JMP试验设计
JMP试验设计
JMP试验设计1.试验设计方法及其在国内的应用 (2)2.试验设计(DOE)就在你身边试验设计(DOE)就在你身边 (7)3.初识试验设计(DOE) (13)4.多因子试验设计(DOE)的魅力 (18)5.用DOE方法最优化质量因子配置 (26)6.顾此不失彼的DOE (32)7.试验设计(DOE)五部曲 (39)8.稳健参数设计的新方法 (45)9.JMP的试验设计优势——为什么用JMP做试验设计 (50)试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
其实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。
比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)和中科院院士王元首创，是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术，可用较少的试验次数，完成复杂的科研课题开发和研究。
国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电子科技大学、复旦大学等高校。
国内一些行业领先的企业，比如中石化，华为科技，中石油，宝钢等企业，也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE方法。
尽管DOE越来越多的被国内产、学、研领域所接受，但是我们还是看到，国内对于DOE的研究和推广仍旧停留在比较浅的层次。
以上述企业为例，中石化下属的石化科学研究院和上海石化研究院应该是我国石油化工研究领域的王牌单位了，不过不管是北京的石科院，还是上海石化研究院，在油品研发、工艺改进、质量管理等领域，对于DOE的使用还仅仅停留在部分因子和正交设计层面。
笔者在网络上查询到电子科技大学的DOE课程目录如下：教材目录：第一章正交试验基本方法第二章正交试验结果的统计分析——方差分析法第三章多指标问题及正交表在试验设计中的灵活运用第四章Ltu(tq)型正交表的构造第五章2k和3k因子设计第六章优选法基础第七章回归分析法第八章正交多项式回归设计第九章均匀设计法第十章单纯形优化法第十一章鲍威尔优化法及应用第十二章三次设计第十三章稳定性设计目前业界常用的高端试验设计方法比如定制设计，筛选设计，空间填充设计等高级试验设计方法（Advanced DOE），无论在国内的统计教学、科研还是在产业界的应用，都还比较少见，但已有逐步扩大趋势。
JMP的使用
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Screening design DOE
选择实验方案类型：工艺分组的数量、排列顺序、因素之间交叉实验类型。
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Screening design DOE
方案的得出包括工艺的顺序、参数的搭配等，一目了然。
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Surface DOE2的设计
选择surface design，进入右面界面添加所要实验因素并 将其名称填写清楚， 每个因素的上下线填写到表格，JMP就可以在这个范围内自动取值设计实验。
JMP的使用
电池 张晓辉 DOE的设计 （二）JMP 数据分析 （三）JMP DOE的分析
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JMP DOE的设计
根据影响OTB PECVD工艺因素较多的情况，分三部分设计实验。 DOE 1（ Screening DoE ）： 目的：找到影响效率最重要的因素，选择6个影响因素。包括：PHT TOP,DCH TOP，source current，gas ratio，total flow，pump frequency DOE 2 （surface DOE）: 找到影响大的3个因素，设计实验3因素中最佳的工艺参数设置。其中3 个因素包括：PHT bottom，DCH TOP, Gas ratio。 验证实验：根据前两次结果，验证最佳工艺的稳定性。
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Surface DOE2的设计
选择设计实验的类型，工艺数量、中心的的数量、对称类型。右图显示可以选择列 表工艺方案显示顺序。如图显示随机，则每次列表排列顺序都有可能不一样。
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Surface DOE2的设计
工艺方案JMP自动取值列表如图所示
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JMP数据的分析
各个工艺间结果趋势的显示：将原始数据复制，按图所示粘贴，则数据显示在 JMP data table。 按右图所示点击variability/Gauge chart .
JMP在公差设计及检验中的使用
用一个案例，来说明一下怎么用JMP来对公差类的问题进行分析
一间隙配合的零件（如下简图），两零件的设计尺寸分别为：
A：2.12+/-0.04mm
B: 2.20+/- 0.03 mm
已知，当两者之间的匹配间隙小于0.015mm时，两者之间的摩擦力就会对运动造成极大的阻碍而被废弃。
现购入的2零件中A零件由于工艺的问题，生产出来的A尺寸偏大，抽检50个零件的测量宝宝显示有超出上限的，试评估用这两种零件组装出来的成品缺陷率。
测量结果如下：
这个问题的处理方法：
根据抽样结果，对2种产品工艺水平进行评估预测。
首先进行正态性验证，并判断其过程能力水平。
两种零件均服从正态分布，超差比例A 2.59%， B 0.01%
那么，它们装配后，低于0.015mm的比例会有多少呢？这就利用容差设计的观点来实施分析首先，对A，B求差，得到Gap列
然后，点【图形】--【刻画器】
对GAP 进行刻画模拟，A，B 选择随机正态，输入规格限0.015，单击模拟
我们就能看到超出0.015mm的比例大约为0.03%。
这也就是本题的结论。
同时，我们也看出，原先的公差规格的设定有一些问题，导致了一些零件的废弃，我们也可以通过上面的方法进行重新制定。
对多个公差设计也可参照此方法进行。
基于JMP的DOE知识整理
DOE知识介绍一、什么是DOE：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，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于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。
二、为什么需要DOE：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。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
JMP中文教程doe试验设计_1
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如何鉴定流程能力的优劣？
Target LSL USL
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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）
全球最优秀的行业领袖信赖JMP
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JMP ——让质量改进更轻松
易学易用 全面而强大的分析能力 卓越的可视化及项目推广能力
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交互作用
No Interaction
–1 Factor B Y +1 Y –1 +1 Factor B
Interaction
–1
+1
–1
+1
Factor A
Factor A
Effect of A at B(+) Interaction
=
–
2
Effect of A at B(-)
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Seeing is believing!
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JMP确定性筛选实验设计(DSD)在生物制药工艺特性研究中的应用
JMP确定性筛选实验设计在生物制药工艺特性研究中的应用生物技术是21世纪的战略新兴行业，大力发展以生物技术为核心的生物制药行业不仅有利于促进创新型经济转型，更是推进健康中国建设，提高人民健康水平的必由之路。
近年来，随着国家药品审评审批制度的改革和完善，新药获批的数量增多，速度加快，也给生物制药企业带来新的挑战，即如何迅速将复杂的生物制药生产工艺从小试放大到生产，建立可靠稳定的生产控制策略，持续生产出安全有效的药品。
面对这一难题，国内外大型制药企业普遍依据ICH 相关指导原则，以质量源于设计（Quality by Design, QbD）的核心理念，通过广泛使用实验设计（Design of Experiment, DOE），解决生物药物生产工艺中工艺参数多，交互作用复杂的难题。
在小规模详尽DOE实验的基础上，建立生产工艺参数与质量属性的关联关系，充分理解生产工艺的特性，从而有效地保证大规模生产的顺利实施详见图1。
图1.依据ICH指导原则进行药品研发和生产的流程图使用DOE方法可以用较少的实验，研究多个参数的关系。
传统DOE实施方法首先对大量参数进行分辨率较低的筛选实验设计，根据实验结果还可能需要第二轮的扩增设计或响应曲面实验设计。
生物药生产工艺参数多，常包含需要通过响应曲面设计才能分辨清楚的高阶效应，此外，还会面临实验材料成本和时间紧张的压力。
这些实际困难决定了使用传统的DOE实验设计方法进行生物药物的研发具有很大的挑战。
而JMP软件所特有的确定性筛选实验设计（Definitive Screening Design, DSD）具备实验次数少、分辨率高、节省时间等优点，为解决这一问题提供了极大的便利。
下面通过具体实例进行说明。
单克隆抗体的生产过程包括上游细胞培养、下游纯化和产品灌装3个部分。
阳离子交换层析是下游纯化生产中精细纯化的重要步骤，通过阳离子交换层析可有效去除聚合体、电荷变异体、宿主细胞蛋白残留和外源性DNA残留等杂质，这些杂质均为关键质量属性（Critical Quality Attribute, CQA）。
JMP试验设计
JMP试验设计1.2.3.4.5.6.7.8.9.试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
其实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。
比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)和中科院院士王元首创，是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术，可用较少的试验次数，完成复杂的科研课题开发和研究。
国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电子科技大学、复旦大学等高校。
国内一些行业领先的企业，比如中石化，华为科技，中石油，宝钢等企业，也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE方法。
尽管DOE越来越多的被国内产、学、研领域所接受，但是我们还是看到，国内对于DOE的研究和推广仍旧停留在比较浅的层次。
以上述企业为例，中石化下属的石化科学研究院和上海石化研究院应该是我国石油化工研究领域的王牌单位了，不过不管是北京的石科院，还是上海石化研究院，在油品研发、工艺改进、质量管理等领域，对于DOE的使用还仅仅停留在部分因子和正交设计层面。
笔者在网络上查询到电子科技大学的DOE课程目录如下：教材目录：第一章正交试验基本方法第二章正交试验结果的统计分析——方差分析法第三章多指标问题及正交表在试验设计中的灵活运用第四章 Ltu(tq)型正交表的构造第五章 2k和3k因子设计第六章优选法基础第七章回归分析法第八章正交多项式回归设计第九章均匀设计法第十章单纯形优化法第十一章鲍威尔优化法及应用第十二章三次设计第十三章稳定性设计目前业界常用的高端试验设计方法比如定制设计，筛选设计，空间填充设计等高级试验设计方法（Advanced DOE），无论在国内的统计教学、科研还是在产业界的应用，都还比较少见，但已有逐步扩大趋势。
jmp田口设计步骤
jmp田口设计步骤一、引言近年来，为了提高产品质量和满足消费者需求的多样化，企业越来越重视产品设计的重要性。
在产品设计过程中，jmp田口设计方法被广泛应用。
本文将介绍jmp田口设计的步骤和应用方法。
二、问题定义jmp田口设计的第一步是明确定义问题。
在这一步骤中，需要明确产品设计所要解决的问题，并且将问题转化为可度量的指标。
例如，如果要设计一款耐用的手表，问题定义可以是提高手表的防水性能和耐冲击能力。
三、因素识别在jmp田口设计中，因素识别是关键步骤之一。
通过识别可能影响问题解决的因素，可以帮助设计团队更好地理解问题，并确定需要优化的因素。
例如，在手表设计中，可能的因素包括手表的材质、结构、电池寿命等。
四、水平因素设计水平因素设计是jmp田口设计的核心步骤之一。
在这一步骤中，设计团队需要确定每个因素的水平，并制定实验计划来测试不同水平对问题解决的影响。
例如，在手表设计中，可以将材质因素的水平分为金属、塑料和陶瓷，并设计实验来分析不同材质对手表防水性能和耐冲击能力的影响。
五、实验设计实验设计是jmp田口设计的关键步骤之一。
在这一步骤中，设计团队需要确定实验的样本数量、实验的顺序和实验的设计矩阵。
通过合理设计实验，可以最大程度地减少实验次数和成本，并获取准确的实验数据。
例如，在手表设计中，可以使用正交实验设计来确定实验样本数量和实验顺序，并制定实验矩阵来测试不同材质对手表防水性能和耐冲击能力的影响。
六、数据分析数据分析是jmp田口设计的关键步骤之一。
在这一步骤中，设计团队需要对实验数据进行统计分析，以确定各因素水平对问题解决的影响程度。
通过数据分析，设计团队可以确定最佳的因素水平组合，以达到问题解决的最佳效果。
例如，在手表设计中，可以通过方差分析等统计方法来分析不同材质对手表防水性能和耐冲击能力的影响，并确定最佳的材质组合。
七、优化设计优化设计是jmp田口设计的最后一步。
在这一步骤中，设计团队需要根据数据分析的结果进行设计优化，以达到问题解决的最佳效果。
JMP让可靠性管理更高效
JMP让可靠性管理更高效关键词：可靠性质量管理 JMP 试验设计近年来，越来越多的企业开始注重提升产品的可靠性：产品在一定时间内完成指定功能的能力；很多企业在实施可靠性管理时碰到的一个问题是当产品的可靠性管理发展到一定阶段，必定会用到统计建模方法，而由于可靠性统计建模方法相对更复杂，很多号称六西格玛黑带大师的咨询师都不敢轻易碰它，这无形中给可靠性分析蒙上了一层神秘的面纱。
其实，质量管理大师朱兰在研究产品的质量元素时，曾将各种不同的质量特征归纳总结，分为三个大类：第一，技术特征，如强度、硬度、电压等；第二，心理特征，如知觉、视觉、味觉等；第三，与时间相关的特征，如可靠性、可维修性等。
可靠性是质量管理中不可或缺的重要内容。
留心观察半导体和芯片巨头英特尔、陶氏化学等公司将可靠性管理工具融入企业原有的“研发、生产和顾客现场使用”价值链中的宝贵经验，不难发现，其成功的关键因素之一就是让可靠性不再成为少数研发精英的专宠，而是将可靠性分析可视化、简单化，使之成为众多技术人员都可以使用的寻常工具，可以从中获取决策依据的改善利器。
平心而论，十几年前，要实现这一点还是具有相当难度的，普通企业的感觉是可靠性“可望而不可即”。
然而，近年来现代计算机技术的迅猛发展和成熟使企业具备了跨越传统技术障碍的前提条件，以专业质量管理统计发现软件JMP为代表的诸多可靠性工具载体，开创了交互性、可视化的先进分析模式，让可靠性走下神坛，走向“平民化”，同时更加高效。
下面将着重介绍可靠性分析的几个主要应用方向，以及专业质量管理统计软件(如JMP)和交互式可视化分析带给企业的帮助。
●寿命数据分布在可靠性工程中，如果能够将产品的寿命数据拟合为某一概率的分布，就可以利用这个分布的特性进行产品设计、制造的评估决策。
但是困难的是，可靠性数据存在着删失特性，其概率分布比一般数据的分布拟合要复杂得多，也难理解得多。
而借助JMP这样的软件，工程师只要轻松点击鼠标，即可在几秒内从Weibull、对数正态、指数等十余种分布中进行智能识别，寻找出最匹配的寿命数据的分布类型，以便我们精确地预测产品的使用寿命、失效概率、失效概率密度和故障率等。
基于JMP的DOE知识
DOE知识介绍一、什么是DOE：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，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于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。
二、为什么需要DOE：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。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
DOE基础知识JMP软件应用讲解
实验设计(DOE)的基本概念
DOE的含义 一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；对试验进行合理的安排，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 验结果和正确的结论。
Factors因子 可控制的变量
材料
过程
Response响应 可测量的输出
Y Yˆ
再现性低 无交互作用 试验规模大
再现性高 有交互作用 可缩小试验规 模
可判定因子的 影响
6
DOE的发展历程
实验设计(DOE)的基本概念
DOE的出现 DOE的应用 DOE的发展 DOE与我们
20世纪20年代由 英国学者费舍尔(R。 A。Fisher)率先提 出
Hale Waihona Puke 最初在农田试验 方面取得重要成果； 欧美各国将此法用 于生物学、医学等 领域的科学研究 二战后DOE在工 业中得到推广和应 用
实验设计(DOE)的基本概念
罗纳德·费雪爵士
现代统计学与现代演化论的奠基者之一 安德斯·哈尔德称他是“一位几乎独自建立现代统计科学的天才” 理查·道金斯则认为他是“达尔文最伟大的继承者” 1916年完成，1918年发表的论文同《孟德尔遗传假定下的亲戚之间的相关性》 同时建立了以生物统计为基础的遗传学，以及著名的统计学分法变异数分析 （analysis of variance，简写为ANOVA，也称方差分析）。 1925年，他的第一本书出版，书名为《研究者的统计方法》（Statistical Methods for Research Workers）。到了1935年，延续本书的《实验设计》（The Design of Experiments）出版。两本书建立了实验设计法的基础。
日本学者田口玄 一首先将DOE成功的 应用于新产品的开 发。利用DOE合理的 选择适当的参数， 可以大大改善产品 功能目标值的稳定 性，即所谓稳健性 设计
DOE试验设计(SAS JMP)经典学习案例(免费下载)
DOE就在你身边DOE系列之一DOE，即试验设计(Design Of Experiment)，是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，从而找出总体最优的改进方案。
从上个世纪20年代费雪(Ronald Fisher)在农业试验中首次提出DOE 的概念，到六西格玛管理在世界范围内的蓬勃发展，DOE已经历了80多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。
然而，由于专业统计分析的复杂性和各行各业的差异性，DOE在很多人眼中逐渐演变为可望而不可及的空中楼阁。
其实，DOE绝不是少数统计学家的专属工具，它很容易成为各类工程技术人员的好朋友、好帮手。
本文将以一个日常生活中的小案例为线索，结合操作便捷的专业统计分析软件JMP，帮助大家揭开DOE的神秘面纱，了解DOE的执行过程，自由自在地建立属于自我的DOE空间。
场景:相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花的时候，不知道您是否注意到有很多爆米花没有爆开，也有很多被爆焦。
这两种情况都是生产过程中的质量缺陷。
这里，我们基于六西格玛软件JMP来实现我们的目标：寻找使用微波炉加工一包爆玉米花的更佳程序。
凭借经验，我们很容易就能确定重要因子的合理范围：加工爆玉米花的时间（介于3至5分钟之间）微波炉使用的火力（介于5至10档之间）使用的玉米品牌（A或B）在爆玉米花时，我们希望所有（或几乎所有）的玉米粒都爆开了，没有（或很少）玉米粒未爆开。
因此玉米的"爆开个数"是最终关注的重点。
第1步：定义响应和因子（如图一所示）图一定义响应和因子第2步：定义因子约束（如图二所示）根据经验，你知道：不能在试验中长时间高火力加工爆玉米花，因为这样会烧焦某些玉米粒。
不能在试验中短时间低火力加工爆玉米花，因为这样只有少数玉米粒爆开。
所以要限制试验，以使加工时间加上微波炉火力小于等于13，但大于等于10。
jmp三因素反应曲面设计
JMP三因素反应曲面设计引言在实验设计中，反应曲面法是一种常用的方法，用于研究多因素对响应变量的影响关系。
JMP（Johns Hopkins University/USPM（Université de Sciences et de Technologie de Lille）/MM（Mécanique Macroscopique）/SPM（Sciences des Processus Métallurgiques））是一款强大的统计软件，可以用于设计和分析反应曲面试验。
本文将详细介绍JMP三因素反应曲面设计的概念、步骤以及相关注意事项。
三因素反应曲面设计概述三因素反应曲面设计是一种用于研究三个自变量对响应变量的影响的设计方法。
通过建立数学模型来描述自变量和响应变量之间的关系，可以根据模型预测最佳的自变量组合以优化响应变量。
JMP软件提供了丰富的工具和功能，使得三因素反应曲面设计变得简单而高效。
步骤一：确定设计范围在进行三因素反应曲面设计之前，首先需要确定每个因素的取值范围。
这些因素可以是物理、化学或工艺参数，如温度、时间、浓度等。
根据实际情况确定因素的上下限，并考虑到因素之间的交互作用。
确定设计范围的注意事项： - 考虑到实验可行性和资源限制，确定合理的取值范围。
- 考虑已有的先验知识和经验，避免不合理的范围设定。
- 考虑到因素之间的交互作用，确保设计范围能够覆盖这些可能的交互作用。
步骤二：设计试验计划设计试验计划是三因素反应曲面设计的核心步骤之一。
在JMP软件中，可以通过以下步骤来设计试验计划：1. 选择合适的设计类型JMP提供了多种设计类型，如Box-Behnken设计、Central Composite设计等。
根据实际需要选择合适的设计类型。
2. 确定试验点数根据实验可行性和资源限制，确定试验点的数量。
通常情况下，随着试验点数的增加，模型的准确性会提高，但试验成本也会增加。
jmp 自定义区组的响应曲面设计
jmp 自定义区组的响应曲面设计
要设计自定义区组的响应曲面，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 确定自定义区组的输入参数：首先确定要设计响应曲面的自变量及其取值范围。
例如，如果您正在研究某种产品的生产工艺，可能需要考虑温度、压力和时间等参数。
2. 收集实验数据：根据确定的自变量和取值范围，设计实验并收集相应的响应数据。
实验设计应该考虑到实验误差和理论模型的建立。
3. 建立数学模型：根据实验数据，使用适当的数学模型拟合响应曲面。
在建立模型时，需要考虑自变量之间的交互作用和非线性关系。
常用的数学模型包括多项式模型、响应曲面模型和人工神经网络模型等。
4. 优化设计：根据建立的模型，进行响应曲面的优化设计。
通过调整自变量的取值，使得响应变量达到最佳值。
可以使用优化算法进行参数优化，例如遗传算法、粒子群优化算法等。
5. 验证和解释结果：对优化设计的结果进行验证和解释。
通过实验验证和数据分析，评估模型的准确性和可靠性。
如果结果不符合预期，可能需要重新调整模型或者重新设计实验。
6. 实施和应用：将优化设计的结果应用到实际生产过程中，并及时监测和调整参数，以确保产品的质量和性能稳定。
请注意，在实际应用中，可能还会面临样本不足、噪声干扰、非线性关系等问题，需要根据具体情况进行针对性的调整和改进。
JMP试验设计(DOE)指南
“真正有所发现的航行不在于寻找一片新的风景，而在于拥有一双新的眼睛。
”Marcel Proust试验设计JMP 是SAS 的一个业务单位SAS Campus DriveCary, NC 27513第6 版JMP 试验设计，第6 版Copyright ? 2006, SAS Institute Inc., Cary, NC, USAISBN-13：978-1-59047-871-4ISBN-10：1-59047-871-1版权所有。
美国出版。
对于硬拷贝的手册：未经SAS Institute Inc. 出版商的预先书面许可，不得以任何形式或方式（电子、机械、影印或其它）复制、传播此出版物的任何部分或将其存储在检索系统中。
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美国政府有限权利通告：美国政府在使用、复制或公布本软件及其相关说明文档时，应该遵守与SAS Institute 签订的协议以及FAR 52.227-19 商业计算机软件有限权利（1987 年6 月）条文的限制。
SAS Institute Inc., SAS Campus Drive, Cary, North Carolina 27513.第1 次印刷，2006 年8 月JMP?、SAS?以及所有其它SAS Institute Inc. 的产品或服务名称均为SAS Institute Inc.在美国或其它国家（地区）的注册商标或商标。
? 表示已在美国注册。
其它品牌和产品名称为各自所有者的商标。
目录目录试验设计荣誉榜和致谢1 试验设计简介关于设计试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3我的首个试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3场景. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3第1 步：设计试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4第2 步：定义因子约束. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6第3 步：添加交互作用项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6第4 步：确定试验次数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7第5 步：检查设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8第6 步：收集和输入数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9第7 步：分析结果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 使用定制设计器的实例创建筛选试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15创建仅限于主效应的筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15创建筛选设计以拟合所有的二因子交互作用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16介于主效应模型和所有交互作用模型之间的折衷设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18创建“超级”筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19具有可变区组大小的筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23使用一次额外试验检查弯曲. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26创建响应面试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28刻画预测方差面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29介绍响应面建模的I 最优设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32三因子响应面设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33具有区组因子的响应面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35创建混料试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37定制设计器的特殊用途. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41具有固定协变因子的试验设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41创建具有两个难调因子的设计：裂区设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44技术论述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49ii 目录3 构建定制设计创建定制设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 在定制设计器中输入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53描述模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 选择试验次数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57理解设计和刻画器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58理解系数方差表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59理解别名矩阵（混杂模式）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59指定输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59制表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .60创建裂区设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 特殊定制设计命令. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61保存响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61载入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62载入和保存约束. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63设定随机数生成器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63查看诊断报表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64保存设计(X) 矩阵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65更改设计准则（D 或I 最优性）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65选择随机起始数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65将设计约束为超球面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66考虑因子水平约束. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67高级选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 指定列性质. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 定义列的下限值和上限值（试验设计编码）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69为混料试验设定列为因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70定义响应列值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71为列指定设计角色. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72标识因子变化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73定制设计工作原理：幕后. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 744 筛选设计筛选设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77使用两个连续因子和一个分类因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77使用五个连续因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79创建筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81输入响应. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 输入因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 选择设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83目录目录iii显示和修改设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86指定输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89查看表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 继续分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 915 响应面设计Box-Behnken 设计：网球实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97查看Box-Behnken 设计的几何分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103创建响应面设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103输入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104选择设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104指定轴值（仅限于中心复合设计）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105指定输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106查看设计表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106如果需要，继续分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1076 完全析因设计五因子反应堆实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111创建析因设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117输入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118选择输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118制表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1197 混料设计选择混料设计类型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123创建最优混料设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123使用单纯形中心设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124创建设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125单纯形中心设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125使用单纯形格子点设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127使用极角点设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128创建设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128具有范围约束的极角点设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129具有线性约束的极角点设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131极角点设计法：工作原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132使用ABCD 设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133创建三元图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 拟合混料设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134理解整体模型检验和方差分析报表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136理解响应面报表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136iv 目录一个化学混料实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136创建设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136运行混料模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138查看预测刻画器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139绘制混料响应面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1408 空间填充设计空间填充设计简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143使用球填充法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143创建球填充设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143直观显示球填充设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145使用拉丁超立方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146创建拉丁超立方设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146直观显示拉丁超立方设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147使用均匀设计法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149比较球填充法、拉丁超立方法和均匀法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150使用最低潜能法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151钻孔水流模型实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152创建球填充设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152确定数据分析指引. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154钻孔试验的结果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1549 非线性设计创建非线性设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159进行拟合以获取先验参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159创建无先验数据的非线性设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164创建非线性设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167标识具有公式的响应/列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167。
JMP试验设计
JMP试验设计1.试验设计方法及其在国内的应用 (2)2.试验设计(DOE）就在你身边试验设计（DOE)就在你身边 (7)3.初识试验设计（DOE） (12)4.多因子试验设计(DOE)的魅力 (18)5.用DOE方法最优化质量因子配置 (25)6.顾此不失彼的DOE (32)7.试验设计（DOE)五部曲 (38)8.稳健参数设计的新方法 (44)9.JMP的试验设计优势——为什么用JMP做试验设计 (49)试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品,国防等）研发、流程改进等领域,统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受,推广。
其实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。
比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)和中科院院士王元首创,是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术,可用较少的试验次数,完成复杂的科研课题开发和研究。
国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电子科技大学、复旦大学等高校。
国内一些行业领先的企业，比如中石化,华为科技，中石油，宝钢等企业，也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE方法。
尽管DOE越来越多的被国内产、学、研领域所接受，但是我们还是看到，国内对于DOE的研究和推广仍旧停留在比较浅的层次。
以上述企业为例，中石化下属的石化科学研究院和上海石化研究院应该是我国石油化工研究领域的王牌单位了，不过不管是北京的石科院,还是上海石化研究院,在油品研发、工艺改进、质量管理等领域,对于DOE的使用还仅仅停留在部分因子和正交设计层面。
笔者在网络上查询到电子科技大学的DOE课程目录如下：教材目录:第一章正交试验基本方法第二章正交试验结果的统计分析——方差分析法第三章多指标问题及正交表在试验设计中的灵活运用第四章Ltu（tq）型正交表的构造第五章2k和3k因子设计第六章优选法基础第七章回归分析法第八章正交多项式回归设计第九章均匀设计法第十章单纯形优化法第十一章鲍威尔优化法及应用第十二章三次设计第十三章稳定性设计目前业界常用的高端试验设计方法比如定制设计,筛选设计，空间填充设计等高级试验设计方法（Advanced DOE)，无论在国内的统计教学、科研还是在产业界的应用，都还比较少见，但已有逐步扩大趋势.西方企业对于DOE的应用早已大规模开始,比如美国航天、航空设计的顶尖单位，乔治亚宇航设计中心，在开发导弹、战斗机等美国绝密武器系统的时候，无一例外的使用了定制设计（Customer Design）。
JMP试验设计范文
JMP试验设计范文JMP是一种强大的统计软件，用于进行数据分析和试验设计。
在实验设计中，JMP可以帮助研究人员确定实验因素、优化实验条件，并分析结果以得出准确的结论。
本文将介绍JMP试验设计，包括试验设计的基本概念、步骤和应用示例。
试验设计是科学研究中的重要工具，用于确定实验因素对响应变量的影响，同时考虑到模拟误差的影响。
试验设计可以提高实验效率，减少实验代价，同时可以通过最小化误差方差来产生可靠和精确的结果。
试验设计包括以下几个基本概念：1.实验因素：试验设计的关键要素，是研究人员能够操纵的变量。
例如，在药物研发中，实验因素可以是药物剂量、给药时间等。
2.响应变量：试验设计的主要结果变量，用于观察和度量实验因素的效果。
例如，在药物研发中，响应变量可以是患者的治疗效果。
3.水平：每个实验因素可以分为不同的水平，表示该因素在试验中的不同取值。
例如，药物剂量可以有低、中和高三个水平。
4.交互效应：当两个或多个实验因素同时影响响应变量时，实验因素之间可能存在交互效应。
例如，在药物研发中，药物剂量和给药时间可能会相互影响。
进行试验设计的步骤如下：1.确定试验目标：明确试验的目的和要解答的科学问题。
2.选择试验因素和水平：确定对响应变量有影响的实验因素和它们的水平。
3.设计试验方案：选择合适的试验设计方法，例如完全随机设计、随机区组设计等。
4.进行试验：根据试验设计方案进行实际试验，并记录响应变量的数据。
5.数据分析：使用JMP进行数据分析，包括方差分析、回归分析等。
6.结果解释：根据分析结果解释实验因素对响应变量的影响。
JMP在试验设计中的应用非常广泛。
以下是一个示例：假设一家制造商想要确定影响产品质量的因素，并优化生产条件。
他们选择了温度、湿度和压力作为实验因素，并分别选取了三个水平：低、中、高。
他们使用JMP进行试验设计和数据分析。
首先，他们选择了一种完全随机设计，其中每个实验因素的每个水平都重复3次。
JMP的使用
JMP DOE的设计
根据影响OTB PECVD工艺因素较多的情况，分三部分设计实验。 DOE 1（ Screening DoE ）： （ 目的：找到影响效率最重要的因素，选择6个影响因素。包括：PHT TOP,DCH TOP，source current，gas ratio，total flow，pump frequency DOE 2 （surface DOE）: ） 找到影响大的3个因素，设计实验3因素中最佳的工艺参数设置。其中3 个因素包括：PHT bottom，DCH TOP, Gas ratio。 验证实验： 验证实验：根据前两次结果，验证最佳工艺的稳定性。
JMP数据的分析
将要显示的数据入VOC、ISC、NCELL等添加到Y表格，将组别、分类项目添 加到X grouping 里面，然后点击OK.
JMP数据的分析
JMP数据的分析
变化趋势图Run chart 的制作，如图选择，进入右面界面。选择要显示的参数例如 VOC、ISC等，然后将样本标号选入Sample Label。点击OK.
Screening design DOE
选择实验方案类型：工艺分组的数量、排列顺序、因素之间交叉实验类型。
Screening design DOE
方案的得出包括工艺的顺序、参数的搭配等，一目了然。
Surface DOE2的设计
选择surface design，进入右面界面添加所要实验因素并 将其名称填写清楚， 每个因素的上下线填写到表格，JMP就可以在这个范围内自动取值设计实验。
Surface DOE2的设计 Nhomakorabea选择设计实验的类型，工艺数量、中心的的数量、对称类型。右图显示可以选择列 表工艺方案显示顺序。如图显示随机，则每次列表排列顺序都有可能不一样。
jmp田口设计步骤
jmp田口设计步骤以JMP田口设计步骤为标题的文章一、问题定义在进行JMP田口设计之前，首先要明确问题的定义和目标。
问题定义应该明确、具体，而目标应该是明确的质量要求或改进目标。
二、确定因素与水平接下来，需要确定所有可能影响问题的因素，并对每个因素确定水平。
因素可以是材料、工艺参数、操作员等。
水平可以是不同的数值或分类。
三、选择实验设计根据因素和水平的数量，选择合适的实验设计。
常用的实验设计包括正交设计、L16设计等。
选择合适的实验设计可以有效地减少试验次数，提高试验效率。
四、进行实验根据选择的实验设计，进行实验操作。
在实验过程中，需要精确记录因素和水平的组合、实验结果以及其他相关数据。
五、数据分析对实验数据进行分析，可以使用JMP等统计软件进行数据处理和分析。
通过分析数据，可以确定哪些因素对问题有显著影响，以及它们的优先级。
六、建立数学模型根据数据分析的结果，可以建立数学模型来描述因素与响应之间的关系。
数学模型可以帮助理解问题的本质，并为进一步优化提供指导。
七、优化方案基于建立的数学模型，可以进行优化方案的设计。
优化方案应该考虑到因素的范围和限制条件，并尽可能满足质量要求和改进目标。
八、验证方案在确定优化方案后，需要进行验证实验来验证方案的有效性和可行性。
验证实验应该与之前的实验设计相似，以保证实验结果的可靠性。
九、实施方案根据验证实验的结果，可以确定最终的实施方案。
实施方案应该考虑到实际生产环境的限制和可行性，并制定相应的实施计划。
十、持续改进JMP田口设计是持续改进的过程，一旦实施方案达到预期效果，还可以继续优化和改进。
持续改进可以保持产品和过程的竞争力。
总结JMP田口设计是一种有效的质量改进方法，它能够帮助我们识别问题、优化方案并持续改进。
通过明确问题的定义和目标，选择合适的实验设计，进行实验和数据分析，建立数学模型，设计优化方案，验证和实施方案，不断持续改进，我们可以提高产品质量，降低成本，提高客户满意度。
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JMP试验设计1.试验设计方法及其在国内的应用 (2)2.试验设计(DOE)就在你身边试验设计(DOE)就在你身边 (7)3.初识试验设计(DOE) (13)4.多因子试验设计(DOE)的魅力 (18)5.用DOE方法最优化质量因子配置 (26)6.顾此不失彼的DOE (32)7.试验设计(DOE)五部曲 (39)8.稳健参数设计的新方法 (45)9.JMP的试验设计优势——为什么用JMP做试验设计 (50)试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
其实试验设计对于我国学术界来说并不陌生。
比如均匀设计，均匀设计是中国统计学家方开泰教授(下图左)和中科院院士王元首创，是处理多因素多水平试验设计的卓有成效的试验技术，可用较少的试验次数，完成复杂的科研课题开发和研究。
国内一些大学的数学系和统计系近年来已经逐渐开始开设专门的试验设计课程，比如清华大学，电子科技大学、复旦大学等高校。
国内一些行业领先的企业，比如中石化，华为科技，中石油，宝钢等企业，也开始在质量管理和产品研发、工艺改进等领域采用DOE方法。
尽管DOE越来越多的被国内产、学、研领域所接受，但是我们还是看到，国内对于DOE的研究和推广仍旧停留在比较浅的层次。
以上述企业为例，中石化下属的石化科学研究院和上海石化研究院应该是我国石油化工研究领域的王牌单位了，不过不管是北京的石科院，还是上海石化研究院，在油品研发、工艺改进、质量管理等领域，对于DOE的使用还仅仅停留在部分因子和正交设计层面。
笔者在网络上查询到电子科技大学的DOE课程目录如下：教材目录：第一章正交试验基本方法第二章正交试验结果的统计分析——方差分析法第三章多指标问题及正交表在试验设计中的灵活运用第四章Ltu(tq)型正交表的构造第五章2k和3k因子设计第六章优选法基础第七章回归分析法第八章正交多项式回归设计第九章均匀设计法第十章单纯形优化法第十一章鲍威尔优化法及应用第十二章三次设计第十三章稳定性设计目前业界常用的高端试验设计方法比如定制设计，筛选设计，空间填充设计等高级试验设计方法（Advanced DOE），无论在国内的统计教学、科研还是在产业界的应用，都还比较少见，但已有逐步扩大趋势。
西方企业对于DOE的应用早已大规模开始，比如美国航天、航空设计的顶尖单位，乔治亚宇航设计中心，在开发导弹、战斗机等美国绝密武器系统的时候，无一例外的使用了定制设计（Customer Design）。
在民用领域，比如INTEL，惠普，苹果等公司在产品研发和质量提升阶段，都使用了高级试验设计方法。
按照试验设计(DOE)方法发展的历程和应用的先后，我们简单介绍一下什么是高级试验设计方法，以及和其相对应的传统试验设计方法。
如下图所示，传统DOE包括部分因子设计、完全因子设计、响应面设计、扩充设计，混料设计和田口设计。
与此对应，高级DOE则主要包括空间填充，非线性和定制设计等。
目前能够实现DOE(试验设计)的专业软件工具不多，其中最权威的当属来自全球最大的统计软件供应商SAS集团旗下的桌面统计分析软件JMP。
首先，JMP的DOE内容最为完整，除了包括部分因子、完全因子、响应面设计、扩充设计，混料设计和田口设计等传统DOE 外，还包括空间填充，非线性和定制设计等高级DOE。
其次，JMP 的DOE功能最为强大，除了整合传统的统计建模,图形展示等分析方法外，还融入了模拟，I最佳与D最佳比较，简单数据挖掘等独特方法强化分析效果。
再次，JMP的DOE实现最为方便，因子的数量，水平的数量，试验的次数等等都可以自定义，用户能够根据实际问题的要求构建试验，而无需任何修饰。
更进一步，JMP的试验设计中还整合了模拟器(Simulator)功能，用户可以直接对试验所得的新方案进行仿真模拟，以最大限度地减少失败风险。
介绍传统DOE的资料比较多，在此不再赘述，笔者还是将笔墨集中在更高效的高级DOE上。
首先介绍一下空间填充设计(Space Filling Design)，它适合于不存在随机误差，但强调控制系统偏差的试验场合。
众所周知，随机化(Randomization)、区组化(Blocking)和仿行(Replication)这三大理念是我们在做常规试验设计时反复强调的基本原则，但是当对随机误差的关注远远小于对模型本身的关注时，强调以上三条原则将不能最充分地利用可用资源。
这时我们应当关注系统偏差，即近似模型与真实数学函数之差异。
空间填充设计的目标就是限制系统偏差。
系统偏差的大小与试验点的代表性密切相关，通过球填充设计、均匀设计和最低潜能等方法，空间填充设计的试验方案能获得最佳的覆盖面，从而为获得信息量最丰富的试验结果数据以提供决策支持奠定基础。
其次，再来说一说非线性设计，它适用于需要高精度地构建参数为非线性的模型。
在某些工程技术和社会科学的试验设计领域中，常常会遇到非线性模型的研究问题，由于非线分析的复杂性和特殊性，很多人会采用多项式模型近似描述，简化问题。
但是当我们对模型应用的要求较高时，上述的处理方法就显得力不从心了。
其实，关于非线性设计与建模的理论已经逐渐成熟，通过牛顿迭代法等技术允许用户生成非线性最优设计和最优扩充数据，从而拟合参数为非线性的模型。
与标准的多项式模型相比，用此类模型描述相应流程时，能够产生更为精确的流程行为预测，也即模型与实际问题的符合性更好。
最值得一提的还是定制设计，它灵活便捷的设计风格和通用一致的分析模式使众多对传统DOE领域屡战屡败的人眼前一亮，信心大增。
对一般的非统计专业人士来说，单单听到响应面、混料、拉丁超立方等一大堆专业名词就已经如坠云雾了，后面的分析报表就更如天书一般，这样的情形不由得让人对试验设计望而却步, 试验设计用最通俗易懂的语言还原试验设计的本质，只要定义了你所研究产品或过程的输入因素和输出响应、目前的试验预算有多少，分析的重点和目的在哪里，定制设计生成器就会设计出最符合你要求的试验计划。
再加上实际的试验数据，具体的分析结果，如模型公式、最佳水平组合等，就生动形象地展现在你的面前了。
它突破了传统DOE“规则呆板，专业性强”的限制，被许多欧美企业的工程师亲切地称为“能够量体裁衣的DOE”。
我们举一个简单的例子来体会一下定制设计的独特魅力。
例如，在一次市场研究的试验设计中，您想了解目标客户的心理偏好。
其中的功能因子水平包括最差(1)、中等(2) 和最佳(3)，而价格因子水平包括高(1)、中(2) 和低(3)。
根据排列组合的方法共可能有9次水平组合，但实际上在这个例子中公司可能并不愿意在市场上以最低的价格出售最佳性能的产品，因此您需要在制订试验计划时，就排除功能中的最佳(3)和价格中的低(3)这一组合。
这时，传统的DOE（无论是全因子设计，还是部分因子设计等）都无法实现自定义的因子水平约束，由此生成的试验计划缺少现实意义，由此产成的分析结果缺少可信度，而定制设计可以提供拒绝特定因子水平组合的灵活性，巧妙地解决了这类长期困扰DOE用户的难题。
以上方法都可以通过专业软件JMP实现，从而进一步提高使用DOE 的工作效率，有兴趣的读者不妨一试。
试验设计(DOE)就在你身边试验设计(DOE)就在你身边DOE，即试验设计(Design Of Experiment)，是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，从而找出总体最优的改进方案。
从上个世纪20年代费雪(Ronald Fisher)在农业试验中首次提出DOE的概念，到六西格玛管理在世界范围内的蓬勃发展，DOE已经历了80多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。
然而，由于专业统计分析的复杂性和各个行业的差异性，DOE在很多人眼中逐渐演变为可望而不可及的空中楼阁。
其实，DOE绝不是少数统计学家的专属工具，它很容易成为各类工程技术人员的好朋友、好帮手。
本文将以一个日常生活中的小案例为线索，结合操作便捷的专业统计分析软件JMP，帮助大家揭开DOE的神秘面纱，了解DOE的执行过程，自由地建立属于自我的DOE空间。
案例场景：相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花的时候，不知道您是否注意到有很多爆米花没有爆开，也有很多被爆焦。
这两种情况都是生产过程中的质量缺陷。
这里，我们基于六西格玛软件JMP来实现我们的目标：寻找使用微波炉加工一包爆玉米花的更佳程序。
凭借经验，我们很容易就能确定重要因子的合理范围：加工爆玉米花的时间（介于 3 至5 分钟之间）微波炉使用的火力（介于 5 至10 档之间）使用的玉米品牌（A 或B）在爆玉米花时，我们希望所有（或几乎所有）的玉米粒都爆开了，没有（或很少）玉米粒未爆开。
因此玉米的“爆开个数”是最终关注的重点。
第 1 步：定义响应和因子第2步：定义因子约束根据经验，你知道：不能在试验中长时间高火力加工爆玉米花，因为这样会烧焦某些玉米粒。
不能在试验中短时间低火力加工爆玉米花，因为这样只有少数玉米粒爆开。
所以要限制试验，以使加工时间加上微波炉火力小于等于13，但大于等于10。
第3步：添加交互作用项我们可以推测：与爆开玉米比例相关的任意因子效应可能取决于某些其它因子的值。
例如，品牌A时间变化的效应可能大于或小于使用品牌B相同时间变化的效应。
这种因子表现出的协同效应统称为二因子交互作用。
我们决定在爆玉米花加工过程的先验模型中纳入所有可能的二因子交互作用。
第 4 步：确定试验次数根据在模型中添加的效应，执行试验需要一定的试验次数。
我们可以使用最小值、建议值，也可以指定试验次数，只要其值大于最小值。
本例中，我们将使用默认的试验次数16。
第 5 步：制定定输出表格生成的数据表保留了随机化的特性，显示了我们应该运行试验的顺序，首先在7级火力下将第一包B牌的玉米加工3 分钟，然后在5级火力下将B牌玉米加工5分钟，依次进行。
第6步：收集和输入数据根据设计方案加工爆玉米花。
然后，计算每包中爆开的玉米粒的数量。
最后，保存结果至数据表。
第7步：分析结果可以构建数据模型了，一般使用最常见的分析方法——最小二乘法，但是如果响应数据明显不呈正态分布时，选择广义线形模型法会显得更为合适。
简要地查看输出报告中的“参数估计”表，发现所有的p 值都小于0.05，表明所有的模型效应，包括一次主因子作用、二次主因子作用和双因子交互作用，均是显著的。