实验指导书(DOE)

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DOE实验及操作手册

2
目录
DOE 介绍全因子设计与分析部分实施因子设计与分析响应曲面设计与分析田口方法试验设计
1. DOE概要
识别输入变量的性质
决定X 性质
DOE 适用
连续性或者离散性以不同价值或形态而可以设
定
例:
➢ 温度 (Temperature) ➢ 职员的经历程度 ➢ 供给者(Supplier) ➢ 位置(Location)
开发数学MODEL 决定X的最佳状态或组合
2. 实验计划法(Design of Experiment)介绍
什么叫实验?
实验的定义(Experiment)
能让观察输出变化原因,而对工程或系统输入变量进行计划变化的一系列实验.
可控制的因子 (输入变量)
x1 x2
xp
输入
Process工程或系统
-1
7.4
+1
8.1
+1
10.2
-1
10.4
-1
7.8
+1
8.2
9.075
9.125
-0.05
➢ 曲线(Graph)分析
▪ Main Effect (主效果) Plot
10.325
9.4
8.8
Effect
-1
+1 -1
CrOx
Cr
Main Effect Plot 解释
Random化决定为断绝外部因子的影响而怎样进行Random化.
5. 试验实施
制定对试验方法的实施标准后, 按Random化的步骤而实施. 从头到尾彻底管理试验是否按计划进行.
6. 数据分析
决定将试验数据，用何种统计的方法，怎样分析. 首先Graph化, 掌握其变动情况后, 选择适当的统计性方法.

JMP试验设计(DOE)指南

“真正有所发现的航行不在于寻找一片新的风景，而在于拥有一双新的眼睛。

美国出版。

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SAS Institute Inc., SAS Campus Drive, Cary, North Carolina 27513.第1 次印刷，2006 年8 月JMP?、SAS?以及所有其它SAS Institute Inc. 的产品或服务名称均为SAS Institute Inc.在美国或其它国家（地区）的注册商标或商标。

? 表示已在美国注册。

其它品牌和产品名称为各自所有者的商标。

目录目录试验设计荣誉榜和致谢1 试验设计简介关于设计试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3我的首个试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3场景. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3第1 步：设计试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4第2 步：定义因子约束. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6第3 步：添加交互作用项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6第4 步：确定试验次数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7第5 步：检查设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8第6 步：收集和输入数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9第7 步：分析结果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 使用定制设计器的实例创建筛选试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15创建仅限于主效应的筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15创建筛选设计以拟合所有的二因子交互作用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16介于主效应模型和所有交互作用模型之间的折衷设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18创建“超级”筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19具有可变区组大小的筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23使用一次额外试验检查弯曲. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26创建响应面试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28刻画预测方差面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29介绍响应面建模的I 最优设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32三因子响应面设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33具有区组因子的响应面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35创建混料试验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37定制设计器的特殊用途. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41具有固定协变因子的试验设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41创建具有两个难调因子的设计：裂区设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44技术论述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49ii 目录3 构建定制设计创建定制设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 在定制设计器中输入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53描述模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 选择试验次数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57理解设计和刻画器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58理解系数方差表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59理解别名矩阵（混杂模式）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59指定输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59制表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .60创建裂区设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 特殊定制设计命令. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61保存响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61载入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62载入和保存约束. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63设定随机数生成器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63查看诊断报表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64保存设计(X) 矩阵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65更改设计准则（D 或I 最优性）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65选择随机起始数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65将设计约束为超球面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66考虑因子水平约束. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67高级选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 指定列性质. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 定义列的下限值和上限值（试验设计编码）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69为混料试验设定列为因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70定义响应列值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71为列指定设计角色. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72标识因子变化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73定制设计工作原理：幕后. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 744 筛选设计筛选设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77使用两个连续因子和一个分类因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77使用五个连续因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79创建筛选设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81输入响应. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 输入因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 选择设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83目录目录iii显示和修改设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86指定输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89查看表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 继续分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 915 响应面设计Box-Behnken 设计：网球实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97查看Box-Behnken 设计的几何分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103创建响应面设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103输入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104选择设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104指定轴值（仅限于中心复合设计）. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105指定输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106查看设计表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106如果需要，继续分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1076 完全析因设计五因子反应堆实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111创建析因设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117输入响应和因子. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118选择输出选项. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118制表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1197 混料设计选择混料设计类型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123创建最优混料设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123使用单纯形中心设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124创建设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125单纯形中心设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125使用单纯形格子点设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127使用极角点设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128创建设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128具有范围约束的极角点设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129具有线性约束的极角点设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131极角点设计法：工作原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132使用ABCD 设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133创建三元图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 拟合混料设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134理解整体模型检验和方差分析报表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136理解响应面报表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136iv 目录一个化学混料实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136创建设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136运行混料模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138查看预测刻画器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139绘制混料响应面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1408 空间填充设计空间填充设计简介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143使用球填充法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143创建球填充设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143直观显示球填充设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145使用拉丁超立方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146创建拉丁超立方设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146直观显示拉丁超立方设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147使用均匀设计法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149比较球填充法、拉丁超立方法和均匀法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150使用最低潜能法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151钻孔水流模型实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152创建球填充设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152确定数据分析指引. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154钻孔试验的结果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1549 非线性设计创建非线性设计实例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159进行拟合以获取先验参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159创建无先验数据的非线性设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164创建非线性设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167标识具有公式的响应/列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167。

DOE操作作业指导书

1.目的:为了优化产品和过程设计、加速设计开发周期、降低开发成本、改善从开发到制造过造的产品转换和解决制造问题而需要使用DOE方法时起到有效的指导作用，从而以最低的试验成本取得卓越产品性能2.范围:适用于公司在产品开发与制造过程需要通过试验来进行确认工艺或改善品质时.3.职责:3.1.技术部：负责主导DOE的策划、设计与实施3.2.APQP小组或QCC小组：负责DOE的实施3.3.品质部:协助试验中测量及提供测量工具3.4.生产部门：协助APQP小组进行试验4.定义:4.1.DOE: Design of Experiments(实验设计)---是一组规划好的针对响应变量的实验,其输入因子用一个或多个具备2个(或更多)水平,通过实验设计可以:a.决定是否任何一个因子或因子组合是显着的;b.定义预测公式;c.有效最优化;d.快速寻找并决定过程改进行动;e.创建用于分析的显着事件.4.2.全因子实验设计:是将每一个因子的不同水平组合做同样数目的实验.适用因子数(一般在4因子以内)和水平数均不多的实验或每次实验成本不高的场合,需获得较精确的分析结论的实验.4.3.部分实验设计:是从全因子实验组合中仔细选择有代表性的子集进行实验.适用有大量的因子(一般7个以上)需要去调查确认,进行全因子实验不可行,或者资源消耗过大,或者时间浪费太大;可用于为后续实验设计确定关键的影响因子.4.4.节选因子:是一种与部分实验设计类似的实验设计方法,不同的是它的分辨率等级为Ⅲ级（部分因子实验设计有若干种分辨率方案可供选择），它的因子可以达到47个。

适用于实验初期对大量的可能因子进行节选，以从中发现关键的少数因子。

4.5.中心复合实验设计:是在2水平全因子和部分实验设计的基础上发展出来的一种实验设计方法,通过对2水平实验增加一个设计点(相当于增加了一个水平),从而可以对评价指标和因子间的非线性关系进行评估.适用于在需要对因子的非线性影响进行测试的实验.4.6.Box-Behnken实验设计:是一种评价指标与因子间的非线性关系的一种实验方法.和中心复合设计不同的是它不需要连续进行多次实验,并且在因子数相同的情况下,Box-Behnken实验组合数比中心复合实验少因而更经济.适用于在需要对因子的非线性影响进行研究时的实验. 4.7.田口实验设计: 利用正交表的原理,通过实验设计将过程或产品变差降至最低或使过程、产品对噪声因子的敏感性降至最低.适用于在一组动态实验中同时研究大量的控制因子(可达31个因子,水平数可达5个),以发现使理想模型中偏差最小的因子和水平组合.4.8.因子:在实验中输入变量,通俗地说就是影响实验结果的原因.4.9.可控因子:对实验输出结果有强相关影响的因子.4.10.噪声因子:对实验输出结果有弱相关影响的因子,即会对输出结果有轻微影响但基本可在本次DOE实验中忽略的因子.4.11.水平:因子的取值,即在实验中各因子的设定参数值.4.12.回应值:同一因子同一水平中所有实验输出结果的均值,按照期望目标值通过回应值可以找出该因子的最佳水平值.4.13.相关性:是对因子与输出结果之间关系强度的度量,通过相关图表我们可以非常直观地观察分析并判断出该因子是否属可控因子.5.作业内容:5.1.实验主题的选定:在产品设计过程与制造过程需要通过系列实验来确定各种目标或提升品质能力时均可作为展开DOE的主题.5.2.选题理由(目前状况):通过确认历史数据或收集现场数据确定目前的过程能力.5.3.确定期望目标:确定通过DOE实验改善后期望达到的目标值,并标明属于望大值、望目值与望小值之中哪种.5.4.确定收集实验目标值的方式与方法.5.5.制定DOE计划表:至少包括:项目负责人及部门,项目名称,制订与完成日期,DOE目标值,目前状况等内容.5.6.确定影响输出结果的因子:APQP小组或QCC小组可利用特性要因图或相关实验来确定对影响输出结果的因子,同时区分为可控因子与噪声因子(用全因子实验法时可不区分),确定可控因子后还要分析判定各因子之间是否有交互作用.5.7.确定因子水平数:对确定的可控因子确定水平数(一般一次DOE的每个因子水平数为2个<即在水平范围内即最大值与最小值>,最多不要超过5个,如水平数太多可分解为多个DOE来进行),同时确定噪声因子的实际取值.5.8.选定实验方案:根据确定的因子数及其水平数,再结合实验成本及改善时间等种因素,评估适用全因子实验设计、部分实验设计、节选因子、中心复合实验设计、Box-Behnken实验设计、田口实验设计中哪一种实验设计;确定实验方法后,再利用Minitab等软件设计好实验计划与步骤.5.8.1.打开Minitab使用界面(如下图),选择所需的实验设计方案:5.8.2.利用Minitab生成实验方案:5.8.2.1.点击所选择的实验方案5.8.2.2.选择水平与因子数5.8.2.3.选择实验设计次数5.8.2.4.生成实验方案: 实验设计中哪一种实验设计;确定实验方法后,再利用Minitab等软件设计好实验计划与步骤.5.9.验证测量系统:对需要进行的实验中所需要使用的测量工具与方法评估及确认,必要时可采用MSA方法以确保实验过程中所取得的数据是真实可靠的.5.10.实验准备:在实验前协调各相关部门对实验中所需的人员、材料、设备、场所、资金等准备好并安排到位.5.11.进行实验:按照制定的实验方法展开实验,在实验中要确保每次实验的条件都相同且符合要求,同时将测试到的实验输出结果记录到对应的实验方案中.5.12.分析数据:对通过实验取的数据进行分析处理,计算出各因子的回应值、相关性等图表;然后分析这些图表识别出主要影响因子,确认取得最好输出结果的因子水平组合,最后预测出这个组合能达到的目标值(全因子实验设计中无需进行此预测)5.13.确认实验:按照分析出最好的因子水平组合进行实验,并取得实验输出结果,如与预测值基本吻合则此次DOE实验是成功的;如果取的输出结果与预测值相差较远,需认真分析与查找DOE实验与确认实验试验中是否存在差异,如有差异排除差异后重新进行实验;必要时宣布此次DOE实验设计失败,然后重设计新的DOE.5.14.修订指导文件固定条件:将通过实验得到的最优因子水平,增/改到产品作业指导或控制计划等相关指导性文件内,并对相关人员对新标准进行有效培训与指导,生产中进行有效应有的控制.5.15.进行下一次DOE实验:持续跟进DOE结果,重新评估过程能力.在评估中寻找下一次DOE的实验主题.6.引用文件:6.1.《MSA作业指导书》7.相关记录：无。

实验设计（DOE）使用的基本步骤

实验设计（DOE）使用的基本步骤一、实验设计DOE实验设计(doe)用于测试和优化流程、产品、服务或解决方案的性能。

主要用于帮助理解产品或过程在不同条件下的行为。

DOE最独特的地方在于，它让你可以通过实验来计划和控制变量，这与仅仅根据“经验观察”来收集和观察现实世界中的事物有很大的不同。

DOE广泛应用于六西格玛组织，分析认为，它可以帮助企业解决以下问题:①评估客户的语音系统，找到最佳的方法组合，在不打扰客户的情况下产生有效的反馈；②评估各种因素，分离出某个问题或缺陷的“重要”根源；③尝试或测试可能的解决方案组合，寻求最佳的改进策略；④评估产品或服务的设计，从一开始就识别潜在问题，减少现有缺陷。

虽然DOE对于事物来说比对于人来说更容易，但是在服务环境中进行实验设计还是有可能的。

然而，这些实验设计是“真实世界”的实验，在实际过程中控制变量，然后比较结果。

二.实验设计DOE1.确定要评估的因素你想从实验中知道什么？对工艺或产品可能有什么影响？在选择因素时，请记住:测试更多的因素不仅会带来获得额外数据的好处，还会增加成本和复杂性，因此权衡它们很重要。

2.定义检验因素的“级别”。

对于速度、时间和重量等可变因素，测试级别的数量可以是无限的。

因此，您不仅要选择要使用的数值，还要确定要测试多少个不同的级别。

在离散数据的情况下，测试级别可以是其中之一。

3.建立实验组合安排。

在实验设计，我们通常希望避免“一次一个因子”(ofat)的方法，在这种方法中，每个变量都是单独测试的。

通常，测试一系列因子水平组合，以获得代表所有因子的数据。

这些可能的组合或排列可以通过统计软件工具生成，也可以通过查找表格获得，这可以帮助您避免测试每一个可能的组合。

4.在特定条件下进行实验。

关键是要避免其他未经测试的因素影响结果。

5.评价结果和结论如果你想从实验设计数据中找到模式或得出结论，那么方差分析和多元回归等工具是必要的。

从实验数据中，你可能会得到一个非常明确的答案，或者可能会出现新的问题，这需要另一个实验来检验。

DOE实验设计详解+案例说明

DOE实验设计详解+案例说明! Design of Experiments⽬錄⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要 1⼆ DOE實驗與解析概述 3三實驗設計階段 9四實驗配置階段 11 五實驗數據解析階段 16 六尋求最適參數的實驗計畫法 20七多品質特性處理 23⼋附錄：常⽤直交表與點線圖 24⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要1 何謂實驗計畫法當我們想⽐較藥品的療效，⽐較加⼯⽅法好壞，⽐較教材學⽣吸收程度，⽐較促銷⽅法等需要進⾏實驗計劃法(DOE)(1) ⼜稱實驗設計，原⽂為 Experimental Design 或Design of Experiments 常以DOE稱之，1925年英國農業專家 Fisher應⽤數理統計⼿法所創造的實驗設計與解析的⽅法，也就是⼀種實驗設計與實驗解析的程序c實驗設計規劃進⾏經濟有效的實驗⽅法，期能獲得充分的實驗數據d實驗解析實驗結果分析以獲取有效、客觀結論包含實驗規劃、實驗實施、數據收集、統計分析、導出結論等過程稱為實驗計劃法(2) ⼀般實驗計畫(DOE)⽬的可以涵蓋c⽐較實驗：⼆個配⽅⽅案的⽐較d篩選設計：決定最具影響⼒的參數(因⼦x1,x2…) 與其影響⼒，是品質改善重要的⼿法通常是實施e或f實驗的前置實驗e優化設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y的性能(或變異)達到⽬標值f穩健設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y不受其他不可控因⼦的影響(品質⼯程Taguchi Method)(3) 實驗計畫的發展主流c傳統實驗計劃法d⽥⼝品質⼯程(⽥⼝⽅法)e夏寧法(Shainin DOE) 在美國實施的⼀種實驗⽅法(⾮主流)2 企業經營必須要有持續不斷改善(1) 開發與改善需強⼤的管理與技術能⼒為後盾，尤其後者是真正核⼼價值(2) 若現有技術⽅法不⾜以開發或改善時，應著⼿實驗以鑑別要因、設定最適條件(3) ⾼科技產業因影響因⼦繁多且⼯藝複雜⽽不成熟，更須經由實驗以掌握know how 3 實驗是改善的關鍵(1) 實驗的想法實驗是單或⼀串試驗，有⽬的地改變因⼦(1因⼦或多因⼦)的狀態，觀察⽐較其結果變化，從⽽鑑別、證明該因⼦對過程是否具有⾜夠影響⼒，或檢驗、建⽴⼀個假設(2) ⼯廠使⽤實驗計畫法時機，常在開發階段或實施製程管制(SPC)階段⽽需活⽤DOE(3) 實驗計劃法三個名詞 c 因⼦ Factor (或因素)認為可能影響過程的要因，如化學反應製程的溫度(A)、反應時間(B)、….等 d ⽔準 Level (或階次)實驗時刻意改變因⼦的狀態，如反應溫度(A)實驗100℃(A 1)與120℃(A 2)，則A 因⼦的⽔準數為2，同樣反應時間B 實驗3hr(B 1)、2hr(B 2)、4hr(B 3) ，則B 因⼦的⽔準數為3 e 特性或回應(Response)量度過程的結果，⼀般是指特性值，應為實驗者、顧客所關⼼的，如粘著強度 (4) 實驗的3步驟 c 實驗觀測d 建⽴因⼦與結果特性變動關係e 推論因⼦最優化狀態(Optimization)4 傳統實驗的錯誤與缺點(1) ⼀位陳⼯程師改善塑膠強度的案例 c 影響塑膠強度的特性要因圖d 將要因A 、B 、C 、D 作為實驗因⼦，進⾏實驗嘗試提⾼塑膠的強度值 e 傳統錯誤的實驗做法有⼆ n 試誤法o 單因⼦實驗法 - 每次只改變⼀個因⼦，其餘因⼦都給予固定 (2) 傳統實驗的問題c 計畫階段未考慮組合影響 - 交互作⽤d 實施階段未考慮隨機 – 分割實驗、集區(block)設計e 數據解析未考慮誤差 – 交絡(confound)法 (3) 正確實驗的⽅法c 實施多因⼦實驗(factorial experiment 要因實驗) 如2n 、3n 型同時列舉所有的要因因⼦，對因⼦⽔準所有組合加以實驗n 避免交互作⽤所引起的錯誤 o 提⾼精度d 採⽤多因⼦實驗可能造成實驗次數過多，技巧上分為n 多因⼦完備實驗(Full factorial experiment) 全部因⼦完整組合實驗o 多因⼦部分實驗(Partial factorial experiment) 全部因⼦部分組合實驗，⼀般DOE 的實驗就是多因⼦部分實驗原料⼆ DOE實驗與解析概述1 ⼀個簡單的⼯廠實驗例(⼀元配置)(1) 實驗⽬的：為了解溫度是否影響產量，以決定適當的溫度條件(2) 實驗策略：實驗前⼯程師應充分思考c溫度⽔準應設多少使實驗能得到預期效果d同⼀個⽔準應重複幾次才能得到正確情報e除溫度外還有什麼因素會影響產量(3) 實驗設計：c實驗因⼦：溫度Ad實驗⽔準：100，110，120三⽔準e重複次數：4次(4) 實驗配置：no 溫度實驗順序1 c A1100℃72 c A1100℃ 13 c A1100℃94 c A1100℃105 d A2110℃116 d A2110℃127 d A2110℃ 28 d A2110℃ 59 e A3120℃810 e A3120℃ 411 e A3120℃ 612 e A3120℃ 3(5) 結果數據如下溫度產量值100℃ 1.0 0.9 0.7 0.9110℃ 1.1 1.4 1.4 1.2120℃ 1.4 1.5 1.3 1.1(6) 實驗數據解析的⽅法實驗數據前先回顧整個實驗過程是否正常，檢視實驗數據有無異常值，與實驗者的技術經驗、預期等是否相符或極度背離，然後進⾏分析c直觀分析做成回應表予回應圖⽽直觀分析d數理解析ANOVA檢定或迴歸分析(7) DOE實驗數據的正確解析內容c實驗誤差等變異檢定可審查實驗過程管理d作成回應表與回應圖觀察與直觀分析，獲取實驗情報e變異數分析辨識要因是否顯著(有影響⼒)，若有計算其貢獻率f推定顯著因⼦的信賴區間g顯著因⼦進⾏⽔準間檢定檢視⽔準母平均值是否有差異h決定系統設計，各顯著因⼦以及不顯著因⼦的設定值i最佳條件的預測2 實驗過程管理的檢查 - 等變異檢定當有重複實驗時，可以檢查實驗過程管理了解實驗是否處於控制狀態。

DOE实验设计培训教材

Y
X
X
没有交互作用有一点交互作用 (平行的形状)
X
有很大的交互作用
交互作用图
低A 高A
低A
A&B间没有交互作用
高A
低B 高B
低A 高A
定义：当有交互作用存在时,
一个要素对回应的影响与其他各规范要素对回应的影响是不同的.
A&B相互作用
高A
低A B的影响随着A的规范而变化. 这里, B对低规范A有负面影响, 对高
試驗設計的希冀
•試驗點在盡可以大的範圍內 •分散得盡可以地均勻 •試驗次數要盡可以少 •希望試驗點具有良好的代表性 •能將複雜的規律描画出來
試驗設計發展史
• 30年代R·A·Fisher把統計試驗設計(SED)用於農業並取得绝后成功, 統計試驗設計即對微觀經濟及管理做出了严重貢獻.
• 50年代美國戴明把統計試驗設計(SED)傳到日本, 用來減少產品功用異性以提高產品質量, 影響了整個日本工業界.
L8(2**7) 2水準 7因子 Runs: 8次
ABCDE F G 11111111 21112222 31221122 41222211 52121212 62122121 72211221 82212112
DOE基本概念
立方點/角點中心點軸向點
DOE基本概念
8 6
12 1
DOE基本概念
是數論方法的一個重要應用, 是〝電腦試驗設計〞(DEC)研發的產物. 實際上, 它是對參與試驗各個要素之間的內在關係進行數字仿真, 從而大大減少了試驗, 降低了試驗本钱, 同時快速有效地優化了結果. 〝均勻設計〞是一種全新的試驗設計方法, 是〝類比〞走向〝數位〞的打破.
試驗設計類別

DOE-实验设计及实例操作分析报告

DOE实验设计及实例操作分析报告1. 简介DOE (Design of Experiments)，即实验设计，是一种通过对不同因素进行系统化变动，以确定其对结果的影响的实验方法。

本报告旨在介绍DOE的基本原理和常用实验设计方法，并通过一个实例来进行操作分析。

2. DOE的基本原理DOE的基本原理是通过设计合理的实验来确定影响结果的因素，并且可以评估不同因素对结果的影响程度。

以下是DOE的基本原理：1.变量选择：选择影响结果的因素，并且对这些因素进行变量化操作，例如调整参数的数值、改变处理条件等。

2.设计方案：通过设计不同的实验方案来测试各个因素的影响，并且根据需要确定实验组的数量和实验次数。

3.数据收集：在实验的过程中，收集各个因素与结果之间的数据，并记录下来。

4.数据分析：通过对收集到的数据进行统计分析，可以确定不同因素对结果的影响大小，并且可以找出最佳的因素组合。

3. 常用实验设计方法DOE有很多种不同的实验设计方法，其中最常用的方法包括：•完全随机设计 (Completely Randomized Design, CRD)：每个实验单位在各处理间随机分配，适用于处理之间没有明显差异的情况。

•随机化区组设计 (Randomized Complete Block Design, RCBD)：将实验单位分为若干个均匀的区组，每个处理在每个区组中都有一次出现，适用于处理之间有明显差异的情况。

•因子设计 (Factorial Design)：考虑多个因素对结果的影响，通过多维度的实验设计来分析因素之间的相互作用。

•反应曲面设计 (Response Surface Design)：通过设计一组实验点来推测响应曲面，并确定最优解。

4. 实例操作分析在这个实例中，我们将使用随机化区组设计来分析不同施肥剂对植物生长的影响。

假设有4种不同的施肥剂可供选择，我们希望确定最佳的施肥剂组合以促进植物的生长。

实验设计我们将选择10个相同的区域作为区组，每个区组中随机放置4个相同的试验盆。

实验指导书（DOE）

实验指导书（DOE）试验设计（DOE）实验指导书周娟编中国计量学院质量与安全学院二○○九年十月学生实验守则1 学生必须在规定时间内参加实验，不得迟到、早退。

2 学生进入实验室后，不准随地吐痰、抽烟和乱抛杂物，保持室内清洁和安静。

3 实验前应认真阅读实验指导书，复习有关理论并接受教师提问检查，一切准备工作就绪后，须经指导教师同意后方可动用仪器设备进行实验。

4 实验中，认真执行操作规程，注意人身和设备安全。

学生要以科学的态度进行实验，细心观察实验现象、认真记录各种实验数据，不得马虎从事，不得抄袭他人实验数据。

5 如仪器发生故障，应立即报告教师进行处理，不得自行拆修。

不得动用和触摸与本次实验无关的仪器与设备。

6 凡损坏仪器设备、器皿、工具者，应主动说明原因，书写损坏情况报告，根据具体情节进行处理。

7 实验完毕后，将计量器具和被测工件整理好，认真填写实验报告（包括数据记录、分析与处理，以及绘制必要的图形）。

前言本实验指导书是《试验设计（DOE）》课程的配套实验教材。

《试验设计（DOE）》是工程技术与统计学相结合的学科，主要包括两部分内容，第一是对试验进行科学有效的设计，第二是对试验数据进行正确的统计分析，属于设计质量范畴。

《试验设计（DOE）》在质量设计和质量改进的过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。

实验设计技术已广泛被运用于从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化。

本课程的目的是希望学生能较为透彻地理解各种方法的设计思想及其实践过程，并能熟练运用。

试验设计（DOE）实验是《试验设计（DOE）》课程教学的必须实验环节。

其目的是加深学生对本课程所涉及的重要基本原理、基本方法的理解，并且锻炼学生的动手实践能力，使学生在后面的学习和工作中能够综合运用所学知识解决实际问题。

本课程要求学生提前阅读实验指导书，在教师指导下自己动手，亲自实践，边做边想，认真记录，并写出实验报告。

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。

DOE实验及操作手册

2k 试验配置的正交排列表
因子配置试验 Run 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 … 32 因子 A -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 … +1 … +1 … +1 B -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 … +1 … +1 … +1 C -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 … +1 … +1 … +1 D -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 … +1 … +1 … +1 … +1 … +1 … +1 +1 E -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 +1 F -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 G -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1
试验的实施
制定对试验方法的工作标准，充分熟知其标准后实施试验，应充分管理。
实施试验之前，准备数据Sheet ，可能的话，应记录有关的一切内容。 (Data Resume) 测定后， Sample进行分析后，有可能重新调查其Sample ，要保管。结果分析以及解释分析数据之前，要研讨数据是否在正常管理状态下取得的、测定的变动是多少、误差是否等分散。

DOE(Minitab)全

实验设计
DOE的定义
DOE: Design of Experiment 实验设计，收集数据的过程，这种过程主动的改变流程输入（X）的设置，并且考察这些X的改变对流程的输出（Y）有何影响。
y = f(x)
响应因子输出输入
DOE研究的对象
受控因子 (Factor)
过程
噪音因子 (Noise)
在另一天将所有的实
件，使用三次测量的
验条件重新运行。
平均作为运行的响应。彷行比重复好（通常成
本更高）
实验中的样本量通过防行来控制
随机化
对于我们知道的噪音变量可以用Block降低其对实验的影响。
对于我们不知道的噪音变量如湿度，电压变化这一类潜伏变量可以用随机化，即打乱实验的顺序降低其对实验的影响。
为什么随机化：示例
假设印刷电路板上的镀层厚度是您关心的响应。在一个月内这个值趋向于下降。如何解释这种下降趋势？（某种潜伏变量影响）
厚度与每月的第几天
为什么随机化：示例（续）
假设要在实验中评估浸泡温度的效果，小组首先测试了50摄氏度，然后测试70摄氏度。(直观判断70摄氏度的输出较小）
如果因子的数目很多，要运行全因子实验将变得很困难，为了达到筛选关键因子的目的，可以按照一定的方法从所有的处理中挑选出一部分运行，这种实验方法很多，其中之一叫做部分因子实验 (Fractional Factorial Experiment)。
全因子实验--例子
在注塑成型工具中，注塑件表面的强度是个关键质量指标，对其的要求是越高越好。
响应(Y) (Response)
DOE的目的
因子的显著性分析确定对响应Y有重要影响的因子X
确定最佳条件确定关键输入因子的设置从而使得响应Y最佳

DOE实验设计案例分析

1
1
1
5
5
1 -1 -1
1
1 -1 -1
7
6
1 -1
1
1 -1 -1
1
3
7
1 -1
1 -1 -1
1 -1
4
8
1
1
1 -1
1 -1 -1
Y1
1.5 3.65 2.42 1.53
0.7 1.3 0.32 1.4
Y2
1.55 3.73 2.41 1.53 0.7 1.3 0.3 1.39
Y3
1.56 3.8
固定(gùdìng)臂位置
0.43275 0.21637
0.01598 13.54
投掷臂位置
0.37475 0.18738
0.01598 11.72 0.001
投掷仓位置
底座角度
橡皮筋*投掷球
0.16025 0.08012
0.01598 5.01 0.015
1.18125 0.59062
0.01888 3.89 0.160
橡皮筋*投掷臂位置
0.18975 0.09488 0.01888 5.03 0.125
橡皮筋*投掷仓位置 -0.03875 -0.01938 0.01888 -1.03 0.492
橡皮筋*底座角度
0.31325 0.15663 0.01888 8.30 0.076
D: 投掷臂位置
E: 投掷仓位置
F
F: 底座角度
D
C
AF
E
B
0.0
0.5
1.0
第八页，共三十三页。
筛选(shāixuǎn)
2003年6月22日所作分析

DOE实验设计培训教材

DOE实验设计培训教材一、引言实验设计是科学研究中至关重要的环节，它能够帮助研究者系统地收集数据、分析结果和做出准确的结论。

然而，不合理的实验设计可能导致数据的偏差和结论的不准确，从而影响科研工作的可信度和可重复性。

因此，掌握有效的实验设计方法是每个研究者都应该具备的基本能力之一。

二、DOE实验设计简介DOE（Design of Experiments）实验设计是一种统计学方法，它可以通过合理地安排实验因素来减少干扰因素的影响，提高实验数据的可靠性和有效性。

DOE实验设计方法旨在通过对实验过程中的因素进行系统性的分析和优化，从而探索出主要因素的影响及其相互关系，进而得出准确的结论。

三、DOE实验设计的步骤和原则1. 确定实验目标：在进行实验设计之前，需要明确实验的目标以及所要研究的问题或假设。

2. 确定实验因素和水平：实验因素是指可以影响实验结果的变量，而水平则是指每个实验因素的取值范围。

3. 设计实验方案：选择适当的实验设计方法，如完全随机设计、阶段随机设计、因子分析设计等，制定实验方案。

4. 进行实验：按照实验设计方案进行实验，记录实验数据。

5. 数据分析和结论：利用统计学方法对实验数据进行分析，得出结论，并评估实验结果的可靠性和有效性。

6. 优化实验设计：根据实验结果和结论，对实验设计进行优化并进行进一步的实验，以获得更准确和可靠的结果。

四、常用的DOE实验设计方法1. 完全随机设计（Completely Randomized Design，CRD）：适用于因素水平较少、实验设计简单的情况。

2. 阶段随机设计（Randomized Complete Block Design，RCBD）：适用于因素水平较多、可能存在随机误差的情况。

3. 因子分析设计（Factorial Design）：用于分析多个因素对实验结果的影响及其相互作用。

4. 方案比较设计（Comparative Design）：用于比较不同实验方案的效果，并确定最佳方案。

DOE实验设计与实例操作分析报告

DOE实验设计与实例操作分析报告1. 引言DOE（Design of Experiments）是一种统计实验设计方法，用于确定实验因素对结果的影响程度，并找到最佳的因素组合。

本报告旨在介绍DOE的设计原则和步骤，并以一个实例操作分析为例，展示如何应用DOE进行实验设计。

2. DOE的设计原则和步骤2.1 设计原则- 提前规划：在实验开始之前，需要确定实验的目标、因素和水平以及被测响应变量。

- 固定范围：确定因素的范围，以保证结果的可靠性。

- 随机性：使用随机因素分配，以减小实验误差。

2.2 设计步骤- 步骤1：确定实验目标和响应变量。

明确所要研究的问题和目标，并确定需要测量的响应变量，如产量、质量等。

- 步骤2：选择实验因素和水平。

确定影响结果的因素和每个因素的水平，如温度、时间等。

- 步骤3：设计试验矩阵。

根据所选因素和水平，设计一个试验矩阵，以确定实验布局和顺序。

- 步骤4：执行实验并记录数据。

按照试验矩阵执行实验，记录响应变量的数据。

- 步骤5：分析数据。

使用统计方法对实验数据进行分析，以确定因素对响应变量的影响。

- 步骤6：优化结果。

根据分析结果，优化因素的组合，以获得最佳的结果。

3. 实例操作分析在本实例中，我们将研究某饮料产品的口感因素，并使用DOE来设计和分析实验。

3.1 实验目标和响应变量我们的实验目标是优化饮料的口感，响应变量为饮料的甜度、酸度和苦度。

3.2 实验因素和水平我们选择了以下几个因素和水平：- 温度：高、中、低- 糖量：高、中、低- 酸度：高、中、低- 苦味掩盖剂：有、无3.3 试验矩阵设计根据所选因素和水平，我们设计了一个16组的试验矩阵，每组实验按照不同的参数组合进行：- 第1组：温度-低，糖量-低，酸度-低，苦味掩盖剂-无- 第2组：温度-低，糖量-低，酸度-中，苦味掩盖剂-无- ...- 第16组：温度-高，糖量-高，酸度-高，苦味掩盖剂-有3.4 执行实验和记录数据根据试验矩阵，我们按照不同组合参数进行实验，并记录每组实验的甜度、酸度和苦度数据。

DOE操作作业指导书

适用于实验初期对大量的可能因子进行节选，以从中发现关键的少数因子。

DOE实验设计作业指导书(含表格)

文件制修订记录1.0目的规范公司内DOE作业。

通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。

根据实际需求，判别与选择不同的实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化。

2.0范围适用于公司内所有产品设计与制程设计DOE作业。

3.0职责3.1主导单位：负责产品参数或制程参数设计的单位，如：研发、工程等。

3.2支援单位：负责协助主导单位完成实验设计。

3.2.1资材单位：根据需求协调试验排程。

3.2.2生产单位：根据试验排程进行试验。

3.2.3品管单位：协助统计试验数据。

3.2.2品保单位：提供技术支持，如辅导、培训等。

4.0定义DOE：Design of Experiments，实验设计。

应用数理统计学知识，合理的安排试验，取得数据，科学的分析输出(y)与输入(x)的关系，以获得最优的输入设置组合。

如：研究输出效率(y)与电气参数(x)的关系、研究焊点良率(y)与锡炉参数等因素(x)的关系。

4.2响应变量(response)：产品/制程的输出变量(y)。

4.3因子(factor)：影响响应变量的输入变量(x)。

4.3.1可控因子：在试验中可以加以控制的因子。

4.3.2不可控因子：又称噪音因子。

在试验中可以记录但不可控制的因子。

如：环境状况、作业员、材料批次等。

4.4水平(level)：又称设置。

因子的两个或更多个不同的取值。

4.5处理(treatment)：又称试验或运行。

各因子水平的组合。

按照一次处理就能进行一次试验，获得一次响应变量的观测值。

4.6试验单元(experiment unit)：指对象、材料或制品等载体，处理(即试验)应用其上的最小单位。

4.7主效应(main effect)：因子对响应变量的影响程度。

因子A的主效应＝A处于高水平时Y的平均值－A处于低水平时Y的平均值。

4.8交互作用(inter action)：如果因子A的效应依赖于因子B所处的水平，则称A与B之间有交互作用。

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试验设计（DOE）实验指导书周娟编中国计量学院质量与安全学院二○○九年十月学生实验守则1 学生必须在规定时间内参加实验，不得迟到、早退。

2 学生进入实验室后，不准随地吐痰、抽烟和乱抛杂物，保持室内清洁和安静。

3 实验前应认真阅读实验指导书，复习有关理论并接受教师提问检查，一切准备工作就绪后，须经指导教师同意后方可动用仪器设备进行实验。

4 实验中，认真执行操作规程，注意人身和设备安全。

学生要以科学的态度进行实验，细心观察实验现象、认真记录各种实验数据，不得马虎从事，不得抄袭他人实验数据。

5 如仪器发生故障，应立即报告教师进行处理，不得自行拆修。

不得动用和触摸与本次实验无关的仪器与设备。

6 凡损坏仪器设备、器皿、工具者，应主动说明原因，书写损坏情况报告，根据具体情节进行处理。

7 实验完毕后，将计量器具和被测工件整理好，认真填写实验报告（包括数据记录、分析与处理，以及绘制必要的图形）。

前言本实验指导书是《试验设计（DOE）》课程的配套实验教材。

《试验设计（DOE）》在质量设计和质量改进的过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。

实验设计技术已广泛被运用于从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化。

本课程的目的是希望学生能较为透彻地理解各种方法的设计思想及其实践过程，并能熟练运用。

试验设计（DOE）实验是《试验设计（DOE）》课程教学的必须实验环节。

本课程要求学生提前阅读实验指导书，在教师指导下自己动手，亲自实践，边做边想，认真记录，并写出实验报告。

本实验指导书由于时间仓促，水平所限，难免有疏漏廖误之处，热切期望实验指导老师与学生能提出宝贵的意见，谢谢。

目录实验一单因素方差分析与正交试验设计的excel实现 (1)实验二单因子方差分析与田口设计的MINITAB实现 (1)实验1：单因素方差分析与正交试验设计的excel实现一、实验目的1）掌握利用excel进行单因素方差分析；2）掌握利用excel进行正交试验设计与分析；3）理解运行结果的含义。

二、实验类型综合型三、实验内容问题1：现有甲、乙、丙三个工厂生产同一种零件，为了了解不同工厂的零件的强度有无明显的差异，现分别从每一个工厂随机抽取四个零件测定其强度，数据如表所示，试问三个工厂的零件强度是否相同？（假定每一个总体都服从正态分布且各总体的方差相等）工厂零件强度甲10310198110乙113107108116丙82928486操作步骤：1、将数据输入excel中；2、选择工具栏的加载宏；3、选择工具分析库；4、工具中会增加“数据分析”选项（注意：安装excel时需安装该功能），选择该选项的单因素方差分析；5、选定指定的区域，注意分组方式；6、分析输出结果。

问题2：一批由同一种原料织成的布，用不同的印染工艺处理，然后进行缩水率试验。

假设采用3种不同的工艺，测得每种工艺处理布样缩水率百分数如表所示。

若布的缩水率服从正态分布，不同工艺处理的布的缩水率方差相等。

试考察不同工艺对布的缩水率有无明显影响？缩水率试验结果因素A111.012.87.68.3 4.7 5.59.310.3 A2 2.8 4.5 1.50.2A3 4.3 6.1 1.4 3.6操作：参考问题1的步骤，用excel分析该问题。

（自己输入数据，单因子方差分析，想一下与第一题有什么不同？）问题3：为了解3种不同配比的饲料对仔猪生长影响的差异，对3种不同品种的猪各选3头进行试验，分别测得其3个月间体重增加量如表所示。

假定其体重增长量服从正态分布，且各种配合的方差相等。

试分析不同饲料与不同品种对猪的生长有无显著影响？体重增长量（品种）1 2 3（饲料） 123515352565758454947操作：参考问题1的步骤，用excel分析该问题。

（自己输入数据，双因子方差分析）问题4：每种结构的8发炮弹分别用4门火炮发射，每门火炮发射两发。

试分析不同火炮和不同结构对射程有无显著影响。

操作步骤：1、找到桌面上的数据文件数据1. xls;参考问题1的步骤，用excel分析该问题。

（自己输入数据，双因子方差分析，注意和上一题的区别）问题5：某化工厂生产一种化工产品，采收率低并且不稳定，一般在60％～80％之间波动。

现在希望通过实验设计，找出好的生产方案，提高采收率。

其主要因素及水平的选取如下表所示：水平因素A B C反应温度℃加碱量㎏催化剂种类1A1=80B1=35C1=甲种2A2=85B2=48C2=乙种3A3=90B3=55C3=丙种操作步骤：1、找到桌面上的文件：数据2.xls;2、在单元格“B11”输入公式“=SUMIF(B$2:B$10,$A2,$E$2:$E$10)/3计算出A因素1水平的实验平均值函数：SUMIF(range,criteria,sum_range)Range 为用于条件判断的单元格区域。

Criteria 为确定哪些单元格将被相加求和的条件，其形式可以为数字、表达式或文本。

例如，条件可以表示为 32、"32"、">32" 或 "apples"。

Sum_range 是需要求和的实际单元格。

注意：B$2与B2、$B$2的区别。

说明:➢只有在区域中相应的单元格符合条件的情况下，sum_range 中的单元格才求和。

➢如果忽略了 sum_range，则对区域中的单元格求和。

➢Microsoft Excel 还提供了其他一些函数，它们可根据条件来分析数据。

例如COUNTIF 函数。

如果要让公式根据某一条件返回两个数值中的某一值（例如，根据指定销售额返回销售红利），则可使用 IF 函数。

3、横向脱拉公式，自动计算出B、C因素1水平的实验平均值；4、设置相应的数据，计算A、B、C在2水平和3水平的实验平均值；5、在单元格“B14”内输入公式“＝3*DEVSQ(B11:B13)”,计算出SSA=728,然后将公式复制到相应的区域，可计算SSB、SSC。

在单元格“E14”内输入公式“＝DEVS Q(E2:E10)”,计算出SST=1238。

6、在单元格“F14”内输入公式“＝E14-SUM(B14:D14)”,计算出SSE=86。

函数：返回数据点与各自样本平均值偏差的平方和。

语法DEVSQ(number1,number2,...)Number1, number2, ... 为 1 到 30 个需要计算偏差平方和的参数，也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。

7、在区域“B15:E15”输入各项目的自由度。

在单元格“F15”内输入公式“＝E15-SUM(B15:D15)”,计算出误差项的自由度。

8、在单元格“B16”内输入公式“＝B14/B15”,计算出MSA=364,然后将公式复制到区域“C16:F16”。

9、在单元格B18内输入公式“＝FDIST(B17,B15,$F15)”,计算出A因素的P值。

函数：返回 F 概率分布。

使用此函数可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。

语法FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)X 参数值。

Degrees_freedom1 分子自由度。

Degrees_freedom2 分母自由度。

10、实验结果：11、对上述实验结果进行分析。

问题6：农药的收率是农药生产中的一项重要经济指标，为提高某种农药的收率，需要进行正交试验。

确定试验中所考虑的因素与水平，并确定可能存在并要考察的交互作用。

经分析，影响农药收率的因素有四个：反应温度、反应时间、两种原料配比和真空度。

根据经验，反应温度与反应时间的交互作用对收率有较大的影响，因此在本试验中还需考察交互作用。

水平反应温度A反应时间B两种原料配比C真空度D1 60 ℃ 2.5 h 1.1/1 50 kPa2 80 ℃ 3.5 h 1.2/1 60 kPa因素Y试找出显著的因素和最好的实验条件操作步骤：1、找到桌面上的数据文件数据3.xls;2、参考问题5的步骤，用excel分析该问题。

实验2：单因子方差分析与田口设计的MINITAB实现一、实验目的1）掌握利用minitab进行单因子方差分析；2）掌握利用minitab进行田口设计；3）掌握利用minitab进行田口设计的分析；3）理解运行结果的含义。

二、实验类型综合型三、实验内容问题1：有四种牌号的防锈剂，对每种防锈剂的防锈能力各测量10次，试分析其防锈能力有无显著差异操作步骤：1.进入MINITAB系统，输入实验数据；1.选择统计→方差分析→单因子方差分析（未成堆数据），打开未成堆数据进行单因子方差分析，并在必要时进行多重比较。

2.将数据转化成堆叠数据，对数据进行单因子方差分析。

问题2：假设你是一位工程师，而且你正在评估影响装货用塑料袋密合强度的因素。

你已经找到四个可控制的因素（材料、温度、压力与厚度），以及两个会影响密合强度的噪声条件（噪声1与噪声2），而你希望密合强度能够达到要求的规格。

如果密合强度不够，袋子可能会破掉而污损货品，造成退货的结果；但是如果密合强度太强，又可能造成顾客开取袋子会有困难。

所以将密合强度的规格定为18操作步骤：1.进入minitab系统；2.选择统计→DOE→田口→创建田口设计，打开田口设计主对话框；3.如果需要浏览一下可用的田口方法总表，点击按钮，开启所有田口方法的内容，如下图所示：查看完后，再按下回到主对话框4.在设计类型部分，选取适当的设计类型，本例中选择2水平；5.由因子数的下拉框中选定因子的个数，本例中选择4，如下图所示；6.选取设计选项钮，选择L8，如下图所示；7.单击，返回主对话框，单击因子，打开田口设计-因子对话框，将鼠标点在因子列表的名称字段的位置，并且输入第一个因素的名称材料。

然后，用键盘的向下键将鼠标光标移动下一行的位置，依序完成所有因子名称的设定（温度、压力与厚度）。

8.将鼠标点在因素列表的水平值位置，并且输入第一个因子的水平值的内容（liquid/tungsten），如下图所示，设定其它因子的水平：9.在C5、C6中输入如下图所示的数据：10.打开菜单统计→DOE→田口→分析田口设计；11.找出最佳实验条件。

问题3：喷塑制成机柜架工艺条件设计问题。

喷塑过程中的喷入量是喷塑机柜架的关键要求，响应变量是喷入量，其目标值是350克，喷入量过大或过小都将影响柜架的成型。