jmpchina_webinar_doe_2_用试验设计获取突破性改进收益之二
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1930
六西格玛 全面质量 质量管理 管理阶段 (TQM, 阶段 ( Six Sigma total Management) quality management)
1950 1990
1900
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP是什么
名字源于 John's Mackintosh Program John是SAS公司创始人之一 专门为和六西格玛相关的统计分析应用而设计,最早为六西 格玛创始公司摩托罗拉公司所采用 今天,JMP软件已经是全球各行业领袖企业在质量改进,流 程优化,战略管理,和六西格玛等方面的高端统计分析工具
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
如何鉴定流程能力的优劣?
Target LSL USL
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
质量管理的发展
传统控制 阶段 (QC, quality control) 统计质量 控制阶段 (SQC, statistical quality control)
用试验设计(DOE) 获取突破性改进收益(二)
JMP中国区
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
内容摘要
公司简介及JMP入门(略) 试验设计基本知识的简要回顾 完全析因设计及其不足 筛选设计的原理 响应面设计的原理 试验设计的案例应用 交流与问答
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
2008 全球业绩
22.6亿美元
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
全球最优秀的行业领袖信赖JMP
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
A A – + – + – + – +
B B – – + + – – + +
C C – – – – + + + +
D AB + – – + + – – +
E AC + – + – – + – +
F BC + + – – – – + +
G ABC – + + – + – – +
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Test Runs 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 …
筛选设计
筛选设计是相应的Full Factorial Design的一部分. 筛选设计主要用于显著减少需做Full Factorial Design的运行次 数. 筛选设计需要平衡试验次数和精确度.
Factors 4 5 6 7 8 9 10
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
试验设计的核心技术
试 验 方 案
数 据 分 析
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
完全因子设计
试验方案:
正交表nk (一般常用的是2k )
8
Resolution IV means: Main effect confounded with 3 - factor interactions (1 + 3 = 4) 2 - factor interactions confounded with other 2 - factor interactions (2 + 2 = 4)
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Runs Required Full Factorial 16 32 64 128 256 512 1024 Fractional Factorial 8 8, 16 8, 16, 32 8, 16, 32, 64 16, 32, 64, 128 16, 32, 64, 128, 256 16, 32, 64, 128, 256, 512
什么是试验设计?
试验设计,即DOE (Design Of Experiment ); 试验是指运用必要手段,研究事物规律的活动; 设计是指主动,预先地制定方案和计划; 研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法.它 通过合理地挑选试验条件,安排试验,并通过对试验数 据的分析,找出总体最优的改进方案.
JMP数据表
展开行菜单 隐藏/撤消隐藏 控制面板
展开列菜单
列 = 变量 控制面板
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
行 = 记录 表 = 数据库
数据网格
菜单架构
数据处理 分析数据
协助管理
可视化数据
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
数据分析:
主效应 交互作用
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
当试验中的因子数量很多时…
Variables 2 3 4 5 6 7 8 9 10 …
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
融项目管理和数据分析为一体,提高工作效率
JMP中的图形种类
饼图,折线图,条形图; 直方图,箱型图; 散点图,3D散点图,散点图矩阵; 运行图,时间序列图 分位数图,茎叶图,CDF图; Pareto 图,鱼骨图; 贝叶斯图; 立方图; 等高线图,曲面图,三元图; 刻画器,定制刻画器; 平行图,方格图,树图; 拼花图; OC 曲线; 泡泡图; ……
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
混叠 Confound和别名 Alias
Fractional Factorial Design for 7 Factors Full Factorial Design for 3 Factors
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
什么是试验设计?
研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法.它通 过合理地挑选试验条件,安排试验,并通过对试验数据的 分析,找出总体最优的改进方案.
输入(因 素)
设备 温度 压强 人员 湿度 . . .
输出(响应)
产率
Process
成本 . . .
Y = f (X)
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
试验设计有什么用?
减少试验次数,缩短研发时间,降低成本 科学地量化变量的作用,确定影响流程变异/质量 性能的关键因素以及关键因素之间的相互联系 优化关键技术参数的设置 通过精确的数学模型预测产品或过程的性能 在团队中统一思想,消除分歧,协助决策
筛选设计的记号及含义
8 Factors
Fra Baidu bibliotek
2 Levels
24
83
3 degrees of fractionation Since 8 – 3 = 5, the design has 2 5 = 32 runs; 32 is 1/8 of 256 (full factorial = 2 = 256 runs)
Seeing is believing!
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP 使用界面
根据用户要求 层层递进
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
联合分析 注:蓝色为其他统计软件所不具备的功能 Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
统计分析能力
统计过程控制 运行图 变量控制图 属性控制图 特殊原因检验 操作特性曲线 时间加权控制图 多变量控制图 Levey Jennings控制图 实时控制图 过程能力分析 数据挖掘:决策树,神经网络 测量系统分析 变异源分析 量具的重复性和再现性 量具的偏倚和线性 嵌套型量具分析 交叉嵌套混合的量具分析 属性一致性分析 Kappa 判别比率 可区分类别数 试验设计 完全因子设计 筛选设计 响应面设计 混料设计 田口设计 扩充设计 空间填充设计 非线性设计 定制设计 生存/可靠性分析 分布拟合 WeiBayes 分析 竞争原因估计 参数生存模型 非线性参数生存模型 比例危险模型 加速失效模型 可修复系统的再现分析
注:蓝色为其他统计软件所不具备的功能
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP中的可视化方式
专业图形 动画演示
JMP提供最专业的统计分析图形:种类,效果,可读性
拒绝枯燥,生动演绎统计学原理
数据与图形的交互
项目管理
真正实现动态链接,瞬间揭示事实真相
JMP —— 让数据分析更轻松
1. 功能强大的数据分析能力 2. 卓越的可视化效果 3. 简单易懂的操作方式
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
统计分析能力
基本统计 描述性统计 单样本,双样本t检验 配对t检验 相关和协方差 单样本方差,等方差检 验 正态分布的拟合与检验 其他主要分布的拟合与 检验 回归分析 线性回归 多项式回归 多元回归 逐步和最佳子集回归 Logistic 回归 偏最小二乘法 非线性回归 响应面回归 正交回归 置信区间和预测区间 时间序列分析 自相关,偏自相关,交 叉相关 ARIMA 分析 季节性 ARIMA 分析 平滑模型 Winter 法 谱密度分析 预测 多元分析 主成分分析 因子分析 密度椭圆 聚类分析 判别分析 项目分析 对应分析 仿真 随机数据生成器 随机噪声 多元随机变量 随机抽样 与建模密切整合 非参数分析 Wilcoxon 检验 中位数检验 Van Der Waerden 检验 Kruskal-Wallis 检验 统计量Spearman Rho 统计量Kendall Tau 统计量Hoeffding D 方差分析 一般方差分析 Welch 方差分析 协方差分析 广义线性模型 多元方差分析 非平衡方差分析 嵌套方差分析 平均值分析 环图多重比较 列联表 卡方分析 对应分析 Cochran Mantel Haenszel 检验 模型拟合 分段拟合 样条拟合 随机效应模型 混合模型 统一尺度估计 对数方差 反向预测 Box Cox 转换 参数功效 定制检验 样本数量和功效 单样本,双样本和多样本 的均值 单样本的方差 单样本,双样本的比例 泊松分布
高阶交互作用
Number of Factors 1 2 3 4 10 15 20 Main Effects 1 2 3 4 10 15 20 Number of 2-way Interactions – 1 3 6 45 105 190 Number of Higher Order Interactions – – 1 5 968 32,647 1,048,365
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分辨率表
2 4 8 16 32 64 128 Full 3 3 Full 4 Full 3 5 Full 3 4 6 Full 3 4 4 7 Full 4 4 5 7 3 4 4 6 3 4 4 5 3 4 4 5 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
六西格玛 全面质量 质量管理 管理阶段 (TQM, 阶段 ( Six Sigma total Management) quality management)
1950 1990
1900
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP是什么
名字源于 John's Mackintosh Program John是SAS公司创始人之一 专门为和六西格玛相关的统计分析应用而设计,最早为六西 格玛创始公司摩托罗拉公司所采用 今天,JMP软件已经是全球各行业领袖企业在质量改进,流 程优化,战略管理,和六西格玛等方面的高端统计分析工具
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
如何鉴定流程能力的优劣?
Target LSL USL
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
质量管理的发展
传统控制 阶段 (QC, quality control) 统计质量 控制阶段 (SQC, statistical quality control)
用试验设计(DOE) 获取突破性改进收益(二)
JMP中国区
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
内容摘要
公司简介及JMP入门(略) 试验设计基本知识的简要回顾 完全析因设计及其不足 筛选设计的原理 响应面设计的原理 试验设计的案例应用 交流与问答
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
2008 全球业绩
22.6亿美元
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
全球最优秀的行业领袖信赖JMP
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
A A – + – + – + – +
B B – – + + – – + +
C C – – – – + + + +
D AB + – – + + – – +
E AC + – + – – + – +
F BC + + – – – – + +
G ABC – + + – + – – +
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Test Runs 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 …
筛选设计
筛选设计是相应的Full Factorial Design的一部分. 筛选设计主要用于显著减少需做Full Factorial Design的运行次 数. 筛选设计需要平衡试验次数和精确度.
Factors 4 5 6 7 8 9 10
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
试验设计的核心技术
试 验 方 案
数 据 分 析
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
完全因子设计
试验方案:
正交表nk (一般常用的是2k )
8
Resolution IV means: Main effect confounded with 3 - factor interactions (1 + 3 = 4) 2 - factor interactions confounded with other 2 - factor interactions (2 + 2 = 4)
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Runs Required Full Factorial 16 32 64 128 256 512 1024 Fractional Factorial 8 8, 16 8, 16, 32 8, 16, 32, 64 16, 32, 64, 128 16, 32, 64, 128, 256 16, 32, 64, 128, 256, 512
什么是试验设计?
试验设计,即DOE (Design Of Experiment ); 试验是指运用必要手段,研究事物规律的活动; 设计是指主动,预先地制定方案和计划; 研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法.它 通过合理地挑选试验条件,安排试验,并通过对试验数 据的分析,找出总体最优的改进方案.
JMP数据表
展开行菜单 隐藏/撤消隐藏 控制面板
展开列菜单
列 = 变量 控制面板
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
行 = 记录 表 = 数据库
数据网格
菜单架构
数据处理 分析数据
协助管理
可视化数据
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
数据分析:
主效应 交互作用
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
当试验中的因子数量很多时…
Variables 2 3 4 5 6 7 8 9 10 …
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
融项目管理和数据分析为一体,提高工作效率
JMP中的图形种类
饼图,折线图,条形图; 直方图,箱型图; 散点图,3D散点图,散点图矩阵; 运行图,时间序列图 分位数图,茎叶图,CDF图; Pareto 图,鱼骨图; 贝叶斯图; 立方图; 等高线图,曲面图,三元图; 刻画器,定制刻画器; 平行图,方格图,树图; 拼花图; OC 曲线; 泡泡图; ……
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
混叠 Confound和别名 Alias
Fractional Factorial Design for 7 Factors Full Factorial Design for 3 Factors
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
什么是试验设计?
研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法.它通 过合理地挑选试验条件,安排试验,并通过对试验数据的 分析,找出总体最优的改进方案.
输入(因 素)
设备 温度 压强 人员 湿度 . . .
输出(响应)
产率
Process
成本 . . .
Y = f (X)
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
试验设计有什么用?
减少试验次数,缩短研发时间,降低成本 科学地量化变量的作用,确定影响流程变异/质量 性能的关键因素以及关键因素之间的相互联系 优化关键技术参数的设置 通过精确的数学模型预测产品或过程的性能 在团队中统一思想,消除分歧,协助决策
筛选设计的记号及含义
8 Factors
Fra Baidu bibliotek
2 Levels
24
83
3 degrees of fractionation Since 8 – 3 = 5, the design has 2 5 = 32 runs; 32 is 1/8 of 256 (full factorial = 2 = 256 runs)
Seeing is believing!
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP 使用界面
根据用户要求 层层递进
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
联合分析 注:蓝色为其他统计软件所不具备的功能 Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
统计分析能力
统计过程控制 运行图 变量控制图 属性控制图 特殊原因检验 操作特性曲线 时间加权控制图 多变量控制图 Levey Jennings控制图 实时控制图 过程能力分析 数据挖掘:决策树,神经网络 测量系统分析 变异源分析 量具的重复性和再现性 量具的偏倚和线性 嵌套型量具分析 交叉嵌套混合的量具分析 属性一致性分析 Kappa 判别比率 可区分类别数 试验设计 完全因子设计 筛选设计 响应面设计 混料设计 田口设计 扩充设计 空间填充设计 非线性设计 定制设计 生存/可靠性分析 分布拟合 WeiBayes 分析 竞争原因估计 参数生存模型 非线性参数生存模型 比例危险模型 加速失效模型 可修复系统的再现分析
注:蓝色为其他统计软件所不具备的功能
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP中的可视化方式
专业图形 动画演示
JMP提供最专业的统计分析图形:种类,效果,可读性
拒绝枯燥,生动演绎统计学原理
数据与图形的交互
项目管理
真正实现动态链接,瞬间揭示事实真相
JMP —— 让数据分析更轻松
1. 功能强大的数据分析能力 2. 卓越的可视化效果 3. 简单易懂的操作方式
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
统计分析能力
基本统计 描述性统计 单样本,双样本t检验 配对t检验 相关和协方差 单样本方差,等方差检 验 正态分布的拟合与检验 其他主要分布的拟合与 检验 回归分析 线性回归 多项式回归 多元回归 逐步和最佳子集回归 Logistic 回归 偏最小二乘法 非线性回归 响应面回归 正交回归 置信区间和预测区间 时间序列分析 自相关,偏自相关,交 叉相关 ARIMA 分析 季节性 ARIMA 分析 平滑模型 Winter 法 谱密度分析 预测 多元分析 主成分分析 因子分析 密度椭圆 聚类分析 判别分析 项目分析 对应分析 仿真 随机数据生成器 随机噪声 多元随机变量 随机抽样 与建模密切整合 非参数分析 Wilcoxon 检验 中位数检验 Van Der Waerden 检验 Kruskal-Wallis 检验 统计量Spearman Rho 统计量Kendall Tau 统计量Hoeffding D 方差分析 一般方差分析 Welch 方差分析 协方差分析 广义线性模型 多元方差分析 非平衡方差分析 嵌套方差分析 平均值分析 环图多重比较 列联表 卡方分析 对应分析 Cochran Mantel Haenszel 检验 模型拟合 分段拟合 样条拟合 随机效应模型 混合模型 统一尺度估计 对数方差 反向预测 Box Cox 转换 参数功效 定制检验 样本数量和功效 单样本,双样本和多样本 的均值 单样本的方差 单样本,双样本的比例 泊松分布
高阶交互作用
Number of Factors 1 2 3 4 10 15 20 Main Effects 1 2 3 4 10 15 20 Number of 2-way Interactions – 1 3 6 45 105 190 Number of Higher Order Interactions – – 1 5 968 32,647 1,048,365
Copyright 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
分辨率表
2 4 8 16 32 64 128 Full 3 3 Full 4 Full 3 5 Full 3 4 6 Full 3 4 4 7 Full 4 4 5 7 3 4 4 6 3 4 4 5 3 4 4 5 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4 4 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15