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DOE实验设计培训12345678目錄什麼是試驗設計試驗設計相關因素試驗設計的類別試驗設計實施步驟試驗設計結果分析全因數試驗設計分部試驗設計篩選試驗設計中心複合試驗設計Box－Behnken試驗設計第一篇試驗設計基礎第二篇試驗設計應用第一篇試驗設計基礎試驗設計的用途•分析階段：用以對大量的輸入變數進行篩選.•改進階段：用以確定關鍵的少數輸入變數並確定其對輸出變數的影響.什麼是試驗設計？•試驗設計是研究作用因素X’s與關鍵質量特性CTQ’s之間關係的方法論.X’sY=f（x）Y在工農業生產和科學試驗中,試驗是必不可少的.試驗安排得好,往往會達到事半功倍的效果.如何科學地組織試驗,包括許多環節：選題、確定因數及其水平、設計試驗組合,等等.這些環節,有的是屬於管理科學,有的是需要數學和統計學的方法來設計試驗方案,後者稱為統計試驗設計.試驗設計的概念及目標試驗設計（DesignofExperiments)是對試驗方案進行優化設計，以降低實驗誤差和生產費用，減少實驗工作量並對試驗結果進行科學分析的一種分析方法在工作實踐中，我們無時不刻不在進行試驗，隻不過有時無意識中通過試驗我們可以達成以下目標1.確定、驗証和優化制造過程的主要影響變量和其影響2.創造對物料和部品變化不敏感的制造過程。3.設計對使用環境不敏感（即受環境的影響小）的產品4.降低總的設計周期5.減少ECN（設計變更通知書）的次數6.改進與CTQ’S有關的產品品質、成本和性能指標7.提高新設計產品的工藝性8.為制造過程列出解決方案9.減少對產品的檢查和測試。試驗設計的作用1.在進行基礎研究時-發現變量間的聯系-明確技術要點2.在進行產品設計時-做靈敏度分析-建立可靠性公差-確定部品特性-確定設計布局-使用較低等級的材料和部品以降低成本-減少變異-改善新設計產品的性能3.在進行制造過程（工藝）設計時-進行過程變量研究-變量的優化設置-建立可靠的公差-發現低成本的解決方案-減少過程變化-將過程均值逼近目標值-縮短制造周期-消除缺陷-提升產品可靠性4.在過程改善時，試驗設計可用來-解決問題-確定過程變量間的相互關系-進行過程能力研究-比較設備和方法的影響度5.計量時，試驗設計可用來-進行量具研究-確定主要誤差-將測量誤差降至最小試驗設計的期望•試驗點在盡可能大的範圍內•分散得盡可能地均勻•試驗次數要盡可能少•希望試驗點具有良好的代表性•能將複雜的規律描述出來試驗設計發展史•30年代R·A·Fisher把統計試驗設計(SED)用於農業並取得空前成功,統計試驗設計即對微觀經濟及管理做出了重大貢獻.•50年代美國戴明把統計試驗設計(SED)傳到日本,用來減少產品性能異性以提高產品質量,影響了整個日本工業界.•60年代日本田口玄一將“正交設計”表格化,極大改善了試驗設計,並引入全面質量管理(TQC),大大提高了日本產品在國際上的聲譽和競爭力.•80年代,許多美國公司引進田口玄一方法,對美國研製新產品起了推動作用.•隨著電腦以及高新技術的快速發展,一種新的試驗設計技術－－“均勻設計”誕生,它是數論方法的一個重要應用,是“電腦試驗設計”(DEC)研發的產物.實際上,它是對參與試驗各個因素之間的內在關係進行數字仿真,從而大大減少了試驗,降低了試驗成本,同時快速有效地優化了結果.“均勻設計”是一種全新的試驗設計方法,是“類比”走向“數位”的突破.試驗設計類別•因子設計•響應設計•穩健性設計•調優運算試驗設計的類型•单因素试验•双因素试验•随机区组试验•不完全区组试验•拉丁方试验•均勻試驗•全因子試驗設計•篩選試驗設計•響應曲面方法•調優運算•正交试验设计•均匀试验设计•指標：在試驗中用來衡量試驗結果的量.–在六西格瑪中,試驗指標是公司和客戶共同關心的專案的CTQ's.•因數：又稱因素/因子,是指影響試驗考核指標的量.DOE基本概念•水平：各因數的不同取值.–試驗設計的目的是捕捉試驗因數對指標的最大影響,因此因數水平的選擇範圍要適當,不可過寬或過窄.•通用符號：＋、－；1、2、3；－1、0、＋1.低高咖啡品牌AB水泉水自來水咖啡量12因子水平DOE基本概念試驗設計的類別試驗類別的選擇依據在選擇試驗時，須至少考慮以下因素：1.研究目標：即通過試驗希望達到什麼目的，解決什麼問題2.因素和水平數：我們的調查、分析范圍3.每次的試驗成本試驗類別根據不同的因素類，我們可以按以下分類：試驗類型目標典型可控因素數1.全因子試驗（所有因素和水平的組合）1.尋找最有利於輸出的因素水平2.建立可評估所有交互影響的數學模型4因素以內2.分部因子試驗（所有組合的一個子集）1.尋找最有利於輸出的因素水平2.建立可評估部分交互影響的數學模型5因素以上試驗設計的類別試驗類別試驗類型目標典型可控因素數3.篩選試驗從大量因素中發現少數關鍵因素（不評估因素的交互作用）7因素以上4.中心復合設計1.優化2.建立非線性影響存大時的數學模型（常用響應表面方法）3因素以上5.穩健性設計1.優化2.在存在噪聲因素變化的場合發現輸出最小變異時對應的因素水平5因素以上6.田口動態可靠設計1.優化2.優化產品或制造過程的函數3.使輸出地噪聲因素敏感性最小，對輸入因素敏感性最大7因素以上在技術密集的時代，誰能掌握KNOW-HOW誰就是真正的贏家●策略一：篩選主要因子（使X型問題簡化成A型問題）●策略二：找出最佳之生產條件（使A型問題簡化成T型問題）●策略三：證實最佳生產條件有再現性--工程師藉由專業工程理論知識與經驗,用試錯法設定調節生產設備和製程參數--可接受的參數,但不一定是最佳參數,也不一定方便經驗傳承--應用時易出問題試驗目的試驗類形1.找出關鍵影響因子---篩選試驗=部分析因試驗=田口試驗=Placket-Burman2.優化試驗------全因子試驗------響應曲面法------田口穩健設計求S/N比設定試驗目的選擇試驗類型試驗目的類形試驗目的試驗次數比較篩選(找關鍵影響因子)優化試驗比較穩健設計全因子試驗中等中中高中部分因子試驗較少高低中低響應曲面法(RMS)最多低高中高田口試驗中等高低低低/高128222222227xxxxxx根據試驗目的選擇試驗類型83=1024=512210因子(factor)數較多如:水平(level)數較多如:ABCDEFG1111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112L8(2**7)2水準7因子Runs:8次TaguchiOrthogonalArrayDesign次試驗次數比較次次DOE基本概念立方點/角點中心點軸向點DOE基本概念11286DOE基本概念2010070605040DayoftheMonthYield2010070605040DayoftheMonthYieldVendorAVendorB•試驗設計的三個基本原理：–重復性–隨機化–區組化DOE基本概念全因子試驗計劃法没有交互作用(平行的状态)YXXX有一点交互作用有很大的交互作用什么是交互作用•表示2个因子的水平组合上,发生不期待的效果。3次以上的交互作用，技术分析不太容易，因此一般不考虑。交互作用图A&B间没有交互作用定义：当有交互作用存在时,一个因素对回应的影响与其他各标准因素对回应的影响是不同的.A&B互相作用B的影响随着A的标准而变化.这里,B对低标准A有负面影响,对高标准A有正面影响.A&B互相作用这里,B的影响以与上述相同的方式随着A的标准而变化.低A低A高A高A低B高B低A低A高A高A低B高B低A高A低B高B交互作用•用以下2個變數A,B其分別可以設定為Low,High。假使會有以下情形則稱為沒有交互作用，亦即2者相互獨立。ABData-1LowLow3LowHigh4HighLow5HighHigh6B-LowB-HighA-Low34A-high56A-LowA-HighB-LowB-High•假使會有以下情形則稱為具有交互作用，亦即2者相互依存。A-LowA-HighB-LowB-HighABData-2LowLow3LowHigh5HighLow6HighHigh4B-LowB-HighA-Low35A-high64交互作用交互作用－回應表面觀察三維觀察沒有交互作用在X1(X2)方向的回應表面傾斜率在X2(X1)的常量值上是相同的.交互作用在X1(X2)方向的回應表面傾斜率X2(X1)水平增加而增加YY=2X1X2Y=10Y=2Y=4Y=14X1X2交互作用没有交互作用X主要影響圖B的正面影响总体平均值A的负面影响4.454.604.754.904.30回应温度压力容量低A高A低B高B低C高CC的正面影响立方圖兩個觀察資料：可看出對因素A有負面影響,對因素B沒有影響.回應是產量.可看出對供貸商和催化劑有正面影響.9.108.102.22.358515045＋－10Labs5Labs催化剂AB供货商AB－＋因數策略立方體有助於把包含3個因素的試驗空間直觀化每個對角表示一組試驗條件.23=(2個標準)（3個因素）=8個試驗條件＋－＋－－＋因素1因素2因素3立方圖試驗設計方案（類別）選擇流程需要进行试验吗？确定试验目标选定自变量（因素）因素数大于7吗？进行筛选DOE试验精度要求高吗？进行因子DOE全因子/分部因子结束开始观察实际影响进行优化DOE目标达成吗？YYNNYNNNY試驗設計步驟1.通過確認歷史資料或收集現場資料來確定目前的過程能力2.確立試驗目標3.確立衡量試驗輸出結果的變數4.確立影響輸出結果的各類可控因素和雜訊因素5.確定每個因素的水平數和各水平的實際取值6.選擇試驗用表,使其能適應所選擇的因素和水平數並確定試驗次數7.驗證測量系統8.試驗資源準備,建立測試計劃9.進行試驗,確信每個試驗單元均被對應於其試驗條件做好標識10.測量試驗單元11.分析資料,標識主要影響因素12.確認取得最好輸出結果的因素水平的組合13.在此優化組合的因素和水平值上進行重復試驗以確認效果14.通過標準作業程式固定優化的試驗條件（因素和水平）,並進行應有的控制15.重新評估過程能力實驗的通則定義1.陳述實際問題2.陳述實驗目的3.選擇輸出變數4.選擇輸入變數5.選擇輸入變數的標準實施6.選擇實驗設計方案及樣本大小7.進行實驗並收集資料8.分析資料9.得到統計學及實際答案10.把結論轉化為實際問題第一步陳述實際問題---第一步並不像聽起來那麼容易---實驗設計和其他6Sigma方面一樣必須清楚陳述實際問題---我們的高爾夫球實驗的問題陳述是什麼?----我的高爾夫球平均桿數太高,90桿.我希望減到85桿以下.第二步:陳述實驗目的---實驗目的比問題陳述要具體得多.例如:問題陳述:電鍍工藝的厚度變異太大目的:把厚度變異從±10%減少到±5%例如:問題陳述:錯誤帳單太多目的:錯誤帳單的數量從2%減到0.1%.---對高球的例子而言其他目的:把擊球距離增加30碼,增加落點在球道上的次數,增加擊球落在果嶺(穴周邊綠地)的平均數量目的:把我的平均高爾夫球桿數減少五桿.實驗目的“實驗目的”和“專案目的”不同一個實驗通常不夠一系列實驗通常會找到最佳化結果DOE目的與專案目的相關連,進行實驗是為了達到專案目的,進行實驗不只是滿足實驗者的好奇心.輸出變數尋找Y=f(x)中的“Y”應首先選擇因變數因變數應與6Sigma專案目標有關有時(經常)會找出超過一個因變數以上定義的問題什麼指標是重要–集中還是變異問題?我們要探測到多大變化?量測系統恰當嗎?因變數穩定嗎?有次要的或衍生作用的因變數嗎?實驗因變數的範例:電鍍流程–厚度,均勻度,純度開發票流程–正確發票數,周期時間高爾夫球範例:主要因變數:總桿數其他可能因變數:距發球點及球道中心的距離(球桿及球的類型實驗)第三步:選擇輸出變數輸入變數–在實驗中要研究其對因變數影響的流程輸入變數之一定量(連續)輸入:溫度、壓力、時間等.定性(不連續)輸入:操作員、機器、工廠、批次、觸媒等.應選那些