田口式实验计划法的应用-3

DOE田口式实验计划法的应用DOE三水准系列直交表每一column可提供二个自由度。每个因子需占用一行。三水准须使用二个自由度交互作用需占用两行–(3-1)×(3-1)=4。DOE1234111112122231333421235223162312731328321393321L9(34)直交表13,42DOEL18(21×37)直交表•此表可配置一个2水准与七个3水准。•1+2×7=15，但事实上L18应是提供17个自由度。•但实际上此表在第一行与第二行之间存在一个“内含”的交互作用，(2-1)×(3-1)=2。•在第一行和第二行之间可用配置表及响应图将交互作用给检查出来。•在AT&T，L18是最普遍被使用的直交表。最常使用的直交表为：L16,L18,L8,L27,L12。DOE12345678111111111211122222311333333412112233512223311612331122713121323813232131913313212102113322111212113321221322113132212313214222312131522312321162313231217232111231823323231L18(21×37)直交表12DOE四、直交表的数据分析•传统的变异数分析（F检定）系以统计检定的方法来决定各因素对变异影响程度是否显著。•田口方法却强调以响应分析方法(响应表及响应图)来区分各因素平均值效果的大小。•正规分析–决定因素间的平均响应值。–比较这些响应平均值，并选出最佳因素水准。–由选出的最佳水准来估计制程平均。–确认实验的结果与估计值比较。DOE直交表的数据分析─正规分析•决定每个因素的平均响应值。•估计每个因素及交互作用之主效果。•接着比较各主效果，找出较强之主效果。•完成响应表•交互作用的分析–只需点绘较强之主效与交互作用，因为较弱效果的因素水准，对推动力的影响极微，可以忽略不计。•最佳化及最佳条件的估计。•确认实验DOE冷凝系统阀门推动力实验的数据分析•目标：推动力(望大特性)交互作用：B×C与C×D控制因素水准一水准二A:原材料M-270M-290B:停留时间2.7秒2.2秒C:焊枪温度410室温D:拼裝压力60磅80磅E:焊接方法点焊法电阻法DOE次数CBB×CDC×DAE数据合计12345671111111138357321112222404686312211225752109412222114555100521212124148896212212128245272211221262551822121123541760.46836813681001098673175.39T,636,16111CCCCnTyyTnnii的平均的總和DOE决定每个因素水准的平均回应值並完成回應表試求出,)(,)(,)(,)(,,,,,,00.428/)7651100109(50.378/)52898673(50.338/)76515289(00.468/)1001098673(21212121212121DCDCCBCBEEDDAABBCCCBDAEC×BC×D水准146.0037.5040.2542.2534.535.7538.75水准233.5042.0039.2537.254543.7540.751-212.504.501510.582DOEB1B2C139.7552.25C235.2531.7575.3144135252625.3542428484125.5245545525775.3944640353822122111BCBCBCBC交互作用的计算DOE最佳化条件的选定–因为推动力为望大特性，从C×B交互作用之响应图知因素B与因素C之最佳水准组合为C1B2。–从响应图上看出：A1的效果不错D1的效果尚不错E2的效果最强–所以最佳条件为C1B2D1A1E2DOE•最佳水准响应值之估计为确认所定之结果的再现性，必须再估计出此最佳条件C1B2D1A1E2的推定值，并与确认实验的结果相验证，看是否具有再现性。55.2552.2542.00-45.00E)()()()()(ˆ::2122212121BCBTBTCTBCTETCTT數據的總平均值值最佳條件下，制程平均DOE确认实验确认实的目的是为了确认结果的再现性。即在最佳条件A1B2C1D1E2之下，做了一次确认实验，本次实验的制程平均为55.25。–CASE1：Y=58，再现性非常好。–CASE2：Y=54，沒有CASE1好，但仍算好的再现性。–CASE3：Y=42，再现性差，但比38好，可以先用，然后考虑再改善。–CASE4：Y=30，再现性差，不可接受，必须重新考虑。–CASE5：Y=65，远较所期望的好，可能存在某种交互作用。DOE练习─风扇轴承磨耗率（望小特性）控制因素水准一水准二A:活塞间隙低高B:轴承间隙低高C:衬垫厚度厚薄D:调节板型态1型态2E:阀门设计型态1型态2交互作用：A×B与A×C望小特性DOE次数ABA×BCA×CDE数据合计12345671111111166621282111222268631313122112288801684122221163651285212121273711446212212137427972211221383977822121125748105n=16T=960DOEABCDEA×BA×C水准169.37560.2564.62563.12551.555.12560水准250.62559.7555.37556.87568.564.875601-218.750.59.256.25179.6450回应表B1B2A164.7574A255.7545.5交互作用的计算DOE最佳条件选定：最佳水准估计：确认实验出现以下结果，有何评价？–实验结果为30–实验结果为35–实验结果为40DOE分类记数值的分析•练习─焊锡后印刷电路板上孔洞缺点数Y=孔洞内的缺陷分成：无、有些、严重控制因素水准1水准2A:助熔剂型态目前条件新型态B:助熔剂密度低高C:焊锡温度低高D:焊波振幅低高E:预热设定36F:助熔剂气刀角度45度90度交互作用：A×B，实验一共做了20次的因素水准组合因为分类值不如连续变量来得敏感。DOEABABCDEF缺陷1234567无有些严重合计1111111117212021112222612220312211228120204122221131162052121212182020621221214151207221122171302082212112210820DOE无有些严重计A13437980A23140980B14531480B220461480C15029180C215481780D131391080D23438880E1E2F1F2(A×B)1(A×B)2回应表DOE无有些严重主效果A(A1-A2)330主效果B(B1-B2)251510主效果C(C1-C2)主效果D(D1-D2)主效果E(E1-E2)主效果F(F1-F2)主效果A×B主效果表DOE无有些严重计B156395100B2255817100C162362100C2196021100E1503119100E231654100此为百分比％，依据这个方向来考虑响应图DOE最佳条件首先必须决定我们需要的是什么?希望是完全无缺陷所占百分率最大呢?还是希望有些微缺陷所占百分率最大的呢?在此例，我们希望需要的是严重缺陷所占百分率最小的，所以最佳条件为B1C1E2。最佳估计%5.12)100()16018()100()16018803()100()16018801()100()16018804()()()(211TTETCTB嚴重缺陷百分率DOE可加性差的做法可加性差的做法•像不良百分率或收率等质量特性，当其值接近0%或100%时，其可加性非常差，可以使用转换。•转换由于计数型数据在可加性方面有些限制，尤其是像不良百分率或回收率等品质特性，当其值接近于0或100%时，其可加性非常差，所以此时可以运用转换。DOE转换公式)()11log(10dbp，單位分貝练习自不良率转换成，以及自转换成不良率法主要包含三个步骤•运用表或公式，将百分率资料转换成db值以估计最佳组合的db值•运用表或公式，将db值转换成百分率值