DOE实验设计与Minitab培训教材
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Minitab(4)实验计划法-DOE[1]
![Minitab(4)实验计划法-DOE[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/9c00e921bc64783e0912a21614791711cc7979fa.png)
A(機台)平均
6
13
9.5
SA2
(6-9.5)2×2=24.5 (13-9.5)2×2=24.5
(4-9.5)2+(8-9.5)2+(14-9.5)2+(12-9.5)2=59
One-way ANOVA: y versus A
Two-way ANOVA: y versus A, B
Source DF SS MS F P
B2
8
12
10
(10-9.5)2×2=0.5
A(機台)平均
6
13
9.5
SA2
(6-9.5)2×2=24.5 (13-9.5)2×2=24.5
(4-9.5)2+(8-9.5)2+(14-9.5)2+(12-9.5)2=59
4
ANOVA
機台
人員
A1
A2
B(人員)平均
B1
4
14
9
B2
8
12
10
2樣本
SB2 (9-9.5)2×2=0.5 (10-9.5)2×2=0.5
4
3
2
1
0
-2 -1
0
1
2
3
Residual
Residual
Residuals Versus the Order of the Data
2
0
-2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Observation Order
25
Frequency
22因子設計
Least Squares Means for y
實驗計劃法Minitab(4)
DOE
DOE(试验设计)培训课件
随机性
确保每个试验单元被选 中的机会相同。
重复性
相同条件下进
试验结果能够反映实际 情况，具有实际意义。
可操作性
试验过程易于实施和控 制。
03
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单易行的试验设计方法，适用于处理单个因素或多个因 素对试验结果的影响。
THANKS
谢谢您的观看
佳条件以达到预期的结果。
DOE旨在提高实验效率和降低 成本，同时减少实验次数和缩短
研发周期。
DOE的目的和意义
确定关键因素和最佳条件
通过DOE，可以确定对产品或过程性 能有显著影响的因素，并确定最佳条 件以获得最佳性能。
提高产品或过程性能
降低成本和减少变异
DOE有助于减少实验次数和缩短研发 周期，从而降低成本。此外，它还可 以减少产品或过程中的变异，提高可 重复性和可靠性。
性和完整性。
06
实际应用案例分析
案例一：提高某产品的良品率
总结词
通过DOE方法，提高产品良品率
详细描述
针对某产品良品率低的问题，采用 DOE方法进行试验设计，通过调整工 艺参数、优化原料配方等手段，提高 产品良品率，降低生产成本。
案例二：优化某生产过程的工艺参数
总结词
通过DOE方法，优化生产过程工艺参数
JMP
强大的统计分析功能和可视化工具
VS
JMP是SAS公司开发的一款强大的统 计分析软件，它提供了丰富的统计方 法和可视化工具，可以帮助用户进行 各种复杂的数据分析和试验设计。 JMP具有直观的用户界面和易于使用 的操作方式，使得用户可以轻松地进 行数据处理和分析。同时，JMP还支 持多种数据格式，可以与其他软件进 行数据交换和共享。
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)精品PPT课件
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Op部交 所有的主效果和 输出变量的预测
向
互作用
交互作用 模型（曲率效果）
（线形效果）
说明：考虑实验的目的和预算等来选择DOE
DOE基础知识
完全要因实验
定义
Kn要因配置法 不按因子数为N个，因子的水准数为K的实验计划法重复实验， 也应该可以实施Kn个的实验次数 2k要因实验是由具有2水准的K个因子构成
●处理（Treatment） --所谓的处理是指各因子单一水准的组合。如：100度温度下，压力1气压
●处理组合（ Treatment Combination） --是指因子各水准的组合。如2x2x2的情况下，实验的处理组合是8
●重复（Repeat） ●主要效果（Main Effect）
--是指各输入变量由不同水准间变化时因水准间差异而引起的输出变量变化的平均值 ●交互作用（Interaction）
DOE基础知识
完全要因实验例题
实验顺序
1 2 3 4 5 6 7 8
区分 总和总和+ 差 平均效果
反应温度 浓度 压力 A*B （A） （B） （C）
-1
-1
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Op部交 所有的主效果和 输出变量的预测
向
互作用
交互作用 模型（曲率效果）
（线形效果）
说明：考虑实验的目的和预算等来选择DOE
DOE基础知识
完全要因实验
定义
Kn要因配置法 不按因子数为N个，因子的水准数为K的实验计划法重复实验， 也应该可以实施Kn个的实验次数 2k要因实验是由具有2水准的K个因子构成
●处理（Treatment） --所谓的处理是指各因子单一水准的组合。如：100度温度下，压力1气压
●处理组合（ Treatment Combination） --是指因子各水准的组合。如2x2x2的情况下，实验的处理组合是8
●重复（Repeat） ●主要效果（Main Effect）
--是指各输入变量由不同水准间变化时因水准间差异而引起的输出变量变化的平均值 ●交互作用（Interaction）
DOE基础知识
完全要因实验例题
实验顺序
1 2 3 4 5 6 7 8
区分 总和总和+ 差 平均效果
反应温度 浓度 压力 A*B （A） （B） （C）
-1
-1
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
.
16
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
17
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
18
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
.
14
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
.
26
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
.
27
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
.
4
DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段
DOE培训--Mintab_DOE操作说明(田口试验设计)
27
Unit-3: 直交表設計
直交表的選擇：
28
Unit-3: 直交表設計
交互作用
29
Unit-3: 直交表設計
交互作用
30
Unit-3: 直交表設計
點線圖
31
Unit-4:參數設計
32
Unit-4: 參數設計
參數設計主要目的是要決定產品或製程的參數設定值，使對雜音變數的敏感性最小。 田口認為不同參數水準組合，產品的品質特性平均值與變異數均不同。 藉由參數設計，可找出一組最佳參數水準組合，使平均值與目標值一致，且變異最小。 田口方法利用直交表來收集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估
23
Unit-3: 直交表設計
全因子試驗與直交表：
若在進行實驗設計時，考慮到所有可能的因子水準組合，此稱作全因子實驗。 在全因子設計中，當因子數目增加時，實驗次數會隨之增加；而部分因子設計則
會增加實驗方法的複雜性。田口方法利用直交表（Orthogonal Array；OA）來收 集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估計量。利用直交表進 行實驗是穩健設計的一個重要技巧。
10
Unit-1: 田口品質工程簡介
田口品質工程學：
參數設計是一套希望找出一組控制因子的處理組合，使得製程或產品對於外界的環境的敏感度為最低，即 此產品的穩定性最高、變異最小、損失最小（成本最小）。
在實際的產品中，為了要能保持平均值靠近目標值，首先必須降低績效的變異。一旦影響變異的最佳控制 因子決定之後，我們就可以集中精神於調整平均值至目標值上，以滿足顧客對產品的期望，這個過程稱為 兩階段最佳化過程。
雜音因子（noise factor）： 設計人員所無法控制的參數稱為雜音因子（noise factor）。雜音因子的水準會隨環境 而變化，因此無法確知某特定情況下的雜音因子值。 例如：路面的乾溼會影響汽車的煞車距離，但是，路面的乾溼是無法控制的，所以路 面的乾溼是雜音因子。 通常僅掌握雜音因子的一些特性，如平均值和變異數。雜音因子會影響回應值y偏離目 標值而帶來損失。 •凡是參數的水準不容易控制或必須花費高成本來控制的參數，皆可視為雜音因子。
Unit-3: 直交表設計
直交表的選擇：
28
Unit-3: 直交表設計
交互作用
29
Unit-3: 直交表設計
交互作用
30
Unit-3: 直交表設計
點線圖
31
Unit-4:參數設計
32
Unit-4: 參數設計
參數設計主要目的是要決定產品或製程的參數設定值，使對雜音變數的敏感性最小。 田口認為不同參數水準組合，產品的品質特性平均值與變異數均不同。 藉由參數設計，可找出一組最佳參數水準組合，使平均值與目標值一致，且變異最小。 田口方法利用直交表來收集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估
23
Unit-3: 直交表設計
全因子試驗與直交表：
若在進行實驗設計時，考慮到所有可能的因子水準組合，此稱作全因子實驗。 在全因子設計中，當因子數目增加時，實驗次數會隨之增加；而部分因子設計則
會增加實驗方法的複雜性。田口方法利用直交表（Orthogonal Array；OA）來收 集資料，能讓我們以較少的實驗而獲得更可靠的因子效果估計量。利用直交表進 行實驗是穩健設計的一個重要技巧。
10
Unit-1: 田口品質工程簡介
田口品質工程學：
參數設計是一套希望找出一組控制因子的處理組合，使得製程或產品對於外界的環境的敏感度為最低，即 此產品的穩定性最高、變異最小、損失最小（成本最小）。
在實際的產品中，為了要能保持平均值靠近目標值，首先必須降低績效的變異。一旦影響變異的最佳控制 因子決定之後，我們就可以集中精神於調整平均值至目標值上，以滿足顧客對產品的期望，這個過程稱為 兩階段最佳化過程。
雜音因子（noise factor）： 設計人員所無法控制的參數稱為雜音因子（noise factor）。雜音因子的水準會隨環境 而變化，因此無法確知某特定情況下的雜音因子值。 例如：路面的乾溼會影響汽車的煞車距離，但是，路面的乾溼是無法控制的，所以路 面的乾溼是雜音因子。 通常僅掌握雜音因子的一些特性，如平均值和變異數。雜音因子會影響回應值y偏離目 標值而帶來損失。 •凡是參數的水準不容易控制或必須花費高成本來控制的參數，皆可視為雜音因子。
Minitab培训教材(PPT 49页)
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术10有- 限公司
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术11有- 限公司
通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术0-有限公司
Roc.Luo 2011.01.26
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
1~5 2~13 2~3
因子与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
所有主效果和 交互作用
(线性效果）
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
现在 工序知识
状态
高
D深O圳E速T浪ra数in字ing技-术18有- 限公司
DOE处方-4.选择DOE
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的 选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
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通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
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Roc.Luo 2011.01.26
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
1~5 2~13 2~3
因子与Y的关系
寻找因子的 最佳条件组合
设定因子的 最佳条件
所有主效果和 交互作用
(线性效果）
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
现在 工序知识
状态
高
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DOE处方-4.选择DOE
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
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
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实验设计法培训报告(PPT 61页)
4
分布曲线与直方图
• 数据分布是一个概率分布。它是过程波动的数学模型。 • 下面的柱状图可以直观反映出实际观察到的事件的分布概率，称为频率分布。
5
假设检验
• 实际问题到统计问题的沟通。 • 假设检验回答以下的实际问题： • “在_____ 和 _____之间是否有显著的差异?” • 为了回答这个问题，实际问题被转变成统计问题。 • 在假设检验中，我们用相应的小样本来回答有关总体参数 • 的问题。 • 我们选择的样本总是有可能不能代表总体，因此，通过假 • 设检验作出的结论是有可能错的。 • 在某些假定的情况下，推断统计学使得我们可以评估做出 • 错误结论的风险。 • 统计并不能代替专业的判断。
• 当我们想确定什么是影响流程的主要因子时 (X1, X2, . . . , Xk) • 我们在流程分析阶段中可以通过流程图、鱼骨图、 FMEA等找到了流程潜在的主要因子 • 我们想找出关键变量X的设置来改进响应Y
• 实验的目的：是为了评估独立变量X对响应Y的影响
24
DOE的类型及实验步骤
• 筛选实验 –识别流程主要因子 • 特性描述实验 – 量化流程主要因子及其交互作用对流程输出的影响 • 最优化实验 – 确定流程输入因子的设置以达到流程输出的最佳 • 验证实验 – 进一步确认前面实验得出的结果
• 效应(Effect)：指的是因子变化时，输出发生的变化。
• 主效应：主效应表现为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。 31
• 同理：当温度从低水平改变至高水平时，输出平均值变化了105，因此温度的主效应是105. 32
主效应图（ Main Effect Plot）
• 把因子的主效应用图形表达，就成了主效应图(Main Effect Plot)
分布曲线与直方图
• 数据分布是一个概率分布。它是过程波动的数学模型。 • 下面的柱状图可以直观反映出实际观察到的事件的分布概率，称为频率分布。
5
假设检验
• 实际问题到统计问题的沟通。 • 假设检验回答以下的实际问题： • “在_____ 和 _____之间是否有显著的差异?” • 为了回答这个问题，实际问题被转变成统计问题。 • 在假设检验中，我们用相应的小样本来回答有关总体参数 • 的问题。 • 我们选择的样本总是有可能不能代表总体，因此，通过假 • 设检验作出的结论是有可能错的。 • 在某些假定的情况下，推断统计学使得我们可以评估做出 • 错误结论的风险。 • 统计并不能代替专业的判断。
• 当我们想确定什么是影响流程的主要因子时 (X1, X2, . . . , Xk) • 我们在流程分析阶段中可以通过流程图、鱼骨图、 FMEA等找到了流程潜在的主要因子 • 我们想找出关键变量X的设置来改进响应Y
• 实验的目的：是为了评估独立变量X对响应Y的影响
24
DOE的类型及实验步骤
• 筛选实验 –识别流程主要因子 • 特性描述实验 – 量化流程主要因子及其交互作用对流程输出的影响 • 最优化实验 – 确定流程输入因子的设置以达到流程输出的最佳 • 验证实验 – 进一步确认前面实验得出的结果
• 效应(Effect)：指的是因子变化时，输出发生的变化。
• 主效应：主效应表现为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。 31
• 同理：当温度从低水平改变至高水平时，输出平均值变化了105，因此温度的主效应是105. 32
主效应图（ Main Effect Plot）
• 把因子的主效应用图形表达，就成了主效应图(Main Effect Plot)
DOE实验设计培训教材(经典完整版)Minitab
用Minitab设计实验
Minitab 命令： STAT->DOE-> CREATE FACTORIAL DESIGN
S IGMA
用Minitab设计实验
Minitab 命令： STAT->DOE-> CREATE FACTORIAL DESIGN
显示可用的设计
S IGMA
用Minitab设计实验
Y省略的变量（X） Y缺少的值或观察数据 Y包含数据惧错误
• 流程变量通常是有相互关系的 • 重要变量可能没有变化得足够充分到能了解
它 们的影响的程度
• 通常来就，必要数据不是立刻可得到的，获 得 正确数据是非常必要的。
识别关键变 (Ident量ify key variables)
S IGMA
历史方法(history method)
全因
数
S IGMA
用MINITAB设计实验23范例
设计一个全因数23实验
S IGMA
• 一个全因数设计能检验所有标准上的全部因素。
Y 它使用整个设计空间 Y 它检测所有标准上的全部因素以及它们的相互影响
• 23范例
Y 2是每个因素（变量）的标准数 Y 3是因素的数量
23
因素的数量=3
因素的标准=2
练习：确定最佳关键变量 设 置-历史方法
S IGMA
• 练习： • 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。（高，中，低）
minitab-DOE(4-1)剖析
全因子实验案例
time temp是 显著因素
Time与temp 存在交互作用
主效应是显著 的 二次交互作用 是显著的
全因子实验案例
全因子实验案例
全因子实验案例
5, 选择：Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots 6 ,点击 Main effects plot 选项然后点击 Setup. 7,在 Responses 文字框中输入Yield.
评估因素间的交互作用
田口实验交互设计组合
水平数
运行次数
因子数
混合试验设计因子与水平选择
自定义田口实验设计
输入因子列
指信号数据列
分析田口实验设计
Stat > DOE > Taguchi>Analyze Taguchi design
选取实验数据列
图表Graphs
选择分析时所显示的图表
选择交互影响因素
因子试验
操作:Stat > DOE > Factorial >Create Factorial Design
因子实验设计类型 两水平因子实验设计 两水平因子实验设计 Plackett-Burman实验设计 全因子实验设计
选择因子数
因子试验
2-level factorial (default generators) (2 to 15 factors) 指示未确定分部基准 2水平分部设计，因素数在2~15个之间 2-level factorial (specify generators) (2 to 15 factors) 指确定分部基准的2水 平分部设计，因素数在2~15个之间. Plackett-Burman design 为分部设计的一种方法，分辩率为3级，充许的因 数在2~47个之间。 General full factorial design 为全因子设计，充许的因素数为2~9个
DOE培训教材经典版PPT课件
因子水平取值应尽可能地分散，但不要过于分 散，以便对分析造成不利影响。
水平取值的建议：以现行操作值为中心点，再 来确定控制范围内的最大值和最小值。
精选PPT课件
23
实验设计的基本程序
DOE包含计划-实施-分析三个阶段8个步骤：
步骤1：明确目的
计
步骤2：选择品质特性（响应Y）
步骤3：选择确定因子及其水平
精选PPT课件
12
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。
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！
精选PPT课件
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。
精选PPT课件
8
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。
水平取值的建议：以现行操作值为中心点，再 来确定控制范围内的最大值和最小值。
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23
实验设计的基本程序
DOE包含计划-实施-分析三个阶段8个步骤：
步骤1：明确目的
计
步骤2：选择品质特性（响应Y）
步骤3：选择确定因子及其水平
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12
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。
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。
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8
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。
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DOE方法演示
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DOE的关键因素 a)确定实验限制条件 b)设计实验--确定实验设计方法
●统计>DOE>因子>创建因子设计… c)噪声变量 d)分组与随机化 e)重复与再现 f)确定样本容量
6a.为整个模型建立方差分析表 ●统计>DOE>因子>分析因子设计…
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。
1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠公差 4、发现降低成本的解决办 法
工艺研发
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善 计量
1、解决问题 2、明了变量及过程之关系 3、进行过程能力研究 4、设备及方法比较
1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差
DOE常见术语2
响应（Response):实验输出的结果，即因变量，通常用“Y”表示。
因子（Factor):影响实验输出结果的不同输入变量，即自变量，通常用“X”表示。
水平（Level):实验中对因子的不同设定值。
噪音（Noise):不可控制的因子/因素。
分组（Blocking):也叫做模块化，将噪音的干扰最小化的方法。
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
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Roc.Luo 2011.01.26
课程目录
有关DOE与定义
DOE的一般模式
DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方
1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
田口试验是运用 最多的好方法
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DOE常见术语1
我们将影响响应的那些变量称为实验问题 中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中 可以控制的因子，我们称为可控因子（ controlled factor）
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）
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）
编码（Code）:用简单的符号或数字来代替“X”的时间的水平的方法。通常把计量型
因子的高水平设定为“+1”，低水平设定为“-1”，中心水平设定为“0”。
重复（Repetition):一种组合的反复，以得到相同水平的多个结果。也即在一个实验配置组
有关DOE与定义
爱迪生的 汗水
❖ 爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和 计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。”
❖ 爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。
❖ 天才靠的是1%的灵感和99%的汗！ --Thomas Edison
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
2、明了技术要点
产品设计 工艺研发
1、灵敏度分析 2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
6b.用简化模型重新分析实验 6c.进行残值诊断，保证模型适合
●统计>回归>回归… ●统计>DOE>因子>分析因子设计 - 图形 6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手 ●统计>DOE>因子>因子图… ●统计>方差分析>交互作用图… 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05) ●统计>DOE>因子>因子图… ●统计>方差分析>交互作用图… 6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性
DOE:即实验设计(Design of Experimental)--是对实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实验结果进行科学分析的 一种科学研究方法；是一种藉用实验的手段来决定最佳设计或生产的方法。
Minitab软件：是为DOE、质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和 服务的先导。MINITAB 被许多世界一流的公司与四千多所院校所采用。
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。
不可控因子 -噪音U
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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
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DOE的分类
全因子实验 2K 因子设计 2K因子与中心点 随机化区组实验 部分因子实验设计 响应曲面设计 田口设计 混料设计
过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理； 应用直交表使变异最小； 最低成本
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DOE的一般模式
<工程或系统的一般模型>
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➢因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法…
➢每个因子存在不同的水平(level)
➢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.