DOE基础知识

1实验设计DesignofExperiment2第一部分DOE基础知识3实验重要性如何学习提升什么是DOE为什么需要DOEDOE起源DOE基本概念DOE典型分类DOE应用时机DOE策划原则DOE基本步骤主要内容41.重大事件2.有人注意到它3.调查研究我们怎样让学习变得更有效?我们怎样学习?5我们怎样学习?产品和过程不断提供改进机会的数据，所以遗漏了什么?有几个可能：我们没有收集和分析提供的数据我们对数据收集不主动我们不能把数据转换为信息没有发生重大事件“为了学习，有两件事必须同时发生:必须有事发生（重要事件）和有人必须看见它发生（有思想的观察者）”–GeorgeBox6我们怎样解决问题鸵鸟赌徒试验者办事员高低低高真实危险情感上/主观危险7我们怎样改进?通过造成重要事件并观察它们，我们就能更快地获得经验这是在设计试验中主要发生的我们看看两件事(重要事件及有敏锐观察者)同时发生的例子吧8葡萄酒–新鲜葡萄发酵汁做的饮料，有历史记录以来葡萄酒就存在.香槟酒–用葡萄的第二次发酵制成的清澈的闪亮液体，法国修道士首先在17世纪后期发现了它.为香槟酒为例9需要确定自然发生的信息事件引起敏锐观察者的注意!改进的观察结果提高观察自然发生信息事件的可能性，所以可以采取恰当的行动SPC工具和技术改进观察过程，但我们为了观察事件必须等待事件发生...需要改进的观察结果10设计实验–对可控因素（自变量）在不同水平的操作处理，以察看对反应（因变量）的作用需要诱使信息事件的发生实验能促使信息事件的发生!通过操作输入，我们可以看输出怎样改变x（自变量）与Y（因变量）的函数模型。仅仅被动观察是不够的11这里有27个球，其中有且只有一个球质量为9克,其它26个都为10克。给你一架天平，请找出重为9克的那个球。请问，你至少要称几次？案例一12这里有9框球(每框100个),其中有且只有一框里的球质量全为9克,其它8框里的球都为10克。给你一架天平，请找出里面的球重为9克的那个框。请问，你至少要称几次？案例二13实验的重要性在质量管理中所遇到的，不论是设计新产品，还是改革旧工艺、提高产品质量、减低成本，大都需要做试验。如何安排试验，有一个方法问题不好的试验设计方法，即使做了大量的试验，也未必能达到预期的目的；一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。14Y=f(x)的思想过程产品原材料客户供货商SupplierInputCTIxProcessCTPxOutputCTQyCustomerVOC最佳组合15一个实际的实验案例一个烤漆工厂，针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度各使用一元多次实验法进行实验，以了解哪一种条件下密着性（附着度）最好。先决条件：1、底材要一样；2、油漆要一样；3、溶剂要一样；4、粘度要一样；试验因素：1、烘烤温度；2、烘烤时间；16附着度-温度的关系02040608010060708090100110120130140150温度℃附着度结论：温度在130度及140度最理想17附着度-时间的关系020406080100102030405060708090附着度时间分结论：时间在40分到60分最理想18试验结论在上例中，将时间及温度以外的各条件予以固定，并将温度及时间予二元二次法作实验。时间温度40分50分130℃AB140℃CDA组：130℃×40分B组：130℃×50分C组：140℃×40分D组：140℃×50分在四组不同的样品中，经试验后何者为最佳的作业条件，即可制订为作业标准的条件。产品分为四组19什么是实验设计?一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；实验设计主要是对试验进行合理的安排，以较小的试验规模（试验次数）、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果和正确的结论20生產/制造過程可控制因素不可控制因素什么是实验设计?21通过实验进行优化设计通过实验，控制其不良的影响程度什么是实验设计?22实验过程:导致相应可测输出的输入可控制的混合人原材料设备政策程序方法环境ResponsesrelatedtoperformingaserviceResponsesrelatedtoproducingaproductResponsesrelatedtocompletingatask输入（要素）输出（反应）FromUnderstandingIndustrialDesignedExperiments,Schmidt&Launsby什么是实验设计?23焊接过程实例最初试验设计用于生产质量，它现已延伸到许多执行结果是很重要的其他领域过程:钢结构焊接原材料供应率焊接类型焊接深度操作工通过数量焊接强度(疲劳/可伸展的)焊接质量输入（要素）输出（反应）24销售过程实例过程:零售广告预算培训预算存货水平业务收入输入(要素)输出(反应)销售人员数量库存时间消费者满意展览位置商品选择消费者忠心度25为什么需要DOE同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就是比较高。同样是在生产同类型的产品，为什么有些厂商的产品性能以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？相同原料相同制程为什么良品率不一样？相同产品相同功能更便宜的原料为什么可以做出低成本高质量的产品？26日本人的致胜法宝：田口方法日本工业强盛的原因日本人在很多制造业，如汽车、钢铁、电子和纺织方面，居于领导地位，主要是因为他们能以具竞争力的价格，生产高质量产品。27DOE起源DOE起源于上世纪20年代，是英国统计学家R.A.Fisher创立；最初在农田试验方面取得重要成果；后较广泛应用于生物学、医学等领域的科学研究；二战后在工业中得到推广和应用日本学者田口玄一首先将DOE应用于产品设计开发，从而使得有效推广。28DOE基本概念29DOE基本概念——响应我们假定过程的结果当中，y1，y2，y3……是我们关心的输出变量，这些我们常常称之为响应（response）；过程x1x2x3u1u2y1y2y330DOE基本概念——可控因子我们将影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的因子，我们称可控因子（controlledfactor）过程x1x2x3u1u2y1y2y3可控因子是输入变量，是影响过程最终结果的31DOE基本概念——不可控因子在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些非可控因子(uncontrolledfactor)：u1,u2……,他们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变量我们通常很难或者不经济地把它们控制在某个精确值上。过程x1x2x3u1u2y1y2y332DOE基本概念——水平和处理为了研究因子对响应的影响，需要用到因子的两个或者更多不同的取值，这些取值称为因子的水平（level）。各因子选定了各自的水平之后，其组合被称为一个处理（treatment）或者一次实验（trail）70度90度温度level1level233DOE基本概念——主效应举一个简单的例子在农田实验中，考虑两个因子，每个因子都设置两个水平：A因子：浇水水少水多B因子：施肥肥少肥多实验结果如下（响应是产量（kg））：B/A水少水多肥少100120肥多13017034DOE基本概念——主效应由于A处于低水平(水少)时，得到的产量平均值为(100+130)/2=115kg；由于A处于高水平(水多)时，得到的产量平均值是(120+170)/2=145kg分析：产量从115kg提高到145kg完全是因子A的作用(因为分析过程中没有考虑因子B)，这时我们称因子A的主效应为：145-115=30kg请问因子B的主效应是？35DOE基本概念——交互作用在前面的资料中我们发现：当因子B处于低水平(肥少)，因子A从低水平变到高水平是从100到120，增加20kg；当因子B处于高水平（肥多），因子A从低水平变到高水平是从130到170，增加40kg；分析：显然同样A因子的变动在不同的b状态下，变化量不同，所以因子A和因子B之间存在交互作用。交互作用的定义：如果A的效应依赖于因子B所处的水平，则称A和B之间有交互作用。36DOE基本概念——交互作用交互作用图示A低高产量100170150130120110B肥多肥少37DOE基本概念——试验单元指对象、材料或制品的载体，处理应用其上的最小单位称为试验单元(Experimentunit).如：按因子组合规定的工艺条件所生产的一件或一批产品。38DOE基本概念——试验环境以已知或未知的方式影响试验结果的周围条件，称为试验环境（Experimentenvironment）通常包括温度、湿度、电压等。39DOE基本概念——模型与误差数学模型：误差),,(21kXXXfY试验误差失拟误差40DOE典型分类1.反复试验法(Trial&Error试误法）2.全因子试验法3.单因子轮换试验法(OFAT：OneFactorAtaTime)4.正交试验设计法5.析因试验法(完全、部分)6.田口方法等41DOE应用时机确定改进执行的关键因子确定减少成本的不重要因子减少周期时间减少报废/返工设置公差的科学方法任何时候你看到重复检验时42DOE基本原则重复试验(Replication)：可以了解相同条件下的组内变异随机化(Randomization)：可以较好地掌握实验状况划分区组(Blocking)：可以将一些干扰因子布置在此，可以分析出干扰因子产生的影响程度Blockwhatyoucanandrandomizewhatyoucannot.43DOE阶段一:筛选试验阶段二:优化试验确定出关键x最佳取值寻找到所有可能影响y的关键x利用SPC控制这些关键的XDOE策划与安排44DOE基本步骤1.提出试验问题2.确定响应变量3.选择因子与水平4.配置实验5.实验小组必须在一开始就要搞清楚需要试验的问题所在，因为并不是所有的开发/改善项目都需要用到试验设计的。如果确定为试验问题，那么究竟是为了筛选因子？还是为了找寻关系式?目的明确了以后，进一步要明确试验目标。451.提出试验问题2.确定响应变量3.选择因子与水平4.选择试验计划5.实验响应变量（Y）一般以顾客的声音来判定什么是我们所要的Y特性。Y可以来自：顾客会抱怨的特性；顾客所指定的特殊特性；公司内部认为关键特性。DOE基本步骤461.提出试验问题2.确定响应变量3.选择因子与水平4.选择试验计划5.实验此时的工作人员本身要具有相应的工程知识和经验，来判定可能影响到y特性的因子有哪些，所以一般是由工程人员来共同探讨。通常采用：因果图；因果矩阵图；FMEA等选X时，一般刚开始时要尽可能多选，不然可能会失去一些因子，而导致确认试验失败。通常选用两或三水平，最多不宜超过五水平，水平的范围在试验者关注区域内应尽可能大。还要考虑是否有交互作用存在？DOE基本步骤471.提出试验问题2.确定响应变量3.选择因子与水平4.选择试验计划5.实验这一步是试验设计过程的核心。根据试验目的，选择正确的试验类型，确定区组状况、试验次数，并按随机化原则安排好试验顺序及试验单元的分配，排好计划矩阵（planningmatrix）。DOE基本步骤48工程师将前面的试验组拿到现场去进行试验，调整出相应的x组合，而后产生相应的y值。试验者应该注意尽可能地使试验环境保持一致，以及精确地测量试验结果，确保获得高质量数据。1.提出试验问题2.确定响应变量3.选择因子与水平4.选择试验计划5.实验DOE基本步骤49对数据的分析方法应与所应用的设计类型相适应。分析中一般应包括：拟合选定模型；残差诊断；评估模型的适用性；设法改进模型等。7.确定分析结果8.确认试验9.后续管理10.后续试验计划6.数据分析DOE基本步骤50当模型最终选定后，要对此模型所给出的结果作必要的分析、解释及推断，从而提出重要因子的最佳设置及响应变量的