DOE-试验计划法

0.035 0.070 0.032 0.066
0.500
Latch width/Resin/ Latch height*Latch width/ Latch height*Resin 对反应值Y的影响大
Analysis of Variance for gap (coded units)
Source
Main Effects 2-Way Interactions Residual Error Total
→ 按结果，设定作业标准，提供选择原料、装置、测定方法等 的基准
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实验计划(DOE)
什么是实验计划法(DOE) ?
对已知的事实 检证或 确认未知的事实 的假设
(进行实验)
Prism(DOE)
(实验计划)
True State of Nature
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.
实验的实施
•按照计划的 实验实施
• 因子(factor) : 影响data散布的无数原因当中直接与实验有关的原因 • 水平(level) : 为了实验而选定的因子的条件 • fixed factor : 技术性指定的因子(温度, 压力, 强度 等)变量因子 • Block : 把实验分为时间性, 空间性，在内部能够造成实验环境均匀
找出最佳化Y的致命的少数因子的条件
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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改善的过程
在改善阶段，在分析阶段得到的Xs中选定少数致命因子 对所选定的因子，通过影响测定值统计的计划的实验而进行 分析其结果掌握最佳的条件
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实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
对实验计划(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?
•Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial/Factorial Plot 2. 分析 1) 主效果(Main Effects Plot)
DF
3 3 1 7
Seq SS
0.047237 0.054138 0.000113 0.101487
Adj SS
0.0472375 0.0541375 0.0001125
Adj MS
F
P
0.062 0.058
0.0157458 139.96 0.0180458 160.41 0.0001125
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14部 实验计划法
1. 完全配置法 . 2. 部分配置法
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改善阶段概要
决定致命的少数因子(Vital Few) 达成Process Optimization
在测定阶段，决定影响Y变动的预想的X因子
在分析阶段，选定致命X因子
在改善阶段，通过最终做实验，决定致命的少数因子
实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
因子的影响分析
•Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial/Analyze Factorial Design…
3次以上的交互作用对反映值Y的影响几乎没有,所以不选择!
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实验计划(DOE)
实验计划(DOE)的基本原理 : 要构筑实验程度好、分析容易的实验计划的话 ,,,
1. Principle of Randomization(随机性) 选定的因子以外，消除其他原因偏移(bias)影响实验结果的方案
(+) 水平
25 330 PC+ABS Data 输入
20 25 20 25 20 25 20 25
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实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
树立实验计划
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Main Effects Plot (data means) for gap
20 25 0 32 0 33 1 2
0.42
0.39
gap
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0.36
0.33
0.30
height
width
resin
• 倾斜度的绝对值越大对Y值的影响也越大 → Latch width ＞Resin ＞Latch height → 看似Latch 高度与Y没有多大的关联性
Noise
New Data
Available Data
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
(分析)
推论 & 检证
N
Process Optimization !!!
※ Trial & Error 方法 → 一般问题的原因有很多种 → 推定因子不能同时研讨 → 同一类型的问题再发的情况很频繁
Critical Xs
完全/部分 配置法
检证实验不必要时
Vital Few
Vital Few Combination
Control
检证实验必要时
反应表面实验
Vital Few Optimization
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实验计划(DOE)
Height
因子
Latch height Latch width Resin
width 320 320 330 330 320 320 330 330
resin 1 1 1 1 2 2 2 2
gap 0.28 0.21 0.27 0.51 0.42 0.22 0.41 0.49
(-) 水平
20 320 ABS
• 对影响Monitor的C/A + B/C 的Gap不良的要因，在分析阶段 通过假设检验推出实验的致命因子 • 对3因子各个2水平进行23 • 实验实行 Process 实验计划 实验实施 分析 交互作用 检证实验 Cube Plot
主效果
1. 实验计划 : Factorial Design Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial /Create Factorial Design
实验配置, 实验顺序的 Random化
• Block的组成 • 实验顺序的 时间性/空间性 Randomization
分析结果 解释,对策
• 在已知的条件之内 导出结论 •确认实验与否的决定 • 确认实验的 再现性的确保
Data 分析
• Graph化 • 实验时的管理状态 与否及误差的 等分散性研讨 • 对missing value的事前 对策
Analysis
Graph解释 假设检验
Improve
实验计划 (DOE)
Control
检证实验
管理计划
• 在分析阶段，对影响独立变量Y所推定的的从属因子 - 为了决定影响Y最大的原因因子而使用 - 影响Y的原因因子的效果，良性的程度为多少 - 为了找出影响Process的因子的最佳条件而使用
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部分实施法
• 有必要的交互作用 与主要要因交叉 • 主要活用直交排列法 • Latin Square Design
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实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
对实验计划(DOE)适用结果的解释及对策事项是?
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实验计划(DOE)
什么时候使用实验计划(DOE)? -随DMAIC Process的情况
Define
Theme选定 活动范围 选定 CTQ 明确化 对CTQ的 Gage R&R
Measure
工程能力 分析
实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
因子的影响分析
Fractional Factorial Fit: gap versus height, width, resin Estimated Effects and Coefficients for gap (coded units)
Term
实验计划法(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。
实验计划法(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
实验计划(DOE)
实验计划法(DOE)的种类
• 所有因子/所有水平 • 实验顺序是Random • 1/2/Multi-way factorial • Central Composite Design • Rotatable Design • EVOP(Evolutionary Operation) • Simplex Design
T
93.67 1.67 18.33 9.00 19.67 -9.67 -1.00
P
0.007 0.344
0.01250 0.13750 0.06750 0.14750 -0.07250 -0.00750
0.00625 0.06875 0.03375 0.07375 -0.03625 -0.00375
5. Principle of Orthogonality(直交性) 直交排列法(Orthogonal Array Table)活用 把交互作用中能够技术性无视的与主效果相交落，能够减小实验的大小,树立实验计划。
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实验计划(DOE)
实验计划(DOE) Process
实验目的的 设定 特性值的 选择
• 1或者2以上
因子和 因子水平的选择
• 从属因子/变量因子 • 选择水平的选择 -兴趣领域 -现使用水平, 预想最佳水平 +α -一般为 2~5 水平
要因配置法
• 对因子的各水平 完全Random化困难时 • 因子别/阶段别 Random化
反应 表面实验
分解法
DOE
• 水平数和Block数多时 减少实验次数而使用 • 在同一个实验上，想要比较的 因子水平的组合不全部包含的 实验计划法 不完整Block 计划法
交落法
• 把没必要检出的交互作用 与Block交落
Constant height width resin height*width height*resin width*resin
Effect
Coef
0.35125
SE Coef
0.003750 0.003750 0.003750 0.003750 0.003750 0.003750 0.003750
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实验计划(DOE)-完全配置法(23 实验)
对实验计划(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?
2. 分析 2) 交互作用(Interaction Plot)
两个以上的因子相互组合影响Y