14-DOE(试验计划法)

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实验计划(DOE) 实验计划
实验计划(DOE)的基本原理 : 要构筑实验程度好、分析容易的实验计划的话 ,,, 的基本原理 要构筑实验程度好、 实验计划
1. Principle of Randomization(随机性 随机性) 随机性 选定的因子以外，消除其他原因偏移(bias)影响实验结果的方案 选定的因子以外，消除其他原因偏移 影响实验结果的方案 2. Principle of Replication(反复性 反复性) 反复性 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定， 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定， 使得能提高实验结果的可靠性.恰当的误差项的 恰当的误差项的DF是 使得能提高实验结果的可靠性 恰当的误差项的 是 6 ~ 20个. 个 3. Principle of Blocking Block是同质性的集团 如果判断一些要因成为问题时 把那个要因选定为 是同质性的集团,如果判断一些要因成为问题时 把那个要因选定为Blocking因子 因子, 是同质性的集团 如果判断一些要因成为问题时,把那个要因选定为 因子 Blocking因子选定的话 不增加实验的次数 可以分析要因 因子选定的话,不增加实验的次数 可以分析要因; 因子选定的话 不增加实验的次数,可以分析要因 Blocking因子不选定的话 实验结果会出现问题,不能分析原因 因子不选定的话,实验结果会出现问题 不能分析原因. 因子不选定的话 实验结果会出现问题 不能分析原因 Randomized Block Design 4. Principle of Confounding 把没必要求的2因子交互作用或者高次的交互作用与 因子交互作用或者高次的交互作用与Block交叉的方法 交叉的方法, 把没必要求的 因子交互作用或者高次的交互作用与 交叉的方法 检出不必要的要因与Block的效果相交落，因此能提高实验的效果 的效果相交落， 检出不必要的要因与 的效果相交落 因此能提高实验的效果. 5. Principle of Orthogonality(直交性 直交性) 直交性 直交排列法(Orthogonal Array Table)活用 直交排列法 活用 把交互作用中能够技术性无视的与主效果相交落，能够减小实验的大小,树立实验计划 树立实验计划。 把交互作用中能够技术性无视的与主效果相交落，能够减小实验的大小 树立实验计划。
对实验计划(DOE)适用结果的解释及对策事项是 适用结果的解释及对策事项是? 对实验计划 适用结果的解释及对策事项是
• 对影响 对影响Monitor的C/A + B/C 的Gap不良的要因，在分析阶段 的 不良的要因， 不良的要因 通过假设检验推出实验的致命因子 • 对3因子各个 水平进行 3 因子各个2水平进行 因子各个 水平进行2 • 实验实行 Process 实验计划 实验实施 分析 交互作用 检证实验 Cube Plot
实验计划(DOE)-完全配置法例题 3 实验 完全配置法例题(2 实验) 实验计划 完全配置法例题
因子的影响分析
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实验计划(DOE) 实验计划
实验计划法(DOE)的种类 的种类 实验计划法
• 所有因子 所有水平 所有因子/所有水平 • 实验顺序是 实验顺序是Random • 1/2/Multi-way factorial • Central Composite Design • Rotatable Design • EVOP(Evolutionary Operation) • Simplex Design
(进行实验 进行实验) 进行实验
Prism(DOE)
(实验计划 实验计划) 实验计划
True State of Nature
Noise
New Data
Available Data
对所推定的原因因子的条件 计划、实施、 计划、实施、分析实验 想要得到最佳条件的活动
(分析 分析) 分析
推论 & 检证
N
Process Optimization !!!
主效果
1. 实验计划 : Factorial Design Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial /Create Factorial Design
Height
因子 Latch height Latch width Resin (-) 水平 20 320 ABS (+) 水平 25 330 PC+ABS Data 输入
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改善的过程
在改善阶段，在分析阶段得到的 中选定少数致命因子 在改善阶段，在分析阶段得到的Xs中选定少数致命因子 对所选定的因子， 对所选定的因子，通过影响测定值统计的计划的实验而进行 分析其结果掌握最佳的条件 Critical Xs
实验计划(DOE)-完全配置法例题 3 实验 完全配置法例题(2 实验) 实验计划 完全配置法例题
树立实验计划
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实验计划(DOE)-完全配置法例题 3 实验 完全配置法例题(2 实验) 实验计划 完全配置法例题
因子的影响分析
14部 实验计划法 部
1. 完全配置法 . 2. 部分配置法
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改善阶段概要
决定致命的少数因子(Vital Few) 决定致命的少数因子 达成Process Optimization 达成
在测定阶段，决定影响 变动的预想的 变动的预想的X因子 在测定阶段，决定影响Y变动的预想的 因子 在分析阶段，选定致命X因子 在分析阶段，选定致命 因子 在改善阶段，通过最终做实验， 在改善阶段，通过最终做实验，决定致命的少数因子 找出最佳化Y的致命的少数因子的条件 找出最佳化 的致命的少数因子的条件 通过检证实验(Confirmation Run)，与Baseline比较， 比较， 通过检证实验 ， 比较 确认是否达成了目标
完全/部分 完全 部分 配置法
检证实验不必要时
Vital Few
Vital Few Combination
Control
检证实验必要时
反应表面实验
Vital Few Optimization
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实验计划(DOE) 实验计划
width 320 320 330 330 320 320 330 330
resin 1 1 1 1 2 2 2 2
gap 0.28 0.21 0.27 0.51 0.42 0.22 0.41 0.49
20 25 20 25 20 25 20 25
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• Graph化 化 • 实验时的管理状态 与否及误差的 等分散性研讨 • 对missing value的事前 的事前 对策
实验的实施
•按照计划的 按照计划的 实验实施
• 因子(factor) : 影响data散布的无数原因当中直接与实验有关的原因 • 水平(level) : 为了实验而选定的因子的条件 • fixed factor : 技术性指定的因子(温度, 压力, 强度 等) 变量因子 • Block : 把实验分为时间性, 空间性，在内部能够造成实验环境均匀
要因配置法
• 对因子的各水平 完全Random化困难时 完全 化困难时 • 因子别 阶段别 Random化 因子别/阶段别 化
反应 表面实验
分解法
DOE
• 水平数和 水平数和Block数多时 数多时 减少实验次数而使用 • 在同一个实验上，想要比较的 在同一个实验上， 因子水平的组合不全部包含的 实验计划法 不完整Block 不完整 计划法
•Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial/Analyze Factorial Design…
3次以上的交互作用对反映值Y的影响几乎没有,所以不选择! 次以上的交互作用对反映值Y的影响几乎没有,所以不选择!
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• 通过计划周全的实验 1. 掌握哪个要因对反应有有益的影响 找出其影响良性的程度有多大. 找出其影响良性的程度有多大 → 检证和推定的问题 2. 掌握微小影响的要因，在所有影响当中占多少比重， 掌握微小影响的要因，在所有影响当中占多少比重， 测定误差多少 → 误差项推定的问题 3. 有益影响的原因具有什么条件时，掌握是否得到最佳 有益影响的原因具有什么条件时， 的反应 → 最佳反应条件的问题
Theme选定 选定 活动范围 选定 CTQ 明确化 对CTQ的 的 Gage R&R
Measure
工程能力 分析
Analysis
Graph解释 解释 假设检验
Improve
实验计划 (DOE)
Control
检证实验
管理计划
• 在分析阶段，对影响独立变量 所推定的的从属因子 在分析阶段，对影响独立变量Y所推定的的从属因子 - 为了决定影响 最大的原因因子而使用 为了决定影响Y最大的原因因子而使用 - 影响 的原因因子的效果，良性的程度为多少 影响Y的原因因子的效果 的原因因子的效果， - 为了找出影响 为了找出影响Process的因子的最佳条件而使用 的因子的最佳条件而使用
交落法
• 把没必要检出的交互作用 与Block交落 交落
部分实施法
• 有必要的交互作用 与主要要因交叉 • 主要活用直交排列法 • Latin Square Design
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实验计划(DOE)-完全配置法例题 3 实验 完全配置法例题(2 实验) 实验计划 完全配置法例题
实验计划法(DOE)的背景 的背景 实验计划法
• 一般影响 的X有无数个，根据实验条件，实验结果的不同 一般影响Y的 有无数个 根据实验条件， 有无数个， 因此几乎不可能用经验的、理论的方式知道引起Y发生的 发生的X。 因此几乎不可能用经验的、理论的方式知道引起 发生的 。
实验计划法(DOE)的目的 的目的 实验计划法
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实验计划(DOE) 实验计划
实验计划(DOE) Process 实验计划
实验目的的 设定 特性值的 选择
• 1或者 以上 或者2以上 或者
因子和 因子水平的选择
• 从属因子 变量因子 从属因子/变量因子 • 选择水平的选择 -兴趣领域 兴趣领域 -现使用水平 现使用水平, 现使用水平 预想最佳水平 +α -一般为 2~5 水平 一般为
※ Trial & Error 方法 → 一般问题的原因有很多种 → 推定因子不能同时研讨 → 同一类型的问题再发的情况很频繁
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实验计划(DOE) 实验计划
什么时候使用实验计划(DOE)? -随DMAIC Process的情况 什么时候使用实验计划 随 的情况 Define
ห้องสมุดไป่ตู้
实验配置, 实验配置 实验顺序的 Random化 化
• Block的组成 的组成 • 实验顺序的 时间性/空间性 时间性 空间性 Randomization
分析结果 解释,对策 解释 对策
• 在已知的条件之内 导出结论 •确认实验与否的决定 确认实验与否的决定 • 确认实验的 再现性的确保
Data 分析
→ 按结果，设定作业标准，提供选择原料、装置、测定方法等 按结果，设定作业标准，提供选择原料、装置、 的基准
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实验计划(DOE) 实验计划
什么是实验计划法(DOE) ? 什么是实验计划法
对已知的事实 检证或 确认未知 未知的事实 确认未知的事实 的假设