DOE与Minitab_经典案例培训资料全
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DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)精品PPT课件
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Op部交 所有的主效果和 输出变量的预测
向
互作用
交互作用 模型（曲率效果）
（线形效果）
说明：考虑实验的目的和预算等来选择DOE
DOE基础知识
完全要因实验
定义
Kn要因配置法 不按因子数为N个，因子的水准数为K的实验计划法重复实验， 也应该可以实施Kn个的实验次数 2k要因实验是由具有2水准的K个因子构成
●处理（Treatment） --所谓的处理是指各因子单一水准的组合。如：100度温度下，压力1气压
●处理组合（ Treatment Combination） --是指因子各水准的组合。如2x2x2的情况下，实验的处理组合是8
●重复（Repeat） ●主要效果（Main Effect）
--是指各输入变量由不同水准间变化时因水准间差异而引起的输出变量变化的平均值 ●交互作用（Interaction）
DOE基础知识
完全要因实验例题
实验顺序
1 2 3 4 5 6 7 8
区分 总和总和+ 差 平均效果
反应温度 浓度 压力 A*B （A） （B） （C）
-1
-1
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Op部交 所有的主效果和 输出变量的预测
向
互作用
交互作用 模型（曲率效果）
（线形效果）
说明：考虑实验的目的和预算等来选择DOE
DOE基础知识
完全要因实验
定义
Kn要因配置法 不按因子数为N个，因子的水准数为K的实验计划法重复实验， 也应该可以实施Kn个的实验次数 2k要因实验是由具有2水准的K个因子构成
●处理（Treatment） --所谓的处理是指各因子单一水准的组合。如：100度温度下，压力1气压
●处理组合（ Treatment Combination） --是指因子各水准的组合。如2x2x2的情况下，实验的处理组合是8
●重复（Repeat） ●主要效果（Main Effect）
--是指各输入变量由不同水准间变化时因水准间差异而引起的输出变量变化的平均值 ●交互作用（Interaction）
DOE基础知识
完全要因实验例题
实验顺序
1 2 3 4 5 6 7 8
区分 总和总和+ 差 平均效果
反应温度 浓度 压力 A*B （A） （B） （C）
-1
-1
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
.
16
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
17
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
18
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
.
14
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
.
26
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
.
27
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
.
4
DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段
minitab doe案例
minitab doe案例
以下是一个使用Minitab进行DOE（实验设计）的案例：
案例：PCB板的镀铜线质量优化
1. 确定每个因子的高低水平，例如温度、时间、电流等。
2. 打开Minitab软件，创建一个新的DOE计划。
3. 选择合适的因子数、区组中心点数、角点仿行数和区组数，以满足实验需求。
4. 生成正交试验矩阵，并按照计划进行实验。
5. 将实验数据复制到Minitab中进行DOE分析。
6. 选择因子和响应，进行效应图和方差分析。
7. 根据分析结果，优化因子水平，以提高镀铜线的质量。
通过以上步骤，可以使用Minitab进行DOE，优化PCB板的镀铜线质量。
Minitab培训教材(PPT 49页)
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术10有- 限公司
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术11有- 限公司
通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术0-有限公司
Roc.Luo 2011.01.26
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
1~5 2~13 2~3
因子与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
所有主效果和 交互作用
(线性效果）
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
现在 工序知识
状态
高
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术18有- 限公司
DOE处方-4.选择DOE
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
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通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等
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有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
1~5 2~13 2~3
因子与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
所有主效果和 交互作用
(线性效果）
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
现在 工序知识
状态
高
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DOE处方-4.选择DOE
DOE及Minitab使用初级知识(下)
水平
-
+
15
18
1.2m/min 1.4m/min
60mm
80mm
240℃ 60 ℃
255 ℃ 80 ℃
0.780g/ml 0.820g/ml
100 ℃
120 ℃
2-100
2-200
DOE
33
试验方案选择
改善小组经过讨论，
认为目前只是凭经验对波峰 炉焊接因素有粗略认识，从 未经过证实，无法确认哪个 因素影响大。故决定通过8因 素筛选试验来验证以前的经 验并为后续改善打好基础， 为节约时间，小组决定用8因 素筛选试验的最少组合数12 种组合。用Minitab生成的8因 素试验方案如下：
建立试验目标
本试验的目标是将外滑轨的内部尺寸保证在目标以内并使偏差最小。
（内外轨的尺寸配合决定滑动力的大小）。
DOE
4
实验设计计划表
DOE
5
可控因素表
DOE
6
噪声因素表
DOE
7
水平设置表
实验表
全因子试验表
DOE
8
主因子效应分析表
因素C对输出变量均值的影响最大。因素A的影响也较大。 因素B对输出变量均值的影响很大。
1
0.0
0 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15
Residual
-0.1 12345678 Observation Order
Frequency
DOE
19
回归分析
DOE
20
调优运算
DOE
21
分布因子实验
• 特点：
– 同时可评估许多因素，因为大大减少了试验组合， 可同时的因素数大增。
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
DOE实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
DOE与Minitab_经典案例培训资料全
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
深圳速浪数字技术有限公司
Roc.Luo 2011.01.26
DOE Training -0-
课程目录
有关DOE与定义
DOE的关键因素 a)确定实验限制条件
DOE的一般模式
b)设计实验--确定实验设计方法 ●统计>DOE>因子>创建因子设计…
DOE的意义
▶水平的范围设定:
-选择“X” 变量，要有足够的范围以体现差异。
- 不可脱离实现可能性的范围(但可以超出当前 Process的范围)。
- 对计量性数据的输入变量的水平设定,大体上 要考虑当前条件的界限。
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -15-
DOE处方-4.选择DOE
陈述问题和实验目的 选择“Y” —响应变量
陈述因子和水平 选择DOE
实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
决定因子
选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ：
- 因果图
- 头脑风暴法
- 流程图
- 专家意见
- 供应商输入
- 竞争性分析
- 分析阶段结果
宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
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有关DOE与定义
DOE的关键因素 a)确定实验限制条件
DOE的一般模式
b)设计实验--确定实验设计方法 ●统计>DOE>因子>创建因子设计…
DOE的意义
▶水平的范围设定:
-选择“X” 变量，要有足够的范围以体现差异。
- 不可脱离实现可能性的范围(但可以超出当前 Process的范围)。
- 对计量性数据的输入变量的水平设定,大体上 要考虑当前条件的界限。
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DOE处方-4.选择DOE
陈述问题和实验目的 选择“Y” —响应变量
陈述因子和水平 选择DOE
实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
决定因子
选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ：
- 因果图
- 头脑风暴法
- 流程图
- 专家意见
- 供应商输入
- 竞争性分析
- 分析阶段结果
宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化
DOE(Minitab)全
实验设计
DOE的定义
DOE: Design of Experiment 实验设计，收集数据的过程，这种过程主动的 改变流程输入（X）的设置，并且考察这些X的 改变对流程的输出（Y）有何影响。
y = f(x)
响应 因子 输出 输入
DOE研究的对象
受控因子 (Factor)
过程
噪音因子 (Noise)
在另一天将所有的实
件，使用三次测量的
验条件重新运行。
平均作为运行的响应。 彷行比重复好（通常成
本更高）
实验中的样本量通过防 行来控制
随机化
对于我们知道的噪音变量可以用Block降低其对实 验的影响。
对于我们不知道的噪音变量如湿度，电压变化这 一类潜伏变量可以用随机化，即打乱实验的顺序 降低其对实验的影响。
为什么随机化：示例
假设印刷电路板上的镀层厚度是您关心的响应。 在一个月内这个值趋向于下降。 如何解释这种下降趋势？（某种潜伏变量影响）
厚度与每月的第几天
为什么随机化：示例（续）
假设要在实验中评估浸泡温度的效果，小组首先 测试了50摄氏度，然后测试70摄氏度。(直观判 断70摄氏度的输出较小）
如果因子的数目很多，要运行全因子实验将变得 很困难，为了达到筛选关键因子的目的，可以按 照一定的方法从所有的处理中挑选出一部分运行， 这种实验方法很多，其中之一叫做部分因子实验 (Fractional Factorial Experiment)。
全因子实验--例子
在注塑成型工具中，注塑件表面的强度是个关键 质量指标，对其的要求是越高越好。
响应(Y) (Response)
DOE的目的
因子的显著性分析 确定对响应Y有重要影响的因子X
确定最佳条件 确定关键输入因子的设置从而使得响应Y最佳
DOE的定义
DOE: Design of Experiment 实验设计，收集数据的过程，这种过程主动的 改变流程输入（X）的设置，并且考察这些X的 改变对流程的输出（Y）有何影响。
y = f(x)
响应 因子 输出 输入
DOE研究的对象
受控因子 (Factor)
过程
噪音因子 (Noise)
在另一天将所有的实
件，使用三次测量的
验条件重新运行。
平均作为运行的响应。 彷行比重复好（通常成
本更高）
实验中的样本量通过防 行来控制
随机化
对于我们知道的噪音变量可以用Block降低其对实 验的影响。
对于我们不知道的噪音变量如湿度，电压变化这 一类潜伏变量可以用随机化，即打乱实验的顺序 降低其对实验的影响。
为什么随机化：示例
假设印刷电路板上的镀层厚度是您关心的响应。 在一个月内这个值趋向于下降。 如何解释这种下降趋势？（某种潜伏变量影响）
厚度与每月的第几天
为什么随机化：示例（续）
假设要在实验中评估浸泡温度的效果，小组首先 测试了50摄氏度，然后测试70摄氏度。(直观判 断70摄氏度的输出较小）
如果因子的数目很多，要运行全因子实验将变得 很困难，为了达到筛选关键因子的目的，可以按 照一定的方法从所有的处理中挑选出一部分运行， 这种实验方法很多，其中之一叫做部分因子实验 (Fractional Factorial Experiment)。
全因子实验--例子
在注塑成型工具中，注塑件表面的强度是个关键 质量指标，对其的要求是越高越好。
响应(Y) (Response)
DOE的目的
因子的显著性分析 确定对响应Y有重要影响的因子X
确定最佳条件 确定关键输入因子的设置从而使得响应Y最佳
Minitab操作培训 (经典培训课件)
37
38
1，生成有规律的数据 ，
2，数据的堆叠 ，
怎样区分三个Stack下 面的三个命令的功能 ？
3，数据的编码 ，
4，改变数据类型 ，
三、Minitab图形的制作：
Minitab常用图形的制作 常用图形的制作: 常用图形的制作
散点图: 散点图 提供分布图– 用于了解‘Y’ 和潜在‘X’之间是否存在关系 直方图: 直方图 提供频数图– 用于提供分布状态形状的图形(是否为正态?) 条形图表: 条形图表 提供条形图– 用于绘制‘Y’和几个‘X’的对比图。允许数据成组 时间序列图: 时间序列图 提供运行图–用于了解‘Y’随时间的变化情况 箱图: 箱图 提供‘Y’在‘X’的不同水平或不同类别上的取值的图形 (例如， 设备1与2、炉膛1 与2 和3对比等等) 基本统计/正态检验 基本统计 正态检验 ：
现在，图表和统计数据告诉我们现有机器和新机器之间 存在差异。我们仍然需要找出原因. . .
6，直方图： ，直方图：
这个图表告诉我们可能的事实！ 这个图表告诉我们可能的事实！
• 新型设备总是能够生产较厚的塑料片 • 无论什么设备，塑料片总是在12:00p 和6:00pm时较厚. 如何解释这种工艺表现？
四、 Minitab中的其它功能：
期待我们接下来的课程里面学习…. 期待我们接下来的课程里面学习
36
思路总结： 思路总结：
在测量阶段， 在测量阶段，Minitab为六个西格玛分析提供两个不 为六个西格玛分析提供两个不 同层次的方法： 同层次的方法： 1. 图表 2. 基本统计数据
首先看看图表，让它们告诉您事实。 生成统计数据，让它来支持您在图表中看到的结果。
在边际图中直方图显示界限内 数据的个数(频数图)!
DOE实验设计培训教材(经典完整版)Minitab
用Minitab设计实验
Minitab 命令： STAT->DOE-> CREATE FACTORIAL DESIGN
S IGMA
用Minitab设计实验
Minitab 命令： STAT->DOE-> CREATE FACTORIAL DESIGN
显示可用的设计
S IGMA
用Minitab设计实验
Y省略的变量（X） Y缺少的值或观察数据 Y包含数据惧错误
• 流程变量通常是有相互关系的 • 重要变量可能没有变化得足够充分到能了解
它 们的影响的程度
• 通常来就，必要数据不是立刻可得到的，获 得 正确数据是非常必要的。
识别关键变 (Ident量ify key variables)
S IGMA
历史方法(history method)
全因
数
S IGMA
用MINITAB设计实验23范例
设计一个全因数23实验
S IGMA
• 一个全因数设计能检验所有标准上的全部因素。
Y 它使用整个设计空间 Y 它检测所有标准上的全部因素以及它们的相互影响
• 23范例
Y 2是每个因素（变量）的标准数 Y 3是因素的数量
23
因素的数量=3
因素的标准=2
练习：确定最佳关键变量 设 置-历史方法
S IGMA
• 练习： • 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） Y桶中的原料量。（20,50,100,150公吨） Y原料拿离混合桶的温度。（高，中，低）
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因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法…
每个因子存在不同的水平(level)
观测值可能受到噪音的影响,DOE 将通过不同的试验,以得到实际的X和 Y的关系.
DOE的意义1
为什么需要试验设计
1、优化设计的必要性
提高产量； 减少变异性，与额定值或
目标值更为一致； 减少开发时间； 减少总成本；
6b.用简化模型重新分析实验
7.结论和计划
6c.进行残值诊断，保证模型适合
●统计>回归>回归…
DOE方法演示
●统计>DOE>因子>分析因子设计 - 图形 6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手
●统计>DOE>因子>因子图…
●统计>方差分析>交互作用图…
6e.研究显著的主效果（P-值<0.05)
Minitab软件：是为DOE、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。MINITAB 被许多世界一流的公司与四千多所院校所采用。
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DOE Training -2-
DOE的一般模式
<工程或系统的一般模型>
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DOE Training -3-
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DOE Training -4-
DOE的意义2
2、实验设计的作用
基本研究 1、发现相关问题
2、明了技术要点
产品设计 工艺研发
1、灵敏度分析 2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠公差 4、发现降低成本的解决办 法
随机化（Randomization)：以一种随机的次序做试验。（消除噪音变量或随机误差的影响）
编码（Code）:用简单的符号或数字来代替“X”的时间的水平的方法。通常把计量型
因子的高水平设定为“+1”，低水平设定为“-1”，中心水平设定为“0”。
重复（Repetition):一种组合的反复，以得到相同水平的多个结果。也即在一个实验配置组
合条件下测试数个样品（揭示短期有效性）
再现(Replication): 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。
（降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性）
主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响
●统计>DOE>因子>因子图…
●统计>方差分析>交互作用图…
6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性
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DOE Training -1-
有关DOE与定义
爱迪生的 汗水
爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和 计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。”
交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。
DOE Training -7-
DOE常见术语2
响应（Response):实验输出的结果，即因变量，通常用“Y”表示。
因子（Factor):影响实验输出结果的不同输入变量，即自变量，通常用“X”表示。
水平（Level):实验中对因子的不同设定值。
噪音（Noise):不可控制的因子/因素。
分组（Blocking):也叫验目标
c)噪声变量 d)分组与随机化
DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果
e)重复与再现 f)确定样本容量
6a.为整个模型建立方差分析表 ●统计>DOE>因子>分析因子设计…
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DOE Training -6-
DOE常见术语1
我们将影响响应的那些变量称为实验问题 中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中 可以控制的因子，我们称为可控因子（ controlled factor）
可控因子X
我们假定过程的结果当中， y1，y2，y3……是我们关心 的输出变量，这些我们常常 称之为响应（response）
工艺研发
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善 计量
1、解决问题 2、明了变量及过程之关系 3、进行过程能力研究 4、设备及方法比较
1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差
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DOE Training -5-
DOE的分类
全因子实验 2K 因子设计 2K因子与中心点 随机化区组实验 部分因子实验设计 响应曲面设计 田口设计 混料设计
过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理； 应用直交表使变异最小； 最低成本
田口试验是运用 最多的好方法
爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。
天才靠的是1%的灵感和99%的汗！ --Thomas Edison
DOE:即实验设计(Design of Experimental)--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 一种科学研究方法；是一种藉用实验的手段来决定最佳设计或生产的方法。
可控因子是影 响过程最终结 果（响应）的 输入变量。
响应Y
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些 不可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2……,他 们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变 量我们通常很难把它们控制在某个精确值上。
不可控因子 -噪音U
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DOE（实验设计） 与Minitab 培训
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Roc.Luo 2011.01.26
DOE Training -0-
课程目录
有关DOE与定义
DOE的关键因素 a)确定实验限制条件
DOE的一般模式
b)设计实验--确定实验设计方法 ●统计>DOE>因子>创建因子设计…
DOE的意义