DOEFractionalFactorialDesign六西格玛管理中因子和水平的关系及计算详解
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&Five
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常用之 2k-p Design
&Five
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Plackett-Burman Designs
使用N個實驗來研究 k = N – 1 個因子,其中N為4的倍 數。當 N = 2x 時,則與 2k-p Designs 相同。當N = 12、 20、24、28、36時的Plackett-Burman Design,則常 被用來瞭解主因子作用。
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扣除二因子
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2k-2 Design (1/4 階層設計)
2k-1 Design 需要一個 Generator I=ABCDE…. 最高階交互作用來 構建。
2k-2 Design 需要兩個 Generators。 26-2 Design (I = ABCE = BCDF),建構之方式如2k-1 Design,下 頁之表為利用第二種方式構建而成。 由於取 I=±ABCE 與 I = ±BCDF 共有4組,除了ABCE與BCDF外, 應有另一個交互作用會被犧牲掉,此交互作用為 (ABCE)(BCDF) = AB2C2DEF = ADEF 所以完整之寫法應為 I=ABCE=BCDF=ADEF
WHY?
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連續部分階層實驗
若吾人做兩階段之實驗皆為 23-1 Design,但第一次用 I=ABC,第二次用 I=-ABC,則因為 lA A+BC l`A A-BC 所以 (lA + l`A )/2 A (lA – l`A )/2 BC
吾人可清楚界定出主因子作用與兩因子交互作用之大 小,但對ABC而言,則無法估算,此為部份階層實驗 所必須犧牲。
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Conclusion for the Example
1 24 IV 5 1 2V
扣除一因子 扣除一因子
2 3 n 1 2 4 n 1 2 3 n 2
&8 二水準部分階層實驗設計(2k-p)
2k-p Design具有k個因子,每個因子有兩個水準,共有2k-p次實驗。
2k Design所需之實驗次數隨k(因子數)之增加而據增,例如24=16、 26=64、28=256、、、。然而,以26為例,64個實驗產生64-1=63個 自由度,其中只有C61=6個自由度是主因子作用,C62=15個自由度 是給兩因子之交互作用,卻有63-6-15=42個自由度是給三個(含)以 上的因子交互作用。 故,若以專業知識可以假設多因子交互作用是不顯著的,且可以 予以忽略(大多數情況是如此),則吾人只須做此2k個實驗中的部份 實驗,即可瞭解主因子作用以及低階之因子交互作用。
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部分階層設計之產生器(Generator)
ABC稱為此部份階層之產生器(Generator)。
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23-1設計之圖示
第一組之ABC皆為+號,其產生器為 I = ABC。 第二組之ABC皆為-號,其產生器為 I = -ABC。
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Aliases for the Example
A = A(ABCD) = A2BCD = BCD B = B(ABCD) = AB2CD = ACD C = C(ABCD) = ABC2D = ABD D = D(ABCD) = ABCD2 = ABC AB = AC = BC =
lA A+BCD lB B+ACD lC C+ABD lD D+ABC lAB AB+பைடு நூலகம்D lAC AC+BD lBC BC+AD
其他設計 如3k, 3k-p, CCD, …
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24-1 Design Example
範例 “241.DX5”, 24-1 Design (I=ABCD) A因子:溫度 B因子:壓力 C因子:濃度 反應變數Y:過濾速度
D因子:攪拌速度
&Five
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每一作用(Effect)有2p個Aliases。
23-1 Design (I=ABC)中,lA A+BC 26-2 Design (I = ABCE = BCDF) 中,lA A+BCE+DEF+ABCDF
只允許2k-p-1個作用(及其Aliases)被估算出來。
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2k-p基本理念
多數系統或製程之執行成效皆由主因子作用以及低階 之因子交互作用所決定。
部份階層實驗可被進一步用來投入涵蓋部份重要因子 之較大實驗。 兩個以上之部份階層實驗可被整合來估計所有主因子 作用以及因子之交互作用 。
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23-1設計
23 Design 分成兩個23-1 Designs。 符號表(一)
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一般2k-p Design
需要p個產生器(Generators)。
24-1 Design (I=ABCD) 26-2 Design (I = ABCE = BCDF)
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&Five
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26-2 Design之計算
26-2 Design (I = ABCE = BCDF=ADEF) 共有16次實驗,16-1=15 個自由度,可用以估算6個主因子作用及多數2因子交互作用。
其計算如下: ContrastA = ae+abf+acf+abce+adef+abd+acd+abcdef -(1)-bef-cef-bc-df-bde-cde-bcdf 平均效應: AEA = ContrastA / 8 SSA = ContrastA2 / 16 其他因子之計算同此方法。
&Five
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2k-p實驗用途
2k-p Design主要用於實驗初期的Screening Experiments,用以從多數可能之因子中篩選出具有顯 著作用之因子,以為之後更詳細實驗之依據。
可用於產品與製程之設計。 可用於製程上之問題排除。
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k=11, N=12, + + - + + + - - - + - -
k=19, N=20, + + - - + + + + - + - + - - - - + + - -
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26-2 Design_Example
範例: “262.DX5”, 26-2 Design (I = ABCE = BCDF=ADEF)
射出成型製程
A 因子:溫度 B 因子:轉速 C 因子:固定之時間長 短 D 因子:循環時間 E 因子:孔徑大小 F 因子:壓力 反應變數 Y:收縮程度
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在2k-p中使用區隔化(Blocking)
26-2 Design (I = ABCE = BCDF) 中,用ABD作區隔化:
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&Five
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6
23-1 Design (I=ABC)
在23-1 Design (I=ABC) 中共有4次實驗,4-1=3個自由 度,可被用來估算各因子之主作用。
&Five
DOE Class 90a
7
23-1 對比差異與平均效應
ContrastA = abc+a-b-c ContrastAB = abc+c-a-b ContrastB = abc+b-a-c ContrastAC = abc+b-a-c ContrastC = abc+c-a-b ContrastBC = abc+a-b-c
方式2.
同樣利用最高階之交互作用為產生器,例 24-1 Design (I=ABCD), 可令 D = D (ABCD) = ABCD2 = ABC 來構建。
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部份階層實驗設計之使用,應循序漸進
I ABCD I ABCD
1 24 IV 1 24 IV
AEA = 1/2(abc+a-b-c) = AEBC AEB = 1/2(abc+b-a-c) = AEAC AEC = 1/2(abc+c-a-b) = AEAB
&Five
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Alias 關係
計算A平均效應之公式與計算BC平均效應之公式相同; 亦即,當吾人利用上述之公式計算A之平均效應時,實 際上,乃是在做A+BC之平均效應計算。此種現象稱之 為Alias,以 lA A+BC 來表示。
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Fold-Over Design
範例:”274.Dx5” 27-4 Design (I = ABD = ACE = BCF = ABCG) Foldover 27-4 Design (I = -ABD = -ACE = -BCF = ABCG) 如下頁之表格。
作用:分離出主要因子或重要之低階因子交互作用。 解析度 Ⅲ Fold over Ⅳ: 區離主因子與二因子交互作用。 解析度 Ⅳ Fold over Ⅴ: 區離所有二因子交互作用。
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DOE Class 90a
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26-2 Design 符號表
&Five
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26-2 Design (I = ABCE = BCDF=ADEF) 之Aliases
A = BCE = DEF = ABCDF B = ACE = CDF = ABDEF C= E= F= AB = BC = ABD = 完整之Aliases結構如下頁。
所以,在23-1 Design (I=ABC)下之Aliases為 lA A+BC lB B+AC lC C+AB
&Five
DOE Class 90a
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23-1 Design (I=-ABC)下之Aliases
在23-1 Design (I=-ABC)下之Aliases為 l`A A-BC l`B B-AC l`C C-AB
DOE Class 90a 12
&Five
建構2k-1 Design
方式1.
可利用最高階之交互 作用為產生器,運用 其在符號表上之+、號來做區分。例 24-1 Design (I=ABCD)
&Five
DOE Class 90a
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&Five
DOE Class 90a
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建構2k-1 Design
所以,24-1 Design (I=ABCD)之解析度為Ⅳ。 Computer Output
&Five
DOE Class 90a
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25-1 Design Example
範例 “251.DX5”,25-1 Design (I=ABCDE) A因子:孔徑大小 B因子:曝露時間 C因子:化學處理時間 D因子:膜罩尺寸 E因子:蝕刻時間 反應變數Y:產量
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&Five
部份階層實驗之解析度(Resolution)
定義:
一個具有解析度為R之設計,p-因子交互作用之效應不與R-p因子交互作 用之效應相互Alias。
解析度Ⅲ之設計:沒有任何主因子作用與其他主因子作用相互 Alias;但主因子作用卻和2因子交互作用相互Alias。如23-1 Design。 解析度Ⅳ之設計:沒有任何主因子作用與其他主因子作用或2因 子交互作用相互Alias;但2因子交互作用卻相互Alias。如24-1 Design (I=ABCD)。 解析度Ⅴ之設計:沒有任何主因子作用與其他主因子作用或2因 子交互作用相互Alias;但2因子交互作用卻與3因子交互作用相互 Alias。如25-1 Design (I=ABCDE)。