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1、DOE及Minitab初级知識介绍 內容提要 DOE術語概念實驗計劃表交互作用及极差分析实验设计类别和用途概述如何達成成功試驗 什么是實驗設計 DOE 实验设计方法是一种同时研究多个输入因素对输出的影响 确定影响结果的关键因素及其最有利于结果的取值方法 试验设计是对实验方案进行优化设计 以降低试验误差和生产费用 减少试验工作量并对结果分析的一种科学方法 試驗設計目的 评估显著因子最佳设置改变响应均值 评估显著因子最佳设置降低响应变异 评估最佳显著因子设置减少噪声因子对因变量的影响 评估影响指标显著因子 OneFactorAtATime 最通用的传统模式允许每个因素的两个水平对比 优点 便于操作
2、和分析逻辑性缺点 不能代表真实的条件不知道结果是否显著的不知道结果是否因其它因子水平变化变异的存在引起结论的误导 RunFactorsNumberABCDEFGResponse 12345678 11122222 11112222 11111222 11111122 11111112 12345678 12222222 11222222 DOE应用范畴 OFFLINE技術開發產品設計製程設計系統選擇參數設計 決定參數之中心值 允差設計 決定參數之公差 ONLINE生產製造 技術累積的要件 建立技術 製程 評估指標建立產品 製程 的初期管制圖及Cp Cpk 作為判斷技術 製程 穩定程度的指標正確
3、易懂的操作手冊藉由QC工程表 建立製造過程中確保品質的基本保證 其中兩大重點為作業標準書及製程用管制圖 技術的正確性確實可行的配方 製程條件 不單只是滿足特定要求 需求 的生產條件 而應該是它的趨勢圖 以便日後進行局部修正 規格改變 的依據 對誤差 不可控制原因 的抵抗程度 因為誤差是被用來評估技術穩定度 因此了解其對誤差的抵抗程度將有助於日後新技術的開發 要因FACTOR 要因 會影響特性值的要因 配方 控制要因 可由設計者或主事者變更之要因 用以得到最安定 最佳 之產品輸出值 特性值 例如 製程條件 構成元件等 誤差要因 不可由設計者或主事者變更之要因 或者變更時所需成本相當高 例如 環境
4、溫度對於產品的影響等 它適用來評估設計者找出的配方能否接受考驗的重要要因 信號要因 和特性值有一已知之函數關係 此要因只存在於多重目標特性中 藉由改變此一要因達成不同目的特性的需求 如前例中的三原色的添加量即為信號要因 水準LEVEL和水準值 水準乃是該要因在能夠被設定之可能範圍內 取得數個不同之設定值 此時稱該要因具有數個水準 而該設定值稱水準值 常用之水準為2水準 一般用於非連續之要因 3水準 一般用於連續之要因 例如 塗佈時Temp為控制要因 令為 其可能之加工範圍為280 330時 常將其取成3水準 其代號及水準值分別如下 1 280 2 300 3 330注意 當 為連續性要因 其個
5、水準之間隔要大於6倍標準差 水平设置 特性值Output 望目值望小值望大值 輸出變量目标分类 合适輸出變量 計量型數據測量與過程功能目標相關的量定性指標量化多考核指標的公式評分法 輸出變量数值形式分类 计数值计量值多特性 特性值Output 以數值形式作分類 計數值 量測數值不為連續量 一般用 個 代表 單純計數值 將一個特性區分為良品或不良品 常用在外觀等 例如 不良個數 故障台數 多重計數值 將一個特性區分為優 良 中 可 劣 例如 外觀可分為好 有一些瑕疵 有很多瑕疵 計量值 量測數值為連續量 訂定規格時常用它 單一目標之特性 Ex 某一規定的尺寸或電壓或顏色 多重目標之特性 依據不同
6、的需求 只要改變某一要因即可達成不同產品 Ex 經由三原色加入量的不同即可做出不同的顏色 此時對顏色而言是有無限多的目標 至於單一特性或者多個特性只在於最後找出最佳組合時會有影響 因此留在最適條件選取時再談 正交实验表 正交实验表Ln ji L为正交实验表代号n为正交实验表次数N jij为正交实验的水平数i为正交实验的因素数正气可比性均衡分散性 实验方案选择流程 实验设计一般步骤 确定目前过程能力确立试验目标确立输出特性确立可控因素和噪声因素确立个因素水平数和水平值选择实验表验证测量系统实验资源准备进行实验 测量实验单元分析数据表示主要影响因素确认最佳因素水平组合优化组合因素和水平值的重复实验
7、验证标准化作业并进行应有控制重新评估过程能力嫩里 实验设计计划表 建立实验目标列出相关关键特性确定可影响输出特性的可控因素确定可影响输出特性的噪声因素 实验计划表 可控因子表 噪声因子表 試驗結果手動分析 交互影響极差分析 用以下2個因素A B 其分別可以設定為Low High 假使會有以下情形則稱為沒有交互作用 亦即2者相互獨立 交互作用1 假使會有以下两条线不平行的情形則稱為具有交互作用 亦即2者相互依存 交互作用2 交互作用重点 用已研究2變數間依存程度之大小 一般變數皆會有依定程度之依存 因此可藉由它來判斷其大小 如果不知交互作用之大小 而給予錯誤假設 則可能造成實驗失敗 研究交互作用
8、將使得實驗規模無法減少 亦即實驗次數將為 變數要因 變數個數 Ex 2 2 4 有時為權衡2者 因此採用部份研究交互作用的方式 亦即不研究高次項的交互作用 极差分析 反映各因素对指标的贡献度R K1 K2 实验类别和用途概述 研究目标因素和水平数试验次数 成本 根据不同目标和因素数 实验设计可分为下表6个中类 因子实验 全因子实验 全因子实验 所有可能的因子组合都被研究N 2k 优点 能够對各因素影嚮及因素間的交互作用影響進行全方位評估缺点 操作不切实际代价高可选择分部因子实验 以较少的花费得到较好的效果 RunFactorsABCDEFGResponse 123456789101112131
9、41516 126127128 1111111111111111 222 1111111111111111 222 1111111111111111 222 1111111122222222 222 1111222211112222 222 1122112211221122 122 1212121212121212 212 分部实验 2水平最多15因子 2水平3因子的全因子实验设计表 因素间交错 混淆度 ABC 1 ABC 1 ABC同号 无法评估 A因素影响 BC交互作用影响 B因素影响 AC交互作用影响 C因素影响 AB交互作用影响 影响混淆 只要不是全因子实验设计 就存在因素及其交互作用
10、之间的混淆一定存在 要求清楚区分主因素影响和交互作用影响 特别是存在2因素交互作用的场合 慎重选择实验表 分部实验设计的分辨率 筛选实验设计 Plackett Bruman 分辨率为III级的分部实验因子水平2因子数2 47个 无法区分因素间交互作用用于筛选关进少数因数 响应曲面设计 中心复合实验 通过对2水平增加一个设计点 从而评估指标对因素间的非线性关系 用于怀疑或确信因素对指标存在非线性影响时 因素2 6 次数在14 90之间所有因素均为计量值实验三步骤 2水平全因子或分部实验设计加上中心点进行非线性测试如果非线性显著 加轴向点进行补充测试得到非线性预测方程 响应曲面设计 Box Beh
11、nken实验设计 用于研究指标和因素间的非线性影响 因素3 7试验次数15 62因素均为计量值没有将所有试验因素同时设为高水平的组合 队友安全要求的试验较合适 田口实验设计 是一种分部设计法因素可达31 水平可达5 可以进行混和水平设计 引入信噪比概念产品特性Y在多个输入变量的作用下为随机变量 其数学期望为 方差为 2 变异系数y 2 表示世纪之偏离目标值的程度 信噪比 表示产品特性稳定性 2 2 10lg S N 取对数后 接近正态分布 便于分析 静态田口设计 找出信噪比最高的因素水平设置 时输出变量变差最小 指标一般为固定值 如何达成成功的实验设计 实验设计的环境实验设计流程图 响应变量
12、目标定义问题清楚 简明 可测量 噪声因子 可控因子 恒量 独立因子 有影响的 可测量的 可控的 LowB HighB LowA HighA Response LowB HighB LowA HighA Response Interaction Nointeraction LowA HighA 5 6 4 3 LowA HighA 5 5 2 4 3 LowB HighB 交互作用 可控變量 試驗次數 DOE實驗表 定性 定量望大 望小 望目 排序 水平设置 設計環境 實際路徑 Inputs factors Settings levels 篩選實驗 优化實驗 Variables df S V F
13、 S P A B Error Total 11113 29 31 476 31 4107 29 31 476 31 435 6 20 453 1 27 174 14 3 26704 分析變量 C Plan do what when who 重复次數 隨機性 穩定性 資料整理 如何达成成功的实验设计 关键步骤定义问题 清除要解决问题的现状邀请有助的适当人选加入定义目标 确定输出品质特性 依赖响应变量 定义测量系统定义设计关键参数 脑力激荡所有独立的变量 分类 可控l 常量 噪声因素 和优先顺序 评估交互作用选择参数 变量的数量和它们的值达成一致设计实验表 对独立变量选择最好 最少 的正交试验表 排列各变量和交互列到实验表的各列计划试验进行 建立制程稳定的实验计划 取得计量值 回答问题 what when who where andhow 准备随即或重复的实验 确定对常量因素的控制
