DOE与Minitab 经典培训资料
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DOE跟Minitab使用初级知识(中)
DOE
20
分析： 从极差大小看，影响最大的因素是C，以2水平为好；其次是 AxB，以2水平为好，第3是因素A，以1水平为好，第4是因素B 以1水平为好。 列出A和B进行组合的几种效果表：
AXB A 1 2 B 1 69 72 2 73.5 65.5
从此表可知，A和B的最佳组合为A1B2。 AxC 和 BxC的极差很小，对试验的影响很小，忽略不计。综合 分析，最好的方案应是A1B2C2，这与试验4相吻合。
DOE
14
分析： 1) 根据综合评分的结果，直观上第1号试验的分数最高，应进一步分 析它是不是最好的试验方案；
2) 通过直观分析法可以得知，最好的试验方案是A1B3C2D1。A，D 两个因素的极差都很大，是对试验影响较大的两个因素； 3) 分析出来的最好方案，在已经做过的9个试验中是没有的。可以 按这个方案再试验一次，看能不能得出比第一号试验更好的结果， 从而确定出真正最好的试验方案； 综合评分法是将多指标的问题，通过加权计算总分的方法化成一个 指标的问题，使对结果的分析计算都比较方便、简单。
3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 1.1 1.3 1.5
DOE
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分析：
1) 粒度B对抗压强度和落下强度来讲，极差都是最大的，说明它是影 响最大的因素，而且以取8为最好；对裂纹度来讲，粒度的极差不 是最大，不是影响最大的因素，而且也以取8为最好； 2) 碱度C对三个指标的极差都不是最大的，是次要的因素。对抗压 强度和裂纹度来讲，碱度取1.1最好；对落下强度，取1.3最好，但取 1.1也不是太差，综合考虑碱度取1.1； 3) 水分A对裂纹度来讲是最大的因素，以取9为最好；但对抗压强度 和落下强度来讲，水分的极差都是最小的，是影响最小的因素。综 合考虑水分取9； 最后较好的试验方案是B3C1A2
DOE培训--Mintab_DOE操作说明(田口试验设计)
27
Unit-3: 直交表設計
直交表的選擇：
28
Unit-3: 直交表設計
交互作用
29
Unit-3: 直交表設計
交互作用
30
Unit-3: 直交表設計
點線圖
31
Unit-4:參數設計
32
Unit-4: 參數設計
參數設計主要目的是要決定產品或製程的參數設定值，使對雜音變數的敏感性最小。 田口認為不同參數水準組合，產品的品質特性平均值與變異數均不同。 藉由參數設計，可找出一組最佳參數水準組合，使平均值與目標值一致，且變異最小。 田口方法利用直交表來收集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估
23
Unit-3: 直交表設計
全因子試驗與直交表：
若在進行實驗設計時，考慮到所有可能的因子水準組合，此稱作全因子實驗。 在全因子設計中，當因子數目增加時，實驗次數會隨之增加；而部分因子設計則
會增加實驗方法的複雜性。田口方法利用直交表（Orthogonal Array；OA）來收 集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估計量。利用直交表進 行實驗是穩健設計的一個重要技巧。
10
Unit-1: 田口品質工程簡介
田口品質工程學：
參數設計是一套希望找出一組控制因子的處理組合，使得製程或產品對於外界的環境的敏感度為最低，即 此產品的穩定性最高、變異最小、損失最小（成本最小）。
在實際的產品中，為了要能保持平均值靠近目標值，首先必須降低績效的變異。一旦影響變異的最佳控制 因子決定之後，我們就可以集中精神於調整平均值至目標值上，以滿足顧客對產品的期望，這個過程稱為 兩階段最佳化過程。
雜音因子（noise factor）： 設計人員所無法控制的參數稱為雜音因子（noise factor）。雜音因子的水準會隨環境 而變化，因此無法確知某特定情況下的雜音因子值。 例如：路面的乾溼會影響汽車的煞車距離，但是，路面的乾溼是無法控制的，所以路 面的乾溼是雜音因子。 通常僅掌握雜音因子的一些特性，如平均值和變異數。雜音因子會影響回應值y偏離目 標值而帶來損失。 •凡是參數的水準不容易控制或必須花費高成本來控制的參數，皆可視為雜音因子。
Unit-3: 直交表設計
直交表的選擇：
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Unit-3: 直交表設計
交互作用
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Unit-3: 直交表設計
交互作用
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Unit-3: 直交表設計
點線圖
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Unit-4:參數設計
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Unit-4: 參數設計
參數設計主要目的是要決定產品或製程的參數設定值，使對雜音變數的敏感性最小。 田口認為不同參數水準組合，產品的品質特性平均值與變異數均不同。 藉由參數設計，可找出一組最佳參數水準組合，使平均值與目標值一致，且變異最小。 田口方法利用直交表來收集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估
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Unit-3: 直交表設計
全因子試驗與直交表：
若在進行實驗設計時，考慮到所有可能的因子水準組合，此稱作全因子實驗。 在全因子設計中，當因子數目增加時，實驗次數會隨之增加；而部分因子設計則
會增加實驗方法的複雜性。田口方法利用直交表（Orthogonal Array；OA）來收 集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估計量。利用直交表進 行實驗是穩健設計的一個重要技巧。
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Unit-1: 田口品質工程簡介
田口品質工程學：
參數設計是一套希望找出一組控制因子的處理組合，使得製程或產品對於外界的環境的敏感度為最低，即 此產品的穩定性最高、變異最小、損失最小（成本最小）。
在實際的產品中，為了要能保持平均值靠近目標值，首先必須降低績效的變異。一旦影響變異的最佳控制 因子決定之後，我們就可以集中精神於調整平均值至目標值上，以滿足顧客對產品的期望，這個過程稱為 兩階段最佳化過程。
雜音因子（noise factor）： 設計人員所無法控制的參數稱為雜音因子（noise factor）。雜音因子的水準會隨環境 而變化，因此無法確知某特定情況下的雜音因子值。 例如：路面的乾溼會影響汽車的煞車距離，但是，路面的乾溼是無法控制的，所以路 面的乾溼是雜音因子。 通常僅掌握雜音因子的一些特性，如平均值和變異數。雜音因子會影響回應值y偏離目 標值而帶來損失。 •凡是參數的水準不容易控制或必須花費高成本來控制的參數，皆可視為雜音因子。
Minitab培训教材(PPT 49页)
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术10有- 限公司
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术11有- 限公司
通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术0-有限公司
Roc.Luo 2011.01.26
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
1~5 2~13 2~3
因子与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
所有主效果和 交互作用
(线性效果）
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
现在 工序知识
状态
高
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术18有- 限公司
DOE处方-4.选择DOE
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
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通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
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Roc.Luo 2011.01.26
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
1~5 2~13 2~3
因子与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
所有主效果和 交互作用
(线性效果）
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
现在 工序知识
状态
高
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DOE处方-4.选择DOE
DOE及Minitab使用初级知识(下)
水平
-
+
15
18
1.2m/min 1.4m/min
60mm
80mm
240℃ 60 ℃
255 ℃ 80 ℃
0.780g/ml 0.820g/ml
100 ℃
120 ℃
2-100
2-200
DOE
33
试验方案选择
改善小组经过讨论，
认为目前只是凭经验对波峰 炉焊接因素有粗略认识，从 未经过证实，无法确认哪个 因素影响大。故决定通过8因 素筛选试验来验证以前的经 验并为后续改善打好基础， 为节约时间，小组决定用8因 素筛选试验的最少组合数12 种组合。用Minitab生成的8因 素试验方案如下：
建立试验目标
本试验的目标是将外滑轨的内部尺寸保证在目标以内并使偏差最小。
（内外轨的尺寸配合决定滑动力的大小）。
DOE
4
实验设计计划表
DOE
5
可控因素表
DOE
6
噪声因素表
DOE
7
水平设置表
实验表
全因子试验表
DOE
8
主因子效应分析表
因素C对输出变量均值的影响最大。因素A的影响也较大。 因素B对输出变量均值的影响很大。
1
0.0
0 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15
Residual
-0.1 12345678 Observation Order
Frequency
DOE
19
回归分析
DOE
20
调优运算
DOE
21
分布因子实验
• 特点：
– 同时可评估许多因素，因为大大减少了试验组合， 可同时的因素数大增。
DOE实验操作学习Minitab17
DOE实验操作学习（Minitabl7）一.实验设计的四个阶段我们在进行DOE实验设计时，我们需要遵从一泄的实验流程，才能完整地完成一件事，通常，我们的DOE实验设计分为四个阶段，分別为：计划阶段、实施阶段、分析阶段、验证阶段。
计划阶段：我们需要明确实验课题，明确实验目的，选取因子、确左因子水平，选取合适的实验类型：实施阶段：合理安排实验，收集实验数据；分析阶段：通过实验数据，使用Minitab进行实验分析，分析步骤（a.因子的主效应分析，输出％因子柏拉图、主效应图、交互作用图：b.删除不显著因子，输出因子主效应图：c.模型分析，输出柏拉图、四合一残差图，因子残差图：d.优化设讣，按实验课题要求选择望目、望小、望大进行优化设计：e.得出最优方案）；验证阶段：通过分析阶段得岀的最优方案进行验证，分析最优方案的可靠性与稳定性。
二.实验操作流程（Minitabl7为例）1.创建因子设计选择"统计〉DOE＞因子〉创建因子设计〉”进入，选择实验类别（2水平部分析因实验、全因子实验，一般全因子实验，Plackett-Burman设计）等，输入实验的因子、水平，创建因子设计成功，本例以2水平全因子进行实验，输出表格：备注：此实验设汁加了4个中心点，目的是验证实验环境的稳定性及再现性，观察实验的波动性。
2.实施实验9701350652273.3 6811100602449.6 11901350652269.5 21011400602055.3 31111300702089. 1 71211300702494.8表一•实验结果3.模型分析&通过MinisblT进行拟合选左模型分析，分析步骤为：“统讣〉DOE＞因子〉分析因子设计进入S将实验目标选为响应，本例响应为强度，如下所示：图二•分析因子设计注：一般在因子分析设讣时，模型中包含项的阶数一般选择2乜4以上的交互作用已经不明显.若实验设计有选取中心点，必须勾选在“模型中包括中心点（P）M这一项，如下所示：图三•分析因子设计输出实验分析的柏拉图，响应的主效应图.交互作用图.图形如下:标淮化效皿99 Pareto W3佝Q勺弓貝免 u - O.OS）83宁图四■因子柏拉图?aSL3Ex»SZK)图|H|・强度的主效应 弓确交直作用图 均伯图五•强度的交互作用从以上实验结果分析得出，影响强度的因子有压力、距离.交互作用有：压力*距离，同时，判定因 子是否昭著可以通过在对话窗口中输出的内容判定.如下所示：3520 22 247060 50 9080 70 6050压力 次色昔巖五示坯不在Hi 亚中•■ < 60则点 ■ 65 4*0 一—70希熬方差分析決未编阳单位衣示的回归方程强厂 ％"-釦龛眩-1壮腸壮力鼬軀,°於。
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
doe(实验设计)与minitab培训doe案例
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。
然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。
在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。
DOE与Minitab_经典培训资料
▶计数型与计量型数据的比较?
计数型属性数据（合格/不合格率）的有效性不及计量型数据 （连续测量数据）， 这表明需要大量的数据才能得出数据有效的统 计结论。所 以尽量选择计量型数据作为Y,以避免收集大量数据
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -13-
DOE处方-3.陈述因子和水平
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理；
应用直交表使变异最小；
最低成本
田口试验是运用 最多的好方法
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -6-
DOE常见术语1
我们将影响响应的那些变量称为实验问题 中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中 可以控制的因子，我们称为可控因子（ controlled factor）
合条件下测试数个样品（揭示短期有效性）
再现(Replication): 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。
（降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性）
主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。
DOE Training -10-
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的
选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等 如温度(100℃,150℃),重量(20,30,40kg)
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)(共36张)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段(jiēduàn)3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
第16页，共36页。
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段(jiēduàn)3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
第19页，共36页。
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段(jiēduàn)3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
第20页，共36页。
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段4 通过(tōngguò)图表分析，分析主效果和交互作用效果
C 压力 （Psi）： 5PSI （-1） & 10PSI（+1）
阶段3 决定适当的标本的大小
随意化数据表的实验顺序后执行实验
第14页，共36页。
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段(jiēduàn)3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
第15页，共36页。
目的
重要因子的识别
局部交互作用
因子之间关系 因子间最适条件 的设定
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 输出变量的预测 交互作用 模型（曲率效果）
说明：考虑实验的目的和预算等来选择DOE
第6页，共36页。
DOE基础知识
完全(wánquán)要因实验
定义
Kn要因配置法 不按因子数为N个，因子的水准数为K的实验计划法重复实验， 也应该可以实施Kn个的实验次数 2k要因实验是由具有2水准的K个因子构成
Minitab操作培训 (经典培训课件)
37
38
1，生成有规律的数据 ，
2，数据的堆叠 ，
怎样区分三个Stack下 面的三个命令的功能 ？
3，数据的编码 ，
4，改变数据类型 ，
三、Minitab图形的制作：
Minitab常用图形的制作 常用图形的制作: 常用图形的制作
散点图: 散点图 提供分布图– 用于了解‘Y’ 和潜在‘X’之间是否存在关系 直方图: 直方图 提供频数图– 用于提供分布状态形状的图形(是否为正态?) 条形图表: 条形图表 提供条形图– 用于绘制‘Y’和几个‘X’的对比图。允许数据成组 时间序列图: 时间序列图 提供运行图–用于了解‘Y’随时间的变化情况 箱图: 箱图 提供‘Y’在‘X’的不同水平或不同类别上的取值的图形 (例如， 设备1与2、炉膛1 与2 和3对比等等) 基本统计/正态检验 基本统计 正态检验 ：
现在，图表和统计数据告诉我们现有机器和新机器之间 存在差异。我们仍然需要找出原因. . .
6，直方图： ，直方图：
这个图表告诉我们可能的事实！ 这个图表告诉我们可能的事实！
• 新型设备总是能够生产较厚的塑料片 • 无论什么设备，塑料片总是在12:00p 和6:00pm时较厚. 如何解释这种工艺表现？
四、 Minitab中的其它功能：
期待我们接下来的课程里面学习…. 期待我们接下来的课程里面学习
36
思路总结： 思路总结：
在测量阶段， 在测量阶段，Minitab为六个西格玛分析提供两个不 为六个西格玛分析提供两个不 同层次的方法： 同层次的方法： 1. 图表 2. 基本统计数据
首先看看图表，让它们告诉您事实。 生成统计数据，让它来支持您在图表中看到的结果。
在边际图中直方图显示界限内 数据的个数(频数图)!
DOE跟Minitab使用初级知识(上)
DOE
36
田口实验设计
• 是一种分部设计法 • 因素可达31,水平可达5,可以进行混和水平设计. • 引入信噪比概念
产品特性 Y在多个输入变量的作用下为随机变量,其数学期 望为,方差为2. 变异系数 y = 2 /, 表示世纪之偏离目标值的程度. 信噪比 ’ 表示产品特性稳定性, ’ = 2 / 2 = 10 lg ’ = S/N, 取对数后, 接近正态分布,便于分析.
– 至於單一特性或者多個特性只在於最後找出最佳組合時 會有影響，因此留在最適條件選取時再談
DOE 12
正交实验表
• 正交实验表
Ln ( ji )
L为正交实验表代号 n为正交实验表次数
N = ji
j为正交实验的水平数 i为正交实验的因素数
1. 2.
பைடு நூலகம்
正气可比性 均衡分散性
DOE
13
实验方案选择流程
DOE
14
实验设计一般步骤
• • • • • • • • • 确定目前过程能力 确立试验目标 确立输出特性 确立可控因素和噪声因素 确立个因素水平数和水平值 选择实验表 验证测量系统 实验资源准备 进行实验
• • • •
测量实验单元 分析数据表示主要影响因素 确认最佳因素水平组合 优化组合因素和水平值的重 复实验验证 • 标准化作业并进行应有控制 • 重新评估过程能力嫩里
DOE
9
水平设置
DOE
10
特性值Output
輸出變量目标分类 • 望目值 • 望小值 • 望大值 合适輸出變量 • • • • 計量型數據 測量與過程功能目標相關的量 定性指標量化 多考核指標的公式評分法.
DOE 11
輸出變量数值形式分类
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)
适合特性化/最适合化的阶段
通过相对少的实验获取因子的全部资料并掌握因子的特性和符合最适合化
分析相对简单
DOE基础知识
完全要因实验的特性
实验因子的所有组合 可以对主效果和交互作用效果全部评价 在定义的实验领域内所有可能点上可以推断输出（反应）
值 实验的误差（偏差）可在反复中获取
（Screening DOE） （Fractional
（Full factorial
Factorial Design） Dssign）
反应表面实验
（Response Surface
Methodology）
因子（X）数
6以上
4-10
1-5
2-3
目的
重要因子的识别
局部交互作用
因子之间关系 因子间最适条件 的设定
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段1 实际问题记述 阶段2 记述关心的要因和水准,使用MINITAB来制订实验数据表,尽
可能把所有的反应值在一列中记录,所有的输入变量(要因)的水准记入 记录已知道的值的列中。
Stat/DOE/Create Factorial Design
阶段3 决定适当的标本的大小
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
通过相对少的实验获取因子的全部资料并掌握因子的特性和符合最适合化
分析相对简单
DOE基础知识
完全要因实验的特性
实验因子的所有组合 可以对主效果和交互作用效果全部评价 在定义的实验领域内所有可能点上可以推断输出（反应）
值 实验的误差（偏差）可在反复中获取
（Screening DOE） （Fractional
（Full factorial
Factorial Design） Dssign）
反应表面实验
（Response Surface
Methodology）
因子（X）数
6以上
4-10
1-5
2-3
目的
重要因子的识别
局部交互作用
因子之间关系 因子间最适条件 的设定
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段1 实际问题记述 阶段2 记述关心的要因和水准,使用MINITAB来制订实验数据表,尽
可能把所有的反应值在一列中记录,所有的输入变量(要因)的水准记入 记录已知道的值的列中。
Stat/DOE/Create Factorial Design
阶段3 决定适当的标本的大小
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
阶段5 制订完全模型（Full mode I）的ANOVA表
stat/DOE/Analyze Factorial(or Custom) Design Graphs/Effects Plots(normal or pareto)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
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DOE Training -17-
DOE处方-4.选择DOE
实验设计的关键因素(2)
4b)设计实验--确定实验设计方法
DOE 种类
因子数量 目的 作用 效果
筛选实验
6以上
选别重要因子
区分主效果
低
部分因子实验
全因子实验 田口设计 响应曲面实验
4~10
1~5 2~13 2~3
选别重要因子
好、更好、最好、不合格、不合格品数等。
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DOE Training -9-
DOE常见术语4-正交表
正交表（直交表）特点：
每一列都是自我平衡，即每一列中 各水准出现的频率相同。 每两列间都是互相平衡 ，即在某一 列中出现某水准的所有实验组，在 另一列中出现各水准的频率相同。
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收集实验结果的数据
实施实验及收集数据
分析实验结果
运用Minitab进行实验数据分析
结论和计划
制定改善方案
必要时重复实验
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DOE Training -11-
DOE处方-1.陈述实际问题和实验目的
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
首先要明白实验的目的到底要什么？
▶ 把握Vital Few X’s(少数关键X）的影响程度
DOE Training -10-
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的
通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等 如温度(100℃,150℃),重量(20,30,40kg)
选择“Y”—响应变量
陈述因子和水平
选择DOE
全因子实验, 田口设计, 2K因子实验或响 应曲面设计等
2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善
工艺研发 1 、变量研究
2、变量的优化设置 3、建立可靠公差 ，尽量为计量型，可以从以下来 ： - 因果图 - 头脑风暴法 - 专家意见 - 竞争性分析
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
- 流程图 - 供应商输入 - 分析阶段结果 宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化 - 反复实验
我们假定过程的结果当中， y1，y2，y3„„是我们关心 的输出变量，这些我们常常 称之为响应（response）
可控因子X
可控因子是影 响过程最终结 果（响应）的 输入变量。
响应Y
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些 不可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2„„,他 们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变 量我们通常很难把它们控制在某个精确值上。
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DOE Training -2-
DOE的一般模式
因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法…
<工程或系统的一般模型>
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -3-
每个因子存在不同的水平(level) 观测值可能受到噪音的影响,DOE 将通过不同的试验,以得到实际的X和 Y的关系.
过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理；
应用直交表使变异最小；
最低成本
田口试验是运用 最多的好方法
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DOE Training -6-
DOE常见术语1
我们将影响响应的那些变量称为实验问题 中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中 可以控制的因子，我们称为可控因子（ controlled factor）
DOE处方
DOE方法演示
●统计>DOE>因子>分析因子设计 -
图形
6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手
●统计>DOE>因子>因子图„ ●统计>方差分析>交互作用图„ 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05) ●统计>DOE>因子>因子图„
●统计>方差分析>交互作用图„
6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性 深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -1-
DOE的意义1
为什么需要试验设计
1、优化设计的必要性
提高产量； 减少变异性，与额定值或 目标值更为一致； 减少开发时间； 减少总成本；
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DOE Training -4-
DOE的意义2
2、实验设计的作用
基本研究 1、发现相关问题
2、明了技术要点
工艺研发
产品设计 1、灵敏度分析
合条件下测试数个样品（揭示短期有效性）
再现(Replication): 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。
（降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性）
主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。
粘度等。
望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。
附：品质特性可分为二类
计量特性：能以连续尺度量测。如厚度、浓度、时间等。 计数特性：不能以连续尺度量测，但能按不连续分级尺度分类。常依主观而判定，如
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
▶ 把握选定的重要X之间的交互作用
▶ 建立X和Y的预测模型 ▶ 决定Y最佳化的X的条件:
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DOE Training -12-
DOE处方-2.选择“Y”响应变量
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
选择响应变量“Y”(特性值)
▶水平的范围设定:
-选择“X” 变量，要有足够的范围以体现差异。
- 不可脱离实现可能性的范围(但可以超出当前 Process的范围)。 - 对计量性数据的输入变量的水平设定,大体上 要考虑当前条件的界限。
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DOE Training -15-
DOE处方-4.选择DOE
陈述问题和实验目的 选择“Y” —响应变量
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。
•实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。
•决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
Roc.Luo 2011.01.26
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -0-
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式 DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语
1.陈述问题和实验目标
2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
▶ 响应变量的定义
- 改善的目的是什么? [目标值(平均)/散布水准(标准偏差)]
- 响应变量随着时间变吗? 响应变量是否具备正态分布? - 希望能发现出多大的响应变量的变化程度? - MSA（测量分析系统）是否可靠? - 希望得到多个输出响应变量吗?
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
当设计一个实验时，要考虑如下关 键因素„
a)实验限制条件 b)实验设计方法 c)噪声变量 d)随机化和分组 e)重复和反复 f)样本容量
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
考虑实验的目的和预算等选择DOE
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DOE Training -16-
DOE处方-4.选择DOE
▶计数型与计量型数据的比较?
计数型属性数据（合格/不合格率）的有效性不及计量型数据 （连续测量数据）， 这表明需要大量的数据才能得出数据有效的统 计结论。所 以尽量选择计量型数据作为Y,以避免收集大量数据
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DOE Training -13-
DOE处方-3.陈述因子和水平
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
不可控因子 -噪音U
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DOE Training -7-
DOE常见术语2
响应（Response):实验输出的结果，即因变量，通常用“Y”表示。
因子（Factor):影响实验输出结果的不同输入变量，即自变量，通常用“X”表示。 水平（Level):实验中对因子的不同设定值。 噪音（Noise):不可控制的因子/因素。 分组（Blocking):也叫做模块化，将噪音的干扰最小化的方法。 随机化（Randomization)：以一种随机的次序做试验。（消除噪音变量或随机误差的影响） 编码（Code）:用简单的符号或数字来代替“X”的时间的水平的方法。通常把计量型 因子的高水平设定为“+1”，低水平设定为“-1”，中心水平设定为“0”。 重复（Repetition):一种组合的反复，以得到相同水平的多个结果。也即在一个实验配置组