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* DOE ------Design Of Experiment ------設計驗证 1. 定義 試驗設計是對試驗方案進行優化設計﹐ 以降低試驗誤差和生產費用﹐減少試驗 工作量為目的并對試驗結果進行科學分 析的一種科學方法。 2. 試驗設計方法 試驗設計方法就是同時研究多個輸入因素(Xi) 對輸出(Y)的影響的方法。 Xi 制造/實 驗過程 輸入 X1 X2 Xn 輸出 Y1 Y2 函數﹕Y=f(x) 通過對輸入Xi的控制來達到控制輸出結果。 3.試驗因素及水平 在試驗中影響試驗輸出結果的量稱為因素。 即函數Y=f(Xi)中的變量Xi。 如﹕溫度﹑壓力﹑時間﹑電壓﹑操作人員等等 (從人﹑機﹑料﹑法﹑環等五個方面考慮) 水平是指試驗中各因素不同取值。 如﹕ 時間﹕5s與10s 原料﹕A供應商與B供應商 (這些條件可以是連續變量也可以是獨立因素。) 4.試驗因素及水平的選擇 一般每個試驗必須由一個團隊完成。 在確定試驗項目后必須召集相關單位人員組成一個團隊, 其 中必須有該項工作的專業人員。只有專業人員才能在頭腦風 暴法中提供更多參考意見并給出適當水平。同時確定可控因 數和噪聲因素。 人 環 法 料 機 結果 受訓人員 未受訓人員 機器A 機器B 機器C 溫度 供應商A 條件1 濕度 氣壓 條件2 供應商B 5.正交設計 左圖是一個3因素完全試驗的正交表。共做8次試驗。 正交表的特點﹕ 8行表示8種試驗運行的不同因素水平組合。 3列表示試驗中有3個因素在交互變換。 “-1”﹑“1”表示各因素的兩種水平。（有人用“1”﹑“2”或其他形式表示） 各個因素的每個水平各出現4次﹐出現機會完全均等。 表中任意兩列間的組合數字各出現兩次﹐其搭配是均等的。 上面右圖是3個因素2個水平4次試驗的正交表。 6.試驗設計---完全因素試驗 完全因素試驗是將每個因素的不同水平組合做同樣 數目的試驗。 試驗次數﹕m=ek (k表示因素個數﹐e代表每個因素的水平數) 如3個因素2個水平則須試驗23共8次試驗。如下（例 1）﹕ 6.試驗設計---完全因素試驗 在Minitab上可以直接生成上表。 將Y填入此處 將對應試驗結果填入此處 6.試驗設計---完全因素試驗 然后對數據進行回歸分析(可以用Excel或Minitab) 每次試驗重復 三次取平均值 P=0.110.05 6.試驗設計---完全因素試驗 標準偏差方程 P=0.110.05 均接近1 6.試驗設計---完全因素試驗 以上是對輸出結果只對主要因素進行了分析，下面對含有各個因素的交互作用進行分析。 6.試驗設計---完全因素試驗 以上是對輸出結果平均值分析，還可以直接對三次結果進行分析。 包含交互作用。 6.試驗設計---完全因素試驗 直接對三次結果進行分析，不包含交互作用。 6.試驗設計---完全因素試驗 主要作用和交互作用的影響圖﹕ 6.試驗設計---完全因素試驗 根據以上分析, 可以得到以下數學模型: YAvg.=19.1+0.136A-0.204C Stdev.=0.269+0.075A+0.118B 由影響圖和以上數學模型可知﹐要將輸出變量的變翼降 到最小﹐可取A=-1, B=-1; 在設置好A和B后﹐ 通過將因 數C取-1時可使輸出變量最大。 7.試驗設計---不完全因素試驗 對於多個因素，多個水平，如果作完全因素試驗可能會造 成很大的工作量，並且可能導致大量浪費，如6個因素2個 水平做完全試驗則要做26共64次試驗。如果再加上重復兩 次就有128次試驗。 而如果做不完全因素試驗，則可能只須8次或16次試驗， 當然試驗次數越少精確度越差。 7.試驗設計---不完全因素試驗 在Minitab中可以選擇所要做的試驗次數。 7.試驗設計---不完全因素試驗 以下是一個4因素2水平的不完全試驗例子（例2），重 復3次共24次，若做完全試驗重復3次則需48次試驗。 在此忽略了三個因素和四個因素間的交互作用，由此 可見B因素及A與C的交互作用對結果影響不大。 7.試驗設計---不完全因素試驗 根據上面結果可得到以下數學模型﹕ Y=115.75-9.42A-1.25B-19.33C+16.33D+5.08A*B -0.33A*C-10.50A*D 然后﹐根據此數學模型可以得到所需要的輸出結果。 7.試驗設計---不完全因素試驗 右邊是從擬合方程得出的擬合值與實際值在相同的條件下的比較。 實際值 擬合值 DOE tool 使用要点: 1.找出不良缺陷可能产生因素; 2.将其它影响此缺陷非关联因素作为定量; 3.将直接或相关因素作为变量; 4.运用简单图表设计验证计划------QIT小组成员 5.逐项验证每个变量(由高 中