DOE教材

Design and Analysis of Experiments
实验设计与分析
X1 X2 Xp 温度（oF）
可控制的因素
输入
过程或系统
输出
y
95% 90% 83% 58% 80%
78% 70% 68% 56%
Z1
Z2
Zq
不可控制的因素
0.5
时间（hour）
60% 1.0
讲 师: 张老师
Sep.22. 29. 2007
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课 程 目 标
通过两天的学习和研讨，我们将：
理解实验设计和分析的核心理念及思路； 掌握全析因实验设计的原理和应用；
（了解经典,田口,谢恩 DOE的优缺点）
学习几种高效的谢恩DOE 变量搜索和优化工具； 灵活掌握几种常用的数据统计分析工具；
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训练系统的,统计的工程思维和分析习惯； 拓宽对质量/ 质量控制的认识视野；
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课 程 纲 要 （1）
I. 试验设计入门:
- 从一个工艺优化例子开始：试错法和DOE的区别 - 高科技时代的质量挑战：为什么需要DOE? - DOE 简史：起源和流派介绍 - DOE 的理论基础及 常见误区
II. 基本统计学概念:
- Z-分布，t-分布， F-分布 - 信心区间 (Confidence Level) - 方差分析(ANOVA): 单因子，多因子
III. 经典DOE的方法和步骤：
- 实验设计的概念/ 目的/ 流程 - 全析因试验原理及精解：单因子，两因子，三因子 - 实验设计指南/ 原则 - 两个产品设计的例子（汽车门铰链，惠斯通电桥） - 分析因，田口及其他方法介绍
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课 程 纲 要 （2）
IV. 谢恩DOE 工具方法：
- 谢恩DOE 思想及特点介绍； - 线索搜索/ 优化/ 分析工具： ► 多变量图，集中图； ► 部件搜索；(两个例子：燃烧器点火/ 振荡器延时） ► 过程/ 变量搜索； ► 成对比较和图基检验；(例子：柱塞的密封性) ► B vs C 分析确认
V. 试验数据分析的工具:
- 方差分析/ 极差分析 - 相关分析／回归分析 - 如虎添翼的软件：Excel函数/ MiniTab/ E-CHIP
课堂讨论和总结：大质量背景下的实验设计
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DOE入门：从一个例子开始
提高陶瓷烘烤工艺的成品率
在陶土材料，烤箱型号已经不能更改的情况下， 影响成品率的关键因素是：烘烤温度Temp，烘烤时间Time 现状是：成品率 Yield =70%, 参数设定是(155ºC, 1.2h), 问题：您准备如何设计实验，来最大限度的提高成品率？
温度(140- 190ºC) 时间 (0.5- 2.5h)
烘烤
(155ºC,1.2h) ?
成品率%
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DOE入门：从一个例子开始
Yield%
80 70 60 50
Step 1: 只改变时间 ( @ 155ºC)
试错法：一次改变一个因子
One Variable at One Time
. . . .
. . .
为提高成品率，实验方法如下： 1. 固定温度155ºC，
改变时间参数得到的7个实验结果上图， 最高 78% (155ºC, 1.7h)
1.7 h
0.5 1.0 1.5 2.0
Time ( h) 2.5
Step 2: 只改变温度 ( @ 1.7小时) Yield%
80 ７0 ６0 ５0 140 150 160
2. 固定时间1.7h,
改变温度参数，得到的7个实验结果下图； 最高 80% (170ºC,1.7h)
. . . . .
170ºC
170
. .
•
Temp (ºC) 190
传统的实验途径,不需要什么设计； 凭直觉的吸引
•
180
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DOE入门：从一个例子开始
试错法：一次改变一个因子 One Variable at One Time
► 效果不好，不能担保能找到最优参数; （仅仅在局部探测，不系统不全面） ► 效率不高，要得到同样精确的结果需要非常多的试验次数; 每次试验的数据，没有进一步深入分析的价值。 ► 不能观察分析交互作用；故常引入歧途，得出错误的结论；
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DOE入门：从一个例子开始
200 引向高 成品率 的路径
DOE实验法：
通过时间和温度的两水平恰当组合， 两个变量一起变化的试验方法（析因 实验）。 这种试验的结果可以用统计的方法和 数学模式进行优化，来确定导致最好 的响应的重要因素的范围。 如果响应是成品率，则是寻求最大成
98%
温度（oC） 190 180 170 160 150
95% 90% 80%
155
78%
品率的区域， 从本例所得的结果可以看出：
70%
140 0.5
60%
1.0 1.5 2.0 2.5 时间 ( h ) 成品率(反应时间,温度)的等高线
应按增加温度减少时间的方向移动以 增加成品率。依此方向可以再进行少 量的验证实验，足以找到最大成品率 的区域的位置。
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图
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