六西格玛实验设计讲述.pptVIP

学习目的 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 什么是实验设计 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 为什么使用试验设计 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。 实验设计的益处 实验设计的益处如下: 改善流程绩效水平； 降低成本； 缩短产品开发时间和生产时间。 基本术语 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。 实验设计步骤 陈述问题 设立目标 确定输出变量 识别输入因子(可控因子/噪声因子) 选定每个因子的水平 选择实验设计类型 计划并为实施实验做准备 实施实验并记录数据 分析数据并得出结论 必要时进行确认实验 步骤3：确定响应变量 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4：识别输入因子 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 可控因子与噪声因子 可控 (控制) 因子 是我们在 工序的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。 步骤5: 选择输入因子的水平 因子水平可以是定量的，也可是定性的。 定量举例 温度：100 ℃和 120 ℃ 压力： 20 psi 和 25 psi 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。 步骤6：选择DOE类型 步骤6：选择DOE类型 步骤7：实施实验的计划 实施实验的计划应解决以下问题: 费用如何？ 我们已经与内部客户讨论过吗？ 需要多长时间？ 有必要做试运行吗？ 我们需要提案及许可吗？ 谁来进行实验？ 步骤8和9：实施实验,获取数据并分析数据 实施实验的阻碍 问题不清 目标不明 集体讨论不充分 实验结果不清 实验设计费用过高 实验设计 耗时过长 对实验设计策略缺乏理解 实验初期缺乏信心 缺乏管理支持 过于迫切的需要结果 缺乏足够的指导 / 支持 单次单因子（OFAT）方法 通常固定所有其他因子不变，而只变动一个因子进行实验；然后变动第二个因子(固定其他因子)，以此类推。 这样确定的“最优点”常常有误导性。 单因子实验 vs 实验设计 单因子实验 vs 实验设计 Most OFATs have already been run on processes to optimize them. As a result, what remains to be found are either radical process changes or interactions. The process changes can be more efficiently be investigated with 2^k type experiments, and interactions can only be found with them. Copyright ? 2011 QualiSys Consultancy Services 六西格玛绿带培训教材 实验设计简介 Introduction to Experimentation * Copyright ? 2011 QualiSys Consultancy Services * Copyright ? 2011 QualiSys Consultancy Services The