401.实验因子简介.pptVIP

六西格玛绿带培训教材实验设计简介 The purpose of an experiment is to better understand the real world, not to understand the experimental data. 进行一个实验的目的是为了更好的了解真实的世界,而不是了解实验数据. William Diamond IBM-已退休的统计员 结束对本章的学习后,学员将能够: 解释什么是DOE 理解为什么使用DOE 解释一些DOE的术语 描述DOE的基本步骤 描述有效实验设计的一些阻碍 了解OFAT实验设计的局限性 学习目的 01-2 试验设计:通过有目的地改变一个流程(或活动)的输入变量(因子), 以观察输出变量(响应量)的相应变化. 它是一种科学的方法,使研究者更好地了解一个流程,并确定输入(因子)是如何影响输出(响应量) 什么是实验设计 因子 噪音 (可控制的变量) (非可控制变量) ε~ NID(0 , σ2) 什么是实验设计 X1 X2 . . X n 产品或过程 Y = Y + ε ^ 响应变量 (可测量的输出) Y ^ 01-3 试验设计是识别关键输入因子的最有效方法. 试验设计是帮助我们了解输入因子和响应变量关系的最高效途径. 试验设计是建立响应变量与输入因子之间的数学关系模型的方法. 试验设计是确定优化输出并减少成本的输入设定值的途径. 试验设计是设定公差的科学方法. 为什么使用试验设计 实验设计的益处如下: 改善过程绩效水平; 降低成本; 缩短产品开发时间和生产时间. 实验设计的益处 01-4 响应变量：所关注的可测量的输出结果, 如良率、强度等。 因子：可控的变量，通过有意的变动，可确定其对响应变量的影响，如温度、时间等。 水平：因子的取值或设定，如 举例：时间因子的水平1=2小时 时间因子的水平2=3小时 处理：某次实验的整套因子 举例：处理1：时间=2小时，温度=175。 处理2：时间=3小时，温度=225。 基本术语 重复：指在不重新组合实验设定的情况下，连续进行实验并收集数据。 复制：意谓每个数据值在重新设定测试组合之后收集。 随机化：适当安排实验次序，使每个实施被选出的机会都相等。 模块化: 剔除一些已知因子的干扰 基本术语 01-5 1、陈述问题 2、设立目标 3、确定输出变量 4、识别输入因子（可控因子/噪声因子） 5、选定每个因子的水平 6、选择实验设计类型 7、计划并为实施实验做准备 8、实施实验并记录数据 9、分析数据并得出结论 10、必要时进行确认实验 实验设计步骤 尽量使用连续数据作输出变量 连续数据提供更多的信息 计数型数据需要大样本量 尽量使用可精确，稳定测量的输出变量 步骤3：确定响应变量 01-6 通常可通过以下工具识别输入因子 鱼骨图 因果矩阵 潜在失效模式及效果分析 步骤4：识别输入因子 可控（控制）因子是我们在工序中正常操作时能设定并且维持在期望水平的因子。 噪音因子是在正常的操作期间的变化的因子，而且我们不能够控制它们；或者我们宁愿不控制它们，因为这么做会很昂贵。 可控因子与噪声因子 01-7 因子水平可以是定量的，也可是定性的。 定量举例 温度：100。C和120 。C 压力：20psi和25psi 旋转度：3000RPM vs. 3500RPM 定性举例 机器A和机器B 曲线A、B、C 材料类型：新和旧 步骤5：选择输入因子的水平 因子水平的选择是基于实验目的。 目标1：从大量的变量中确定出重要的少数输入因子（筛选） 将当前能力的极限值设定为“大胆”水准； 目标2：了解因素关系及交互作用 一旦确定重要的输入因子，通过减小水平间距来确定输入因子间的交互作用 目标3：确定一级输入变量的操作窗口（过程最优化） 水平设定进