doe简介(经典方法)_图
DOE简介(经典方法)
找出定义流程的公式 (y=f(x)) 以优化流程
Pg 6
试验设计中的基本术语
因子 (可控因子,非可控因子) X 水平: 为了研究因子对响应的影响,需要用到因子的两个或更多的不同 的取值,这些取值称为因子的水平(level)或设置(Setting). 处理: 按照设定因子水平的组合,我们就能进行一次试验,可以获得一次 响应变量的观测值,也可以称为一次“试验”(trial, experimental run), 也称为“一次运行”(run). 试验单元(experiment unit):对象,材料或制品等载体,处理(试验)应用其 上的最小单位 试验环境:以已知或未知的方式影响试验结果的周围环境 模型:可控因子(X1,X2,…Xn), 响应变量(Y) , f 某个确定的函数关系 Y= f ( X1, X2, X3,….. Xk) + Error (误差) 主效应: 某因子处于不同水平时响应变量的差异 交互效应: 如果因子A的效应依赖于因子B所处的水平时,我们称A与B 之间有交互作用. OFAT法（One-Factor-At-a-Time)：在各因子的变化范围每次改变一 个因子的水平以选定各因子的最佳水平。
Ping Top Flite 87 Peerless 84
球
Titleist
86
82
计算主效果
主效果 – 因变量由于改变因子的水平所引起的平均变化.
主效果球 因变量 Titleist 因变量 TopFlite 86 82 87 84 1.5 2 2
主效果球杆 因变量 Peerless 因变量 Ping 84 82 87 86 3.5 2 2
DOE实验设计ppt课件
部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适 合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪 称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。
DOE简介
29 1000 5 b b b
30 1500 5 b b b
31 1000 8 b b b
32 1500 8 b b b
传统的实验分析与DOE的区别？
传统试验： 1.实验周期长，浪费时间。实验成本大幅度提高，影响产品
推向市场的时机。
2.如果第一次估计可以接受，实验会停止下来，“最佳”方 案可能永远找不到。
DOE的基本术语
P值：检查一个因子说效果是否显著的概率值
曲率：检查中心点是否显著的值
失拟：检查简化模型过程是否合适（失拟表示被剔除的项是 显著的活模型所包含的项中有不显著的）
残差分析：检查分析结果是否可用，从正态、随机角度分析
R-Sq、 R-Sq（预测）、 R-Sq（调整）：检查模型准确性， 三个数值应尽量接近
系数：y=f（x）中各x的系数，决定方程式的系数，为模型 优化做准备
响应优化器：基于y=f（x）进行望大、望小、望目的对x的 预测
DOE的常见类型及用途
常用类型
目的
全因子试验 （2^k） 部分因子 （2^k-p) 筛选试验
响应曲面法
发现提供最好结果的因子和 水平 建立数学模型
通过测试大量的因子来发现关 键的银子 最优化 当存在非线性影响时建立数 学模型
步骤六：建立实验计划
统计—DOE—因子—创建因子设计
1
2 3
1
2 3 4
1 2
1 2
步骤七：
使用MSA相关知识
步骤八、步骤九：
根据上表安排相关资源并试验
步骤十：
步骤十一： 统计—DOE—因子—分析因子设计
1 2
1 2
项
ACE BDE
DE ABCD BCE
DOE方法介绍
DOE方法介绍设计实验（Design of Experiments，简称DOE）是一种统计学的方法，用于优化和改进产品或过程的性能。
通过DOE方法，我们可以确定最佳的实验设计，并且分析因素对结果的影响。
本文将介绍DOE方法的基本原理、常用的DOE方法和其在实际应用中的意义。
DOE方法的基本原理是通过设计一系列实验，系统地改变和调节输入变量，以观察输出变量的变化情况。
在DOE方法中，输入变量被称为因素（factors），而输出变量被称为响应变量（response variable）。
通过不断地变化因素的水平和观察响应变量的变化，我们可以找到最佳的因素组合，以实现最佳的性能或者结果。
常用的DOE方法包括全因子实验设计、因子水平减少法、响应面法和标准序列法等。
全因子实验设计是基于完全随机化设计的，它考虑了所有可能的因素组合。
因子水平减少法是通过先评估所有可能的因素组合，然后通过筛选和减少因素的水平，以提高实验效率。
响应面法是通过建立模型来描述因素和响应之间的关系，然后利用该模型来进行因素优化和预测响应变量的水平。
标准序列法是通过选择具有特定属性的实验设计点，以最小化实验数量并确保可获得准确的结果。
在实际应用中，DOE方法有着广泛的意义和应用价值。
首先，它可以大大提高实验效率和成本效益。
通过系统化地设计实验，我们可以减少实验次数，节省实验资源和时间。
其次，DOE方法可以帮助我们理解因素之间的复杂关系。
通过观察和分析实验结果，我们可以了解哪些因素对结果有重要影响，以及它们之间的相互作用方式。
最后，DOE方法可以帮助我们进行优化和改进。
通过找到最佳的因素组合，我们可以实现性能的最大化，提高产品质量和生产效率。
然而，要成功应用DOE方法，我们需要注意一些关键要点。
首先，我们需要选择适当的因素和水平。
因素应该是可能影响结果的参数，而水平则应该涵盖可能的变化范围。
其次，我们需要注意样本的选择和实验的随机化。
样本应该是具有代表性的，并且实验应该是随机进行的，以减少实验结果的偏差。
DOE-实验设计PPT课件
2021/3/12
19
如何进行有交互作用正交试验
其详细步骤如下： 一进行试验准备。 二确定试验指标。 三确定因素。 四确定水平。 五选择正交表。 六表头设计。 七进行试验。 八记录数据。 九试验结果分析。 十分析结果对比。
1(480) 1
1 2(600) 2 2 3(765) 3 3 127 42 -27 42.3 14 -9 51.3
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B
C
进刀量(毫米/转) 吃刀深度(毫米)
1(0.33) 2(0.20)
3(0.15) 1 2 3 1 2 3 -85 55 172 -28.3 18.3 57.3 85.6
的大小. 4.设计试验方案:希望通过次数不太多的试验能将各个因
素的每个水平对试验指标的影响大小较准确地判断出 来. 5.试验结果分析:对试验结果数据进行分析,得出因素和水 平影响指标的程度.
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正交试验法
一、定义试验对象、目的、范围、确定指标。
1.谁去做?谁负责?多少人的小组? 2.在哪做?哪个车间哪台设备? 3.检测设备是否稳定? 4.确定分析哪个指标?(如硬度、尺寸、配方等） 4.环境是否适宜?（与分析无关的其它环境因素
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6
正交试验法
三、确定水平 因素的某个特定状态数学上称之为水平。 如温度的850度、800度、750度，保温时间的3
分钟、2分钟、1分钟。分别称为三个水平。 水平的确定取决于经验、理论分析的结果,最好
在工艺稳定状态的水平内选择.
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DOE试验简介
是由于硅胶尺寸引起，他们得出以下试验表：
因素
水平
A
B
C
指标
硫化时间 油压温度 机台压力
1
A1=160S B1=200℃
100
2
A2=120S B2=250℃
150
3
A3=80S B3=270℃
200
列表说明如下：
NO.
DOE要素
例子
1
输出变量(指标)
油压尺寸
2
试验因素
A.硫化时间;B.油压温度;C.机台压力.
14、通过标准作业程序固定优化以试验条 件（因素和水平），并进行应有的控制； 15、重新评估过程能力。
一）
DOE试验计划表
负责人:_____________ 部门/过程:_________________________;
项 目:_____________ 日
期:_________________________;
3
水平
因素 A.硫化时间.
水平 80S,120S,160S.
4
交互作用:因素间相互影响的程 如:粘接温度X时间,粘接时间的最佳值 度,有些试验中需要评估. 依赖于粘接温度的设置.
RUNS
A
B
C
D
Y
1
-1
-1
-1
-1
5
试验次数(RUNS)
2
-1
-1
+1
+1
3
-1
+1
-1
+1
4
—
—
五、因素的分类：
在试验设计时，试验因素（输入变量）有 两种：一种是在试验时我们可以以人为进行控 制的，称为可控因素；一种是人为无法控制的 称为噪声（随机）因素： 一）可控因素是在试验过程中我们可以设置和
DOE基础知识JMP软件应用PPT课件
JMP事业部是SAS公司的业务部门，JMP软 件是SAS公司为全球客户开发的高端六西格玛质 量管理统计开发软件，旨在为客户提供强大而易 用的桌面统计分析工具及服务，以提升质量管理， 优化业务流程及改进产品研发。 JMP为高效实施 六西格玛横空出世，被誉为称“六西格玛时代的 统计分析大师”。长期以来，已在全球六西格玛 及统计质量管理领域广为应用，并被摩托罗拉、 英特尔、惠普、戴尔、汇丰银行、丰田汽车、陶 氏化学、微软、苹果、宝洁、中石化、三一重工、 复旦大学、中欧国际工商管理学院等世界一流企 业、著名学府和科研机构选为六西格玛实施工具 或数据分析工具，并屡获殊荣。
试验设计表
试验设计表是DOE的基本工具，现有的试验设计表是许多专家运用数学经验分 析所创制的一套标准化的表格。
正交试验表为试验设计表的一类，具有较强的代表性。
正交表的 两个特性
列 试验序号
1
2
3
4
1
1111
2
1222
3
1333
4
2123
5
2231
6
2312
整齐可比性
均衡分散性
7
3132
8
3213
9
3321
第6页/共46页
实验设计(DOE)的基本概念
罗纳德·费雪爵士
➢现代统计学与现代演化论的奠基者之一 ➢安德斯·哈尔德称他是“一位几乎独自建立现代统计科学的天才” ➢理查·道金斯则认为他是“达尔文最伟大的继承者” ➢1916年完成，1918年发表的论文同《孟德尔遗传假定下的亲戚之间的相关性》 同时建立了以生物统计为基础的遗传学，以及著名的统计学分法变异数分析 （analysis of variance，简写为ANOVA，也称方差分析）。 ➢1925年，他的第一本书出版，书名为《研究者的统计方法》（Statistical Methods for Research Workers）。到了1935年，延续本书的《实验设计》（The Design of Experiments）出版。两本书建立了实验设计法的基础。
DOE试验简介PPT课件
因素（X`S）对输出（Y）的影响的方法， 它是通过对选定的输入因素进行精确，系 统的人为调整（变化）来观察输出变量的 变化情况，并通过对结果的分析，最终确 定影响结果的关键因素及其最有利于结果 的取值方法。如下图：
输入（X`S）
输出（Y）
6 Sigma相关知识介绍
一、6 Sigma的定义
1、什么是“6 Sigma” A：6 Sigma是一整套系统的企业管理理论和实践方
4、比较设备和方法的影响度；
五）计量时，试验设计可用来： 1、进行量具研究； 2、确定主要误差； 3、将测量误差降至最小；
四、试验设计的一些相关概念：
一）指标：在试验中用来衡量试验结果的量叫 试验指标，在六西格玛系统中，试验指标是公 司与客户共同关心的项目的（CTQ `S：关键影 响因素）；
二）因素又称因子，在试验中，影响试验考 核指标的量称为因素。因素是我们前面说过 的作用因素即自变量（X `S）； 三）水平是试验中各因素的不同取值； 四）通用符号：在试验表中，一般用“+”、 “-”号或“1”、“2”、“3”等来表示因素的 不同水平，当因素只有高低两个水平时，用 “+”号代表高水平， “-”代表低水平（数值 较
法，其目标是最大程度地实现和保持企业运营成功。 B：6 Sigma的原动力来自对客户需求的理解，对企
业现状，数据地科学分析，及对改进企业的运营过程 的渴望。 C：6 Sigma的质量目标小于3.4DPMO，99.99966% 合格---每百万机会中只有3.4个缺陷
2、6 Sigma经历的四个里程碑
中的缺陷）
3、ANALYZE（分析）-找出造成缺陷的原因（长期 和偶然问题）
A：确定造成缺陷的原因 B：找出影响关键输出的少数几个至关重要的过程
DOE详细讲解(共45张)
名词(míng cí)介绍
n 1、试验因素
试验因素指当试验条件变化，试验考核指标也发生变化 时，影响考核指标取值的量称为试验因素（因子），一般
记为A，B，C等。
试验因素可以理解为试验过程中的自变量，如：化学试验中的温 度、压力、时间、催化剂用量；机械加工中的切削速度、吃刀量、 刀具的几何参数等。从广义上讲，试验因素可理解为若干变量间的 某种确定关系，如原料的配方比例、供货单位、工艺流程等也都可 以看作为一种广义因素。
部分(bù fen)因子实验
第42页，共45页。
第43页，共45页。
第44页，共45页。
第45页，共45页。
第4页，共45页。
6) 分析实验结果：将实验结果进行方差分析，确定实验因子 的重要性及各因子对实验结果的影响程度。
7) 重复性实验：将重要因子或影响实验的主要因素进行评估， 重新(chóngxīn)进行DOE实验，以确定其实验的真实性。
8) 作出结论：对实验结果进行分析后作出结论。
第5页，共45页。
2) 确定实验因子：要分析影响因变量变化的因子个数，进行全因子 的DOE实验。
3) 确定实验因子水平：不同的实验因子水平会影响实验结果。
4) 选定DOE实验表格：根据因子数和因子水平确定DOE实验表格。 5) 安排实验时间：根据DOE进行次数确定实验时间。考虑过程的连
续性，尽量安排在同一阶段进行实验为好。
A1
B1 B2
C1
C2 C1Leabharlann A2B1B2
C1
C2 C1
C2
C2
图1—1 三因素两位组的完全因素位级组合
第9页，共45页。
若试验中共有i个因素，每个因素各有j个位级，则其完全因素 位级组合数（全部试验的次数）应有N=ji次。如，对于一个具有3 个因素（A，B，C），每个因素各有两个位级（A1，A2，B1，B2， C1，C2），其完全因素位级组合数为N=23=8次，其实际组合情况 如图5—1所示。
DOE简介(经典方法)(共51张)
Pg 8
第8页，共51页。
设想打高尔夫球是一个试验
打一轮高尔夫球的输出变量是什么?
分数(fēnshù), 越低越好 (击球及推杆数少)
可控制的输入变量是什么?
球及球杆的类型 带着球杆步行或开车运送 玩球时喝掉的啤酒瓶数
本实验中, 因子, 因子的水平 及因变量都是什么?
球
Top Flite Titleist
球杆
Ping Peerless
87
84
86
82
第28页，共51页。
计算 主效果 (jì suà n)
主效果 – 因变量由于改变因子的水平所引起的平均变化.
主效果球 因变量 Titleist 因变量 TopFlite
明了统计学重要性与实际重要性的区别
流程变化会导致统计学显著差别,但并不意味着该差别是重要的
试验本身是重复性的
我们的知识与日俱增. 应期望用数个试验才能获得最佳工艺.
一般指导方针: 在第一个试验中使用不超过25% 的资源.
第24页，共51页。
Pg 24
总结报告
DOEOutline.doc
一定为DOE写一个专门的报告
那些自变量X显著的影响着Y? 这些自变量X取什么值时将会使Y
达到最佳值?
Pg 4
第4页，共51页。
流程或系统(xìtǒng)的一般模型
?
Pg 5
第5页，共51页。
试验 的目的 (shìyà n)
确定
那些输入对输出影响最大(确定关键输入变量) 什么样的输入设置能产生理想的输出结果 怎样设置影响最大的输入水平以减少输出变量的变化范围 怎样设置可控输入水平使得不能控制的输入变量对输出的影
DOE 简介
DOE 简介DOE（Design of Experiment,试验设计）什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
为什么需要DOE要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。
所谓重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。
这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。
第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。
如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。
这一点的实际含义是s2/n，如果n=1，如果2个处理的y1 = 145，和y2 = 147，这时我们可能不能作出2个处理之间有没有差异的推断，也就是说，观察差147-145=2可能是试验误差的结果。
但如果n合理的大，试验误差足够小，则当我们观察得y1随机化是试验设计使用统计方法的基石。