《精编》六西格玛之改善DOE计划阶段

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1、改进 Improve 阶段 VitalFewX S最佳化 DOEPlanning Define Measure Analyze Improve Control PlanningDOE最佳条件导出 全因子实验 2k因子实验提出对策方案选定最佳对策方案 Step10 制定改进方案 Step11 VitalFewX s最佳化 Step12 结果验证 路径 对控制因子实施DOE 并分析其结果导出有关VitalFewX s最佳条件 对对策因子实施对策创造并实施风险评价 选出最佳对策方案 INPUT控制因子对策因子专家Team员 控制因子 OperatingParameter 对策因子 Criticale

2、lement 实施实验计划 最佳条件 评价对策方案 实验及产出效果 最佳对策方案 OUTPUT最佳条件最佳对策方案 结果分析 定义 推进顺序 重要性及教育目标 重要性这是与项目成功直接相连的VitalFew最佳条件或最佳对策方案的确定阶段 为了实行正确的最佳化 需要理解符合目的的实验实施及数学模型的导出过程 在结合多种经验知识的背景下 在对控制条件的最佳条件选定的过程中需要保持客观性 教育目标理解实验计划 可以设计符合目的的实验实施正确的实验 可以设定最佳运营条件可以理解对策方案提出方法 并导出对策方案可以评价对策方案的风险因素 并选出最佳对策方案 实验计划 实验定义6SIGMA方法把任何活动

3、都看作是一个过程 如设计过程 生产过程等 过程的某个输出可能是我们和客户都特别关注的 CTQ s 但影响过程输出的因素往往很多 DOE就是一种同时研究多个输入因素 X s 对输出 Y 的影响的方法 它是通过对选定的输入因素进行精确 系统的人为调整 变化 来观察输出变量的变化情况 并通过对结果的分析 最终确定影响结果的关键因素及其最有利于结果的取值的方法 Process 对输入变数为一个以上输出的设备 方法 人或原资材的组合 工程 系统的例题 实验计划 实验设计就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方法找出对输出变数 Y 引起显著影

4、响的输入变数 X 有哪些 在数值上有多大的影响 不显著的输入变数影响的和占总体有多大 测量误差是多少 有显著影响的输入变数在什么条件下才能得到最佳的输出 DOE DesignofExperiment 实验设计 实验计划 DOE DesignofExperiment 实验设计 实验设计是通过对品质特性带来影响的多个因子的选定 并为了观察他们之间的关系 实施实验 能经济性寻找出产品的最佳条件实验设计是实验的计划方法 对要想解决的问题怎样进行实验 怎样收集数据 用怎样的统计手法 用最少的实验次数 计划得到最大的情报 实验计划 DOE的目的 把握VitalFewX s的影响程度 验证和推测的问题 把握

5、选定的重要X间的交互作用利用X制定Y的预测模型决定使Y最佳化的X条件 最佳条件的决定问题 探测不显著要因的影响程度和测量误差各是多少 误差项推测的问题 实验计划 描述工程的特征判断哪个X对Y的影响最大 包括可控和不可控的X 明确关键性的工程和噪音变量明确过程中需要仔细控制的变量为控制输入而作的控制图提供方向优化工程决定关键性输入应该设置在什么地方决定 真实的 规格限产品设计在早期设计阶段帮助理解X为 强健的 设计提供方向 DOE的用途 实验计划 其结果解释要相对容易 要用最少的费用得出尽可能明确的实验结果在输入变数 可能控制因子 的设定中要慎重的检验和确认相对复杂的统计分析来说 更重要的是要有

6、适当的实验设计各种实验设计可根据特定状况 特定问题 生产样本 样本利用性及控制实验 等进行必要的调整 DOE的特征 实验计划 输出变量 Y也称作反应变数 Response 是实验设计的输出结果 也是实验设计优化 改善的目标如半导体Process的产出率 输入变量 因子 X s也称作因子 Factor 潜在解决方案或研究中的变量因子 可按水平不同分类如半导体Process中输出变量为产出率时 其因子为 压力 温度 关联术语 输出变数Y X1 X2 X3 X4 X5 输出变数Y 输入变数X 实验计划 关联术语 因子 处理组合 水平 反复 再现 一个工程师想检验温度和压力对一个化学收益的影响 实验计

7、划 因子 Process Input 原材料 部品等 Output 品质特性值等 X1 X2 Xp 可控的Input N1 N2 Nq 不可控的Input Y1 Y2 etc 因子 因子 Factor 是指在所研究的实验中对反应 Response 有影响的可控或不可控的变量 因子可以是定量的 如以度为单位的温度和以秒为单位的时间 因子也可以是定性的 如不同的设备 不同的作业者 清洁或不清洁的状况都可成为因子 实验计划 压力 HHHHLLLLHHHHLLLLHHHHLLLL温度 HHLLHHLLHHLLHHLLHHLLHHLL 实验顺序 水平 因子 水平 水平 因子的 水平 是指实验中被调查的因

8、子的不同取值 对于定量的因子 所选择每个的数值成为一个水平 即如果某实验在两个不同的温度下运行 那么就说该因子 温度 就有两个 水平 对于定性的因子 类似如干净程度的情况下也有两个 水平 干净与不干净 实验计划 Run温度压力1HiHi2HiHi3LoHi4LoHi5HiLo6HiLo7LoLo8LoLo 处理组合 配置组合 配置组合 是指实验中不同因子的不同水平的一个组合 一个全体实验中处理组合的个数通常是等于各因子水平数的乘积 实验计划 压力 HHHHLLLLHHHHLLLLHHHHLLLL温度 HHLLHHLLHHLLHHLLHHLLHHLL 重复2次 反复和再现 第1次再现 第2次再现

9、 Repetition和replication 实验计划 重复 Repetition 在一个实验配置组合条件下测试数个样品 揭示短期有效性 再现 replication 在一个时间序列上重做整个实验 揭示长期有效性 重复和再现主要是为实验系统中的自然散布提供估计 在同一实验中你可以两个都使用 在实验中两个都直接与样品数相关 反复和再现 实验计划 反复实验法 TrialandError 单因子法 One Factor at a Time OFAT 部分阶乘法 FractionalFactorials 全阶乘法 FullFactorials 反应表面法 ResponseSurfaceMethods

10、 其他方法EVOP EvolutionaryOperation 实验的类型 实验计划 问题 当前的耗油量是20mpg 想要达到30mpg 我们可以先后尝试 改用汽油的品牌改变辛烷值慢点开调整发动机清洗并打蜡购买新轮胎改变轮胎冲气压如果某一个或几个起作用将如何认识 如果某一个或几个不起作用有将如何处理 反复实验法 对每个相关因子分别进行实验 从中选择一个有效的方案 实验计划 速度 燃料 轮胎压力 每升行使距离 55 85 30 23 65 85 30 29 65 91 30 23 65 85 35 24 你需要多少次运行才能判断出这些变量的最佳组合呢 你将如何解释以上结果 假如还有更多的变量 要

11、花多长时间才能得到一个满意的解决方案 假如有两个或多个变量的特定组合决定着最佳的耗油量怎么办 问题 耗油量是100Km 5L 单因子法 OFAT 对所有相关因子进行有次序的关联实验 在前一个因子的最佳条件下进行下一个因子的实验 实验计划 OFAT实验 这时你可以得出什么结论 问题 耗油量是100Km 5L 全阶乘法 FullFactorialExperiment 对所有因子的所有可能的全部组合进行实验 实验计划 DOE的阶段 Screening从多数的输入变量中筛选出少数重要的输入变量 特征化把握重要输入变量影响输出变量的特征 最佳化设定重要的输入变量的最佳条件 精密度 实验计划 例题 问题状

12、况 PCB制造工程使用的波峰焊设备 最近出现下列情况 一个PCB板上将实施2000次的焊接作业 检查发现平均每个PCB板上发生有20个缺陷 即缺陷率为1 0 对缺陷的处理 对于发现的缺陷 将实施手工焊接作业进行修理 工程师要进行的工作 什么变量对缺陷的产生有影响 为了减少焊接缺陷针对某种变量应采取哪些措施 实验计划 DOE阶段的例子 因子的选定 可能控制的因子 输入变数 焊接温度预热温度焊接深度Flux形态Flux比重传送速度传送角度 不可能控制的因子 噪音变数 作业者生产计划PCB厚度PCB上使用的部品形态PCB上部品的配置 实验计划 DOE阶段的例子 筛选 Screening 阶段 筛选阶

13、段的目的 就是识别或查找出对发生缺陷有影响的重要因子 为了找出对发生缺陷有影响的重要因子 就要了解哪些因子是输入因子 哪些是噪音因子对发生PCB缺陷有影响 利用PB法或部分阶乘法实施实验 并分析其结果 找出两个重要因子焊接温度焊接深度 实验计划 DOE阶段的例子 特征化阶段 特征化的目的 就是明白焊接温度和焊接深度对发生缺陷起什么作用 为了减少单位缺陷数 决定焊接温度和焊接深度的设定或调整方向 为了避免缺陷率变高或发生意想不到的工程结果 提供全体制造工程中需要谨慎控制的变量的相关情报 以焊接温度和焊接深度为例的两个输入变量实施2K全阶乘加中心点实验得到下列结果 实验计划 DOE阶段的例子 30

14、0 260 280 240 220 200 0 5 0 75 1 0 1 25 1 5 焊接温度 焊接深度 mm 0 8 1 2 1 5 1 6 1 0 当前缺陷率 往低缺陷率变化的方向 焊接温度增加 缺陷率减少 焊接深度减少 缺陷率减少 实验计划 DOE阶段的例子 最佳化阶段 最佳化阶段的目的 就是查找出缺陷率最小的时候焊接温度和焊接深度的水平设置 以焊接温度和焊接深度为例的两个输入变量实施2K全阶乘或RSM实验得到下列结果 焊接温度为 255 焊接深度为 0 83 mm 结果 缺陷为0 8 实验计划 建议事项 对问题分析要密切结合非统计性的知识这方面工程专家拥有很多的知识和经验非统计的知识

15、在选定因子 决定因子水平 决定反复次数 分析结果的解释等方面要重点的灵活使用尽量采取简单的设计和分析方法请不要盲目滥用过分复杂的统计分析方法 比较单纯的设计和分析方法最好 实验计划 注意事项 实际与统计的差异注意在统计上有意义的结果 可能在实际上却没有意义如某项改善远远超出规格范围时 或某项改善在实际中需要花费很多费用时都是不可取的 实验通常要反复实行 实验的反复 通过实验方法的改善要逐渐达到最终目的 只做一次实验就想得出结论 往往是不可行的 实验计划 明确实验目的 选择输出变量 决定因子和水平数 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和提案 通过DOE能了解什么 如产出率 作业时

16、间 清洁度等 如温度 100 150 重量 20 30 40kg ANOVA FactorialDesign RSM Collectingdata RunningtheMinitab analyzeit 改善方案制作 实验计划 顺序 必要时重复实验 明确实验目的 选择输出变量 决定因子和水平数 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和提案 明确实验的目的 明确把握要解决的问题 明确把握要从实验得到的目的 如投射器的例子 想查找弹射距离最远的组合条件 前面波峰焊的例子 想查找缺陷率最低的因子组合条件 实验计划 顺序 选择输出变量 特性值 输出变量的定义 输出变数是计数型 还是计量型 改善的目的是什么 目标值 平均 散布水准 标准偏差 能否统计性的管理输出变量 输出变量随着时间变吗 希望能发现出多大的输出变量的变化程度 输出变量是否具备正态分布 MSA是否可靠 希望得到多个输出变量吗 明确实验目的 选择输出变量 决定因子和水平数 选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和提案 实验计划 顺序 决定因子 因子的选择 确认在实验中所有输入变量能否选定为因子 准备对没被选定