六西格玛体系
精益六西格玛是精益生产与六西格玛管理的结合，目的是通过整合 精益生产与六西格玛管理，吸收两种管理模式的优点，弥补单个管理模 式的不足，达到更佳的管理效果。精益六西格玛不是精益生产和六西格 玛的简单相加，而是二者的互相补充、有机结合。精益六西格玛技术体 系如图1所示。精益六西格玛项目活动主要针对复杂问题，需要把精益 生产和六西格玛的析理、方法和工具结合起来。传统六西格玛项目主要 解决与变异有关的复杂问题，例如控制一个过程的产品一次通过率；而
精益六西格玛项目解决的问题不仅包括传统六西格玛所要解决的问题， 而且要解决那些与变异、效率等都有关的“综合性”复杂问题。
2. 精益六西格玛实施步骤
精益六西格玛管理作为一种企业管理创新和业务流程持续改进的模 式与方法体系，有两个最为显著的特点：一是从管理模式上， 精益六 西格玛将战略管理和战略执行力有效结合，通过高层领导的参与和一套 精益六西格玛的推进基础架构实现战略实施、流程优化、持续改进、组 织学习与知识管理、供应链管理等多方面的效果；二是从方法本身来 讲，将已有的管理思想、方法和工具有效集成并提供了可操作性的技术 路线，如图2所示。精益六西格实施过程的主要内容包括：
界定 Define 测量 Measure 分析 Analyze 改进 Improve 控制 Control
回归分析 相关性分析 散点图 价值工程 实验设计 头脑风暴 亲和图 甘特图 均衡化技术 创造性思维 力场分析 看板管理 SMED 全面生产维护 控制图 控制计划 过程能力分析 防错设计 现场5S 可靠性试验 标准化技术 可视化技术 单件流
图2 精益六西格玛实施技术路线和工具
三、精益六西格玛应用现状
1. 国外应用情况
临床实验室六西格玛质量管理
临床实验室六西格玛质量管理概述随着医疗水平的提高，医院实验室已经逐渐成为医院重要的诊断辅助工具。
然而，实验室工作涉及到诊断和治疗的关键环节，若出现质量问题，将造成严重的后果。
因此，为了确保患者的安全和诊疗质量，医院实验室需要引入质量管理理念，对实验室工作进行规范化和标准化。
六西格玛质量管理（Six Sigma Quality Management）是一种以数据和事实为基础，将过程误差降至最低的质量管理方法。
本文将介绍如何在临床实验室中引入六西格玛质量管理，以提高实验室工作的质量和效率。
六西格玛质量管理六西格玛质量管理是一种以数据、事实和分析为基础，通过优化过程，降低过程误差，提高产品或服务质量及效率的管理方法。
它将过程错误率控制在3.4个标准差以内，即错误率在百万分之一级别。
从实验室质量管理的角度来看，六西格玛质量管理涉及到实验室内各个环节的管理和优化，以确保实验室工作的准确性和可靠性，并保持一致性以满足患者需要。
实验室的过程实验室内有各种复杂的过程，包括样本收集、样本交换、样本标记、加工和测试等。
实验室工作中每一个步骤都可能会出现误差，因此需要采取一系列严格的控制措施来确保实验室工作的质量和稳定性。
在实验室内，要实现六西格玛质量管理，需要详细了解实验室内的各个过程，并制定相应的控制措施来降低过程误差。
六西格玛质量管理在临床实验室中的应用在临床实验室中，六西格玛质量管理可以应用于各个实验室过程的管理和优化。
以下是在实验室内实施六西格玛质量管理的步骤：步骤1：定义定义是实验室接受监管和管理的第一步。
在这个步骤中，需要明确实验室工作的目标、涉及到的过程、任务和角色、以及诊断和治疗的标准等。
根据定义的结果，将制定合适的指标来对实验室工作进行监管和管理。
步骤2：测量测量是确定过程误差的步骤。
在这个步骤中，需要收集和分析实验室工作中所使用的各种数据，以了解工作过程中的偏差和错误。
收集的数据包括质量控制、标本采集、实验室操作、报告和结果确认等方面的数据。
六西格玛概述范文
六西格玛概述范文
六西格玛(Six Sigma) 是一种管理和改进生产过程的系统性方法，有助于改善产品质量、提高生产率、降低成本、快速减少客户投诉，让企业的服务质量不断提升，达到更高水平。
六西格玛体系中的西格玛(Sigma)指的是产品或服务质量水平，以常见的正态分布来衡量，3σ - 6σ分别代表技术特性不同的质量水平，
6σ越靠近期望值，则表示该产品或服务的质量越高。
六西格玛是将标准工具和统计技术等综合应用于公司管理过程的，并最终通过决策分析、可视化等工具，持续改进公司业务效率，以达到提高效率的目的。
六西格玛的基本思想是：对业务进行定性及定量分析，再建立相关的KPI模型，从而改善组织的业务运作，最终实现绩效提升。
六西格玛体系有定性分析、流程分析、异常分析、测量分析等组成部分，它们的目的都是为了解决企业改善业务的问题，提高效率和质量。
六西格玛的定性分析是为了定性描述公司业务及管理的运作状况，用于发现业务的瓶颈，必要时，也可对管理模式进行重新改进；流程分析用于发现业务流程中可能存在的及时问题，通过时间、质量、成本等指标的监控，提高管理者的管理方式；异常分析。
六西格玛设计简介DFSS-什么是六西格玛设计
何时需要六西格玛设计
业务需要
No
Yes
不必改进 现有运营
有否相应 的过程/产 品或服务
No Yes
满足顾 客要求？ No
Yes
一般过程管理
流程最佳状 Yes 态能否满足 客户需求?
No
DFSS （DMADV）
DMAIC Step 1: 定义Define Step 2:测量 Measure Step 3: 分析Analyze
备注
低成本 设计 绿色环 保设计
顾客调 查设计 有限元 设计
详细设计
什么是六西格玛设计的输出内容
输出项目 一般要求 产品特性
产品规范 产品图样 验收规则
采购规范
分析计算书
服务规范 运行和维护文 件
六西格玛设计的输出内容
输出内容 1 每个阶段设计输出形成文件 2 产品图样及技术文件 1 性能要求 2 安全要求 3 可靠性要求 1 制造、装配和安装要求 2 检验和验收准则
--《六西格玛设计的力量》
六西格玛改进是引进修理工， 而六西格玛设计是引进了设 计工程师。
--GE/杰克 威尔奇
什么是六西格玛设计(DFSS)
六西格玛设计(DFSS)是六西格玛的最高境界。低成本(Cost down)，高可靠性(High Reliability)，零缺陷(Zero defect)是当 今高级六西格玛的管理的发展方向。21世纪是六西格玛设计 的世纪
9 利用创造性的方法确定可行的概念 10 使用符合逻辑的、客观的方法来评估可选
取的方案
11 确认并消除产品或服务失效的潜在可能
12 昼减少产品或流程的差异性（稳健化设 计），调整输出信息、使其达到指标
13 验证生产过程的能力 14 建立、测试并固化原型 15 进行试生产
六西格玛doe实验设计培训
部分因子实验 在23全因子实验法的基本设计上追加2个因子. 因子数 : 5 实验数= 8次 D=AB E=AC 即ABD=1 ACE=1 BDCE=1 , BD=CE
-1，1
1，1
-1，1
时 间 1，1
-1，-1
1，1
湿度 温度
实验次数= 23 +3 2为水准数，3为因子数，3为中心点数量
追定
为了改善的大概 方向
(线形效果)
主效果和局部 交互作用
所有的主效果 和交互作用 可估计弯曲
输出变量的预测
模型 (曲率效果)
因全阶乘因子实验，实验次数过多，实验较复杂
通常使用2k 两水平全因子实验法（增加中心点后近似可代替3水平因子实验），实验次数大幅减少
2因子实验
未编码
温度
200 300 250 250 200 250 300
中心点 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
部分因子实验例题 2. Minitab路径： 统计-DOE-因子-分析因子设计 选择输出变量数据列，图形选项勾选正态和4合1图
从两个图中可以看出，显著因子为B D BD E DE五个 （Catalyst Temp Conc三个因子及Catalyst*Temp Conc*Temp两个交互项）
部分因子间关系
所有 因子之间的关系
X与Y的二次关系 X的最优点
分析
改善的粗略方向 (线形效果)
最重要的因素
主效果和局部 交互作用
六西格玛(6Sigma)详解及实际案例分析
相比，经历过6σ品质的顾客中会有96%的人推荐给他人购买。
- 恶劣的品质会导致0%的再次购买，
但如果是6σ水准，那么92%会再次购买。
- 如果完全解决了不满，那么购买的顾客中80%会留下来， 但如果继续留着不满，那么只会剩下40%的顾客。
出处：T.M. Juran (1993)、At&T,(1989)、GTE,(1989)、Tarp (1986)
6Sigma 概要 - 10
Process 能力改善方法
经营活动是过程（Process）的连续
x
Input
Process
Y Output
Y = f(x 1, x2, x3,...,xk )
Output（Y）是由Input（X’s）而决定的。 如果对X’s了解得很清楚，那么可以正确地预测 Y。但是，
6Sigma 概要 - 7
Six Sigma 是？ – 统计的意思
? σ水准
每100万次 机会中的缺陷数
2σ
308,537
3σ
66,807
1σ
4σ
6,210
5σ
233
6σ
3.4
3.4 ppm
6σ
LSL
μ
USL
σ = ∑(Xi - ) 2
N
6Sigma 概要 - 8
Six Sigma 是？ – 统计的意思
0.27%
1
6
减少变动就是6Sigma的本质。
6Sigma 概要 - 6
变得很小的 不良可能性
Six Sigma 是？ – 统计的意思
即使Sigma变小，但如果平均移动…
7.5
六西格玛(6 Sigma)设计 工程
六西格玛（6 Sigma）设计工程本文介绍了六西格玛的三种方法论：TRIZ、试验设计(DOE)和QFD （品质屋），六西格玛（6 Sigma）作为当今最先进的质量理念和方法，在帮助通用电气取得骄人的成绩之后，所受的关注到达了一个新的顶峰。
但是人们发现，依靠传统的DMAIC六西格玛改良流程最多只能将质量管理水平提升到大约5 Sigma的水平。
如果想继续改良质量水平，企业就必须在产品设计的时候就全面考虑客户的需求，原材料的特性，生产工艺的要求，生产人员的素质等各个方面的要素和条件，从而使产品设计到达6 Sigma水平，于是DFSS（六西格玛设计）便应运而生。
TRIZ是六西格玛设计的方法论之一，原义是「Theory of Inventive Problem Solving」，是一种系统化的创造工程方法论，经常浏览有关6 Sigma开展近况文献的读者对它应该并不陌生，它是帮助研发人员通过有系统有规那么的方法来解决创新过程中种种问题的方法论。
TRIZ理论认为，大量创造和创新面临的根本问题和矛盾（在TRIZ中成为系统冲突和物理矛盾）是相同的，只是技术领域不同而已，它了40条创造性问题的解决原那么，与各种系统冲突模式分别对应，直接指导创造者对新设计方案的开发。
六西格玛设计（DFSS）另外一个重要的方法论试验设计(DOE)：安排一批试验，并严格按方案在设定的条件下进行这些试验，获得新数据，然后对之进行分析，获得所需要的信息，进而获得最正确的改良途径。
试验设计如今已经形成较为完整的理论体系，试验设计方案大致可分为三个层次，第一层次的试验设计是最根本的试验设计方案，包括局部因子设计、全因子设计和响应曲面设计(RSM)等，第二层次的试验设计包括田口设计（稳健参数设计）和混料设计，试验设计（DOE）是六西格玛设计中最重要的方法论之一，但它的实现离不开专业六西格玛软件的支持。
JMP就试验设计的功能而言，上述的三个层次的试验设计方法中，目前市面上的六西格玛软件都只能支持第一和第二层次的试验设计方案，但对第三层次的试验设计方案却都不能支持。
六西格玛管理之试验设计(DOE)的基本步骤
六西格玛管理之试验设计（DOE）的基本步骤六西格玛管理的企业在从传统的六西格玛改进DMAIC向六西格玛设计DFSS的进化过程中，越来越重视试验设计。
六西格玛试验设计认为试验的计划与实施应该包含计划、实施及分析三阶段。
一、计划阶段1、阐述目标所有团队成员都要投入讨论，明确目标及要求。
究竟是为了筛选因子还是为了找寻关系式?最终要达到什么要求?2、选择响应变量在一个试验中若有多种响应，则要选择起关键作用的。
能用连续型指标做度量的响应变量远比只有二元响应(成、败)的响应变量好得多。
3、选择因子及水平用流程图及因果图或鱼骨图先列出所有可能对响应变量有影响的因子清单，然后根据数据和各方面的知识进行细致分析作初步筛选。
不能确定该删除者就应该保留。
对于水平的选择也要仔细处理，一般来说，各水平的设置应足够分散，这样效应才能检测出来，但也不要太分散以至将各种其他的物理机械因素都包括进来，这会使统计建模和预测变得困难。
4、选择试验计划根据试验目的，选择正确的试验类型，确定区组状况、试验次数，并按随机化原则安排好试验顺序及试验单元的分配，排好计划矩阵(planning ma-trix)。
二、实施阶段严格按计划矩阵的安排进行试验，除了记录响应变量的数据外，还要详细记录试验过程的所有状况，包括环境(气温、室温、湿度、电压等)、材料、操作员等。
试验中的任何非正常数据也应子以记录，以便后来分析使用。
三、分析阶段对数据的分析方法应与所应用的设计类型相适应。
分析中应包括拟合选定模型、残差诊断、评估模型的适用性并设法改进模型等。
当模型最终选定后，要对此模型所给出的结果作必要的分析、解释及推断，从而提出重要因子的最佳设置及响应变量的预测。
当认定结果已经基本达到目标后，给出验证试验(confirmation run)的预测值，并做验证试验以验证最佳设置是否真的有效。
文章来源：/liuxigemasheji/404.html。
六西格玛DOE试验设计概述及思路解读
六西格玛DOE试验设计概述及思路一、六西格玛试验设计概述在六西格玛改进阶段经常采用正交试验设计(正交DOE方法合理经济地寻求设计优化方案,以确定显著影响产品性能的关键设计参数,在过程开发方面可以实现提高产量,减少波动,缩短开发时间以及降低总成本。
一家专门作西装裤的服装公司,想要比较四种不同布料:麻纱、棉质、丝质和毛料做出来的西装裤,哪一种布料的西装裤最耐穿?于是,每种布料做10条西装裤,提供给40位志愿试穿的人各穿6个月,试穿期间每周4天,然后再拿回来比较裤子破损的情形。
但这里有一个问题是,即使同一种布料作的裤子,给不同人试穿,其破损的程度都不尽相同,何况不同种布料作的呢?换句话说,我们如何分辨哪些破损是由于人为的因素?哪些是因为布料本身的耐磨?还是一些其他因素的影响?这类比较试验在日常生活中到处可见,如几种不同的感冒药,哪个疗效最佳?几种不同的教学方式,哪种教学效果最好?通常每作完一次试验,都会有一些数据,这些数据经过分析后会得到一些结论,如在六西格玛管理中,通过界定、测量和分析阶段我们已经收集了一定量的数据,并对这些数据作了一定的考察,发现了一些对响应变量(指标有重要影响的少量因子。
那么这些结论究竟有多少可信度?我们是否可以放心的引用它?这类试验,若事前没有经过周详的考虑与设计,即使作完试验,所得的结果可能与事实有极大的偏差。
分析试验设计的目的需要包含下列几点:①确定潜在的少数变量x是否对响应变量y有影响;②确定这些有影响的变量x值在什么范围内使响应变量y几乎围绕目标值波动;③确定x的值以改变响应变量分布的均值,并减少其波动;④确定具有影响的x值使其不可控变量的影响最小,即使响应变量对外部环境的变化是稳健的。
试验设计的方法于20年代由英国学者R. A. Fisher所创,他开发出并首次应用方差分析的方法作为试验设计中主要的统计分析工具,其整个过程可以用一张方差分析表表示。
试验设计的方法有很多,常用的正交试验设计,数据分析的方法用方差分析法。
六西格玛简介
Thank you！
流程(process)旳定义是：一种或一系列有规律旳行动，这些行动以拟定旳方式发生或执行，造成特定成 果旳出现—单一或者一系列连续旳操作。简朴地说，流程就是将输入转化为输出旳一系列活动。
SIPOC是表达个人业务旳进行情况旳略图(Map),在定义顾客旳概念及改善Process突出Point 时旳关键Process分析手段
专注于“关键几种”
第八步……找到味道和“关键几种”直接旳关系(Xs) and Y
怎样找出关系“关键几种”(Xs) 和 味道 (Y)?
做一种更细致旳试验 关注：炉温从325到375°和3个品牌旳面粉
成果：
是最佳旳组合
第九步……建立“关键几种”旳公差(Xs)
怎样确保烤炉温度旳控制?
• 数据表白 350 °(±5 °)是最能降低 味道旳差别旳
“反复性”和“再现性”认可这个测量系统
第四步……拟定目前产品旳味道合格率(能力)
我们怎样来做？
• 烤几只“正常”情况下旳面 包
• 让教授评审员尝试并打分 • 平均分7.4 • 但差别太大，达不到六西格
玛要求
这个流程只有三西格玛3σ
第五步……制定改善目的Y(味道)
我们怎样制定改善旳目旳？
• 用竞争对手做标尺 • 专注于缺陷(就是分数<7) • 拟定可“接受旳”流程水平 • 根据以上制定目旳
目录
1. 简介 2. 项目实施 3. 管理特征 4. 实施效果 5. 案例
项目实施
六西格玛DMAIC项目环 业务流程改善遵照五步循环改善法，即DMAIC模式：
Define
控制[Control]——确保过程改善一 旦完毕能继续保持下去,而不会返回 到先前旳状态。
六西格玛试验设计之调优运算的基本概念和运算方法
六西格玛试验设计之调优运算的基本概念和运算方法六西格玛试验设计（Design of Experiments, DOE）是一种统计方法，用于优化和改进工业过程和产品的质量以及降低成本。
调优运算是六西格玛试验设计的一个基本概念，旨在通过系统化的实验和数据分析来确定和优化关键因素对结果的影响。
本文将介绍六西格玛试验设计的调优运算的基本概念和运算方法。
调优运算的基本概念包括确定关键因素、建立模型、确定最优条件和验证模型。
下面将详细介绍每个概念的内容。
1.确定关键因素：首先要确定对结果影响最为显著的关键因素。
这些因素可以是机器设备中的工作参数、产品制造过程中的因素等。
通过分析历史数据、专家意见或探索性试验等方法，选择关键因素并确定其水平范围。
2.建立模型：在确定关键因素后，需要建立数学模型来描述关键因素与结果之间的关系。
常用的模型包括线性模型、二次模型、响应面模型等。
模型的选择依据可能是实验设计类型和样本数量的限制等。
3. 确定最优条件：通过对不同条件下的试验进行数据收集和分析，确定能够达到最优结果的关键因素水平组合。
通常采用设计矩阵（design matrix）来确定试验设计，其中包括各因素的水平和重复次数。
根据试验结果，可以使用统计方法和优化算法来确定最优条件。
4.验证模型：最后，需要对确定的最优条件进行验证实验。
在验证实验中，使用最优条件下的因素水平来生成结果，并与模型预测结果进行比较。
如果实际结果与预测结果相符，说明模型是可靠的，可以用于优化和改进工业过程和产品。
调优运算的基本运算方法包括重复试验、因素水平设计、响应分析和优化算法。
1.重复试验：重复试验是为了减小试验误差，增加结果的可信度。
通过多次试验，可以获得更加稳定和可靠的数据，并检验结果的一致性。
2.因素水平设计：因素水平设计是针对关键因素的设置。
常用的设计方法有全因素设计、部分因素设计和跨越设计等。
为了确定关键因素的水平组合，可以使用拟合和调整设计矩阵。
六西格玛综述(实验设计)
8
例1、这里有27个球， 其中有且只有一个球质量为9克, 其它26个都为10克。给你一架天平，请找出重为9克的那 个球。 请问，你至少要称几次？
例2、这里有9框球(每框100个)， 其中有且只有一框里 的球质量全为9克, 其它8框里的球都为10克。给你一架天 平，请找出里面的球重为9克的那个框。 请问，你至少要称几次？
一般情况下，质量特性和影响因素之间的关系式并不能根据工程知 识直接建立，需要使用DOE进行实验与分析来找出它们的关系，进一步确 定设计/工艺参数的优化组合。
在设计过程中，DOE是至关重要的改善技术。早在1988年，美国摩托 罗拉公司的设计师就认为：“如果质量是带动公司前进的火车头，那么 试验设计就是燃料。它能在一、二年内，不是以百分之五十或百分之百， 而是成十倍甚至成百倍地提高产品质量。”
1
测量阶段 第3章 测量系统分析 分析阶段 第4章 过程数据的收集与分析
确认测量系统
No
Yes
评估过程绩效及收集数据
改进测量系统
稳定性与过程能力
波动性
变量之间的相互关系
第5章 从分析到改进 改进阶段 第6章 实验设计法 第7章 从改进到控制
控制阶段 第8章 统计过程控制
过程稳定性
No
Yes
过程波动降低(过程最佳化)(DOC)
2、寻求最能使输出符合目标值的因素组合 3、调整可控制因素让输出值的波动最小 4、寻找可控制因素之值，使非控制因素对输出的影响
极小化
33
实验设计的三个阶段
实验设计对过程绩效的改进及新过程的开发是一项非常有用的工具。 一般在过程绩效改进及新过程的开发中应用实验设计的三个阶段： 1、筛选实验
六西格玛文献综述
近几年六西格玛管理应用的文献综述摘要：六西格玛管理作为一种现代的管理方法，得到越来越多企业的认同和应用，正确实施六西格玛已成为时代的潮流。
本文基于此背景下，对中国近几年六西格玛管理应用的情况进行简单总结，来认识六西格玛管理在中国的应用情况，以此能更好地认识六西格玛管理这种方法。
关键字六西格玛管理；文献综述当前中国企业正处于转型升级的时期，而六西格玛管理作为一种现代管理方法，能更好地帮助企业进行转型升级，认识六西格玛在中国的应用情况也就很重要，来更好地分析六西格玛在中国企业的位置，来更好地实施六西格玛管理。
1六西格玛的简单介绍1.1六西格玛的内容介绍诞生于20世纪80年代中期的六西格玛管理法在90年代传入中国，逐渐被企业界接受和应用。
所谓西格玛即数理统计中的“标准差”，表征数据的离散程度，而西格玛质量水平是对满足质量要求能力的衡量，西格玛水平越高，能力也就越强，六西格玛质量水平意味着在100万次机会中不超过3.4个缺陷。
六西格玛管理是旨在持续改进企业业务流程，实现客户满意的管理方法，其实施一般包括过程界定（define）、测量（measure）、分析（analyses）、改进（improve）和控制（control）五个阶段，而具有无可比拟的强大功能和简易的可视化操作的minitab软件能满足六西格玛过程中的数据要求，六西格玛的应用领域越来越广，从制造业到服务业、教育医疗机构甚至政府军队，正确有效地实施六西格玛管理是时代的要求。
1.2实施六西格玛的意义实施六西格玛不仅减少缺陷错误，减低风险和成本，而且可以帮助企业建立持续改进和创新的企业文化，消除沟通壁垒。
六西格玛被通信公司作为公司四大战略之一，通过实施六西格玛项目给通信公司带来巨大的成功，通过系统地)集成地采用业务改进流程!消除过程缺陷和无价值作业!从而提高质量和服务)降低成本)缩短运转周期!达到客户完全满意!增强企业竞争力。
更为神奇的是，六西格玛管理可以培养下一代领导者，促进员工职业的发展。
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单个因子的影响与其交互作用的影响
比較
20kg 磷 30kg 钾
50Kg 磷
50Kg 钾
40 m
30 m 25 m
24 交互作用 = 总效果 - (20kg 磷的效果 + 30kg 钾的效果)
有交互作用的正交试验设计
交互作用表（以正交表L8(27)为例）： 用正交表安排有交互作用的试验时，我们把两个因 素的交互作用当成一个新的因素来看，让它占有一列， 叫交互作用列。
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实验设计在生產/制造過程中的位臵：
可控制因素
生產/ 制造 過程
不可控制因素
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通過實驗 進行优化設計
統計技術在
生產/制造過程
中的應用是對 過程中輸入 的變量 (人,机,料,法,環) 進行有目的地优化, 使輸出的結果更加理想. 实驗設計 程工具.
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是其中較為有效的一种工
通過實驗,控制其不良 的影響程度
在设计过程中，DOE是至关重要的改善技术。早在1988年，美国摩托 罗拉公司的设计师就认为：“如果质量是带动公司前进的火车头，那么 试验设计就是燃料。它能在一、二年内，不是以百分之五十或百分之百， 而是成十倍甚至成百倍地提高产品质量。”
一个标准设计/生产过程都要受到可控因素X1 ，X2 …… Xn 以及不 可控因素Z1 ，Z2 …… Zm的共同作用。
2) 在任意两列中，将同一行的两个 数字看成一个有序数对，则每一 数对出现的次数是相等的，如 L9(34)中有序数对共有9个: (1,1), (1,2), (1,3), (2,1), (2,2), (2,3), (3,1), (3,2), (3,3), 它们各出现一次。 所以，用正交表来安排试验时，各 因素的各种水平的搭配是均衡的， 这是正交表的优点。
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当选用一个设计时，必须考虑下列的事项：
1、制定可控制因素的个数
2、制定可控制因素的设定水平数 3、确定执行的实验次数 4、在实验中除了考虑质量特性，也必须同时考虑 其他因素所造成的影响
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单指标的分析方法
某炼铁厂为提高铁水温度，需要通过试验选择最好的生产方案 经初步分析，主要有3个因素影响铁水温度，它们是焦比、风 压和底焦高度， 每个因素都 考虑3个水平，具体情况见表。 问：对这3个因素的3个水平如何安排，才能获得最高的铁水温 度?
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解：如果每个因素的每个水平都互相搭配着进行全面试验， 必须做试验33=27次。现在我们使用L9(34)正交表来安排试 验。
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实验设计的意义及其发展过程
实验设计的意义: 应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数 据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在工程学 领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着 广泛的应用。 在工序开发的早期应用实验设计方法能得出以下成果： 1. 提高产量； 2. 减少变异性，与额定值或目标值更为一致； 3. 减少开发时间； 4. 减少总成本；
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有交互作用的正交试验设计
例(水平数相同)
我们用一个3因素2水平的有交互作用的例子来说明 某产品的产量取决于3个因素A，B，C，每个因素 都有两个水平。每两个因素之间都有交互作用，试验 指标为产量，越高越好。具体如下：
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有交互作用的正交试验设计
解：这是3因素2水平的试验。3个因素A, B, C要占3列，它们之 间的交互作用A x B, B x C, A x C 又占3列。可用正交表L8(27).
第二节：正交试验、正交表及其用法
正交表:
右图是一個比较典型 的正交表. “L”表示此为正交表, “8”表示試驗次數 “2”表示兩水平,
,
“7”表示試驗最多 可
以有7個因素 (包單 個因素及其交互作 用)
.
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正交表的表示方法:
一般的正交表记为Ln(mk)，n是表的行数， 也就是要安排的试验数; k 是表中的列数，表示因素的个数；m 是各因素的水平数；
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实验设计是指以概率论、数理统计和线性代数等为理论基础，科学 地安排实验方案，正确地分析实验结果，尽快获得优化方案的一种数学 方法。 在企业研发和管理实践中，为了开发设计研制新产品、更新或改进 老产品，优化生产工艺方法或流程，或者降低原材料、动力等资源消耗， 都需要深入研究质量特性与影响因素的关系。 一般情况下，质量特性和影响因素之间的关系式并不能根据工程知 识直接建立，需要使用DOE进行实验与分析来找出它们的关系，进一步确 定设计/工艺参数的优化组合。
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9
30
取方案为C2 、A1、B1
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A与B交互作用明显
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实验设计目的
1、从多个变量中找出对输出影响最大的因素，也就是
显著因素 2、寻求最能使输出符合目标值的因素组合 3、调整可控制因素让输出值的波动最小 4、寻找可控制因素之值，使非控制因素对输出的影响
极小化
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实验设计的三个阶段
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有交互作用的正交试验设计
什么是交互作用：
在多因素试验中，各因素不仅各自独立地在起作 用，而且各因素还经常联合起来起作用。也就是说， 不仅各个因素的水平改变时对试验指标有影响，而且 各因素的联合搭配对试验指标也有影响。这后一种影 响就叫做因素的交互作用。因素A和因素B的交互作用 记为A X B.
Yes
No 控制阶段 第8章 统计过程控制 统计过程管理(SPC) 过程能力
批量生产
过程开发与MAIC
2
评估现行过程绩效（五个阶段）
一、计划 1、明确的流程及目的（过程变量、相应过程、输出质量特性控制表） 使用工具：（因果图、检查表） 二、收集数据 使用工具：分层法 三、分析数据（1、决定稳定性及过程能力 2、找出数据彼此间的关联性 3、区分出过程
4
测量系统分析
测量数值的度量指标主要有 偏差1=Bias (指偏离标准值的程度) 波动=Variation (指数据的分布离散的程度) 总波动=测量波动2(人与量具)+产品3(过程)波动 测量系统分析目的： 1、确认测量系统能满足过程使用需求 2、分辨出统计过程控制中，过程的特殊原因
5
总波动
零件间的波动
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为什么要进行正交试验:
在实际生产中，影响试验的因素往往是多方面的，我们要考察各 因素对试验影响的情况。在多因素、多水平试验中，如果对每个因素 的每个水平都互相搭配进行全面试验，需要做的试验次数就会很多。 比如对3因素7水平的试验，如果3因素的各个水平都互相搭配进行全 面试验，就要做73=343次试验，对6因素7水平，进行全面试验要做 76=117649次试验。这显然是不经济的。应当在不影响试验效果的前 提下，尽可能地减少试验次数。正交设计就是解决这个问题的有效方 法。正交设计的主要工具是正交表。
测量系统的波动
来自量具的波动
来自操作者的波动
MINITAB：
分解
1、X-R方法 2、ANOVA方法
交互作用
重复性
再现性
操作者
操作者与零件的交互作用
量具的重复性和再现性研究
（交叉的）每个零件可以由多位操作 者重复测量 （嵌套的）每个零件只能由一位操作 者测量一次
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实验设计基础
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实验设计（DOE） Design of Experiment 为什么要进行试验设计？
实验设计对过程绩效的改进及新过程的开发是一项非常有用的工具。 一般在过程绩效改进及新过程的开发中应用实验设计的三个阶段： 1、筛选实验 设计一个实验可以从多个因素中筛选出质量特性影响较显著的少数重要因 素。将因素对响应输出质量特性的影响程度依序排列（Pareto Chart)，并估计 因素效应的大小及方向(另一个图）。 （使用部分析因设计fractional factorials或田口实验设计（Taguchi method)中 的二水平正交表设计 2、过程最佳化（使用响应曲面法或田口实验设计中的三水平正交表设计) 3、系统及零件的容差设计 进行实验来决定哪些零件或过程的容差是最关键的且这些关键容差必须紧 缩到多少才能让产品达到最小的波动性及正确的平均值。（当一个系统中的各 过程已分别决定最佳参数，接下来要整合系统中各过程的操作范围。）
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我们按选定的9个试验进行试验，并将每次试验测得的铁水温 度记录下来：
为了便于分析计算，我们把这些温度值和正交表列在一起组成 一个新表。另外，由于铁水温度数值较大，我们把每一个铁水 温度的值都减去1350，得到9个较小的数，这样使计算简单。
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分析表
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解释： K1这一行的3个数分别是因素A, B, C的第1水平所在的试验中对应的铁水温度之 和; K2这一行的3个数分别是因素A, B, C的第2水平所在的试验中对应的铁水温度之 和; K3这一行的3个数分别是因素A, B, C的第3水平所在的试验中对应的铁水温度之 和; k1, k2, k3这3行的3 个数，分别是K1, K2, K3这3行中的3个数的平均值； 极差是同一列中， k1, k2, k33个数中的最大者减去最小者所得的差。极差越 大，说明这个因素的水平改变时对试验指标的影响越大。极差最大的那一列， 就是那个因素的水平改变时对试验指标的影响最大，那个因素就是我们要考虑 的主要因素. 通过分析可以得出：各因素对试验指标(铁水温度)的影响按大小次序应当是C (底焦高度) A (焦比) B (风压)；最好的方案应当是C2A3B2。与此结果比较接 近的是第9号试验。 为了最终确定上面找出的试验方案是不是最好的，可以按这个方案再试验一次， 并同第9号试验相比，取效果最佳的方案。
测量阶段 第3章 测量系统分析 分析阶段 第4章 过程数据的收集与分析 稳定性与过程能力 第5章 从分析到改进 改进阶段 第6章 实验设计法 第7章 从改进到控制
确认测量系统
Yes
No
改进测量系统