DOE(试验设计)

试验时须考虑到涉及的人员，应将涉及人员数量限制在允许的最 小范围内。
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7.
试验对生产的影响。
试验必定需要时间，这可能对正常生产产生影响，这要求6格玛项 目组在与制造等相关部门的协调方面做到充分、及时，在试验过程 中对试验品作好严密隔离与标识，将对生产的影响减至最小。
UST
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使CTQ值的分布范围尽可能少（即使波动尽可能少）， 这样才能使质量损失低减，改进的一种非常重要的工 具就是试验设计。试验设计是对试验方案进行优化设 计、以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并 对试验结果进行科学分析的一种科学方法。
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试验设计是一种研究与处理多因素试验的科学方法
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试验设计计划
1. 试验设计计划有特别的表格，通过填写它可进行试验设 计的策划，步骤如下： 建立试验目标。
即确定想通过试验来改善什么。 列出所有的关键特性。
2.
确定用哪项或哪几项输出关键特性（CTS）来作为测量 指标。
如存在单一的指标可衡量所有关键特性，则以此为指标。 如单一指标无法衡量所有关键输出特性，则可选用多个指标 来衡量试验结果，但一般认为单个指标较好。
单位时间返修率
小于10块/小时 （500PCAD）
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波峰炉焊接可控因子表
可控因 子
焊接温度 松香比例 预热温度 碎波高度
对输 出的 影度 ⊙ ⊙ ○ ○
试验时 改变难 易度 ⊙ ○ ○ △
要否做 为实验 因素
如是试验因子
如非试验因子
目前水平 目标水平 如何固定其为常量， 在何种水平上
245℃ 0.810g/㎝3 120℃ 70
通过以上试验计划表所提供的信息，可以方便地选取择 试验用表，着手试验。
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试验设计的成功因子


1.
试验设计是一个复杂庞大的系统工程，在实际使用中， 要确保成功，须要注意一些关键，这些因素对试验的成 功来说至关重要，分述如下： 试验设计的成功因子
对试验结果（输出）的准确衡量：在选择试验衡量指标时，须 采用与试验过程直接相关的输出作为指标。在必须测量缺陷的 场合，尽量将缺陷转化为计量值。这在第二章第四节已有阐述。 可靠的设计方案：再大量的数据分析都无法补尝一个差劲的设 计方案所带来的影响，故必须在选择试验方案、输出因子（衡 量指标）、试验因素和水平时认真推敲。
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4.
测量精度
6西格玛系统是基于数据的决策方法，故数据的可靠性直接影响决 策的正确性，试验设计也不例外。设计前对测量系统进行充分分析 是十分重要的。
5.
抽样/测试成本
在实际的试验设计中，无论哪个阶段均存在成本问题，在抽样和测 试阶段，须在考虑样本容量时充分考虑成本，以保持试验的经济性。
6.
人力成本
（1）解决问题。 （2）确定过程变量间的相互关系。 （3）进行过程能力研究。 （4）比较设备和方法的影响度。
5、计量时，试验设计可用来
（1）进行量具研究。 （2）确定主要误差。 （3）将测量误差降至最小。
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试验设计的类别及实施步骤
试验设计的类别各用途
试验设计的有多种类别，分别适用于不同场合，针对不同的用途 用正确的试验设计类别是十分重要的，它直接决定试验的效率、 效果以至成败。
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什么是实验设计
质量损失与质量改善
1、质量损失 产品质量特性（CTQ）为y，其目标值为T，当y不等于T时，则造成损 失，︱y-T︳越大，损失越大。 2、质量损失函数 产品的质量损失函数数表达式如下： L（y）=K（y-T）2 其中：K为常数。 质量特性。 T为此特性的目标值。 L质量损失。 若有n件产品，其平均质量损失可用下式表达；
L y 1 K n
y
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n
i
2 T
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从质量损失函数可知：产品质量特性（CTQ）波动所造成的质量损 失，与其偏离目标的偏差平方成正比。即只要质量特性不在目标值上， 就存在质量损失，且偏离越远，损失越大。如下图所示。
L(y)质量损失 产品质量特性分布
LSL
T
④
变化 固定 固定 固定
输出变量(y)
制造过程
① ② ③
④
固定 变化 固定
制造过程
固定
场合一，变量①变化，②、③、④不变。 场合二，变量②变化，①、③、④不变。
传统试验方法
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实验设计的用途
通过试验我们可以达成以下目标
1、确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响。 2、创造对物料和部品变化不敏感的制造过程。 3、设计对使用环境不敏感（即受环境的影响小）的产品。 4、降低总的设计周期。 5、减少ECN（设计变更通知书）数量。 6、改进与CTQ有关的产品品质、成本和性能指标。 7、提高新设计产品的工艺性。 8、为制造过程列出问题及解决方案。 9、减少对产品的检查和测试。
试验类别的选择依据
在选择试验时，须至少考虑以下因素： 1、研究目标：即通过试验希望达到什么目的，解决什么问题？ 2、因素和水平数：我们的调查/分析范围。 3、每次试验的成本。
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试验方案（类别）的选择流程
试验方案的选择流程如下图：
确定试 验目标
Y
需要进行 试验吗 ？
开始
N
Y
进行优化 DOE
6西格玛方法是研究作用因素（XS）与CTQ（Y）关键质量之间 的关系的方法论。
输入（XS） 输入（XS）
制造 过程
输出（Y）
设计 过程
输出（Y）
输造过程
设计过程
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试验设计方法允许在同一试验中包含多个变量
传统试验分析方法是多次单因素试验将影响输出的众多输入变量 在同一时间只允许有一个变量变化，其它相对固定，如下图所示： 输入变量（XS） 输出变量（y) 输入变量 (XS) ① ② ③
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9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
进行试验，确信每个试验单元均被对应于其试验条件做好标识。 测量试验单元。 分析数据，标识主要影响因素。 确认取得最好输出结果的因素水平的组合。 在此优化组合的因素和水平值上进行重复试验以确认效果。 通过标准作业程序固定优化的试验条件（因子和水平），并进 行应有的控制。 重新评估过程能力。
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DOE试验计划表
工程部 黑带 张 三 部门/过程 项目 波峰焊接品质改善 日期 DOE目标：降低公司所有产品的波峰炉焊接焊点不良率 相关背景：现在公司波峰炉焊接不良率平均为3500ppm
关键特性
焊点不良率
返修引起的二 次不良
如何测量
规格
是否用于DOE Y N
目视检查每个焊点有无 小于 冷焊、假焊、桥焊、半 1000MMP 焊等缺点
Y Y Y N
采用现在的参数
符号含义：⊙有重大影响，容易改变。 ○有中等影响，相对容易改变。 △影响很小，很难改变。
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波峰炉焊接过程噪声因素
噪声 因子
PCB来料 焊盘设 计
对输 出的 影响 度
试验 时改 变难 易度
要否 做为 实验 因素
如是试验因子
策略 稳健性 设计 中 和
如非试验因子 如何固定其为 常量，在何种 水平上
交互作用 味 道
咖啡豆“A”
咖啡豆 “B”
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为什么要“统计试验设计”
统计试验设计允许同时考虑所有怀疑会对品质问题产 生影响的可能因素，即使存在交互作用影响，也可以 对主要影响进行评估。 因为可在同时对大量变量进行简单和迅速的处理，统 计试验设计将在解决许多问题时发挥作用。
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统计试验设计
虽然通过少数几次实验，试验人员即发现关键的因 子，但较多次的试验将产生更有价值的结果。试验 设计方法有很多成型的表格，这些表格可被快速、 可靠和有效的利用。
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3.
4. 5. 6. 7. 8.
9. 10. 11. 12.
在早期阶段未建立信息 在实施DOE的早期，觉得实施太 复杂而中途放弃。 缺乏高层支持 高层支持是任何系统、方法实施的关键。 期望产即得到回报 因为心太急，在改善未取得结果前 就放弃。 缺乏适当的辅导与培训 因为未经过正规培训，没有人掌 握正确的实施策略而致试验失败。
试验水 平设置
机种 TO8VS 机种E7
⊙
△
Y
V
符号含义：⊙有重大影响，容易改变。 ○有中等影，相对容易改变。 △影响很小，很难改变。
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1. 2. 3. 4.
通过试验计划，我们可了解丰富的试验信息
目标；因素、水平等一目了然。 已区分出可控因素与噪声因素。 因子对结果的影响有基本判断。 已确定哪些做为试验因素加以考虑哪些不予纳入试验因素。
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3.
确定可能影响到Y的可控因素
一般在实际试验时，影响输出Y的因素非常多，在选项择可控 因素时须据历史数据及经验先做筛选，以降低成本和提高效率， 对无法确认其影响的因素，可做为试验因素，通过筛选试验可 确定其对输出Y的影响程度。
4. 5.
确定可能影响到输出Y的噪声因素。 DOE试验计划表例
某公司专门从事PCBA（印刷线路板）元件焊接组装的公司， 其波峰炉焊点不良率高达3500ppm，客户怨声载道。急须进行 改善，某6西格玛小组经过长期定义、测量、分析阶段，已弄 清问题基本原因，现拟通过试验设计进行原因最终确认和焊点 合格率的改善，其拟定的试验计划表如下：
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在进行试验设计时须考虑的因素
1. 2. 了解试验过程的稳定状况。
只有过程处于稳定状况，得到的数据才是可靠和有价值的。
错误数据对试验结果的影响。
错误数据可能导致完全相反的结论，故须十分留意确保数据的 真实可靠。
3.
潜在因素的影响。
未被选为因素的变量对结果的影响有多大，是在试验计划和分 析阶段必须考虑的因素，如发现潜在因素对试验结果的影响很 显著，则须将其纳入试验因子的行列。