DOE(试验设计)培训教材

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1、实验设计 实验设计介绍 6Sigma实验设计课程规划 各节内容1 课程介绍2 实验设计介绍3 全因数4 部分因数5 实验设计规划6 案例 VersionNov2002 2 Page 实验设计 1 全因数 根本原因分析的两种方法 Twomethodforrootcauseanalysis 用历史数据观察流程散布图 进行图 控制图 分层 scatterplot runchart controlchart deplay相关性 差异分析 回归分析 correlation ANOVA regression 流程的实验 用一个规划好的方法变流程并衡量结果实验设计实验设计是有效率和有效果地探究许多流程变量

2、X 和产出衡量或关键量点 Y 的因果关系的一种方法 VersionNov2002 4 Page 使用历史数据的一些限制somelimitationwhenusinghistorydata 记录常是不完整的 省略的变量 X 缺少的值或观察数据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 VersionNov2002 5 Page 识别关键变量 Identifykeyvariables 历史方法 historymethod 练习 确定最佳关键变量设置 历史方法 目标 了解到识别影响化学流程

3、产量的关键变量的难点 30分钟 说明 用下页的信息来设置一个衡量计划 从而发现能使流程产量最大化的各变量最好设置 每个实验运行成本 2 000你对初始调查的总体预算是 30 000如果有足够的证据 另外有 50 000可用于将来的研究确定在给定的不同标准内可能的变量组合总数确定在现在预算内你可作出的变量组合总数你会检验什么组合 你用什么策略来识别关键变量 VersionNov2002 7 Page 练习 确定最佳关键变量设置 历史方法 练习 流程中的关键变量是 原料卖主 A B C 原料放进混合桶中的温度 高 中 低 在混合桶顶部的温度 高 中 低 在混合桶底部的温度 高 中 低 混合桶中的压

4、力 高 中 低 桶中的原料量 20 50 100 150公吨 原料拿离混合桶的温度 高 中 低 VersionNov2002 8 Page 识别关键变量 历史方法概要 1 确定给定不同标准内可能的变量组合总数 3x3x3x3x3x4x3 2 916个组合2 确定在现有预算内你可作出的变量组合数3 你会检验什么组合4 你用什么策略来识别关键变量两个常用策略是一次一个因素一次多个因素多数人由他们能作出的最佳猜测开始 然后一次改变一个变量 这就是我们多数人是学习实验的方法 这也是在工程学校中所教授的 一次改变一个变量让你可看见这个变量的效果 但是可能导致额处时间和成本的浪费 VersionNov20

5、02 9 Page 识别关键变量 历史方法概要 同时改变多种因素一次改变多种因素也是一个非常普通的实验方法当小级做以下事时 他们常会选用这个方法集体讨论可能改进流程的方法 择优选用个人想法实施所有你一次可做到的高优先权想法 这个方法的问题你不知道什么样变化是对结果的改进负责的你或许把变量维持在减少你效力的水平上 了解每个变化的成本 收益事项是不可能的 这些方法是可用的 但是良好的实验设计会是更有效率及效力的方法 VersionNov2002 10 Page 识别关键变量 历史方法概要 实验设计很有代表性的 你对结果的直觉很砂会与设计好的实验结果相一致 你将发现你经常会学习某些高出或低于你直觉的

6、事 这就是6Sigma是有关什么的 使数据基于如何改进流程的决定设计良好并以统计为基础的实验可提供高质量 含大量信息的数据 VersionNov2002 11 Page 全因数 介绍 实验设计 实验设计的介绍 实验设计是一种组织我们的思想 从而检测我们确信对关键质量点有影响的X变量的方法 它在6Sigma中的目标主要是识别重要的少数因素 知道并了解关键流程变量对关键质量点的影响 实验设计基于由以下获得的知识 分析流程业绩表现了解变量间的关系制定有关根本原因的假设实验设计帮助我们检测这些假设 以核实并了解流程中所做的改进 VersionNov2002 13 Page 流程的实验 对流程知识的系统

7、追求实验设计帮助规划 收集特殊数据并确认流程的理论 一个黑带或流程拥有者通常会自有一套有关不同变量是如何影响关键质量点的理论 这个方法是对流程知识的系统追求 VersionNov2002 14 Page 实验设计 确定流程和产出衡量之间的关系识别差异的 重要少数 来源提供 重要少数据 对回应变量 关键质量点 影响的衡量 提供比一次检测一个因素更有效的衡量和更高质量的数据最小化你必须执行的检测次数目标 提高发现 重要少数 的可能性 为确定在你干涉流程时会发生什么事 你必须干涉流程 非凡不是被动观察它 GeorgeBox VersionNov2002 15 Page 使用统计设计实验的好处 检测的

8、系统方法发展高质量的数据评估大量变量控制有损害的变量对效果的定量估计不确定性的衡量有效力和有效率的数据使用 VersionNov2002 16 Page 3个因素 一次一个的策略 2个标准 VersionNov2002 17 Page 3个因素 一次一个的策略 少了哪些因素设置的组合 5678 VersionNov2002 18 Page 3个因素 一次一个的策略 少了哪些因素设置的组合 5678 VersionNov2002 19 Page 一次改变一个因素对比实验设计 设计好的实验优点增加两倍有关从标准A到新A产生影响的信息增加两倍有关从标准B到新B产生影响的信息有关A和B的影响是否是添加

9、的信息 它们是互相影响或是有结合在一起的影响吗 对两个有兴趣的因素的一次一个因素 对两个有兴趣的因素的设计实验 VersionNov2002 20 Page 全因数 用MINITAB设计实验23范例 设计一个全因数23实验 一个全因数设计能检验所有标准上的全部因素 它使用整个设计空间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2是每个因素 变量 的标准数3是因素的数量23因素的数量 3因素的标准 2 VersionNov2002 22 Page 3个因素 全因数排列 对于3个因素 每个在2个标准上 有23 2x2x2 8个因素设置的组合 注意标准次序内的因素的设置模型 标准因素因素因素

10、次序1231 2 3 4 5 6 7 8 一半 1一半 1一半 1 VersionNov2002 23 Page 一个23因数排列范例 对三个可能影响产量的因素因为重复模型而容易排列包括了整个设计空间 VersionNov2002 24 Page 2k实验的模型 K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 VersionNov2002 25 Page 概要 因数策略 2 k 当因素增加 运行次数成指数倍增加全因数设计包括了整个设计空间有三个因素的实验设计空间可由一个立方体来表示因为标准次序中的重复模型 所以全因数设计容易排列 2个标准实验的组合数 2k 2x2x2 2 k次 这里k 因素数目一次一

11、个的设计探究了设计空间一个潜在易引起误解的部分 VersionNov2002 26 Page 6Sigma实验 VersionNov2002 27 Page 实验 实验设计范例 项目声明 背景产品的高失效率造成客户投诉 为此组建一个小组客户心声 VOC 显示了大多数的产品失效发生在首次使用时一个对退回产吕的工程分析识别出不合格产品是因为微电子部件的损坏小组进行了根本原因分析并确定损坏以生在产品在传送带上的时候对传送带的调查发现因为振动产生电火花引起产品漏电 从而造成许多接地线的损坏 现在的任务是识别最耐用的 能支持传送带的正常振动的接地线小级由制订石川图开始工作 来识别有关接地线耐久性的关键因

12、素 VersionNov2002 28 Page 实验 石川图 VersionNov2002 29 Page 实验 石川图 小组识别出三个他们相信对接地线耐久性有最大影响的因素 所这三个因素都与材料有关 1 电线量度 尺寸 16量度24量度2 电线类型 原料 铜电镀铁3 电线厂商 供货商 Elco工业齿冠螺栓 VersionNov2002 30 Page MINITAB设计实验的步骤 VersionNov2002 31 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGN VersionNov2002 32 Page 用Minit

13、ab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGN显示可用的设计 VersionNov2002 33 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGN VersionNov2002 34 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGNSelect3Factors VersionNov2002 35 Page 用Minitab设计实验的步骤 VersionNov2002 36 Page 用Minitab设计实验 Mi

14、nitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGNSelectDesigns VersionNov2002 37 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGNSelectFullFactorialSelectreplicates 2Selectblocks 2 2batches VersionNov2002 38 Page 复制 定义 所有实验条件的复制为什么 为衡量实验可变笥所以我们可决定回应之间的差异是否是因为因素标准的变化 一个特殊的促因 或普通原因可变性为看的更清楚一个因素是否重要 为获得

15、整个实验组合的两上回应 复制与对一个单件或单批的多重衡量是不一样的 VersionNov2002 39 Page 随机化 实验的保险 定义 分配次序 在其中试验将以随机的机制来运行不是标准次序不是在一个便利的次序中运行MINITAB将随机选择运行次数为什么 在实验的所有因素中均分潜中均分潜伏变量的影响帮助避免系统或趋积向的影响 VersionNov2002 40 Page 范例 为什么随机化 在这个范例中 原料使用可能会跨月 从而使因素影响在按标准次序进行的设计运行变得不明显 VersionNov2002 41 Page 范例 为什么随机化 在这个随机化的实验中 不论每月的变化化如何 原料卖主

16、影响明显可见的 VersionNov2002 42 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGNSelectFactors VersionNov2002 43 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGN输入每个因素的高低标准 VersionNov2002 44 Page 用Minitab设计实验 Minitab命令 STAT DOE CREATEFACTORIALDESIGN按OK VersionNov2002 45 Page 用Minitab设计实验 FullFactorialDesignFactors 3BaseDesign 3 8Runs 16Replicates 2Blocks 2Centerpts total 0BlockGenerators replicatesAlltermsarefreefromaliasing Minitab命令 SessionWindowOutput VersionNov2002 46 Page 用Mini