实验设计(DOE)介绍
实验设计---DOE
• 混料设计
---适用于原材料配方的一种实验设计方法
• 田口方法
---用信噪比找出对噪声不敏感的信号因子
实验三阶段及其策略
第一阶段：找出显著因子
策略Ⅰ：部分因子试验，筛选主要因子。（因子数大于5） 策略Ⅱ：全因子试验，找出交互作用和回归方程。（因子
DOE的定义
• 一种安排实验和分析实验数据的数理统 计方法。实验设计主要对实验进行合理 安排，以较小的实验规模（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。
常用的实验设计方法
• 因子设计
---最常用的一种实验设计方法，部分析因筛选因子非 常有效率。
• 响应面设计
第二单元 一、二元配置
讲师：熊鼎伟
一元配置
• 使用时机：根据实验目的及实验环境 认为实验结果,只要考虑一个因子 （除此因子外其它条件须保持一定或随机化）
一元配置水准的选择
• 现行条件列为一水准 • 取等距 • 专业技术上有意义的范围下尽可能加大 • 可以用整组的方式 例：９０℃ ５分钟
８５℃ ６分钟
LSD t(e, ) 2ve n （该水准之重复数）
看法:两水准间的平均值差 < LSD 表示两水准的差异不显着 • 平均值有差异时进行推定
区间推定 x t(e, ) ve / n
一元配置变异数解析
步骤一：求全体平均值（Ｘ） 步骤二：求全变动（ＳＴ） 步骤三：求组间变动（ＳＡ） 步骤四：求组内变动（Ｓｅ） 步骤五：做变异数分析表
数小于等于5） (使 X 型问题简化成 A 型问题)
第二阶段：找出显著因子的最适参数区间
策略Ⅲ：响应面设计，找出最适参数区间（3因子以下） 策略Ⅳ：回归分析，找到适当的回归方程
DOE详细讲解
DOE详细讲解什么是DOEDOE（Design of Experiments），又称为试验设计或实验设计，是一种科学的、系统化的试验方法，它可以对多个因素进行同时考虑和优化。
DOE是强有力的工具，它可以在最小的试验次数内找到最优解，并提供最大程度的信息。
DOE在许多领域中具有广泛的应用，如化学、医学、物理学、生物学、环境科学、医学工程等。
DOE的原理DOE是通过对试验因素的完整而系统的控制，来确定变量之间的相互作用关系的。
DOE的基本原理是通过对多个因素的同时研究，可以更好地发现因素之间的相互作用，从而确定哪些因素是对结果影响最大的。
DOE可以在最小的试验次数内找到最优解，并提供最大程度的信息。
DOE的结果可以使生产、质量和效率得到提高，降低生产成本和损失。
DOE的步骤DOE通常分为六个步骤：1. 问题定义。
问题定义是项目最重要的部分，它需要清楚地确定研究的目的和问题的范围。
2. 设计矩阵的确定。
根据研究目的和问题的规模，确定试验的因素和水平，并设计矩阵。
3. 实验设计。
根据确定的试验矩阵选择实验方法。
4. 数据收集。
在实验中可用统计学方法收集数据，以支持分析。
5. 统计分析。
根据实验数据分析得到结论。
6. 结论和实践。
分析结果，确定实践中采取的步骤和结论。
DOE的类型1. 全因子设计。
全因子设计是指将每个因素的每个水平都包含在设计中。
这种设计可以确定每个因素和每个水平对结果的影响，并确定每个因素和水平之间的交互作用。
2. 部分因子设计。
部分因子设计是从所有可能的水平中选择几个来进行试验的设计。
这种设计可以确定某些因素和水平对结果的影响而不浪费时间和资源。
3. 响应曲面设计。
响应曲面设计是一种将一组数据转换成响应曲线的方法。
这种设计方法可以找到最优值和水平组合，以最大程度地优化结果。
DOE的优点1. 减少试验数量。
DOE可以通过系统性的计划方法选取关键实验因素的最佳组合，从而可以降低实验的数量和成本。
实验设计DOE简介
以增加发现有效事件的概率,从而采取进一步措施
5
有效信息事件的产生及导入
实验是主动促成有效信息事件产生的手段!
实验设计
实验 -- 通过可控因素(独立变量)在不同水平
上的运行来观察其对输出响应(非独立变量)的 效应
6
实验类型
• 实验方法的使用由来已久,优劣并存 • 早期的各种实验方法可分下列类型 :
我们能否认为 32是最佳值?
MPG = f(Speed, Octane, Tire Pressure)
14
析因设计
优点
• 确定所有因素的主效应
• 确定所有因素之间的互交作用效应
• 量化各因素对输出响应的影响,即确定Y=f(x)
缺点
• 实验资源限制 因素数
水平数
符号
运行次数
2
2
22
3
2
23
7
2
27
15
3
Viscosity out of spec 7
Low DMF Charge
3
High DMF Charge 3
SOP not Followed Faulty Scale
Equipment Failure Water in Jacket Tank Hanging Up
Fool proof this process
Temp = 800 degrees Time = 20 minutes
蛋糕质量
Temp = 100 degrees Temp = 800 degrees
Time = 20 minutes
Time = 45 minutes
100 时间 800
要获得好的烘烤质量应如何设置温度? 你应如何安排实验以确定互交作用的大小?
doe实验设计
DOE实验设计引言DOE实验设计（Design of Experiments，简称DOE）是一种科学而系统的方法，用于优化和改进产品设计、工艺和性能。
它通过分析不同因素对实验结果的影响，从而确定最佳的变量组合和参数设置。
在现代工业和科学研究中，DOE被广泛应用于产品的开发、过程的改进和质量控制等领域。
什么是DOE实验设计？DOE实验设计将复杂的多变量问题简化为可以分析和优化的可控变量。
通过对不同变量的组合进行系统的实验和分析，DOE实验设计可以帮助我们找到最佳的解决方案。
与传统的试错方法相比，DOE实验设计可以更快更准确地找到最佳的参数设置，从而提高产品质量和生产效率。
DOE实验设计的基本原则DOE实验设计基于一些基本原则，包括：1. 因素与水平在DOE实验设计中，因素是指可能影响实验结果的变量。
因素可以有多个水平，即变量的不同取值。
通过对不同因素和水平进行组合实验，可以获得全面的实验数据。
2. 实验设计矩阵实验设计矩阵是指列出所有实验条件的表格。
它包含了实验中所有的因素和每个因素的水平设置。
通过设计矩阵，可以确定实验的输入条件，并进行系统的实验分析。
3. 随机化为了排除干扰因素对实验结果的影响，DOE实验设计需要进行随机化处理。
随机化可以平衡不同水平的因素，从而减小误差和偏差。
4. 重复与控制重复是指对同一实验条件进行多次实验，以评估实验结果的稳定性和可靠性。
控制是指在实验中保持其他因素不变，只改变一个或几个特定的因素。
5. 分析方法DOE实验设计需要使用统计方法来分析实验结果。
常用的统计分析方法包括变量分析、方差分析和回归分析等。
DOE实验设计的应用DOE实验设计广泛应用于各个领域，特别是在工程和科学研究中。
下面是一些常见的应用领域：1. 产品开发DOE实验设计可以帮助优化产品的设计和性能，从而提高产品质量和用户满意度。
通过对不同因素的实验分析，可以确定最佳的变量组合和参数设置。
2. 工艺改进DOE实验设计可以帮助改进生产过程和工艺流程，从而提高生产效率和降低成本。
DOE(试验设计)简介
DOE（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。
[编辑]•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。
[编辑]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，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。
所谓随机化，是指试验材料的分配和试验的各个试验进行的次序，都是随机地确定的。
doe原理
doe原理DOE原理。
DOE（Design of Experiments）即实验设计，是一种通过合理设计实验方案来获取最大信息的方法。
它是一种系统的、科学的、经济的方法，用来确定影响产品和过程质量特性的因素，并优化这些因素的水平，以实现最佳的产品和过程性能。
DOE原理是一种全面的、系统的实验方法，通过对实验结果的分析，找出影响结果的因素，并确定这些因素的最佳水平，从而达到降低成本、提高质量、提高生产效率的目的。
DOE原理的核心思想是通过对影响结果的因素进行有计划的变化，以便全面地了解这些因素对结果的影响程度。
在进行DOE实验时，首先需要确定实验的目的和范围，然后选择合适的实验方案和设计方案。
在实验设计中，需要考虑到实验因素的选择、实验水平的确定、实验次数的安排等因素，以确保实验结果的准确性和可靠性。
DOE原理的具体步骤包括，确定实验目的和范围、确定影响结果的因素、选择实验方案和设计方案、进行实验操作、收集实验数据、分析实验结果、得出结论并进行优化。
在实际应用中，DOE原理可以应用于产品设计、工艺优化、质量改进等方面，以提高产品的性能和质量。
DOE原理的优点在于可以通过有限的实验次数获取大量的信息，帮助人们全面地了解影响结果的因素，并确定这些因素的最佳水平，从而达到优化产品和过程的目的。
同时，DOE原理还可以帮助人们减少实验次数，节约时间和成本，提高实验效率。
总之，DOE原理是一种非常重要的实验方法，它可以帮助人们全面地了解影响结果的因素，并确定这些因素的最佳水平，从而达到优化产品和过程的目的。
在实际应用中，我们应该充分利用DOE原理，通过合理设计实验方案来获取最大信息，从而提高产品的性能和质量，降低成本，提高生产效率。
doe概念
DOE（Design of Experiments）是一种统计学方法和实验设计方法，用于在研究和开发过程中系统地设计、执行和分析实验，以帮助识别主要因素并优化产品或过程。
DOE是通过同时改变多个因素并测量其对结果的影响来探索因果关系的方法。
它通过在实验设计中系统地变化因素的水平和组合，可以有效地评估主要因素、交互作用和其对结果的影响程度。
DOE的核心目标是实现最高的实验效率和信息获取，从而在最少的试验次数中获得最多的信息。
通过DOE，可以确定哪些因素对结果产生显著影响，识别最佳因素水平，优化产品设计和过程参数，提高产品质量和效率。
DOE的基本步骤包括：
1.构建实验设计：根据研究目标和假设，选择适当的实验设计方法，确定要研究的因素和水平。
2.执行实验：按照设计好的实验方案，实施和记录实验数据。
3.数据分析：使用统计分析方法，对实验数据进行分析，以识别主要因素、交互作用和其对结果的影响程度。
4.结果解释和优化：根据数据分析结果，解释因素的作用和重要性，并进行进一步的优化调整。
DOE有许多常用的方法和设计，如全因子设计、标准正交设计、响应面法等，在不同的研究领域和问题上有广泛的应用，包括工业生产、产品开发、工程优化等。
值得注意的是，了解和应用DOE方法需要一定的统计学和实验设计知识，在实施过程中要严格控制实验条件，确保结果的可靠性和数据的可解释性。
同时，在进行实验时要遵循科学伦理原则，保护环境和人类的安全与健康。
实验设计DOE
03 正交实验设计
04 2k全因子实验设计
05 响应曲面实验设计
目 录
一、实验设计的概述
实验设计（Design Of Experiments)：简称 DOE，是以概率论和数理统计为理论基础，经济科学的安排试验的一项技术。主要对实验进行合理安排，以较少的实验次数、较短的实验周期和较小的实验成本，获得理想的实验结果和正确的结果。
什么是实验设计
实验设计的作用
提高产量；减少质量的波动，提高产品质量水准；大大缩短新产品试验周期；降低成本；延长产品寿命。
实验设计的历程
一、实验设计的概述
实验设计的分类
试验目的
试验类型
找出关键影响因子
---筛选试验 ( Screening experiment )
=部分析因试验 ( Fractional factorial )
没有交互作用
Y
有一点交互作用
有很大的交互作用
Y
Y
-1
+1
A
-1
+1
A
-1
+1
A
-1
+1
二、实验设计的术语
二、实验设计的术语
望大/小/目
期望实验得出的值越大/小越好或者达到一定目标。
信噪比（S/N）
在田口设计中，信噪比是稳健性的度量，直观来讲，信噪比越大表示方差越小，结果一致性越好，从田口法概念来讲就是信噪比越大是表示噪声因子的效应越小，即参数设置越优。
综上：最优方案选择为A2B3C1
三、正交实验设计-案例2
案例3：某厂生产一种化工产品，需要检验两项指标：有机酸纯度和透光率，这两个指标都是越大越好。有影响的因素有4个，各有3个水平。试通过试验分析找出较好的方案。(采用加权得分的综合评估方案，加权得分=纯度*4+透光率)
doe实验设计
DOE实验设计简介DOE（Design of Experiments）实验设计是一种统计学方法，用于优化和改进实验过程。
通过系统地变化和控制实验因素，DOE可以帮助我们了解因素如何影响结果，并找到最佳的因素组合。
在本文中，我们将介绍DOE实验设计的基本原理和常用方法，以及如何利用它来优化实验过程。
原理DOE实验设计的基本原理是通过系统地改变实验变量来观察其如何影响实验结果。
DOE方法通常涉及对多个变量进行同时改变，以便更好地理解变量之间的相互作用。
DOE实验设计的目标是找到最佳的实验因素组合，以优化实验结果。
通过确定哪些因素对结果有重要影响，以及它们之间的相互作用，我们可以做出更准确的预测，并根据需要对实验因素进行调整。
常用方法完全随机化设计（CRD）完全随机化设计是最简单和最基本的DOE实验设计方法。
在这种设计中，实验对象被随机分配到不同的处理组中，每个处理组只应用一种实验处理。
这样可以降低实验误差的影响，并使结果更具可靠性。
完全随机化设计的步骤如下： 1. 确定需要测试的因素和水平。
2. 将实验对象随机分为不同的处理组。
3. 对每个处理组应用相应的处理。
4. 收集实验数据并进行分析。
随机区组设计（RCBD）随机区组设计是一种在完全随机化设计的基础上进行改进的方法。
在这种设计中，实验对象被分为若干个区组，每个区组内的实验对象具有相似的特性。
在同一个区组中，实验处理的分配是随机的，以消除区组内部的可能影响。
随机区组设计的步骤如下：1. 将实验对象分为若干个区组。
2. 在每个区组内，随机分配实验处理。
3. 收集实验数据并进行分析。
因子水平设计（Factorial Design）因子水平设计是一种将不同因素的不同水平组合起来研究的DOE方法。
通过考察每个因子在不同水平组合下的影响，我们可以确定哪些因子及其水平对结果有重要影响。
因子水平设计的步骤如下： 1. 确定需要测试的因子和它们的水平。
2. 根据因子和水平的组合生成实验处理组。
实验设计DOE
2.2策略二 最佳化策略
• 再回顧一下什麼是顯著因子？以下圖為 例，相對而言誰才是顯著因子？
2.2策略二 最佳化策略
• 如何讓A因子變成不顯著
2.2策略二 最佳化策略
• 三水准拿捏法
2.2策略二 最佳化策略
• 三水准拿捏法 1.選擇有利端(L1) L1=A2 2.決定期望端(L2) L2=L1-△A’ 3.巧設保險端(L3) L3=(L1+L2)/2 • 根據上述之討論，那麼依據成果較佳之一端來 進行多水準之實驗，通常是一個十分理想的策 略，遵循此一策略L934或L27313也就自然成 為第二階段實驗中較常見的配置方法了。
3.運用實驗驗證的三塊敲門磚 3.1 實驗設計策略 3.2 變異數分析(ANOVA) 3.3 統計工具軟件Minitab
一﹑DOE簡介
4.DOE實驗步驟: A. 了解現狀並確定實驗目的 B. 選擇適當反應變數 C. 選擇因子與水準 D. 規劃實驗計劃 E. 進行實驗 F. 實驗結果之統計分析 G. 實驗再現性之驗證 H. 結論並採取處置行動
二﹑DOE策略
• 實驗策略示意圖
二﹑DOE策略
• 問題類型與實驗目的
2.1 策略一 篩選策略
• 可能的實驗因子怎么來? 始與系統流程分析 擁有因果邏輯觀念 打破沙鍋追根究底 跳脫藩籬勇于突破
2.1 策略一 篩選策略
• 特性要因分析工具 特性要因圖 魚骨圖 石川圖 • 一定要長得像魚嗎? • 一定要對仗工整嗎? • 一定非得從4M1E取分析嗎?
2.1 策略一 篩選策略
2.1 策略一 篩選策略
2.1 策略一 篩選策略
2.1 策略一 篩選策略
2.1 策略一 篩選策略
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实验设计及实例操作
doe实验设计及实例操作DoE（Design of Experiments）是一种统计工具，用于系统地设计和分析实验。
它通过合理的实验设计和数据收集，帮助我们更好地了解问题，并找到最优的解决方案。
本文将详细介绍DoE的基本原理、常用的实验设计方法以及一个实际应用实例的操作步骤。
一、DoE的基本原理DoE基于统计学的原理，旨在通过系统性地变化实验因素（Independent Variables，IVs）以观察其对因果关系的影响。
它可以帮助我们识别主要影响因素，并从众多因素中筛选出关键的IVs。
常用的DoE方法有两种主要类型：全因子设计和分数设计。
全因子设计（Full Factorial Design）是在所有可能的级别组合下进行实验的设计方法，用于对所有可能影响因素的组合进行综合评估。
分数设计（Fractional Factorial Design）是通过选择对关键IVs进行研究的一部分级别组合来降低实验规模和成本。
二、常用实验设计方法1. 全因子设计（Full Factorial Design）全因子设计包括完全随机设计（CRD，Complete Randomized Design）和重复测量设计（RBD，Repeated Block Design）。
这两种设计方法都要求独立随机分配不同因素和水平组合。
2. 分数设计（Fractional Factorial Design）分数设计包括Plackett-Burman设计、Taguchi设计、Box-Behnken设计等。
其中，Plackett-Burman设计是一种经济、高效的设计方法，通常用于筛选主要因素。
Taguchi设计是一种使用信噪比寻求最优条件的方法，较常用于优化设计。
而Box-Behnken设计则用于研究多因素交互作用。
三、实际应用实例：研究影响某产品质量的因素现假设我们需要研究影响某产品质量的因素，并找出对产品质量影响最大的关键因素。
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Page 6 SAQM
实验设计的类型
筛选：用于判定众多因子中哪一些对流程影响大。 特性研究：用于根据最重要的因子产生等式Y=f(X)。通过确认运行
后验证。 最优化：用于发现流程最适宜的操作点。通过确认运行后验证。
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Date: Team Leader: Expected Start Date:
Section 2
Problem Statement: Experimental Objective:
Product: Process(es): Expected Completion Date:
Section 3
Response 1
多多重重输输出出变变量量允允许许实实验验监监控控多多个个阶阶段段以以确确保保实实验验得得到到想想要要的的结结果果。。
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DOE 工作表- 定义输出变量
Design of Experiment (DOE) Planning Sheet
Section 1
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Page 11 SAQM
DOE路线图 - 内容
一个好的问题陈述包括：
问题的宏观陈述：高阶陈述，就量和影响定义问题
响应变量： 输出和测量来源
问题的量化： – 条件： – 内容： – 实施： – 时间框架： – 规格：
消极影响响应变量的属性 影响的定量测量 与CTQ相关的执行 研究中数据设定的时间周期 客户CTQ 或期望
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Page 17 SAQM
DOE路线图 - 变量
定义输出变量 (响应变量)：
输出变量是定性的还是定量的？ 目标：中心改善还是变异改善 ？ 基线如何 (平均值和西格玛值)？ 输出变量在统计控制内吗？ 输出变量随时间变化吗？ 输出变量出现多大变化时你希望能探测到？ 输出变量是正态分布吗？ 测量系统能力足够吗？ 你需要多重输出变量吗？
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Page 14 SAQM
DOE路线图 - 目标
通常实验目标有助于决定：
确定材料变异对产品可靠性的影响 确定关键流程的变异来源 确定少数昂贵材料对产品效能的影响 确定操作者变异对产品的影响 确定流程输入与产品特性之间的因果关系 确定流程模型的等式 产生最佳输出的替代方法
Type1
Response 2
Section 4
Controllable Factors Number of Levels
Specification Levels
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Section 5
Noise Factors
M easurab le?
1
2
3
4
5
Section 6
Brief Description of the Experimental Design to be used
17 实验设计(DOE)介绍
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Page 1 SAQM
关于这个模块
实验设计 (DOE) 是一个实验或一系列实验，用于通过有目 的地改变一个流程或系统的输入变量，以观察或识别输岀响 应值相应变化的原因。
D. C. Montgomery
六西格玛，一种对流程完美， 实现目标和减少变异的追求
问题不清晰 目标不清晰 头脑风暴不足 (未能识别关键Xs) (前期的)实验结果不清晰 DOE 成本太高 DOE 耗费的时间过长 缺乏对DOE策略的理解 缺乏对DOE工具的理解 在早期阶段缺乏信心 缺乏管理层的支持 过于迫切的需要结果 缺乏足够的指导/支持
Page 4 SAQM
定义DOE
多个因子(X)对一个或多个响应变量(Y)的同步研究 开始时要陈述实验的目的，结束时要报告实验的结果 经常引入更进一步的实验 科学方法的载体，提供可用于推断原因和影响的明确结果
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Page 5 SAQM
有效实验的障碍
关关键键流流程程输输出出 ((KKPPOOVV))
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DOE路线图 - X选择
因子是指流程中某个可控或不可控的输入，它可以影响实验研究中的 一个或多个响应变量。
定量因子 是 可变数据
(温度－度，时间－秒)
定性因子 是 属性数据 (不同的机器，不同的操作员，干净或不干净，运算法则A或B)
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Page 12 SAQM
DOE路线图 - 问题
问题陈述的常见问题：
响应变量定义不好, 或无法量化 响应变量没有与客户CTQ联系上 基于非正式信息的量化 没有指出数据来源和测量方法 客户数据不支持测量范围和规格 陈述中包含预定的解决方法而不是问题
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DOE路线图 - 问题陈述
问题陈述
定义和描述包括： – 一个完整和详细的问题描述 – 与问题相关的聚焦陈述，但不包括解决方法或结论 – 要尽可能的明确 – 不能包含原因
意图和功能包括： – 清晰地定义和量化问题 – 定义要使用的测量来源 – 识别当前实施的消极影响及它们与客户CTQ之间的关系
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\DataFile\DOE_Plan.doc \DataFile\Authorize.ppt \DataFile\DOEterms.doc
Page 2 SAQM
我们将学到
1. DOE定义 2. 有效设计实验的障碍 3. 执行策略：DOE计划 4. 因子选择 5. 响应变量选择 6. 实验设计选择 7. 实施实验
Page 23 SAQM
选择每个因子的水平
输入因子的水平，是指在实验中输入因子 (X)的值(不要和输出变量 (Y)搞 混)。
定量因子 (变量数据)： 如果进行的实验使用两种不同的速度，那么因子速度 有2个水平。
如果因子设定不够大胆，真实因子效果将会被噪声掩盖！ 如果因子设定太大胆，真实因子效果可能会隐藏在曲率中！ 正常界限必须考虑到！
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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选择输入和输出 (响应变量)
识别输入/输 出的工具
C&E矩阵/FMEA 因果图 短期流程能力
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Section 5
Noise Factors
M easurab le?
1
2
3
4
5
Section 6
Brief Description of the Experimental Design to be used
Type1
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通通常常以以输输入入对对输输出出影影响响的的方方式式来来陈陈述述实实验验目目的的
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Page 15 SAQM
DOE 工作表 - 陈述目标
Design of Experiment (DOE) Planning Sheet
Section 1
Date: Team Leader: Expected Start Date:
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Page 13 SAQM
DOE路线图 - 建立目标
建立目标：
通过实施实验我们希望发现什么？ 你尝试建立输入因子(X) 和输出(响应变量-Y) 之间的关系吗？ 你尝试从众多可能因子中区别岀少数关键因子吗？ 你有兴趣知道是否多个输入因子同时作用影响输出(Y) 吗？ 你尝试决定输入因子的最佳设定吗？
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DOE 计划编制
实验设计的计 划编制比实验 本身更为重要 。
1. 项目定义 – 问题描述 (\DataFile\Authorize.ppt)
– 项目衡量指标 2. 流程图 & FMEA 3. 测量系统评估 (Gage R&R) 4. 衡量指标分析(使用第二周的工具) 5. DOE 计划编制
Page 7 SAQM
实验的策略
定义问题 设定目标 选择输出 (响应变量) 选择输入因子 (X)
实实验验的的目目的的是是为为了了更更好好的的了了解解真真实实 世世界界，，不不是是了了解解实实验验数数据据。。
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– 输入列表 – DOE 计划表
6. 设计实验 – 实验分析
– Y = F ( X1, X2, X3, …)
7. 项目总结 – 结论 – 问题和障碍 – 下一步
8. 完成 “Local Project Review”
9. 计划下一个实验！
\DataFile\DOE_Plan.doc
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Section 2
Problem Statement: Experimental Objective:
Product: Process(es): Expected Completion Date: