六西格玛重视的高级试验设计和DOE培训—稳健参数设计

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韩国LG六西格玛(6sigma)黑带培训教材之DOE 实验设计案例

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实验设计(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
树立实验设计
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2. Principle of Replication(反复性) 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定，使得能提高实验结果的可靠性.恰当的误差项的DF是 6 ~ 20个. 3. Principle of Blocking Block是同质性的集团,如果判断一些要因成为问题时,把那个要因选定为Blocking因子, Blocking因子选定的话,不增加实验的次数,可以分析要因; Blocking因子不选定的话,实验结果会出现问题,不能分析原因. Randomized Block Design 4. Principle of Confounding 把没必要求的2因子交互作用或者高次的交互作用与Block交叉的方法, 检出不必要的要因与Block的效果相交落，因此能提高实验的效果.
实验设计(DOE)的目的
• 通过计划周全的实验 1. 掌握哪个要因对反应有有益的影响，找出其影响良性的程度有多大. → 检证和推定的问题 2. 掌握微小影响的要因，在所有影响当中占多少比重，测定误差多少 → 误差项推定的问题 3. 有益影响的原因具有什么条件时，掌握是否得到最佳的反应 → 最佳反应条件的问题
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实验设计(DOE)
实验设计(DOE)的基本原理 : 要构筑实验程度好、分析容易的实验设计的话 ,,,

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。

六西格玛绿带培训教材1

六西格玛绿带培训教材11. 引言六西格玛是一种由Motorola公司在20世纪80年代提出的管理方法论，用于提高组织的质量和效率。

六西格玛方法论主要包括DMC （Define、Measure、Analyze、Improve、Control）和DMADV （Define、Measure、Analyze、Design、Verify）两个阶段。

本教材将以六西格玛绿带培训为主题，介绍六西格玛的基本原理和应用技巧。

2. DMC的阶段概述DMC是六西格玛中最常用的问题解决方法，它包括以下五个阶段：2.1 Define阶段在Define阶段，团队确定项目的目标，并制定项目计划。

这个阶段的主要任务是定义问题陈述、项目范围和关键业务指标。

在Measure阶段，团队收集和测量与问题相关的数据，并分析数据的特征和变异。

这个阶段的目标是获取准确的数据和量化问题。

2.3 Analyze阶段在Analyze阶段，团队分析数据并确定问题的根本原因。

通过使用统计工具和图表，团队可以识别和验证潜在的原因。

2.4 Improve阶段在Improve阶段，团队提出改进解决方案，并进行实验验证。

该阶段的目标是确保风险被最大限度地降低，并在实施改进后实现预期结果。

在Control阶段，团队制定并实施控制计划，以确保改进方案的持续效果。

通过监控关键过程指标和制定控制策略，团队可以确保问题解决方案的稳定性。

3. DMADV的阶段概述DMADV是六西格玛用于新产品或服务设计的方法，它包括以下五个阶段：3.1 Define阶段在Define阶段，团队确定新产品或服务的目标，并制定项目计划。

这个阶段的主要任务是定义客户需求和项目范围，并界定关键业务指标。

在Measure阶段，团队收集和测量与新产品或服务相关的数据，并分析数据的特征和变异。

这个阶段的目标是获取准确的数据和量化需求。

3.3 Analyze阶段在Analyze阶段，团队分析数据并确定新产品或服务的设计要求和技术要求。

六西格玛试验设计培训(DOE)设计操作步骤

六西格玛试验设计培训（DOE）设计操作步骤一、试验设计步骤（单独使用时）（1）陈述问题；（2）设立目标；（3）确定输出变量；（4）识别输入因子（可控因子/噪声因子）；（5）选定每个因子的水平；（6）选择试验设计类型；（7）计划并为实施试验做准备；（8）实施试验并记录数据；（9）分析数据并得出结论；（10）必要时进行确认试验。

二、试验设计步骤的重点提示（1）确定响应变量1、尽量使用连续数据作输出变量；2、连续数据提供更多的信息；3、计数型数据需要大样本量；4、尽量使用可精确、稳定测量的输出变量。

（2）识别输入因子1、鱼骨图；2、因果矩阵；3、潜在失效模式及效果分析。

（3）可控因子与噪声因子1、可控因子是在工序的正常操作时能设定并且维持在期望水平的因子；2、噪声因子是在正常的操作期间变化的因子，而且人为不能控制；或者人们宁愿不控制，因为这么做会很昂贵。

（4）选择输入因子的水平1、因子水平可以是定量的，也可以定性的：1）定量举例温度：100℃和120℃;压力：20psi和25psi;旋转度：3000r/min和3500r/min。

2）定性举例机器A和机器B;曲线A、B、C；材料类型：新和旧。

2、因子水平的选择是基于试验目的：目标1：从大量的变量中确定出重要的少数输入因子（筛选）；将当前能力的极限值设定为“大胆”水准。

目标2：了解因素关系及交互作用，一旦确定重要的输入因子，通过减小水平间距来确定因子间的交互作用。

目标3：确定一组输入变量的操作窗口（过程最优化），水平设定进一步接近。

三、选择DOE类型四、实施试验的计划实施试验的计划应解决以下问题：1）费用；2）是否与内部客户讨论过；3）需要时间；4）是否有必要做试运行；5）我们需要提案并被许可；6）谁来进行实验。

7、实施试验，获取数据并分析数据1）确认数据收集与数据值；2）确认特别情况不会产生影响；3）用Minitab分析数据。

8、实施试验阻碍的因素1）问题不清；2）目标不明；3）集体讨论不充分；4）试验结果不清；5）试验设计费用过高；6）试验设计耗时过长，对试验设计策略缺乏理解；7）试验初期缺乏信心；8）缺乏管理支持；9）过于迫切地需要结果；10）缺乏足够的指导、支持。

六西格玛试验设计DOE培训的类别选择、实施步骤及计划

六西格玛试验设计DOE培训的类别选择、实施步骤及计划试验设计有多种类别，分别适用于不同的场合，针对不同的用途选用正确的试验设计类别是十分重要的，它直接决定了试验的效率、效果以致成败。

一、试验类别的选择依据在选择试验时，须至少考虑以下因素:1、研究目标:即通过试验希望达到什么目的，解决什么问题。

2、因素和水平数:我们的调查、分析范围。

3、每次试验的成本。

二、试验方案（类别）的选择流程试验方案的选择流程如下页图:图试验方案的选择流程需要说明在实验水平较多，达4个以上时，有一种叫“均匀试验”的方法更适合使用。

它的最大优点是能以较少的试验次数完成很多因素和多水平的试验，且精度不差。

三、试验设计的一般步骤1、通过确认历史数据或收集现场数据来确定目前的过程能力。

2、确立试验目标。

3、确立衡量试验输出结果的变量。

4、确立影响输出结果的各类可控因素和噪声因素。

5、确定每个因苏的水平数和各水平的实际取值。

6、选择试验用表，使其能适应所选择的因素和水平数并确定试验次数。

7、验证测量系统。

8、试验资源准备，包括人员、材料、设备、资金等，建立测试计划。

9、进行试验，确信每个试验单元均被对应于其试验条件做好标识。

10、测量试验单元。

11、分析数据，标识主要影响因素。

12、确认取得最好输出结果的因素水平的组合。

13、在此优化组合的因素和水平值上进行重复试验以确认效果。

14、通过标准作业程序固定优化的试验条件(因素和水平)，并进行应有的控制。

15、重新评估过程能力。

四、试验设计计划试验设计计划有特别的表格，通过填写它可进行试验设计的策划，步骤如下:1、建立试验目标。

①即确定想通过试验来改善什么。

②列出所有的关键特性。

2、确定用哪项或哪几项输出关键特性(CTQ'S)来作为测量指标。

①如存在单一的指标可衡量所有关键特性，则以此为指标。

②如单一指标无法衡量所有关键输出特性，则可选用多个指标来衡量试验结果，但一般认为单个指标较好。

六西格玛方法论通常包括简介

六西格玛方法论简介六西格玛就是会建立一套严谨的、有法律的、基于事实的制度，通过各种流程改善和流程设计项目，获得更大的利润。

六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破。

六西格玛方法论帮助企业改善流程质量、提升速度和效率，控制各类成本。

六西格玛（6Sigma）作为当今最先进的质量管理理念和方法，在帮助通用电气取得骄人的成绩之后，所受的关注达到了一个新的顶峰。

但是人们发现，依靠传统的DMAIC六西格玛改进流程最多只能将质量管理水平提升到大约5Sigma 的水平。

如果想继续改进质量水平，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，从而使产品设计达到6Sigma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「TheoryofInventiveProblemSolving」，是一种系统化的发明工程方法论，经常浏览有关6Sigma发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则的方法来解决创新过程中种种问题的方法论。

TRIZ理论认为，大量发明和创新面临的基本问题和矛盾（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，它总结了40条创造性问题的解决原则，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)：计划安排一批试验，并严格按计划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，进而获得最佳的改进途径。

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基本的试验设计方案，包括部分因子设计、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。

六西格玛黑带系列培训：W3-6 试验设计基础(Basic DOE)(专业经典系统,建议收藏)

2
W2-3 Characterize Defect_Inst.ppt
定义
六西格玛突破性策略
1 确定客户的重要因素。确定项目范围。
衡量
2 确定衡量对象（Y）并验证衡量系统。 3 量化当前业绩，设定改进目标。
分析
4 确定偏差和缺陷的原因（Xs）。 5 提供统计数据说明原因是真实的。
改进
6 确定解决方案（消除原因的方法），包括运作水平和允许误差 7 实施解决方案，提供统计数据证明方案起作用。
▪ 水平是指试验中因子需要进行试验的数值(或条件) - 大多数的试验中，因子设为2或3水平
因子 B. 成型温度 E. 材料类型
水平 120 150 尼龙缩醛
15
定量因子, 两水平
定性因子, 两水平
W3-6 Basic DOE_Inst.ppt
通用的符号
▪ 常用字母表中的字母来标注因子（如因子A，因子B） ▪ 水平最常采用以下两种方式标注
B1 = 30 分钟. B2 = 60 分钟
因子A: 淬取温度
A1 = 700 o
90 87
95 92
A2 = 900 o
84 87 79 78
B1 =
90 + 87 + 84 + 87 4
= 87
B2 =
95
+ 92+ 79 4
+
78
= 86
20
Brinnell 硬度
95 90 87
86 85 80
interest..
▪ 为了优化试验，关键是衡量过程的预期功能 ▪ 一旦确定了输出，团队就要问”哪些因子会影响输出呢?”
为什么在识别因子前决定输出衡量是很重要的?

六西格玛培训之实验设计(DOE)使用的基本步骤

六西格玛培训之实验设计（DOE）使用的基本步骤一、实验设计的使用实验设计(design of experiments, DOE)用于检验和优化过程、产品、服务或解决方案的绩效。

它主要用来帮助了解不同条件下产品或过程的行为。

DOE最独特之处就在于它能够使你通过实验来计划和控制变量，与按照“经验观察”方式仅仅收集和观察现实世界中的事物是截然不同的。

在六西格玛组织中，DOE有着非常广泛的应用，天行健管理公司分析了它能帮助企业解决以下问题:①评估顾客声音系统，在不烦扰顾客的情况下寻找产生有效反馈的最佳方法组合；②评估诸因素以将引起某一问题或缺陷的“重要”根本原因分离出来；③试行或检验可能的解决方案组合，以寻求最佳改进策略；④评价产品或服务的设计以确认潜在的问题并从开始就减少存在的缺陷。

尽管DOE用于事物要比用于人更容易，但在服务环境下进行实验设计仍是可能的。

可是，这些实验设计趋向是“现实世界”的试验，在这些试验中，变量在实际过程中加以控制，然后将其结果进行比较。

二、实验设计的基本步骤1、确认要评价的因素你希望从实验中了解些什么?对过程或产品的可能影响是什么?在选择因素时要切记:试验更多因素不仅会带来获取额外数据的利益，也会增加成本和复杂性，对二者进行权衡很重要。

2、界定检验因素的“水平”对速度、时间和重量等诸如此类的变量因素，试验水平的数量可以无限多。

因此，你不仅要选择所要采用的数值，而且还要确定希望试验多少不同的水平。

在离散型数据情况下，试验水平可能是两选一的。

3、建立一个实验组合排列在实验设计中，通常希望避免采用每一变量都单独试验的“每次一个因素”(one-factor-at-a-time, OFAT)的办法。

通常是试验一系列因素水平组合以得到对所有因素都具代表性的数据。

这些可能的组合或排列可以由统计软件工具产生或查表得到，借助它们可以帮你避免对每一可能的组合都进行试验。

4、在规定的条件下进行实验关键是要避免其他一些未被检验的因素影响结果。

六西格玛设计须知

应运而生。
ＴＲｌＺ
子设计、全因子设计和响应曲面设计
六西格玛设计（ＳＤＦＳ）的第三
（Ｍ），第二层次的试验设计包括个重要的方法论是ＱＦ品质屋）ＲＳ等Ｄ（方田口设计（稳健参数设计）和混料设法，它是一个帮助实施者将客户的ＴＺ是六西格玛设计的方法论计。随着现代工业的发展，这两个层要求转化为产品具体特性的工具，ＲＩ
ｌ６５
一
ห้องสมุดไป่ตู้
六西格玛设计的成功需要上述三
这些试验设计方法中，尤为值得种方法的综合应用，任何单一的方法提的是定制试验设计的方法，传统都不能让企业收获六西格玛设计的丰
不同而已，它总结了４条创造性问题的试验设计方案都是相对固定的，当硕果实。这些理论本身也在不断发展０
之一，原义是 “ ｈｏｙｏｎｅｔｅ次的试验设计方案已经不能满足要求从七个维度进行展开，分别是客户ＴｅｒｆＩｖｎｉｖ
Ｐｏｌｍｏｖｎ ” ｒｂｅＳｌｉｇ，是一种系统化的更高的和个性化的试验设计方案，于的需求和重要度、程措施、关系矩工发明工程方法论，它是帮助研发人员是第三层次的试验设计方案便由此诞阵、程措施的指标和重要度、关工相通过有系统有规则的方法来解决创新生，包括非线性设计、空间填充设计矩阵、市场竞争能力评估和技术竞过程中种种问题的方法论。ＺＴＲＩ理论（均匀设计）扩充设计、差设计、、容定争能力评估。认为，大量发明和创新面临的基本问制试验设计等。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

六西格玛doe实验设计培训

解析度III=主效果同2因子交互作用有混杂解析度IV=主效果同3因子交互作用有混杂，2因子交互作用同其他2因子交互作用有混杂解析度V=主效果同4因子交互作用有混杂，2因子交互作用同3因子交互作用有混杂
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

六西格玛的设计(原创)

六西格玛设计的由来和必要性质量策划/质量设计是朱兰博士提出的质量管理三部曲（质量策划/质量设计、质量控制、质量改进）中最前期和最重要的一部分。

设计质量决定了产品的固有质量，从产品和服务研制的时间序列来看，不同阶段对产品和服务质量的影响是不同的。

影响最大的是产品和服务设计，其次是工艺和流程设计，再次才是生产和实施控制。

目前进行的六西格玛改进活动大都集中在生产和实施控制阶段，也就是对现有产品/流程进行测量、分析、改进并将改进成果固化，以减少缺陷，达到产品和服务的固有质量。

为了真正实现六西格玛质量, 必须开展六西格玛设计，只有在设计阶段就赋予产品和服务很高的固有质量，才有可能实现六西格玛的质量目标。

正是由于这个原因，不少企业在深入推行六西格玛计划后，会发现在努力超越四至五西格玛水平时，经常感觉难以突破,或是因为无法实现改进工作，或是因为改进成本过高。

也就是说,六西格玛改进所能产生的效益是有限的，一旦产品或服务在初始设计上含有缺陷，单单进行过程的改进不可能彻底解决问题, 此时必须重新设计或修改部分设计才能突破。

一旦六西格玛的思想能影响到公司中的研发设计部门时，六西格玛会升华到一个崭新的阶段——六西格玛设计（Design For Six Sigma，简称DFSS），这是六西格玛研究中的又一亮点。

六西格玛设计是一个强有力的手段，它能够使产品设计从产品过程的最初阶段开始，就保证生产出的产品符合六西格玛的质量，使问题在发生之前就得以解决，满足最终客户的期望，而且获得可观的经济效益。

六西格玛设计的流程与六西格玛改进的DMAIC流程相似，六西格玛设计也有自己的流程，但是到目前为止还没有形成完全统一的模式，比较典型的有DMADV(Define定义–Measure测量–Analyze 分析–Design设计- Verify验证)，CDOV（Concept概念- Develop研制- Optimize优化- Verify验证）和IDOV（Identify识别- Develop研制- Optimize优化- Verify验证）等模式。

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。

六西格玛高度重视的DOE--稳健参数设计的7种模型

六西格玛高度重视的DOE--稳健参数设计的7种模型稳健参数设计是六西格玛设计越来越重视一种高级试验设计。

一般的试验设计对误差的分析比较笼统，全都归为随机误差或试验误差。

但在稳健参数设计中，为了能达到产品或过程的稳健性，一定要细致地分析这些变差是如何形成的。

产品性能指标除了受可控因子的影响外，还受到噪声因子的影响。

首先要明确噪声因子的具体状况，对噪声因子的状况进行细致的分析，然后才能予以准确描述，进而设法在试验中反映这些变差，最后讨论如何通过稳健参数设计来实现控制这些变差的目标。

噪声因子进一步分析：噪声因子(noise factor)就是在正常生产过程或使用条件下难以控制的因子，这里不区分“噪声”与“难以控制”。

噪声因子可能有很多类型，下面是一些常见的类型。

1、参数的变化生产过程中的某些要素，由于在试验设计过程中并不发生设置的改变，我们就并未将它们设定为可控因子。

在实际工作中，任何参数的控制都不可能完全准确，这就造成了误差。

例如，反应罐中的温度很重要，如果要考虑它的变化影响，则我们可将它处理为可控因子;否则可以设定为常量。

但实际上它是有波动的，因此一般情况要将温度这个参数的波动看成噪声因子。

2、原材料参数的变化加工成产品的零部件有其名义值(nominal value)，但是其实际值与名义值总会有偏离，这就造成了变异。

由于原材料参数通常被我们选定作为可控因子。

这类误差所形成的噪声因子也常称为“内噪声”。

3、环境的变化环境条件对响应变量也会有直接的影响，而我们通常又未将它们放入可控因子范围内，例如手表运行快慢随温度的变化而波动，电视机的清晰度与输人电压的大小有密切关系，很多生产过程与室内条件有关，例如温度(或湿度)、静电粒子数、输入电压等，要在参数稳健设计中考虑如何使产品对这些环境的变化不敏感。

我们称这种使用条件和环境条件的波动为外干扰，也称为“外噪声”。

4、载荷因子是指产品所承受的外部载荷。

例如，洗衣机的设计中要考虑洗衣量的变化。

韩国LG六西格玛(sigma)黑带培训教材之DOE实验设计案例

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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
对所推定的原因因子的条件计划、实施、分析实验想要得到最佳条件的活动
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实验设计(DOE)
实验设计(DOE)的背景
• 一般影响Y的X有无数个，根据实验条件，实验结果的不同因此几乎不可能用经验的、理论的方式知道引起Y发生的X。
实验设计(DOE)的目的
在改善阶段，通过最终做实验，决定致命的少数因子
找出最佳化Y的致的少数因子的条件
通过检证实验(Confirmation Run)，与Baseline比较，确认是否达成了目标
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2. Principle of Replication(反复性) 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定，使得能提高实验结果的可靠性.恰当的误差项的DF是 6 ~ 20个.
3. Principle of Blocking Block是同质性的集团,如果判断一些要因成为问题时,把那个要因选定为Blocking因子, Blocking因子选定的话,不增加实验的次数,可以分析要因; Blocking因子不选定的话,实验结果会出现问题,不能分析原因. Randomized Block Design
• 从属因子/变量因子 • 选择水平的选择
-兴趣领域 -现使用水平,

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。

质量体系培训六西格玛基础

质量体系培训六西格玛基础一、简介在当今全球竞争激烈的市场环境下，企业对质量管理的要求越来越高。

六西格玛是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过减少变异性和改善过程来提高产品和服务的质量。

质量体系培训是企业员工学习和掌握六西格玛等质量管理工具和技术的重要途径，本文将重点介绍质量体系培训中的六西格玛基础知识。

二、六西格玛概述六西格玛方法源自于20世纪80年代的美国工业，由摩托罗拉公司首次引入并广泛应用。

六西格玛将过程的不确定性量化为标准差，通过DMAIC（Define、Measure、Analyze、Improve、Control）的步骤循环实施改进，以达到减少缺陷率、提高质量水平、降低成本和提高客户满意度的目标。

三、质量体系培训的重要性质量体系培训是企业实施六西格玛等质量管理方法的基础和关键。

通过培训，员工将掌握六西格玛的原理、方法和工具，能够更好地应用于实际工作中，进而帮助企业提高流程效率、降低成本、改善产品质量和增强竞争力。

四、六西格玛基础知识1. 六西格玛的核心概念六西格玛方法注重过程的统计分析和控制，通过将产品和服务的质量水平提升到6个标准差之外的水平，以确保质量符合要求。

2. DMAIC改进模式DMAIC是六西格玛的基本改进模式，包括以下五个步骤： -Define（定义）：明确定义改进目标和项目范围； - Measure（测量）：测量当前状态并建立基准线； - Analyze（分析）：分析数据、找出根本原因和改进机会； - Improve（改进）：实施改进措施； - Control（控制）：监控并持续改进过程。

3. 六西格玛的关键工具•流程映射•直方图•散点图•控制图•故障模式和影响分析（FMEA）•根本原因分析•实验设计（DOE）五、质量体系培训的方法为提高培训效果，企业可以通过以下方式进行质量体系培训： - 内部培训：由公司内部专家或培训机构进行培训，传授六西格玛等知识和技能； - 外部培训：邀请专业的培训机构进行培训，引入外部经验和视角； - 在线培训：利用网络平台进行远程培训，节省成本和提高效率。

浅析6西格玛试验设计DOE培训在企业实行的必要性

浅析6西格玛试验设计DOE培训在企业实行的必要性科学的发展是人类不断探索未知世界的过程，试验是构成这个学习过程的一个要素。

在这个过程中综合了人们的期望、需要、知识和资源等很多复杂的因素。

试验设计理论的提出给人们指明了研究的方向。

诸多的发明家通过大量的试验研究出了新事物，方便和丰富了人类的生活。

灯泡的发明者爱迪生一生艰苦奋斗，经历过无数次的失败，在灯泡试验中，他尝试过上千种灯丝的材料，边试验边分析，然后逐步地将不适合的材料排除掉。

这种方法速度太慢，而且只能从已经得到的偶然出现的好结果出发，摸索着继续前进，无法形成理论上的知识，无法预测何处将有更好的成果。

这种凭直观猜测逐步探索的方法已经无法适应当代快速发展的需求。

另一种在多因子分析试验中常用的方法是“单因子变化法”或称“一次一因子法”( one-factor-at-one-time)。

其做法是：多个因子中，每个因子依次改变，而其他因子则保持在固定的或选定的水平上。

这样做所需要的试验次数肯定能比全面搭配时少，但它有许多缺点，与试验设计相比，要达到同样的效应估计的精度，需要更多的试验次数；不能估计某些交互效应；不能在试验区域内进行系统而全面的搜索；因而它的分析结论缺乏普遍性；它最后的结论对于固定因子的初始值的选定太敏感，因而可能错过最优的因子设置。

这一方法现也已弃之不用了。

在六西格玛试验设计时，将全部因子全部水平的全部搭配都进行至少一次试验的安排方法称为全因子试验法(full factorial design )。

这是人们容易想到的一个方法，而且可以获得相当多的信息。

但是，是否我们永远可以使用全因子试验法呢?答案是否定的，因为这样做的试验次数太多，人们无法接受。

如果有8个因子，每个因子只取二水平，那么全因子试验要2的八次方=256次:每个因子取三水平，那么全因子试验要3的八次方=6561次。

这在实际工作中是办不到的，只能从中选择一部分来进行。

那么怎样来选择条件呢？要寻求好的设计，就是要用最少的试验次数，获得尽可能多的信息，这就需要运用统计分析工具。

六西格玛突破改善工具DOE实验设计培训

7、饶口令游戏
第五讲：分部试验设计
1、分部试验设计概述
2、因子与交互作用的混淆
3、分部设计的分辨率
4、折叠设计
5、PLACKETT-BURMAN 设计
6、跟进试验
7、分部试验设计案例分析与练习第六讲：RSM方法
1、爬山
2、最速上升法
3、滚珠轴承寿命试验
4、轴向点与中心点
5、优化设计的分析
6、混合水平设计
7、RSM方法案例分析与练习
第七讲：调优运算
1、调优运算的概念
2、调优运算的用途
3、调优运算实例分析
4、调优运算自主练习及结果点评第八讲：多变量分析技术
1、三类变异
2、样本量的计算
3、多变量析案例分析
4、多变量分析自主练习及结果点评
5、现场提问与答疑。

DOE系列之六：别具特色的稳健参数设计

DOE系列之六：别具特色的稳健参数设计发表时间：2007-10-26 资深六西格玛咨询专家周暐关键字：质量管理六西格玛DOE信息化应用调查在线投稿加入收藏发表评论好文推荐打印文本稳健参数设计（Robust Parameter Design）是DOE的应用分支，它是一种在研究工程实际问题中很有价值的统计方法之前的五个DOE系列已经系统地介绍了很多经典试验设计的基本原理和使用技巧。

但是，DOE是一个理论和实践高度联系的统计科学门类，在不到一百年的发展历程中，企业界不断地向学术界提出新的意见和建议，而学术界也积极响应，推陈出新地向企业界提供了大量理论指导，逐步形成了更多专业化、精细化的DOE应用分支。

比如说，稳健参数设计（Robust Parameter Design）（也称健壮设计、鲁棒设计，简称参数设计）就是其中的典型代表，它是一种在研究工程实际问题中很有价值的统计方法。

日本的田口玄一（Genichi Taguchi）博士在参数设计方法方面贡献非常突出，他在设计中引进SN比（信噪比）的概念，并以此作为评价参数组合优劣的一种测度，这是很有价值的，以至于很多文献和软件都把稳健参数设计方法称为田口设计（Taguchi Design）。

稳健参数设计最主要的贡献是通过选择可控因子的水平组合来减少一个系统（或产品、过程）对噪声变化的敏感性，从而达到减少此系统性能波动的目的。

同样，它的实现也离不开统计分析软件的支持。

高端六西格玛统计分析软件JMP是目前业界最先进的六西格玛工具，其在DOE方面的表现最为优秀，在本期案例中我们将继续以中英文双语版JMP软件作为DOE方案实现的载体。

通俗地说，稳健参数设计区别于其它DOE方法最显著的特征是在关注响应平均值改善的同时，更关注其标准差的改善。

那么它是如何实现标准差的改善，也就是说，如何使响应变量的变差减小呢？很自然的想法是，通过减小噪声的变差来实现减小响应变量的变差，噪声因子的来源可能有很多类型，例如原材料参数的变化、环境的变化、载荷因子的变化、单元间的差异和耗损降级等等。

六西格玛黑带培训中DOE试验设计的应用

六西格玛黑带培训中DOE试验设计的应用DOE试验设计自产生起就被广泛应用，尤其在曰本，田口方法三•质量立国”的战略中起到了巨大的作用，被用到从造航天驀到烤面包寻找最佳配方的角角落落，曰本人认为不懂田口方孓的工程师不能算合格的工程师。

六西格玛方法诞生后，试验没计的应用又被提升到一个新的层次，成了设计及过程改善中必不可少的一环，使用它的公司也因此取得从几万元至上亿元的收益。

一、在工作实践中，我们无时无刻不在进行试验，只不过有时无意识罢了，通过试验我们可以达成以下目标1. 确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响。

2. 创造对物料和部品变化不敏感的制造过程。

3. 设计对使用环境不敏感（即受环境的影响小）的产品。

4. 降低总的设计周期。

5. 减少FX：N (设计变更通知书）数量。

6. 改进与CTQ'S有关的产品品质、成本和性能指标。

7. 提高新设计产品的工艺性。

8. 为制造过程列出问题及解决方案。

9. 减少对产品的检查和测试。

二、试验设计的作用1. 在进行基础研究时，试验设计可用来。

(1) 发现变量间的联系。

(2) 明确技术要点。

2. 在进行产品设计时，试验设计可用来。

(1) 做灵敏度分析。

(2) 建立可靠公差。

(3) 确定部品特性。

(4) 确定设计布局。

(5) 使用较低等级的材料和部品以降低成本。

(6) 减少变异。

(7) 改善新设计产品的性能。

(1) 进行过程变量研究。

(2) 变量的优化设置。

(3) 建立可靠的公差。

(4) 发现低成本的解决方案。

(5) 减少过程变化。

(6) 将过程均值逼近目标值。

(7) 缩短制造周期。

(8) 消除缺陷。

(9) 提升产品可靠性。

4. 在过程改善时，试验设计可用来。

(1) 解决问题。

(2) 确定过程变量间的相互关系。

(3) 进行过程能力研究。

(4) 比较设备和方法的影响度。

5.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。