DOE试验计划法课件.ppt

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1、.,14部 实验计划法,1. 完全配置法2. 部分配置法,.14部 实验计划法1. 完全配置法,改善阶段概要,在测定阶段，决定影响Y变动的预想的X因子 在分析阶段，选定致命X因子 在改善阶段，通过最终做实验，决定致命的少数因子 找出最佳化Y的致命的少数因子的条件 通过检证实验(Confirmation Run)，与Baseline比较， 确认是否达成了目标,决定致命的少数因子(Vital Few) 达成Process Optimization,14 -1/29,改善阶段概要 在测定阶段，决定影响Y变动的预想的X因子,改善的过程,在改善阶段，在分析阶段得到的Xs中选定少数致命因子 对所选定的因子

2、，通过影响测定值统计的计划的实验而进行 分析其结果掌握最佳的条件,完全/部分配置法,Critical Xs,Vital Few,Vital FewCombination,Control,Vital FewOptimization,检证实验不必要时,检证实验必要时,反应表面实验,14 -2/29,改善的过程 在改善阶段，在分析阶段得到的Xs中选定少数致命,实验计划(DOE),实验计划法(DOE)的背景,一般影响Y的X有无数个，根据实验条件，实验结果的不同 因此几乎不可能用经验的、理论的方式知道引起Y发生的X。,实验计划法(DOE)的目的,通过计划周全的实验 1. 掌握哪个要因对反应有有益的影响

3、找出其影响良性的程度有多大. 检证和推定的问题 2. 掌握微小影响的要因，在所有影响当中占多少比重， 测定误差多少 误差项推定的问题 3. 有益影响的原因具有什么条件时，掌握是否得到最佳 的反应 最佳反应条件的问题 按结果，设定作业标准，提供选择原料、装置、测定方法等 的基准,14 -3/29,实验计划(DOE) 实验计划法(DOE)的背景 一般影响Y的,实验计划(DOE),什么是实验计划法(DOE) ?,对已知的事实 检证或确认未知的事实的假设对所推定的原因因子的条件计划、实施、分析实验想要得到最佳条件的活动,True Stateof Nature,Prism(DOE),Noise,New

4、Data,(进行实验),(实验计划),Available Data,推论 &检证,(分析),ProcessOptimization !,N, Trial & Error 方法 一般问题的原因有很多种 推定因子不能同时研讨 同一类型的问题再发的情况很频繁,14 -4/29,实验计划(DOE) 什么是实验计划法(DOE) ?对已知的事,实验计划(DOE),什么时候使用实验计划(DOE)? -随DMAIC Process的情况,Theme选定,活动范围选定,CTQ明确化,对CTQ的Gage R&R,工程能力分析,Define,Measure,Graph解释假设检验,实验计划(DOE),检证实验,管理

5、计划,Analysis,Improve,Control,在分析阶段，对影响独立变量Y所推定的的从属因子 - 为了决定影响Y最大的原因因子而使用 - 影响Y的原因因子的效果，良性的程度为多少 - 为了找出影响Process的因子的最佳条件而使用,14 -5/29,实验计划(DOE) 什么时候使用实验计划(DOE)? -随D,实验计划(DOE),实验计划(DOE) Process,实验目的的设定,特性值的选择,因子和因子水平的选择,实验配置,实验顺序的Random化,Data 分析,分析结果解释,对策,实验的实施,1或者2以上,从属因子/变量因子 选择水平的选择 -兴趣领域 -现使用水平, 预想最

6、佳水平 + -一般为 25 水平,Block的组成 实验顺序的 时间性/空间性 Randomization,按照计划的 实验实施,Graph化 实验时的管理状态 与否及误差的 等分散性研讨 对missing value的事前 对策,在已知的条件之内 导出结论确认实验与否的决定 确认实验的 再现性的确保,因子(factor) : 影响data散布的无数原因当中直接与实验有关的原因 水平(level) : 为了实验而选定的因子的条件 fixed factor : 技术性指定的因子(温度, 压力, 强度 等)变量因子 Block : 把实验分为时间性, 空间性，在内部能够造成实验环境均匀,14 -6

7、/29,实验计划(DOE) 实验计划(DOE) Process实验目,实验计划(DOE),实验计划(DOE)的基本原理 : 要构筑实验程度好、分析容易的实验计划的话 ,1. Principle of Randomization(随机性) 选定的因子以外，消除其他原因偏移(bias)影响实验结果的方案2. Principle of Replication(反复性) 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定， 使得能提高实验结果的可靠性.恰当的误差项的DF是 6 20个. 3. Principle of Blocking Block是同质性的集团,如果判断一些要因成为问题时,把那个要因

8、选定为Blocking因子, Blocking因子选定的话,不增加实验的次数,可以分析要因; Blocking因子不选定的话,实验结果会出现问题,不能分析原因. Randomized Block Design4. Principle of Confounding 把没必要求的2因子交互作用或者高次的交互作用与Block交叉的方法, 检出不必要的要因与Block的效果相交落，因此能提高实验的效果. 5. Principle of Orthogonality(直交性) 直交排列法(Orthogonal Array Table)活用 把交互作用中能够技术性无视的与主效果相交落，能够减小实验的大小,树

9、立实验计划。,14 -7/29,实验计划(DOE) 实验计划(DOE)的基本原理 : 要构筑,实验计划(DOE),实验计划法(DOE)的种类,DOE,反应表面实验,部分实施法,分解法,交落法,要因配置法,不完整Block计划法,所有因子/所有水平 实验顺序是Random 1/2/Multi-way factorial,对因子的各水平 完全Random化困难时 因子别/阶段别 Random化,把没必要检出的交互作用 与Block交落,有必要的交互作用 与主要要因交叉 主要活用直交排列法 Latin Square Design,水平数和Block数多时 减少实验次数而使用 在同一个实验上，想要比较

10、的 因子水平的组合不全部包含的 实验计划法,Central Composite Design Rotatable Design EVOP(Evolutionary Operation) Simplex Design,14 -8/29,实验计划(DOE) 实验计划法(DOE)的种类DOE反应部分,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验),对实验计划(DOE)适用结果的解释及对策事项是?,对影响Monitor的C/A + B/C 的Gap不良的要因，在分析阶段 通过假设检验推出实验的致命因子 对3因子各个2水平进行23,实验实行 Process,实验计划,实验实施,检证实验,分析,主效果,

11、交互作用,Cube Plot,1. 实验计划 : Factorial Design Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial /Create Factorial Design,因子,Latch height,Latch width,Resin,(-) 水平,20,320,ABS,(+) 水平,25,330,PC+ABS,Height width resin gap2032010.282532010.212033010.272533010.512032020.422532020.222033020.412533020.49,14 -9/29,Data输入,实验计

12、划(DOE)-完全配置法例题(23 实验) 对实验计,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验),14 -10/29,树立实验计划,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验) 14 -,14 -11/29,因子的影响分析,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验),14 -11/29,Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial/Analyze Factorial Design,3次以上的交互作用对反映值Y的影响几乎没有,所以不选择!,14 -11/29 因子的影响分析实验计划(DOE)-完全,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验),1

13、4 -12/29,因子的影响分析,Fractional Factorial Fit: gap versus height, width, resinEstimated Effects and Coefficients for gap (coded units)Term Effect Coef SE Coef T PConstant 0.35125 0.003750 93.67 0.007height 0.01250 0.00625 0.003750 1.67 0.344width 0.13750 0.06875 0.003750 18.33 0.035resin 0.06750 0.03375

14、 0.003750 9.00 0.070height*width 0.14750 0.07375 0.003750 19.67 0.032height*resin -0.07250 -0.03625 0.003750 -9.67 0.066width*resin -0.00750 -0.00375 0.003750 -1.00 0.500Analysis of Variance for gap (coded units)Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 3 0.047237 0.0472375 0.0157458 139.96 0.0

15、622-Way Interactions 3 0.054138 0.0541375 0.0180458 160.41 0.058Residual Error 1 0.000113 0.0001125 0.0001125Total 7 0.101487,Latch width/Resin/Latch height*Latch width/Latch height*Resin对反应值Y的影响大,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验) 14 -,对实验计划(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?,2. 分析,1) 主效果(Main Effects Plot),倾斜度的绝对值越大对Y值的影响

16、也越大 Latch width Resin Latch height 看似Latch 高度与Y没有多大的关联性,实验计划(DOE)-完全配置法例题(23 实验),14 -13/29,Minitab Menu : Stat / DOE / Factorial/Factorial Plot,对实验计划(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?2. 分,对实验计划(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?,2. 分析,2) 交互作用(Interaction Plot),两个以上的因子相互组合影响Y,两个线相交的角度 越大影响Y的程度 也越大 Latch width和Latch height是 有交互作用

17、 Latch height和Resin 交互作用也大,实验计划(DOE)-完全配置法(23 实验),14 -14/29,对实验计划(DOE)的适用结果解释及对策事项是 ?2. 分,0,.,2,1,0,.,2,2,0,.,5,1,0,.,4,9,0,.,2,8,0,.,4,2,0,.,2,7,0,.,4,1,-,1,1,h,e,i,g,h,t,w,i,d,t,h,r,e,s,i,n,-,1,1,-,1,1,对实验计划(DOE)的适用结果的解释及对策事项是 ?,2. 分析,3) Cube Plot,实验的结果综合性的 Display的Graph,最佳条件Latch width: 320 mmLat

18、ch height : 25 mmResin : ABS,实验计划(DOE)-完全配置法(23 实验),14 -15/29,0.210.220.510.490.280.420.270.,对实验计划(DOE)适用结果的解释及对策事项是 ?,3. 验证实验(Confirmation Plot),因为Cube Plot上用选定的最佳条件，变更Process的条件后 确认实际上是否改善了Y的值,改善前,改善后,实验计划(DOE)-完全配置法(23 实验),14 -16/29,对实验计划(DOE)适用结果的解释及对策事项是 ?3. 验,什么是部分配置法 ?,在实施实验中因子数增加时，引起实验的次数以几何

19、级数性地增加 24 = 16, 25 = 32, 26 = 64 , 实验依次增加 - 现实是时间方面或者Load, Cost方面发生困难 - 产生不可预想的潜在变量，实验的程度(精度)变坏 一般3次以上的交互作用主要影响反应值Y的情况几乎没有 消除3次以上的交互作用，根据一定的 Rule减少实验次数的方法 部分配置法 -为了找出致命的少数因子Screening时 -考虑经济性，完全配置困难时使用,实验计划(DOE)-部分配置法,14 -17/29,什么是部分配置法 ? 在实施实验中因子数增加时，引起实验的,在射出物配置的工程上，共选定了5个潜在的因子,其中在什么因子的什么条件下得到最佳值，

20、用25-1部分配置要进行实验. Y = 射出物强度,实验计划(DOE)-部分配置法,Factor,Low,High,流入量(A),催化剂(B),回转数(C),温度(D),浓度(E),10,1,100,140,3,15,2,120,180,6,14 -18/29,在射出物配置的工程上，共选定了5个潜在的因子,其中在什么因子,2. 实验设计 Minitab Menu : Stat/ DOE / Factorial / Create Factorial Design,实验计划(DOE)-部分配置法,实验因子数,Best,Not Acceptable,Acceptable,14 -19/29,2. 实

21、验设计 Minitab Menu : Sta,2. 实验设计 Minitab Menu : Stat/ DOE / Factorial / Create Factorial Design,实验计划(DOE)-部分配置法,实际实验时必须 Click, 随机决定实验的顺序.,反复实验数,14 -20/29,2. 实验设计 Minitab Menu : Sta,3. 实验设计后测定值的输入,实验计划(DOE)-部分配置法,14 -21/29,3. 实验设计后测定值的输入实验计划(DOE)-部分配置法,4. 主效果 / 交互作用 / Cube Plot 分析 Minitab Menu : Stat/

22、DOE / Factorial / Factorial Plot,实验计划(DOE)-部分配置法,把Set up全部选定 Plotting,14 -22/29,4. 主效果 / 交互作用 / Cube Plot 分析实验,5. 主效果分析,实验计划(DOE)-部分配置法,对Main Effect的解释,14 -23/29,5. 主效果分析实验计划(DOE)-部分配置法对Main E,6. 交互作用分析,实验计划(DOE)-部分配置法,对交互作用的解释,14 -24/29,6. 交互作用分析实验计划(DOE)-部分配置法对交互作用的,7. Cube Plot分析,实验计划(DOE)-部分配置法,

23、对Cube Plot的分析,14 -25/29,7. Cube Plot分析实验计划(DOE)-部分配置法对,8. 把各因子的效果用Pareto Chart画出来 Minitab Menu : Stat/ DOE / Factorial / Analyze Factorial Design,实验计划(DOE)-部分配置法,14 -26/29,8. 把各因子的效果用Pareto Chart画出来实验计划,8. 把各因子的效果用 Pareto Chart画出来 Minitab Menu : Stat/ DOE / Factorial / Analyze Factorial Design,实验计划(

24、DOE)-部分配置法,对Pareto Chart的解释,14 -27/29,8. 把各因子的效果用 Pareto Chart画出来实验计, 配置法的追加参考事项,实验计划(DOE)-部分配置法,用最佳条件选定的值，必须作验证实验 第一次实验的结果不明确的话，另半边也能 够做实验 为了更详细地调查已判定为重要的因子， 追加/变更水平 。 离散型Data只可以用2 水平实验, 连续型全部可以使用,14 -28/29, 配置法的追加参考事项实验计划(DOE)-部分配置法 用最,Improvement 阶段简介,Improvement阶段Project Review Point,影响Y的致命的少数因子是否明确 决定致命少数因子为止，所使用的统计Tool是否确切、 分析是否正确？ Process的最佳条件是否明确，是否重新确立了？ 最佳条件下是否已经做了验证实验(Confirmation)? - Sample是否在长期性的观点上得到的 ? - Sample的数量是否确切 ? - 是否达到了以工程能力为目标的水平或6 Sigma水平? 最佳条件下是否发生了逆技能 ?,14 -29/29,Improvement 阶段简介Improvement阶段P,