实验设计DOE

1试验设计DesignOfExperiment2课程目录基础与原理为什么需要DOEDOE的分类DOE使用时机DOE基本步骤DOE基本概念正交实验方法正交表的配置3SECTIONI基础与原理4第一章DOE简介5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，为什么有些人的产品性能以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？ThisistheKnowhow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？6试验设计始于20世纪20年代，其发展过程大致可分为三个阶段：1.早期的方差分析法:20世纪20年代由英国生物统计学家、数学家费歇(R.A.Fisher)提出的，开始主要应用于农业、生物学、遗传学方面，取得了丰硕成果。二战期间，英、美采用这种方法在工业生产中取得显著效果；2.传统的正交试验设计法：以日本的田口玄一为代表；3.信噪比试验设计与三阶段设计：1957年，田口玄一提出信噪比设计法和产品的三阶段设计法。他把信噪比设计和正交表设计、方差分析相结合，开辟了更为重要、更为广泛的应用领域。实验设计的发展过程7实验设计的想法processoutputinputsuppliercustomer客户关心什么，在乎什么，抱怨什么如何确定成为量化的产品特性？过程中有哪些的过程因子，其会影响到y特性，哪些可能有相应的交互作用有哪些的输入因子会影响到要求y对供应应要提出那些的规格要求8Y=f(x)的思想过程产品原材料客户供货商SupplierInputxProcessxOutputyCustomer9DOE二阶段的实验步骤阶段一: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X10STEP1:决定Y1.决定Y2.决定X3.选择实验方法4.配置实验5.实验6.数据分析Y一般是指你所想要達到的目的，你首先要決定你想要解決什麼問題。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：顾客抱怨；顾客所指定的特殊特性；内部认为关键的特性‘。所选择特性尽可能是计量特性，否则要增加试验成本。11STEP2:决定X1.决定Y2.决定X3.选择实验方法4.配置实验5.实验6.数据分析此时的工作人员本身要具有相应的工程能力和知识，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，一般刚开始时要多，不要少，不然可能会失去一些因子，而导致实验的效果不佳，再现性不好。12STEP3:选择实验方法1.决定Y2.决定X3.选择实验方法4.配置实验5.实验6.数据分析部分因子响应曲面混料设计田口设计13STEP4:配置实验1.决定Y2.决定X3.选择实验方法4.配置实验5.实验6.数据分析此部份我们要做的工作如下：决定我们的因子共有几个。考虑其有没有交互作用。要用二水准的实验或是三水准的实验。一般筛选实验只要用二水准。考虑找出最佳水准时可以用三水准的实验。如果没有交互作用，可以考虑使用L12,L18等只考虑主因子效果的直交表。14STEP5:实验1.决定Y2.决定X3.选择实验方法4.配置实验5.实验6.数据分析工程师将前面的实验组拿到现场去进行实验，调整出相应的x组合，而后产生y值。每一个实验组合最好可以测二次以上的y，如此可以了解组内变化。不同的组合是属于组间变化。同一实验组合，反复进行二次或二次以上为组内变化。我们期望组内变化小，组间变化大。15STEP6:数据分析1.决定Y2.决定X3.选择实验方法4.配置实验5.实验6.数据分析我们将各项的实验数据收集起来，输入原先实验组合的表格中，如果有两个的y特性，就要输入二个y特性。一般典型的分析只有一个y特性。一般都要有反复的实验，以确认其组内的变化。详细的作业如下：输入数据定义实验分析数据16STEP7:找出关键因子我们根据平均值响应图、响应表，找出关键的平均值影响因子，藉由这些平均影响因子来调整平均值。根据标准差响应图、响应表，找出关键的标准差影响因子，藉由这些标准差影响因子来调整标准差。分析交互作用响应图、响应表，找出如果交互作用的显著状况，是影响了平均值或是影响了标准差。7.找出关键因子8.决定最佳实验组合9.估计最佳值10.确认试验11.数据分析12.标准化17STEP8:决定最佳实验组合根据平均值的响应图、响应表找出最佳因子组合。根据标准差的响应图、响应表找出最佳因子组合。根据交互作用的响应图、响应表找出最佳因子组合。如果有二个Y以上要同时考虑时，必须考虑到妥协。7.找出关键因子8.决定最佳实验组合9.估计最佳值10.确认试验11.数据分析12.标准化18STEP9:估计最佳值根据所选定的最佳组合，估计最佳组合的预测值。7.找出关键因子8.决定最佳实验组合9.估计最佳值10.确认试验11.数据分析12.标准化19STEP10:进行确认实验根据前面所选定的最佳组合进行确认实验。记录下各项的实验结果。7.找出关键因子8.决定最佳实验组合9.估计最佳值10.确认试验11.数据分析12.标准化20STEP11:数据分析将前面的各项数据进行计算。主要计算内容可为：平均值：是否符合期望。标准差：是否符合期望。或计算S/N值，看其是否符合期望。如果差距太大表示，可能有些因子未考虑到，或则有交互作用未考虑到。此时要重做分析。如果是符合期望或高于期望，则可以此项组合进行标准化。7.找出关键因子8.决定最佳实验组合9.估计最佳值10.确认试验11.数据分析12.标准化21STEP12:标准化将最佳组合予以标准化修改相应的作业标准书、检验标准书。并对相关人员进行宣讲。针对关键的输入参数或过程参数进行SPC控制，以有效维持过程的稳定。持续的计算，看是否可以接受。7.找出关键因子8.决定最佳实验组合9.估计最佳值10.确认试验11.数据分析12.标准化22几个基本术语——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x1x2x3u1u2y1y2y323几个基本术语——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，我们称为可控因子（controlledfactor）过程x1x2x3u1u2y1y2y3可控因子是输入变量，是影响过程最终结果的24几个基本术语——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把它们控制在某个精确值上。过程x1x2x3u1u2y1y2y3这些经常被叫做杂音25所有品质管制活动的最终目标就是要生产经得起各种杂音因素考验的产品。坚耐性(Robustness)就是产品的机能特性对杂音因素的差异不敏感，不受影响。26几个基本术语——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level1level227几个基本术语——主效应举一个简单的例子在农田实验中，考虑两个因子，每个因子都设置了两个水平：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13017028几个基本术语——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？呢29几个基本术语——交互作用在前面的资料中我们发现：当因子b处于低水平的时候（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处于高水平的时候（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。30几个基本术语——交互作用交互作用图示A低高产量100170150130120110B肥多肥少31瓷砖工厂的实验在1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200万元，从西德买来一座新的隧道窑，窑本身有80公尺长，窑内有一部搬运平台车，上面堆栈着几层瓷砖，沿着轨道缓慢移动，让瓷砖承受烧烤。问题：这些瓷砖尺寸大小的变异，他们发现外层瓷砖，有50%以上超出规格；而内层瓷砖，则正好符合规格。工程们知道引起变异的原因是窑内温度的变异，引起瓷砖尺寸变异。很明显，在制程中是一个杂音因素。解决问题，使得温度分布更均匀，只要重新设计整个窑就可以了，但需要额外再花50万元，投资相当大。32内部瓷砖外层瓷砖(尺寸大小有变异)上限下限尺寸大小改善前改善前外部瓷砖内部瓷砖33原材料粉碎及混合成型燒成上釉燒成控制因素水准一(新案)水准二(现行)A:石灰石量5%1%B:某添加物粗细度细粗C:蜡石量43%53%D:蜡石种类新案组合现行组合E:原材料加料量1300公斤1200公斤F:浪费料回收量0%4%G:长石量0%5%34实验方法一次一个因素法每次只改变一个因子，而其它因子保持固定。但它的缺点是不能保证结果的再现性，尤其是当有交互作用时。例如在进行A1和A2的比较时，必须考虑到其它因子，但目前的方法无法达成。35一次一因素的实验实验次数ABCDEFG实验结果1A1B1C1D1E1F1G112A2B1C1D1E1F1G123A2B2C1D1E1F1G134A2B2C2D1E1F1G145A2B2C2D2E1F1G156A2B2C2D2E2F1G167A2B2C2D2E2F2G178A2B2C2D2E2F2G2836全因子实验法全因子实验法这种实验方法，所有可能的组合都必须加以深究。但相当耗费时间、金钱，例如•7因子，2水准共须做128次实验。•13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每个实验花3分钟，每天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时间。37A(64)B(32)C(16)D(8)E(4)F(2)G(1)结果111111112111111231111121411111225111121161111212711112218111122291112111101112112111112121121112122131112211…..1272222221128222222238正交表(OrthogonalArray)正交表正交表用于实验计划，它允许每一个因素的效果可以在数学上独立予以评估。可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到相当好的结果。39正交表(OrthogonalArray)正交表特点：每一列都是自我平衡，即每一列中各水准出现的频率相同。每两列间都是互相平衡，即在某一列中出现某水准的所有实验组，在另一列中出现各水准的频率相同。40次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8一个L827的正交表41L8直交表A石灰石量B粗细度C蜡石量D蜡石种类E加料量F浪费回收G长石量每百件尺寸缺陷数ABCDEFG1234567123456711111