DOE培训教材经典版

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作用:区组也是一个变量因子,使实验分析更为有效。 例子:上午与下午有差异、跨度很长的时间分段……
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实验设计基本目标
筛选
目的:检测因子(自变量)对响应Y的影响程度——祛除 非显著因子;保留显著因子。
方法:筛选设计、分部设计
分析
目的:特征化处理,检测因子的主效应和交互作用,建立 Y对X的关系式——回归方程。
一般情况下,实验计精品培划训课件是PPT由正交表来实现的。16
它不仅能识别单个因素影响,而且能识别 多个因子的交互影响。
DOE通过安排最经济的试验次数来进行试 验,以确认各种因素X对输出Y的影响程度, 并且找出能达成品质最佳因子组合。
DOE是进行产品和过程改进最有效的强大
武器!
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传统实验的致命弱点
原来大学教授传授一种试验方法,至今仍被传 统的工程师所沿用。在这种老式的试验中,一次 只有一个变量变动,而其他变量均保持恒定。
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第一单元
实验设计基本原理
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引言:品质工程面临的问题
在品质工程中经常会遇到如下问题:
制程中复杂的自变量X与输出响应Y是怎样地发生作 用的?哪些X对Y影响大?哪些对Y影响小?
制程参数应如何设定才能获得最理想的过程输出/Y的 最佳值?
长期的品质问题得不到解决,同类质量问题反复发生, 原因到底是什么?有什么可行的方法能够解决企业质 量问题的“顽疾”?
答案是肯定的—— 那就是……
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什么是DOE
实验设计 (Design of Experiments DOE), 在 质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角 色,它是改进产品质量,产品设计开发和工 艺流程改善的重要工具。
实验设计由于其强大有效的功能,已广泛运 用于冶金、制造、化工、电子、医药、食品 等行业,直至航天业。
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DOE发展的三个里程碑
1920年, 实验设计技术最早是由英国统计学大师 费歇尔(R.A.Fisher)所创立,首先将其应用在 农业试验,目的是为提高农业产量。
1947年印度的劳博士(Rao,D,R)发明并建议 使用正交表规划具有数个参数的实验计划。
英国统计学家乔治·博克斯(George Box)发展 了响应曲面方法(RSM),使得DOE的应用步入 一个黄金时代。
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DOE 基本术语
实验计划
实验计划是实验中产生结果的一项经济有效 的方法。
实验设计是一项安排,以便于实验的进行。 而实验,则是一项研究方法,择定数项独立变 量做随机变动,从而确定其效应。一项良好的 实验,可以使实验的结果获得简明的解释,可 以确定各项因素的主效应,也可据以确定各个 因素间的交互作用。
DOE
实验设计
DOE高级培训
Design of Experiments
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1
著名DOE专家乔治·博克斯说:
“如果能使我们的工程师开始学习运行一个简 单的实验,将会极大地刺激他们的胃口。哪怕 这是他们唯一掌握的数据驱动的方法,也将极 大提升实验的效率、创新的速率以及整个国家 的竞争力。”
传统试验的缺点
试验周期过长,需要花费大量时间和金钱; 其致命弱点是不能把主效应从交互效应中分离开; 结果是不断受挫折、恶性循环和增加成本
爱迪生给我们的启示……
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DOE的优势
优点:
可同时变动和测试多个变量的影响 实验次数少
L8(27)= 128 次(全部组合)
效果最好最可靠 实验周期最短 成本最低
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实验设计三项基本原则
重复设计
概念:一个处理施于多个单元。简单讲,就是指相同的试验条件 需要重复进行2次或以上的实验。
作用:估计随机误差
常用的策略是——采用中心点
随机化
概念:以完全随机的方式安排试验的顺序。 目的:是防止出现系统差异的影响。
区组化
概念:一组同质齐性的实验单元(运行)称作一个区组,将全部 实验单元划分为若干区组的方法称作区组化。
方法:2k析因设计
优化
目的:寻找“最佳区域”,确定使响应Y值最佳时X的设 置条件(因子水平的最佳组合)。
方法:响应曲面设计RSM
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DOE应用范围
什么时候使用DOE ——
➢ 新产品研制开发 ➢ 产品设计参数优化 ➢ 为产品选择最合理的配方 ➢ 过程设计与优化,寻找最佳生产条件 ➢ 提高老产品质量或产能 ➢ 用于质量改进,解决长期质量问题
二战后,日本质量管理大师田口玄一研究开发出
“田口品质工程方法”,简称田口方法。从而极
大提升了日本产品品质及日本产业界的研发设计
能力,成为日本质量精管品培训理课件最PPT 重要的工具。
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实验设计 :检测复杂的因果关系
实验设计是检测、筛选、证实原因的高级 统计工具,是利用整个统计领域的知识来 理解流程中普遍存在的复杂关系。
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实验设计定义
实验设计(Design of Experiments DOE )
实验设计是一种安排实验和分析实验数据的数 理统计方法。
计划安排一批试验,并按照计划在设定的条件 下进行这些试验,通过改变过程的输入变量, 获得新数据,然后对之进行分析,获得我们所 需要的信息,从而得出科学的结论,并据此作 出合理有效的决策。
— DOE —
现代工程师的统计工程技术!
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2
怎样学习本课程
DOE是一门复杂的高级统计技术,了解基本的统计知 识是必要的;
课程提供了详实清晰的实现DOE的路线图和说明,你 必须了解其中的要求和准则;
以探究和互动的方式来推动学习,提倡多提问,但不 要质疑统计学以及应用准则,你可以问“为什么” ?
带着问题学习,最好能事先准备工厂数据到课堂来讨 论;
携带电脑,安装MINITAB——以帮助学员进行DOE计 算与建立分析模型,并加深理解统计学原理,解决实 际问题。
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课程设置
✓ 第一单元 实验设计原理 ✓ 第二单元 实验设计与Minitab ✓ 第三单元 全因子试验设计 ✓ 第四单元 部分因子试验设计 ✓ 第五单元 响应曲面试验设计 ✓ 第六单元 筛选试验设计 ✓ 第七单元 DOE归纳与提升
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