实验设计2-试验因素及水平讲解

低温
部品尺寸
4、分布和均值都未变
原材料型号
部品尺寸 从上图可看出，不同的因素对输出变量的作用结果和 影响程度不同，对本例而言： 1、周期时间长短（不同水平）影响部品尺寸的分布，对 均值无影响。 2、保差时间对部品尺寸的均值影响较大，对尺寸分布无 影响。 3、模腔压力对部品尺寸的均值和分布均有较明显影响。 4、原材料型号对输出变量“部品尺寸”无明显影响。
易度 验中
水平？
订单接收方式
Y 人工 自动
输入数据人
文员和接 固定为 Y 收人都参 一人输
与输入 入
签收方式
N
用现存方法
接收订单时间
Y 设置为(AM8:0011:00VSPM1:004:00)
符号含义： 有重大影响，容易改变
中等影响，改变相对比较容易 影响很小，难于改变
从此矩阵中我们可知，噪声因素为接收订单的时间， 因为客户发订单时时间是随机的。其它3个因素均为可 控因素。
输出变量的类别
根据我们的研究/试验对象不同，输出变量可分为以下 3种类别：
1、目标值是最优值，又称望目值 以小的变异 取得目标值
目标
·部品尺寸 ·电源电压 ·焊接温度
2、最小值是最优值，又称望小值
使目标逼 近“0”
·周期时间 ·不良率 ·成本
0
3、最大值是最优值，又称望大值
使目标持 续提高
·产量 ·利润 ·强度
因子
水平
-
+
A：模具温度 500℃ 600℃
B：金属类别 My/on.Acet
“+”或“+1”表示因子的较低水 平
“-”或“-1”表示因子的较高水 平
因子
水平
12 3 A:UV胶牌号 555 360x Tu90
B:粘接温度 200℃ 250℃ 270℃
“1”表示最低水平 “2”代表中间水 平
“3”代表高水平
上例的试验设计可用框图表示如下：
输入（因素）
胶水牌号 粘接温度 粘接时间
555 360x
Tu 90
200℃ 250℃ 270℃
5S 8S 10S
过程
激光头LD 与SLB粘接
输出指标 粘接强度
试验因子
试验输出
试验目标：取得达到规格要求且稳定的LD与SLB的粘接力
试验设计的重要元素总结如下表：
NO
DOE要素
试验设计表
试验设计表试验设计的基本工具，现有试验设计表是许 多专家运用组合数学经试验分析所创制的一套标准化的 表格。
正交试验表
正交试验表为试验设计表的一类，具有较强的代表性， 现说明如下：
正交试验表的符号表示为：
L n(j i) 其中：L---- 正交试验表的代号
n---- 正交表的试验次数 j---- 正交试验的水平数 i---- 正交试验的因素数 N=j i--- 全因子试验次数（即全部的因素和水平的
但对AB、AC、BC任意2个因素而言均为全面试验。因
此此4点有很强的代表性。假定所要找的最优搭配不在
正交试验的4个点中，如111，如会通过与该点相邻的
较优搭配表现出来，而此三点都是试验中的点，（112，
221，121），通过这3个点可很容易就找到最优点。
正交试验表所以具有很高的效率，（通过部分试验代
选择合适的输出变量
为从DOE试验获得最有用的信息来进行过程改善，选 择输出变量时一般应考虑： 运用计算型数据或测量与过程功能目标相关的量 运用计量型数据： 计数值数据对试验设计而言是一种较低效率的数据， 因为 1、在评估因素的影响时它提供的信息不够详细 2、常常得出无法再现的结论 3、需要的数据量很大
可控因素：可控因素是在试验过程中我们可以设置和保 持其在一个希望的水平上的因子，它应具有以下特征：
1、改善团队可以确信（根据经验和以往数据）其对指标 Y有重要影响。
2、在试验过程中可以比较容易地进行人为改变。
需要指出的是：可控因子对Y的影响愈大，则潜在的 改善机会愈大。
例如：我们在激光头粘接试验中发现8S粘接时间比5S 和10S更有利于粘接强度，则可将粘接时间调整在8S。
组合）
正交试验表的结构
要进行试验设计，必须了解试验表的结构，下面以 L8（27）为例介绍试验表的结构
L8（27）正交表
因素
试验 A B C D E F G
1
1
1
1
2
2
1
2
2
2
1
2
2
1
1
1
3
1
2
2
2
2
2
1
4
2
2
1
2
1
2
2
5
1
1
2
1
1
2
2
6
2
1
1
1
2
2
1
7Hale Waihona Puke 1211
1
1
1
8
2
2
2
1
2
1
2
该表为7因素，2水平，运行8次的正交试验表，具有以 下特点：
有时很难界定过程功能的测量，必须把测量缺陷作为 DOE试验的输出，这时可通过变量仍旧使用计量值数据 进行测量。
例如：PCBA组装工厂去废边工序，存在的问题是有 时取废边时将好边夹出裂纹，这时的测量确定什么呢？
裂纹数量 （计数值数据）
裂纹长度 （计数值数据）
较差的测量方法
较好的测量方法
很明显，测量裂纹长度比测量裂纹数量更能说明问题 ，
2、通过重复精确试验来确定可控因素的最佳水平，当可 控因素的水平足够好时，即可得到可靠的设计（对噪 声因素不敏感）。
区分噪声因素和可控因素例
例：某公司目前产品的平均制样周期需要9天，一个6 西格玛项目组受命进行改善，目标为将制样周期从9天 缩短到3天。 这里的制样周期指从公司确认收到客户传真至确认收 到无错误的供应商采购订单回传为止。
替全部试验），主要因为其具有的整齐可比性和均衡 分散性。
输出变量
输出变量是试验设计的输出结果，也是试验设计的优 化/改善目标。
因素对输出变量的各种影响，以下例说明：
例：某公司是专门生产塑胶模具产品的，为保证某种
部品的关键尺寸达到目标值并偏差最小，成立了6西格
玛小组进行改善。在试验设计阶段，小组找出了影响
水平：水平是试验中各因素的不同取值，如本例中，因 素A、B、C均有3个水平，以因素A（粘接时间）为例， 其取值分别为：A1=10S，A2=8S，A3=5S。 在实际绝大多数试验设计的因素水平均取2或3水平。
通用符号：在试验表中，一般用“+”，“-”号或“1”， “2”，“3”…来表示因素的不同水平。当因素只有高 低两个水平时，用“+”号代表高，“-”号代表水平 （数值较低“，当因素有3个以上水平时，有“1”、 “2”、“3”来依次表示从低到高的水平，值得一提的 是，在同一试验表中，只能出现同类符号，比如“+”， “-”或“1”，“2”，“3”，而不可混用，通过符号的用
但即使测量裂纹长度仍存在a. 许多部品上无裂纹，长 度为0，b. 因输出变量（裂纹长度）中0太多，故无法 分析各因素的影响，这时可利用裂纹发生的趋势与裂 纹长度来综合评定。（裂纹发生前PCB在受力后会发 白，将发白分为0.1---1.0共10级，评价时以此和裂纹长 度两指标综合评定，即可增加试验设计的作用。
本例中项目组经过确认分析，在改善阶段确定的因素为：
1、采购订单接收方式。 2、输入数据的人。 3、传真签收方法。 4、接收客户订单的时间。
经过小组分析，得出以下矩阵中的信息。
可控因素
因素
对指 试验 要否 如是试验因子 如非试验因子
标的 时改 包含
如何固定其为
影响 变难 在试目前水平目标水平 常量，在何种
121 221
122
222
111
211
112
212
3因素，2水平的问题若要进行全面试验，须23=8次，
利用正交表则只需4次，即L4（23），正交表如下：
水平
因素
试验号
1
2
3
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
与上图相比较来说明此问题：
该例的3个因素如一个正方体的三向座标，每一因素 的2个水平就是每个方向上线段的两端，该立方体共8 个角，代表全部8次试验如下表：
例子
1
输出变量（指标）
粘接强度
2
试验因素
A：粘接时间 B：粘接温 度 C：UV胶牌号
3
水平
交互作用：因子间相
因子
水平
A：粘接时间 5S 8S 10S
如：粘接温度×时间：粘接时
4 互影响的程度，有些 间的最佳值依赖于粘接温度的
试验中需要评估
设置。
试验次数（RunS) 5
RunS A B C D Y
1 -1 -1 -1 -1
噪声因素：噪声因素是试验过程中可使试验结果发生偏 差，且我们无法对其进行控制的因子，或要控制它需 付出交易的代价，它具有以下特征：
1、使试验结果偏离目标。
2、无法或很难人为控制。
当试验中存在噪声因素时，有两种方法可以进行改善。
1、首先确认此因素对指标Y的影响程度，如影响大，则 须对其进行中和（即直接控制或降低其对Y的影响）。
结果无价值
结果有价值
测量与过程功能目标相关的量
通常来说，通过对过程功能达成状况的测量，强于对 问题状况的测量，因此可将所有问题发生的机会最小化。
以上面塑胶模具品为例，此过程的功能是建立特定尺 寸部品的，通过对部品尺寸变化最小值的取得，我们发 现了将胶粒和压力均匀分布在部品上的方法，于是使气 孔，水纹及其它问题的发生降至最小。