DOE培训教材经典版
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DOE经典培训资料
实施流程建议
问题定义与目标明确
明确DoE实验的目标，对问题进行 清晰、具体的定义。
影响因素筛选与设计
根据问题特点筛选出可能的影响因 素，并进行实验设计。
实验实施与数据收集
按照实验设计方案进行实验操作， 并详细记录各项数据。
数据处理与分析
对收集到的实验数据进行处理、分 析和解释，以评估各因素对系统性 能的影响。
成果应用流程
收集分析
对DoE实验成果进行充 分收集、整理、分类、 分析和评估。
编制报告
内部审查
发布与推广
按照一定的格式和要求 ，将DoE实验成果整理 成报告。
组织专家进行内部审查 ，确保成果的科学性和 实用性。
经过内部审查后，将 DoE实验成果发布到相 关领域进行推广应用。
后期评估与反 馈
跟踪DoE实验成果的应 用情况，进行后期评估 与反馈，持续改进和优 化。
DoE经典培训资料
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • DoE实验设计 • DoE数据分析 • DoE成果应用 • DoE实施建议
01
引言
什么是DoE
• DoE（实验设计）是一种统计工具，用于通过制定实验方 案和数据分析，以最少的实验次数，获得最大的信息量。 DoE通过合理地选择实验因子和水平，以实现对一个或多 个响应变量的预测和控制。
02
DoE实验设计
实验设计基本原则
1 2
科学性
实验设计应基于科学原理和研究目标，合理安 排实验因素和条件，确保实验结果的可靠性。
简便性
实验设计应尽可能选择简单易行的实验方案， 便于操作和数据处理，同时降低实验成本。
3
可重复性
实验设计应考虑实验的可重复性，以便验证实 验结果和推广应用，同时避免浪费资源。
DOE实验设计培训教材
均分法
案例： 对某零件进行磨削加工，砂轮转速范围为420~720转/分，试 通过试验确定光洁度最佳的砂轮转速。 试验方案： 选定试验间隔为30转/分，则试验次数 n=(b-a)/N+1=(720-420)/30+1=11，试验点分别为： 420,450,480,510,540,570,600,630,660,690,720 在这些点做试验后确定光洁度最佳的转速。
部分析因试验中水平组合的选取取决于采用的试验设计方法。
部分析因试验
案例： 以析因试验设计的例子为例，采用单因子轮换法的试验方案 为： ①将B和C固定在1水平，变动A的水平，确定A的最佳水平； ②将A固定在最佳水平，C固定在某一水平，变动B的水平， 确定B的最佳水平； ③将A与B固定在最佳水平，变动C的水平，确定C的最佳水平。 ④确定A、B、C的最佳水平组合。
平分法
案例：
高级纱上浆要加乳化油脂，以增加其柔软性，而油脂乳化需要添加 烧碱并加热。某纺织厂以前乳化油脂加烧碱1%，需加热处理4小时， 已知多加烧碱可以缩短乳化时间但是烧碱过多又会导致皂化，所以 加碱量优选范围为1~4.4%，试确定一个乳化良好且用时短的烧碱 量。 试验方案： 第一次试验点:(1%+4.4%)=2.7%，结果有皂化，因此去掉2.7%以 上的范围。 第二次试验点:(1%+2.7%)=1.85%，结果乳化良好，但是乳化时间 要3小时。 第三次试验点:(2.7%+ 1.85 %)=2.28%，试验结果乳化良好，乳化 时间2小时，由此确定优选方案为2.8%的加碱量。
均分法
也叫分批试验法，在试验范围[a，b]内，根据精度要求均匀
地安排试验点，比较结果并确定最优点。 1.应用条件 适用于可同时安排试验、试验周期要求短的场合。 2.应用程序
DOE实验设计培训教材
C的正面影响
4.75
4.60 总体平均值
4.45
4.30
回应
温度
压力
容量
立方圖
＋ 9.10
2.2
10Labs 50
58
B
催化剂
－ 8.10 －
2.3
A
＋
兩個觀察資料：可看出
對因素A有負面影響, 對 因素B沒有影響.
5Labs 45 A
51
供货商
B
回應是產量. 可看出對供 貸商和催化劑有正面影 響.
--應用時易出試問驗題目的
試驗類形
1. 找出關鍵影響因子 ---篩選試驗
=部分析因試驗
=田口試驗
2.優化試驗
=Placket-Burman ------全因子試驗
------響應曲面法
------田口穩健設計求S/N比
ABCDE F G
1 1 1 1 1 1 1 1根據試驗目的選擇試驗類型
21112222
第二步:陳述實驗目的
---實驗目的比問題陳述要具體得多. 例如: 問題陳述: 電鍍工藝的厚度變異太大 目的: 把厚度變異從±10% 減少到±5% 例如: 問題陳述: 錯誤帳單太多 目的: 錯誤帳單的數量從2% 減到0.1%.
--- 對高球的例子而言 其他目的: 把擊球距離增加30 碼, 增加落點在球道上的次數, 增加擊球落在果嶺(穴周邊綠地)的平
均數量 目的: 把我的平均高爾夫球桿數減少五桿.
實驗目的 “實驗目的”和“專案目的”不同 一個實驗通常不夠 一系列實驗通常會找到最佳化結果 DOE目的與專案目的相關連, 進行實驗是為了達到專案目的, 進行實驗不只是滿足實
驗者的好奇心.
第三步: 選擇輸出變數
DOE试(实)验设计与方差设计培训课件
DOE试（实）验设计培训讲义一．概述：DOE（design of experiment）是现代质量管理技术之一，其所要研究和解决的问题是，如何以尽可能少的试验次数(成本)获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。
QS-9000，VDA6.1，TS16949等汽车行业质量管理体系标准，均要求产品开发、过程开发及质量人员熟悉并掌握DOE技术。
DOE技术最早是由英国R.A.fisher等人在20世纪20年代提出，首先应用于农业试验,继而用于生物学、遗传学等方面。
1935年R.A.fisher出版“试验设计”，开创一门新学科。
50年代初，日本田口玄一等人将DOE应用于质量系统中，研究开发出“正交设计”技术，成为日本现代质量管理重要技术之一。
70年代末以来，DOE技术在我国冶金、电子、机械、化工、医药等行业获得一定应用，并取得显著成效。
质量管理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长之类试验，希望解决以下问题：1.对质量指标(即产品特性)的影响，哪些因素较重要？2.每个因素取什么水平为好？3.各个因素按什么水平搭配为好？正交试验设计是处理这类试验问题的一种简便易行、行之有效的方法。
基本概念1.DOE(Design of experiment)是现代质量管理技术之一，它对实验方案进行最优设计，以降低实验误差，减少实验工作量，对结果进行科学分析。
2.实验指标实验中用来衡量结果的量，如：电磁伐启动压力，油雾器油雾粒子大小及分布，调压伐调压精度，前照灯片热膨胀系数。
再如：注塑压力，料温，持压时间，油漆配方中各组元百分比，合金钢配料百分比。
3.因素实验中，对实验指标（结果）产生影响的因素。
如：温度、压力、时间、电压、电流、功率、速度、粒度大小、压缩比、表面粗糙度、震动频率、浓度、进給量、硬度值、照度、配方组成等。
4.水平实验中，可供选择的因素值的各种取值。
如：密封件压缩量——5% 、8% 、11%注塑件注塑温度——200℃、220℃、240℃注塑压力——40、60、80kgf/cm2橡胶件硫化温度——140℃. 160℃、180℃二．正交试验设计的基本方法1.正交表——正交试验的有效、简便工具介绍1.1形式1.2 性质——正交表整齐可比性（正交性）a.在任意一列中，各水平出现的次数相同，即水平1、2、3各出现3次。
DOE(试验设计)培训课件
详细说明如何使用DOE软件工具进行实验设计 、数据采集、数据分析和模型构建等。
介绍DOE软件工具中各种选项和参数的意义及 设置方法，例如实验设计类型、因子和水平设 置等。
DOE软件工具的应用案例
通过实际案例介绍如何使用DOE软件工具进行实验 设计和数据分析。
通过案例展示DOE软件工具在工业生产、新产品研 发等领域的应用。
DOE基本原则
随机化原则
试验设计应遵循随机化原则，以避 免潜在的人为偏见和系统误差。
重复性原则
为提高试验结果的可靠性和精确度 ，应尽可能遵循重复性原则，即在 相同条件下多次进行试验。
对照原则
通过设置对照组，可以更好地评估 试验组中目标变量与影响因素之间 的关系。
简约性原则
在满足试验目的的前提下，应尽可 能采用简约的试验设计，以降低试 验成本和时间。
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交 表，设计了九组实验方案，每组方案重复五次。
实施实验并收集数据
按照设计的实验方案进行实验，并收集了三十组实验数 据。
分析数据并得出结论
对收集的实验数据进行统计分析，发现生产温度对产品 质量影响最大，其次是生产压力，最后是生产时间
06
DOE软件工具介绍与操作指南
试验设计的基本原则
试验设计需要遵循随机化、重复性和对照等基本原则。
试验设计在生产中的应用
试验设计可以应用于生产过程中，通过优化生产工艺和参数，提高产品质量和生产效率。
试验设计在研发中的应用
试验设计可以应用于产品研发过程中，通过科学筛选和优化设计方案，降低产品成本和提高性能。
DOE与六西格玛的关系
DOE的基本概念
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表 ，设计了九组实验方案，每组方案重复三次。
介绍DOE软件工具中各种选项和参数的意义及 设置方法，例如实验设计类型、因子和水平设 置等。
DOE软件工具的应用案例
通过实际案例介绍如何使用DOE软件工具进行实验 设计和数据分析。
通过案例展示DOE软件工具在工业生产、新产品研 发等领域的应用。
DOE基本原则
随机化原则
试验设计应遵循随机化原则，以避 免潜在的人为偏见和系统误差。
重复性原则
为提高试验结果的可靠性和精确度 ，应尽可能遵循重复性原则，即在 相同条件下多次进行试验。
对照原则
通过设置对照组，可以更好地评估 试验组中目标变量与影响因素之间 的关系。
简约性原则
在满足试验目的的前提下，应尽可 能采用简约的试验设计，以降低试 验成本和时间。
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交 表，设计了九组实验方案，每组方案重复五次。
实施实验并收集数据
按照设计的实验方案进行实验，并收集了三十组实验数 据。
分析数据并得出结论
对收集的实验数据进行统计分析，发现生产温度对产品 质量影响最大，其次是生产压力，最后是生产时间
06
DOE软件工具介绍与操作指南
试验设计的基本原则
试验设计需要遵循随机化、重复性和对照等基本原则。
试验设计在生产中的应用
试验设计可以应用于生产过程中，通过优化生产工艺和参数，提高产品质量和生产效率。
试验设计在研发中的应用
试验设计可以应用于产品研发过程中，通过科学筛选和优化设计方案，降低产品成本和提高性能。
DOE与六西格玛的关系
DOE的基本概念
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表 ，设计了九组实验方案，每组方案重复三次。
DOE实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
试验设计DOE培训教材
优点
1. 与一次只改变一个参数的实验方法相比,可以减少试验次数(24:8) 2. 可以观察参数间的相互作用 3. 得到的结果适用范围更广——主效应和相互作用是在各参数各种可能的组 合的情况下得到的,与实际情况较接近。
缺点
所有可能的组合都必须加以深究，信息全面，但相当耗费时间、金钱 例如: 13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每个实验花3分钟， 每天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时间。 由于这个缺点,完全析因实验（特别是多参数的完全析因实验）在工业中并未得到广 泛的应用。 而如果可以假设一定的高阶相互作用是可以忽略的,则通过仅进行完全析因实验所要 求的一部分试验便可以得到主效应和低阶相互作用。实际经验表明,这样做往往是合 理的,这类实验称为部分因子实验。 20世纪50年代田口博士(Dr.Taguchi)把部分因子实验的应用技术进行了简化,大大方便 了普通工程师把这种实验设计应用于解决工程实际问题。因此也叫田口式实验法。
所以，用正交表来安排试验时，各因子的 各种水平的搭配是均衡的，这是正交表 的优点
1. 如有图所示输入因子资料（3因子，3水平） 2. 数据输入完毕，打开Stat 菜单，点选 DOE--- Taguchi ---Create Taguchi Design…
3. 在弹出的对话框中选择3-Level Design 4. “Number of factors”中选择3 5. 点击Design 6. 在对话框中选择L9，点击OK 普通试验需 做27次
特点： 1． 一条对角线上全是A，另一条对角线上是4。 2． 方块与梅花左右对称的，红桃与黑桃左右 对称。 3． 方块与黑桃，梅花与红桃上下对称。 4． A与4, 2与3左右对称。 5． A与4, 2与3上下对称。 6． 两条对角线上四种四种花色齐全。
实验设计(DOE)方法培训教案PPT课件
.
14
根据具体要求选择DOE实验方法
• DOE实验方法流程如图(二)所示
实验设计的基本策略
• 1、确定问题
• 为解决何种问题，需要进行的何种实验，应做到心中有数， 有的放矢。
• 2、建立实验目标
• 实验要达到何种目的，要达到怎样的指标，应从实际出发， 根据当时当地的实情，确定实验目标，不要夸大其辞，矫 揉造作。
复运行的结果计算出平均值（Y） 6. 按标准计算软件或EXCEL进行计算
.
19
7. 作出实验因子的影响及关系图
8. 进行方差分析，用以决定实验因子是否重要，用P值进 行衡量（P〈0.05)
9. 对方差分析结果进行评价,以确定因子对实验的影响程度
10. 选择重要因子(通常不超过4个)而进行全因子DOE实验,以 确定实验的最终结果
.
25
3、考核指标 考核指标是在试验设计中，根据试验目的而选定的用来
衡量试验效果的量值（指标）。 考核指标可以是定量的，也可以是定性的。定量指标如
硬度、强度、寿命、成本、几何尺寸、各种特性等。定量 指标根据试验结果的预期要求，又可分为望目值、望小值、 望大值三种类型。定性指标不是按数而是按质区分，如质 量的好与坏，天气的晴与阴，指标可以用加权的方法 量化为不同等级。
.
10
36) 材料的影响 37) 机器设备的影响 38) 测试设备的影响 39) 领导者的支持 40) 制造者支持 41) 工程部门的支持 42) 优化后的合格率 43) 配合度 44) 测量精密 45) 随机抽样 46) 块的区分 47) 决定区分程度 48) 假设构造
49) 测量方法 50) 管理者支持 51) 将实验结果图表化 52) 确定主要因子 53) 计算出各因子影响大小 54) 作出相关因子影响图 55) 连续样本 56) 从样本收集到样本测量的时
DOE(试验设计)培训课件
实验过程规范与安全保障
遵循伦理规范，保障受试者权益、减少风险。
试验设计中的技术性问题
实验设计不严谨
采用对照试验、随机化等方法，减少偏倚。
检测与分析方法选择不当
根据研究目的选择合适的检测方法，并对结果进行综合分析。
试验设计中的其他问题
研究结果可重复性差
重视实验操作细节，确保实验结果可重复验证。
研究结果推广问题
简便性原则
试验设计应尽可能简单
试验设计应尽可能采用简单的试验方法和装置，以便减少误差和干扰因素。
试验设计应考虑实际应用情况
试验设计应考虑实际应用中的可行性和便利性，以便研究成果能够在实际中得到 广泛应用。
随机性原则
试验设计应采用随机抽样方法
采用随机抽样的方法可以避免选择性偏误，使得样本更具代 表性。
案例二：水稻品种筛选试验设计
目的
01
筛选出适应本地生长环境的水稻品种，提高水稻产量和质量。
试验方法
02
采用随机区组设计，将不同品种的水稻种植在相同的环境下，
观察其生长情况、产量和品质等方面的表现。
结果分析
03
通过方差分析和多重比较，得出不同品种水稻的优劣顺序，选
择适合当地种植的品种。
案例三：产品可靠性加速寿命试验设计
试验设计的目的是为了解决产品、工艺、材料等开发过程中 存在的各种问题，通过优化试验方案和评价指标，提高试验 的效率和质量，从而获得最佳的试验结果。
试验设计的发展历程
01
早期的试验设计方法可以追溯到17世纪，当时科学家们开始采用随机抽样和统 计分析等方法来研究农业、医学等领域的问题。
02
20世纪初，费歇尔等统计学家开始发展出一套完整的试验设计理论和方法，包 括随机化、重复性、因素分析、方差分析等。
遵循伦理规范，保障受试者权益、减少风险。
试验设计中的技术性问题
实验设计不严谨
采用对照试验、随机化等方法，减少偏倚。
检测与分析方法选择不当
根据研究目的选择合适的检测方法，并对结果进行综合分析。
试验设计中的其他问题
研究结果可重复性差
重视实验操作细节，确保实验结果可重复验证。
研究结果推广问题
简便性原则
试验设计应尽可能简单
试验设计应尽可能采用简单的试验方法和装置，以便减少误差和干扰因素。
试验设计应考虑实际应用情况
试验设计应考虑实际应用中的可行性和便利性，以便研究成果能够在实际中得到 广泛应用。
随机性原则
试验设计应采用随机抽样方法
采用随机抽样的方法可以避免选择性偏误，使得样本更具代 表性。
案例二：水稻品种筛选试验设计
目的
01
筛选出适应本地生长环境的水稻品种，提高水稻产量和质量。
试验方法
02
采用随机区组设计，将不同品种的水稻种植在相同的环境下，
观察其生长情况、产量和品质等方面的表现。
结果分析
03
通过方差分析和多重比较，得出不同品种水稻的优劣顺序，选
择适合当地种植的品种。
案例三：产品可靠性加速寿命试验设计
试验设计的目的是为了解决产品、工艺、材料等开发过程中 存在的各种问题，通过优化试验方案和评价指标，提高试验 的效率和质量，从而获得最佳的试验结果。
试验设计的发展历程
01
早期的试验设计方法可以追溯到17世纪，当时科学家们开始采用随机抽样和统 计分析等方法来研究农业、医学等领域的问题。
02
20世纪初，费歇尔等统计学家开始发展出一套完整的试验设计理论和方法，包 括随机化、重复性、因素分析、方差分析等。
DOE(试验设计)培训课件
正交设计
利用正交表安排多因素多水平的 试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点， 进行多因素多水平的试验，寻找 最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能 指标，确保产品能够满足用户需 求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计 ，提高产品的性能、可靠性和安 全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率 。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科 学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造 领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方 法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计 逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影 响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素， 并为优化关键输出提供依据。
DOE(培训教材)
一.DOE(培训教材)1.试验设计所要研究和解决的问题：如何以尽可能少的试验次数获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。
2.20世纪20年代由英国R.A.Fisher等人最早提出试验设计技术，并第一应用于农业，以后逐步被应用于生物学、遗传学等方面。
1935年，R.A.Fisher的专著«试验设计»的出版标志着一门新的学科的产生。
20世纪30、40年代，该方法在欧美盛行，应用到工业领域。
二次大战后，该方法在日本得到进一步的进展和应用，专门是以田口玄一为首的一批人员，将试验设计方法应用于改进产品和系统的质量，成为战后推动质量治理的重要工具之一。
3.质量治理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长的一类试验，期望通过试验解决以下几个问题：1）对质量指标的阻碍，哪些因素重要，哪些因素不重要？2）每个因素取什么水平为好？3）各个因素按什么样的水平搭配起来使指标较好？实践证明，正交试验设计是处理这类试验问题的一种简便易行、行之有效的方法。
4.田口方法介绍。
产品质量的形成贯穿于产品寿命周期的全过程，包括设计、制造和使用过程。
田口博士提出产品的三次设计思想：系统设计、参数设计和容差设计。
同时，他将正交试验设计方法应用于产品研制时期对参数的合理选择，为提高产品的设计质量提供了一套理论和方法。
二.正交试验设计的差不多方法1.正交表正交表是一种规格化的表格，各种各样的正交表都已构造出来了，关于解决实际问题的应用来说，只要把握正交表的应用方法就达到目的了。
上图是一张正交表，有4列，每列的数字代表水平符号；有9行，每一行的水平组合代表一个试验条件。
这张表简记为L9(34)。
L表示正交表，下标9表示试验次数，34表示应用那个表最多能够安排3水平4因子的试验。
这张表的性质〔整齐可比性性质，或称正交性性质〕：1）在任意一列中，各水平显现的次数相同，即水平1、2、3显现的次数相同；2）对任意列的任一水平，其他列的水平1、2、3与之在同行上相遇的次数相同。
DOE实验设计培训教材(经典完整版)MinitabPPT课件
• 流程中的关键变量是：
Y原料卖主。（A，B，C）
Y原料放进混合桶中的温度。（高，中，低）
Y在混合桶顶部的温度。 （高，中，低）
Y在混合桶底部的温度。 （高，中，低）
Y混合桶中的压力。（高，中，低）
Y桶中的原料量。（20,50,100,150公吨）
Y原料拿离混合桶的温度02
6Sigma实 验
S IGM
A
确定 衡量 分析
1.识别回应衡量
YS 实验设计 2.识别因素和
XS
3.选择设计和障碍
实验分 析
4.任意排列 运行 5. 收集资 6料.分析资料
7. 得出结论 8. 核实结果
改进 控制
Version Nov 2002
Page
S
实验-实验设计范
I G
例
M
• 项目声明-背景
11 12 13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
32
. . .
2
X1 X2 X3 X4
S I G M X5 ... Xk
A
Page
Version Nov 2002
S
概要：因数策略（2）
I G
k
M
• 当因素增加，运行次数成指数倍增加 A
Number of factors:3
实验设计
3. 选择设计和障 碍
Select Designs Full or fractional Number of replicates Number of blocks Select Factors Names Low Level High Level
4. 任意排列 运 行
DOE经典培训资料
通过实验可以评估研发过程的质量和 效率，发现不足和问题，提出改进措 施。
03
效益预测与方案优化
通过实验可以对研发成果进行效益预 测，为企业制定优化方案提供支持。
THANKS
谢谢您的观看
03
DoE数据分析
数据收集和整理
明确数据收集目的和范围
在数据收集前，需要明确数据收集的目的和范围，以避免数据冗余和误判。
多渠道收集数据
通过多种渠道，如调查、互联网等收集数据，以保证数据的多样性和客观性。
数据清洗与整理
对收集到的数据进行清洗、整理，去除异常值、缺失值和重复数据。
数据分析方法
描述性统计分析
检测方法选择
01
DoE实验可以用来评估不同检测方法的有效性和可靠性，从而
为选择合适的检测方法提供依据。
检测灵敏度评估
02
DoE实验可以评估检测方法的灵敏度，从而确定其是否能够满
足产品质量检测的要求。
检测数据分析
03
DoE实验的结果可以用来分析检测数据，从而确定产品质量的
波动和趋势，为后续的质量改进提供依据。
06
DoE在研发管理中的应用
DoE在研发战略中的应用
要点一
确定研发目标和方向
要点二
探索市场和客户需求
通过实验设计，可以帮助企业确定研 发目标和方向，避免盲目投入。
通过实验可以了解市场和客户需求， 为企业研发提供参考依据，提高产品 市场竞争力。
要点三
技术预研和风险评估
通过实验可以评估技术可行性和风险 ，为企业制定研发计划提供支持。
DoE经典培训资料
xx年xx月xx日
目 录
• 引言 • DoE实验设计 • DoE数据分析 • DoE在生产中的应用 • DoE在质量管理中的应用 • DoE在研发管理中的应用
DOE经典培训资料
方差分析法
方差分析法（ANOVA ）
用于确定多个因素对一个或多个输出变量的 影响。通过比较因素的方差，可以确定哪些 因素对输出变量有显著影响。
适用场景
适用于实验设计，以评估不同因素对实验结 果的影响。
优点
缺点
可以确定因素对输出的影响，并比较不同因 素影响的程度。
仅适用于因素数量较少的情况，且要求数据 满足正态分布。
适用范围
当需要考虑多个因素对实验结果的影响，且每个因素都有多个水平时，可以采用正交表设计。
步骤
1.确定实验目的和变量；2.选择合适的正交表；3.将实验因素按照正交表的行和列进行排列；4.对每个单元格内的实验对象 进行相应的处理；5.观察并记录实验结果。
04
DOE的实验实施步骤
确定目标和变量
明确实验目标
不同的处理组；4.对处理组进行相应的处理；5.观察并记录实验结果
。
随机区组设计
定义
随机区组设计是一种将实验对象按照某种特征分成若干个区组，然后在每个区组内随机分 配实验对象到不同的处理组，以观察每个处理组的效果差异。
适用范围
当实验对象之间存在显著差异，且这种差异对实验结果有影响时，可以采用随机区组设计 。
田口方法
01
田口方法
又称为正交试验设计法，是一种 通过正交表安排多因素多水平的 试验，以最小实验次数获得最优 实验条件的方法。这种方法旨在 通过控制因素的水平变化，研究 因素对实验结果的影响。
03
02
优点
适用场景
适用于实验设计，特别是在产品开 发、工艺优化等方面。
可以减少实验次数，获得最优实 验条件。
回归分析法
回归分析法
通过建立自变量与因变量之间的数学模型，预测因变量的 取值。这种方法可以确定自变量对因变量的影响程度和方 向。
DOE经典培训资料课件
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。
则称A与B有交互作用。
2021/6/1
DOE常见术语3
实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3…(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验）
可控因子X
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。
➢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.
2021/6/1
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的意义2
2、实验设计的作用
基本研究 1、发现相关问题
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
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）
DOE(试验设计)培训课件
试验设计的特点包括：系统性、有目的性、有组织性、有计 划性、有经济性、有交流性等。
试验设计的发展历程
试验设计方法的发展历程包括：传统试验设计、近代试验 设计、现代试验设计等阶段。
试验设计方法的应用和发展，经历了从简单到复杂、从单 一到多元化的发展过程，逐渐形成了较为完善的理论体系 和应用实践。
试验设计的应用范围
根据专业知识和经验进行选择
选择试验设计方法需要具备一定的专业知识和经验，应根据实际情况和专业知识进行选择。
提高试验设计效率的建议
要点一
预先制定详细的试验 计划
在试验开始前，应制定详细的试验计 划，包括试验的目的、方案、材料、 时间、人员等，以便提高试验效率。
要点二
采用自动化和智能化 设备
积极采用自动化和智能化设备，减少 人工操作和误差，提高试验效率和质 量。
02
试验设计基本原则与步骤
试验设计的基本原则
科学性
以科学理论为指导，客观地、全面 地、系统地进行试验设计。
对比性
通过对比试验，突出试验组与对照 组的差异，便于数据的分析和解释 。
可重复性
在相同条件下，可以多次重复试验 ，以方便在 其他类似场景中应用。
优点
能够有效地控制嵌套因素的影响， 提高试验的精度和可靠性。
缺点
嵌套设计的难度较大，需要专业知 识和经验。
04
试验设计案例分析
案例一：水泥强度试验设计
目的
确定不同水泥品种、粒度、水 灰比等对水泥强度的影响，寻
找最优配比。
试验设计
采用正交试验设计方法，选取9个 因素，每个因素选取3个水平，共 进行3^9次试验。
问题与解答
学员提问
鼓励学员主动提出问题，针对学员提出的问题进行解答，并对重点问题进行 强调和补充说明。
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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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10
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。
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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3
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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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。
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。Biblioteka 精品培训课件PPT4
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”？
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。
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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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7
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” ？
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。”
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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14
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
答案是肯定的—— 那就是……
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6
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。
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
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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。
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