很好的DOE实验设计培训.pptx

DOE实验设计培训;目 錄;第一篇 試驗設計基礎;試驗設計的用途;什麼是試驗設計？;試驗設計的概念及目標;試驗設計的作用;試驗設計的期望;試驗設計發展史;試驗設計類別;試驗設計的類型;指標：在試驗中用來衡量試驗結果的量. 在六西格瑪中, 試驗指標是公司和客戶共同關心的專案的CTQs. 因數：又稱因素/因子, 是指影響試驗考核指標的量.;水平：各因數的不同取值. 試驗設計的目的是捕捉試驗因數對指標的最大影響, 因此因數水平的選擇範圍要適當, 不可過寬或過窄. 通用符號： ＋、－； 1、2、3； －1、0、＋1.;試驗設計的類別;試驗設計的類別;在技術密集的時代，誰能掌握KNOW-HOW誰就是真正的贏家 ;●策略一：篩選主要因子（使X型問題簡化成A型問題） ●策略二：找出最佳之生產條件（使A型問題簡化成T型問題） ●策略三：證實最佳生產條件有再現性;--工程師藉由專業工程理論知識與經驗, 用試錯法設定調節生產設 備和製程參數 --可接受的參數, 但不一定是最佳參數, 也不一定方便經驗傳承 --應用時易出問題;;DOE基本概念;DOE基本概念;DOE基本概念;試驗設計的三個基本原理： 重復性 隨機化 區組化;全因子試驗計劃法;交互作用图;交互作用;假使會有以下情形則稱為具有交互作用，亦即2者相互依存。;交互作用－回應表面觀察;主要影響圖;立方圖;因數策略 立方體有助於把包含3個因素的試驗空間直觀化 每個對角表示一組試驗條件. 23=(2個標準)（3個因素） =8個試驗條件;試驗設計方案（類別）選擇流程;試驗設計步驟;實驗的通則 定義 1. 陳述實際問題 2. 陳述實驗目的 3. 選擇輸出變數 4. 選擇輸入變數 5. 選擇輸入變數的標準實施 6. 選擇實驗設計方案及樣本大小 7. 進行實驗並收集資料 8. 分析資料 9. 得到統計學及實際答案 10. 把結論轉化為實際問題;第一步陳述實際問題 ---第一步並不像聽起來那麼容易 ---實驗設計和其他6 Sigma 方面一樣必須清楚陳述實際問題 ---我們的高爾夫球實驗的問題陳述是什麼 ? ----我的高爾夫球平均桿數太高,90桿. 我希望減到85桿以下.;輸出變數 尋找Y=f(x) 中的“Y” 應首先選擇因變數 因變數應與6 Sigma 專案目???有關 有時(經常)會找出超過一個因變數以上 定義的問題 什麼指標是重要– 集中還是變異問題? 我們要探測到多大變化? 量測系統恰當嗎? 因變數穩定嗎? 有次要的或衍生作用的因變數嗎? 實驗因變數的範例: 電鍍流程– 厚度, 均勻度, 純度 開發票流程– 正確發票數, 周期時間 高爾夫球範例: 主要因變數: 總桿數 其他可能因變數: 距發球點及球道中心的距離(球桿及球的類型實驗);輸入變數– 在實驗中要研究其對因變數影響的流程輸入變數之一 定量(連續) 輸入: 溫度、壓力、時間等. 定性(不連續) 輸入: 操作員、機器、工廠、批次、觸媒等. 應選那些因子? 用6 Sigma 工具! 流程圖、C E 矩陣、FMEA 變異數分析、假說檢定;水準(Level): 輸入變數的值(設置) 例如: 如溫度是輸入 水準: 125, 150, 175 例如: 如果操作員是輸入 Mary, Beth, Tom, Saunders 在高爾夫球範例中: 球Top Flite, Titleist 啤酒0, 4 交通工具走路, 開車 球桿Ping, Titleist 因子水準選擇各因子水準應考慮: ---我希望看到多大的變化? ---變異的正常範圍是多少? ---我能偏離多少但仍在範圍內? ---機器/製程的限度在哪裡? ---本實驗的類型是什麼? ---篩選– 用大幅度的水準 ---最佳化– 根據以前實驗的結果選用適當的水準. 幾個水準? ---依資源及實驗目的而定 ---兩個水準很方便,;簡單的比較型實驗 兩個均值的檢定 1-和2-樣本t-檢定 配對t-檢定 1-和2-變異檢定 1-和2-比例檢定 單因子實驗: