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Shainin DOE 五、產品＆過程研究 應用於識別和過程參數相關的SSV 應用　　　　　　Shainin DOE 用於識別過程參數相關的SSV 用於SSV是類似溫度、壓力、注塑時間等過程參數 也用於和輸入原材料尺寸相關的SSV（這些尺寸將在過程中被改變） SSV可以是計量或計數型的 反饋（結果）也可以是計量或計數型的 應用-產品＆過程研究　Shainin DOE Y＝反饋（結果） 　　 　　　　　　　　　　　　X＝SSV 　　　　　　　　*過程中發生改變的原材料參數 　　　　　　　　*過程參數的變差 　　　　　　　　*設備狀況 數據收集　　　Shainin DOE 數據收集方法和成對比較時不一樣 有2種數據收集的方法： 　　方法一-持續收集數據直到我們得到8個最好和8個最　差的工作 　　方法二-固定將要加工的工件數量，收集這些工件的　數據並在其中選出8個最好和8個最差的工件 在收集數據時，方法2更加容易，可操作性強 數據收集-方法1　　Shainin DOE 列出要測量的SSV 如果可能存在測量方法帶來的變差則要做R＆R 如果SSV和原材料有關，測量這一參數後開如加工工件 如果SSV和過程參數有關，則在工件加工時測這一參數的實際值(設定值不等同於實際值) 工件加工後測量Y 是否是最好的或最差的 繼續這一活動直到你得到8個最好的和8個最差的工件(反饋) 數據收集-方法2　Shainin DOE 選擇將要被加工的工件(例如：70件) 測量所有工件的原材料SSV 工件加工中測量所有工件的過程參數SSV 測量所有工件的反饋(結果) 將測量到的Y按升序或降序排列，並選出8個最好的和8個最差的反饋(結果) 80%公差帶原則，確認數據是否足夠 注意：必須確保最好和最差的反饋(結果)是從被加工的工件中產生的。否則，我們必須處理更多的工件。 數據收集 選出BOB，WOW數據 下一步：　　　　　Shainin DOE 如果確定的根本原因是原材料的變差，我們必須對產生這一變差的過程應用成對比較技術或產品＆過程研究方法做進一步分析 如果確定的根本原因是過程參數的變差，我們需要對機器采取控制這一變差，或者改進過程以將該參數控制在設立的范圍內 如果確定的根本原因不是原材料，該過程也沒有可變的過程參數，我們必須使用變差分析工具重新設計過程或者研究機器的變差。 Shainin DOE 六、零部件研究(工具3) 應用於即使被分解也不會被破壞的裝配件 應用　　　　　　　　Shainin 應用於和裝配過程有關的問題(裝配件的功能失效，如滲漏、開啟壓力、電流、噪聲、扭的、矩) 有助於發現問題是產生於裝配過程，還是裝配中的工件造成的 SSV既可以裝配過程，也可以是零部件 反饋(結果)可以是計量型或計數型的。如果是計數型的，需要轉換為1-5區間 應用-零部件研究　Shainin DOE Y＝反饋（結果） 　　 　　　　　　　　　　　　　　X＝SSV 　　　　　　　　　　　　裝配過程 　　　　　　　　　　　　裝配中的零部件 應用　　　　　　Shainin DOE 4個階段，每一階段又都包括數據收集、分析和結論過程： 　第1階段-確定裝配過程是否是問題的原因 　第2階段-確定哪個(些)零件是問題的原因 　第3階段-驗證階段2的發現 　第4階段-成對比較 只有在第1階段已經確定裝配過程不是問題的原因時，我們才可以執行第2和第3階段 第1階段-數據收集　　　Shainin DOE 基於反饋＆結果選擇一個最好的和一個最差的裝配件 如果反饋或結果為計數型，則將反饋或結果劃分為1-5的等級(如:變速箱的平穩性可以分為1-5級) 如果反饋或結果為計數型並且不能劃分等級，則選出一個功能良好的裝配件和一個不能正常工作的裝配件(如:試驗中真空泵的咬死現象) 　第1階段-數據收集　　Shainin DOE 將反饋或結果的實際數值記錄在下頁幻燈片所示的表格中 將最好的和最差的裝配件拆解和重新裝配2次，測量並記錄結果(每一次重新裝配時必須使用被拆解下的那些零件) 如果要求保持規定的扭矩，則該要求每次都　要滿足。為滿足這一要求，需要時可以更換緊固件 第1階段-數據收集-示例　　Shainin DOE 　 第1階段-分析　　　Shainin DOE 計算D　d比 　　第1階段-結論　Shainin DOE 第1階段-結論　　　Shainin DOE 第1階段-結論　　 Shainin DOE 第2階段-數據收集　Shainin DOE 第2階段-數據收集　Shainin DOE 第2階段-數據收集　Shainin DOE 第2階段-結論　　　Shainin DOE 第2階段-結論　　　Shainin DOE 第2階段-數據收集 Shainin DOE