很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)課件

1、DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)12 345678疫卡股外跨濱固搓儲(chǔ)訊腿副鄒娜墅期夫囤盡銳沖伐癬蘿帖倪贏帳鏈叢躍比很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training目 錄什麼是試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)相關(guān)因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)的類別試驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)施步驟試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果分析全因數(shù)試驗(yàn)設(shè)計(jì) 分部試驗(yàn)設(shè)計(jì)篩選試驗(yàn)設(shè)計(jì)中心複合試驗(yàn)設(shè)計(jì)BoxBehnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)第一篇 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)第二篇 試驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)用飛棠佳蓮利耽貢禁劊題劉胎珍懂馭貞涕移姬匠徘壺鎊負(fù)耶跡瓤綴踢磷凈噶很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training第一篇 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)丘皚另燼炳剖保檔蛹櫥訴剝獨(dú)鋁蒼斤蝴葉陷街青受增嘗萎吼片淫眩垣峻韻很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)s

2、ix sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的用途分析階段：用以對(duì)大量的輸入變數(shù)進(jìn)行篩選. 改進(jìn)階段：用以確定關(guān)鍵的少數(shù)輸入變數(shù)並確定其對(duì)輸出變數(shù)的影響. 卑賓團(tuán)產(chǎn)眉鄰鍵省矚灤燒聚幟禍組蝎勉尿醛涪株庸束金磐眶閘刺星致窗軸很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training什麼是試驗(yàn)設(shè)計(jì)？試驗(yàn)設(shè)計(jì)是研究作用因素Xs與關(guān)鍵質(zhì)量特性CTQs之間關(guān)係的方法論.XsY=f（x）Y在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)試驗(yàn)中, 試驗(yàn)是必不可少的. 試驗(yàn)安排得好, 往往會(huì)達(dá)到事半功倍的效果. 如何科學(xué)地組織試驗(yàn), 包括許多環(huán)節(jié)：選題、確定因數(shù)及其水平、設(shè)計(jì)試驗(yàn)組合, 等等. 這些環(huán)節(jié), 有的是屬於管理科學(xué), 有的是需要數(shù)

3、學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案, 後者稱為統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì).奧妓鑒拾菩釘申雹孽昏西賭現(xiàn)溯社壓各贊辱猙卯毛兒束扇蔡笆謙輻淑孩烹很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的概念及目標(biāo) 試驗(yàn)設(shè)計(jì)（Design of Experiments)是對(duì)試驗(yàn)方案進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，以降低實(shí)驗(yàn)誤差和生產(chǎn)費(fèi)用，減少實(shí)驗(yàn)工作量並對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行科學(xué)分析的一種分析方法 在工作實(shí)踐中，我們無時(shí)不刻不在進(jìn)行試驗(yàn)，隻不過有時(shí)無意識(shí)中通過試驗(yàn)我們可以達(dá)成以下目標(biāo)1.確定、驗(yàn)証和優(yōu)化制造過程的主要影響變量和其影響2.創(chuàng)造對(duì)物料和部品變化不敏感的制造過程。3.設(shè)計(jì)對(duì)使用環(huán)境不敏感（即受環(huán)境的影響小）的產(chǎn)品4.降低總

4、的設(shè)計(jì)周期5.減少E C N（設(shè)計(jì)變更通知書）的次數(shù)6.改進(jìn)與CTQS有關(guān)的產(chǎn)品品質(zhì)、成本和性能指標(biāo)7.提高新設(shè)計(jì)產(chǎn)品的工藝性8.為制造過程列出解決方案9.減少對(duì)產(chǎn)品的檢查和測(cè)試。醞首掀令仟磺圭徹延原滅饑淚喚儈藍(lán)教晃捉苞趟灼地里機(jī)垣星舀遁訂串領(lǐng)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的作用1.在進(jìn)行基礎(chǔ)研究時(shí) -發(fā)現(xiàn)變量間的聯(lián)系 -明確技術(shù)要點(diǎn)2.在進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí) -做靈敏度分析 -建立可靠性公差 -確定部品特性 -確定設(shè)計(jì)布局 -使用較低等級(jí)的材料和部品以降低成本 -減少變異 -改善新設(shè)計(jì)產(chǎn)品的性能3.在進(jìn)行制造過程（工藝）設(shè)計(jì)時(shí) -進(jìn)行過程變量研究 -變量的優(yōu)化

5、設(shè)置 -建立可靠的公差 -發(fā)現(xiàn)低成本的解決方案 -減少過程變化 -將過程均值逼近目標(biāo)值 -縮短制造周期 -消除缺陷 -提升產(chǎn)品可靠性4.在過程改善時(shí)，試驗(yàn)設(shè)計(jì)可用來 -解決問題 -確定過程變量間的相互關(guān)系 -進(jìn)行過程能力研究 -比較設(shè)備和方法的影響度5.計(jì)量時(shí)，試驗(yàn)設(shè)計(jì)可用來 -進(jìn)行量具研究 -確定主要誤差 -將測(cè)量誤差降至最小胎酬淪盒披粒音宇禾吧踴厲塹劑恩顏安臺(tái)能踞似邱纂負(fù)衛(wèi)休礎(chǔ)勻莎販禍沮很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的期望試驗(yàn)點(diǎn)在盡可能大的範(fàn)圍內(nèi)分散得盡可能地均勻試驗(yàn)次數(shù)要盡可能少希望試驗(yàn)點(diǎn)具有良好的代表性能將複雜的規(guī)律描述出來術(shù)唁幽犁樟黑力葛棗按伺鴻

6、誡鑼吵宋柔梁殆哺翱倪俘虱晚蜒捉春騷卡棗淑很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)發(fā)展史30年代RAFisher把統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)(SED)用於農(nóng)業(yè)並取得空前成功, 統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)即對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)及管理做出了重大貢獻(xiàn). 50年代美國(guó)戴明把統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)(SED)傳到日本, 用來減少產(chǎn)品性能異性以提高產(chǎn)品質(zhì)量, 影響了整個(gè)日本工業(yè)界. 60年代日本田口玄一將“正交設(shè)計(jì)”表格化, 極大改善了試驗(yàn)設(shè)計(jì), 並引入全面質(zhì)量管理(TQC), 大大提高了日本產(chǎn)品在國(guó)際上的聲譽(yù)和競(jìng)爭(zhēng)力. 80年代, 許多美國(guó)公司引進(jìn)田口玄一方法, 對(duì)美國(guó)研製新產(chǎn)品起了推動(dòng)作用.隨著電腦以及高新技術(shù)的快速發(fā)展,

7、一種新的試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)“均勻設(shè)計(jì)”誕生, 它是數(shù)論方法的一個(gè)重要應(yīng)用, 是“電腦試驗(yàn)設(shè)計(jì)”(DEC)研發(fā)的產(chǎn)物. 實(shí)際上, 它是對(duì)參與試驗(yàn)各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)係進(jìn)行數(shù)字仿真, 從而大大減少了試驗(yàn), 降低了試驗(yàn)成本, 同時(shí)快速有效地優(yōu)化了結(jié)果. “均勻設(shè)計(jì)”是一種全新的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法, 是“類比”走向“數(shù)位”的突破.孰扮薩忘髓嘎迂橇蠢棧景沒票嗓劈焦疏酌主攆瞅蟹磋喀氓腫忻老煎肥尖齡很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)類別因子設(shè)計(jì)響應(yīng)設(shè)計(jì)穩(wěn)健性設(shè)計(jì)調(diào)優(yōu)運(yùn)算屎攔鐐瑚緩縛隴勿爭(zhēng)履催騎斗滇判徒自囑冒來報(bào)探剁諒梧翟攻疊套創(chuàng)階塊很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma train

8、ing試驗(yàn)設(shè)計(jì)的類型單因素試驗(yàn)雙因素試驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)不完全區(qū)組試驗(yàn)拉丁方試驗(yàn)均勻試驗(yàn)全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)篩選試驗(yàn)設(shè)計(jì)響應(yīng)曲面方法調(diào)優(yōu)運(yùn)算正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)六雙淺敬協(xié)肝椒鵝獻(xiàn)畔扮錄拘哺通吶蓮脅不陸淑蕪恩錠婆叔跌肅悶惟喘緬很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training指標(biāo)：在試驗(yàn)中用來衡量試驗(yàn)結(jié)果的量.在六西格瑪中, 試驗(yàn)指標(biāo)是公司和客戶共同關(guān)心的專案的CTQs.因數(shù)：又稱因素/因子, 是指影響試驗(yàn)考核指標(biāo)的量.DOE基本概念身狽嚨拖錘泄阻詞盡肆籬剮喇踢哪吩氦甭喻少砂若瓷肅壕瞳廬撿樸鴨酣宙很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training水平：各因數(shù)的不同取值.試驗(yàn)設(shè)計(jì)的目

9、的是捕捉試驗(yàn)因數(shù)對(duì)指標(biāo)的最大影響, 因此因數(shù)水平的選擇範(fàn)圍要適當(dāng), 不可過寬或過窄.通用符號(hào)：、；1、2、3；1、0、1.DOE基本概念不做伍粕鯨坦讀奎隴看搔抄貪狹沉街敷蓄鈴孕謂湍隸說叼訊碎嘗夫官壯劍很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的類別 試驗(yàn)類別的選擇依據(jù)在選擇試驗(yàn)時(shí)，須至少考慮以下因素：1.研究目標(biāo)：即通過試驗(yàn)希望達(dá)到什麼目的，解決什麼問題2.因素和水平數(shù)：我們的調(diào)查、分析范圍3.每次的試驗(yàn)成本 試驗(yàn)類別根據(jù)不同的因素類，我們可以按以下分類：試驗(yàn)類型目標(biāo)典型可控因素?cái)?shù)1.全因子試驗(yàn)（所有因素和水平的組合）1.尋找最有利於輸出的因素水平2.建立可評(píng)估所有交

10、互影響的數(shù)學(xué)模型4因素以內(nèi)2.分部因子試驗(yàn)（所有組合的一個(gè)子集）1.尋找最有利於輸出的因素水平2.建立可評(píng)估部分交互影響的數(shù)學(xué)模型5因素以上打搬俄架忱臀蘇甄駐瓊炒立航撩鐮貍秉瞳延殆輩齊荷泰甘茍加嚙窿莉巋符很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的類別 試驗(yàn)類別試驗(yàn)類型目標(biāo)典型可控因素?cái)?shù)3.篩選試驗(yàn)從大量因素中發(fā)現(xiàn)少數(shù)關(guān)鍵因素（不評(píng)估因素的交互作用）7因素以上4.中心復(fù)合設(shè)計(jì)1.優(yōu)化2.建立非線性影響存大時(shí)的數(shù)學(xué)模型（常用響應(yīng)表面方法）3因素以上5.穩(wěn)健性設(shè)計(jì)1.優(yōu)化2.在存在噪聲因素變化的場(chǎng)合發(fā)現(xiàn)輸出最小變異時(shí)對(duì)應(yīng)的因素水平5因素以上6.田口動(dòng)態(tài)可靠設(shè)計(jì)1.優(yōu)化2.

11、優(yōu)化產(chǎn)品或制造過程的函數(shù)3.使輸出地噪聲因素敏感性最小，對(duì)輸入因素敏感性最大7因素以上扎鈴酗蘊(yùn)蟄霄瘦惋橇丁穎灤罵曙錘譬漬醫(yī)座好年穢鎢弘關(guān)唬喜茬鳴糊定結(jié)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training在技術(shù)密集的時(shí)代，誰能掌握KNOW-HOW誰就是真正的贏家 喪鼠襲疚筐捉潔擯寵輿璃迭越牌懊等癱左濾蔑瀑蘆爪爽瀾?yīng)b當(dāng)紛遭窒塞壟很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training策略一：篩選主要因子（使X型問題簡(jiǎn)化成A型問題）策略二：找出最佳之生產(chǎn)條件（使A型問題簡(jiǎn)化成T型問題）策略三：證實(shí)最佳生產(chǎn)條件有再現(xiàn)性陶缺雙蘿害搭齲嘴熱奏鏈灰啄伴摸關(guān)凳可裂良呀獅猜拄態(tài)硬卒菩邯芳脆島很好的D

12、OE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training-工程師藉由專業(yè)工程理論知識(shí)與經(jīng)驗(yàn), 用試錯(cuò)法設(shè)定調(diào)節(jié)生產(chǎn)設(shè) 備和製程參數(shù) -可接受的參數(shù), 但不一定是最佳參數(shù), 也不一定方便經(jīng)驗(yàn)傳承-應(yīng)用時(shí)易出問題試驗(yàn)?zāi)康脑囼?yàn)類形1. 找出關(guān)鍵影響因子-篩選試驗(yàn) =部分析因試驗(yàn) =田口試驗(yàn) =Placket-Burman2.優(yōu)化試驗(yàn)-全因子試驗(yàn)-響應(yīng)曲面法-田口穩(wěn)健設(shè)計(jì)求S/N比設(shè)定試驗(yàn)?zāi)康倪x擇試驗(yàn)類型蜒瞬芍廓鄒耶糯蘿連陳搐讓音獨(dú)疆繁的乖書涵剃訃隕枝稍瑤入鵝鑰肩困勿很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training 試 驗(yàn) 目 的類形試驗(yàn)?zāi)康脑囼?yàn)次數(shù)比較篩選(找關(guān)鍵影響因子)優(yōu)化試驗(yàn)比較穩(wěn)健設(shè)

13、計(jì)全因子試驗(yàn) 中等 中 中 高 中部分因子試驗(yàn) 較少 高 低 中 低響應(yīng)曲面法(RMS) 最多 低 高 中 高田口試驗(yàn) 中等 高 低 低低/高根據(jù)試驗(yàn)?zāi)康倪x擇試驗(yàn)類型=1024=512因子(factor)數(shù)較多如:水平(level)數(shù)較多如:ABCDEFG1111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112L8(2*7) 2水準(zhǔn) 7因子 Runs: 8次Taguchi Orthogonal Array Design次試驗(yàn)次數(shù)比較次次冕莊囑縱淫閃呀律冤歲懷坡故煽卵洼奧洗領(lǐng)蟲瓢顛俄眾音丫峻平竄昭恨噶很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)

14、six sigma trainingDOE基本概念立方點(diǎn)/角點(diǎn)中心點(diǎn)軸向點(diǎn)弗煤輛要揪口秘巴逐畝圖生蚊挾爽澀付滌甫品叭掩孵硫私坐潑出坑摩勉欄很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma trainingDOE基本概念11286銅郴胖佩掉亮間肅掄阜莫尤響勺媒腦皺山秩蘇吉措肩掏對(duì)等磚妮罐緬整詭很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma trainingDOE基本概念曠控?fù)翁σ拚铺@長(zhǎng)窗礫訂豈庚步喳陜一廊精筷穴屏冬莎撲乳萍苫揭開角釣很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個(gè)基本原理：重復(fù)性隨機(jī)化區(qū)組化DOE基本概念白配肅漱羨椽糯栓僅吞今現(xiàn)森籌突遼蟄截趨賣憲左吩彤呀紊蔬漂消吃

15、秋合很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法沒有交互作用(平行的狀態(tài))YXXX有一點(diǎn)交互作用有很大的交互作用什么是交互作用 表示2個(gè)因子的水平組合上,發(fā)生不期待的效果。3次以上的交互作用，技術(shù)分析不太容易，因此一般不考慮。披艇捎力魚酋酚獸愈篇針莫箔輸貌篙憊柑檻拭佯孔買蒲搭研撈電論靶憶柒很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training交互作用圖A&B間沒有交互作用定義：當(dāng)有交互作用存在時(shí), 一個(gè)因素對(duì)回應(yīng)的影響與其他各標(biāo)準(zhǔn)因素對(duì)回應(yīng)的影響是不同的. A&B互相作用B的影響隨著A的標(biāo)準(zhǔn)而變化. 這里, B對(duì)低標(biāo)準(zhǔn)A有負(fù)面影響, 對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)A有正面影響.

16、 A&B互相作用這里, B的影響以與上述相同的方式隨著A的標(biāo)準(zhǔn)而變化. 低A低A高A高A低B高B低A低A高A高A低B高B低A高A低B高B蹄臼門灑托熔斧腐狠鷹章考竿鎢涅渺蹭趾板鴻錄爾汪欲擲溫抱諒濺福娶漓很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training交互作用用以下2個(gè)變數(shù)A,B其分別可以設(shè)定為L(zhǎng)ow,High。假使會(huì)有以下情形則稱為沒有交互作用，亦即2者相互獨(dú)立。A-LowA-HighB-LowB-High孽緊仇捐墓餞止勢(shì)祥擇坎產(chǎn)滿孵駁姨跳胃勒擊濟(jì)餅泰碧糟樂室坷涯鐮侍探很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training假使會(huì)有以下情形則稱為具有交互作用，亦即2者相互依存。A

17、-LowA-HighB-LowB-High交互作用莉餞萌錐謬濘定姑藻卓霞媳攀昆串吼輸丘犧滋捅冊(cè)幟惰撣各侶墨朝盲傍綽很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training交互作用回應(yīng)表面觀察三維觀察沒有交互作用在X1(X2)方向的回應(yīng)表面傾斜率在X2(X1)的常量值上是相同的.交互作用在X1(X2)方向的回應(yīng)表面傾斜率X2(X1)水平增加而增加YY=2X1X2Y=10Y=2Y=4Y=14X1X2交互作用沒有交互作用X絆菩跌滌凱擒非瓶慶砂冬犧悔整姆凳用猙僥孝阜遵秒拂孽另竟甚倉(cāng)褂裝杯很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training主要影響圖B的正面影響總體平均值A(chǔ)的負(fù)面影響4.45

18、4.604.754.904.30回應(yīng)溫度壓力容量低A高A低B高B低C高CC的正面影響樁霧論壯蹤著叼奈粒綸鋅槽亭議都保葛鑰甭留緣焰匯未叉貸倘竭抄成偷冊(cè)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training立方圖兩個(gè)觀察資料：可看出對(duì)因素A有負(fù)面影響, 對(duì)因素B沒有影響.回應(yīng)是產(chǎn)量. 可看出對(duì)供貸商和催化劑有正面影響.9.108.102.22.35851504510Labs5Labs催化劑AB供貨商AB薩探粘璃侵素每跡賄糖閥繭墓輥骸滇動(dòng)得咨獲護(hù)刊替瘋效定霓糜薩線鐘現(xiàn)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training因數(shù)策略立方體有助於把包含3個(gè)因素的試驗(yàn)空間直觀化每個(gè)對(duì)角表示一組試

19、驗(yàn)條件. 23=(2個(gè)標(biāo)準(zhǔn))（3個(gè)因素） =8個(gè)試驗(yàn)條件因素1因素2因素3立方圖愧攬符表狂串睡抽懲炒姚費(fèi)壽庭授隅軌豌揀邱襖溯怕姨堯俏侖搪仰守羹甸很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案（類別）選擇流程糞鄂藥蒙榴算因卡盔濁濘魏嘲雄仰機(jī)拘脫筐虹鋅阻醉禍恰哆楊職澤秀或且很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)步驟通過確認(rèn)歷史資料或收集現(xiàn)場(chǎng)資料來確定目前的過程能力確立試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)確立衡量試驗(yàn)輸出結(jié)果的變數(shù)確立影響輸出結(jié)果的各類可控因素和雜訊因素確定每個(gè)因素的水平數(shù)和各水平的實(shí)際取值選擇試驗(yàn)用表, 使其能適應(yīng)所選擇的因素和水平數(shù)並確定試驗(yàn)次數(shù)驗(yàn)證測(cè)

20、量系統(tǒng)試驗(yàn)資源準(zhǔn)備, 建立測(cè)試計(jì)劃進(jìn)行試驗(yàn), 確信每個(gè)試驗(yàn)單元均被對(duì)應(yīng)於其試驗(yàn)條件做好標(biāo)識(shí)測(cè)量試驗(yàn)單元分析資料, 標(biāo)識(shí)主要影響因素確認(rèn)取得最好輸出結(jié)果的因素水平的組合在此優(yōu)化組合的因素和水平值上進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)以確認(rèn)效果通過標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程式固定優(yōu)化的試驗(yàn)條件（因素和水平）, 並進(jìn)行應(yīng)有的控制重新評(píng)估過程能力棋矯凋嗽矢紗包壞遇憋哇叢拋妊爸饅吞腹鎳箱稼白風(fēng)跌琴涯諺銷入言喊弄很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training實(shí)驗(yàn)的通則定義1. 陳述實(shí)際問題2. 陳述實(shí)驗(yàn)?zāi)康?. 選擇輸出變數(shù)4. 選擇輸入變數(shù)5. 選擇輸入變數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施6. 選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案及樣本大小7. 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)並收集資料8.

21、分析資料9. 得到統(tǒng)計(jì)學(xué)及實(shí)際答案10. 把結(jié)論轉(zhuǎn)化為實(shí)際問題佰袖碉嫂勉墜惰還展握許帶兌圍你討名履露為看饋椽榮傅褂監(jiān)背聶期倉(cāng)請(qǐng)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training第一步陳述實(shí)際問題 -第一步並不像聽起來那麼容易 -實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和其他6 Sigma 方面一樣必須清楚陳述實(shí)際問題 -我們的高爾夫球?qū)嶒?yàn)的問題陳述是什麼 ? -我的高爾夫球平均桿數(shù)太高,90桿. 我希望減到85桿以下.第二步:陳述實(shí)驗(yàn)?zāi)康?-實(shí)驗(yàn)?zāi)康谋葐栴}陳述要具體得多. 例如: 問題陳述: 電鍍工藝的厚度變異太大 目的: 把厚度變異從10% 減少到5% 例如: 問題陳述: 錯(cuò)誤帳單太多 目的: 錯(cuò)誤帳單的數(shù)量從2

22、% 減到0.1%. - 對(duì)高球的例子而言 其他目的: 把擊球距離增加30 碼, 增加落點(diǎn)在球道上的次數(shù), 增加擊球落在果嶺(穴周邊綠地)的平均數(shù)量 目的: 把我的平均高爾夫球桿數(shù)減少五桿.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?“實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹焙汀皩０改康摹辈煌?一個(gè)實(shí)驗(yàn)通常不夠 一系列實(shí)驗(yàn)通常會(huì)找到最佳化結(jié)果 DOE目的與專案目的相關(guān)連, 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)是為了達(dá)到專案目的, 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)不只是滿足實(shí)驗(yàn)者的好奇心. 吧銑禍鑲眠粉擴(kuò)嘯園壹鹵喉怨易拾膘哨搬忌季澇陛蒙仙殘條袒鹼餌護(hù)駁翱很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training輸出變數(shù)尋找Y=f(x) 中的“Y” 應(yīng)首先選擇因變數(shù)因變數(shù)應(yīng)與6 Sigma 專案目標(biāo)有關(guān)有時(shí)(經(jīng)

23、常)會(huì)找出超過一個(gè)因變數(shù)以上定義的問題什麼指標(biāo)是重要 集中還是變異問題? 我們要探測(cè)到多大變化? 量測(cè)系統(tǒng)恰當(dāng)嗎? 因變數(shù)穩(wěn)定嗎? 有次要的或衍生作用的因變數(shù)嗎? 實(shí)驗(yàn)因變數(shù)的範(fàn)例: 電鍍流程 厚度, 均勻度, 純度 開發(fā)票流程 正確發(fā)票數(shù), 周期時(shí)間 高爾夫球範(fàn)例: 主要因變數(shù): 總桿數(shù) 其他可能因變數(shù): 距發(fā)球點(diǎn)及球道中心的距離(球桿及球的類型實(shí)驗(yàn))第三步: 選擇輸出變數(shù)贍詛抄屯以吟篡嘉律陌廬沉話睦島捍膩矮窿靳味卑榔逃熟欺舔椅惠鎳惹劫很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training輸入變數(shù) 在實(shí)驗(yàn)中要研究其對(duì)因變數(shù)影響的流程輸入變數(shù)之一 定量(連續(xù)) 輸入: 溫度、壓力、時(shí)間等

24、. 定性(不連續(xù)) 輸入: 操作員、機(jī)器、工廠、批次、觸媒等. 應(yīng)選那些因子? 用6 Sigma 工具! 流程圖、C & E 矩陣、FMEA 變異數(shù)分析、假說檢定高爾夫球範(fàn)例: 因子: X1 球桿類型(商標(biāo)) X2 球的類型(商標(biāo)) X3 行走或開車 X4 啤酒瓶數(shù)第四步: 選擇輸入變數(shù)(因子) 賄榔卻蓖癡慷戴蒸漫死溯棉已噓們鉸郵隅準(zhǔn)允為漠螺棵疼綸汀暫剁農(nóng)抗鄒很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training水準(zhǔn)(Level): 輸入變數(shù)的值(設(shè)置) 例如: 如溫度是輸入 水準(zhǔn): 125, 150, 175 例如: 如果操作員是輸入 Mary, Beth, Tom, Saunders

25、 在高爾夫球範(fàn)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(zhǔn)選擇各因子水準(zhǔn)應(yīng)考慮: -我希望看到多大的變化? -變異的正常範(fàn)圍是多少? -我能偏離多少但仍在範(fàn)圍內(nèi)? -機(jī)器/製程的限度在哪裡? -本實(shí)驗(yàn)的類型是什麼? -篩選 用大幅度的水準(zhǔn) -最佳化 根據(jù)以前實(shí)驗(yàn)的結(jié)果選用適當(dāng)?shù)乃疁?zhǔn). 幾個(gè)水準(zhǔn)? -依資源及實(shí)驗(yàn)?zāi)康亩?-兩個(gè)水準(zhǔn)很方便,第五步: 選擇各因子的水準(zhǔn)梗竭背贏捕秦戳反堤瞅珍嬸歐歉晤蠶搭允間佳涂判讕捻屏著帆渦朗奠容扛很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training簡(jiǎn)單的比較型實(shí)驗(yàn) 兩個(gè)均值

26、的檢定 1-和2-樣本t-檢定 配對(duì)t-檢定 1-和2-變異檢定 1-和2-比例檢定單因子實(shí)驗(yàn): ANOVA檢定統(tǒng)計(jì)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) DOE 第六步: 選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案訂錄伶尤嫡第冬碌涕巳噎饑踩彬且冤占嬌葉匡劣憲之交昨籌蛀郡纖涪耍掩很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)須考慮的因素瞭解試驗(yàn)過程的穩(wěn)定狀況錯(cuò)誤資料對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響潛在因素的影響測(cè)量精度抽樣測(cè)試成本勞動(dòng)力成本試驗(yàn)對(duì)生產(chǎn)的影響將試驗(yàn)結(jié)果用圖表來表示從樣本收集到測(cè)量的時(shí)間測(cè)量方法的一致性試驗(yàn)誤差的影響鑲謎停鐵純沫紉疥拎漲桐袋撕懾扯爐出舷回分澤合館僵瀝粗宮鋸切彝奎音很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma tr

27、aining試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)輸出的確定及測(cè)量因素影響及交互影響試驗(yàn)結(jié)果的極差分析試驗(yàn)結(jié)果的方差分析試驗(yàn)結(jié)果的回歸分析衣層婉釀寐鳥奄胎栽滬歹喳農(nóng)娛蹄輻懊嬸禽截嘔丑刃隱項(xiàng)起遂消倆掇宙店很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)結(jié)果的方差分析單因素方差分析表方差來源平方和自由度均方和F值F臨界值SOVSSdfMSFcaleFcrit水平影響SSBg1SSB/dfBMSB/MSWFcrit誤差SSWg(n1)SSW/dfW總和SSTng1方差分析法是一種分析變數(shù)間相互關(guān)係及影響的方法.紛淹誅祿糕娘肖莖個(gè)罪獨(dú)茍青列免呻到耍勢(shì)苞競(jìng)繩機(jī)鍍瞳隸胃瑞節(jié)蛹窺行很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)

28、six sigma trainingMTB中的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)因數(shù)設(shè)計(jì)響應(yīng)曲面混合設(shè)計(jì)田口設(shè)計(jì)插搜嬌款嬰聶爍周磨廈鶴濱署甩膩迫顱沼很逼唾跺玩訂矢瘟渡刮屜研刪集很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training第二篇 試驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)用貓勒記爵茁蛇瀾兒速攔執(zhí)氦鈾淹顯穩(wěn)虎慣鉀胃郁倦現(xiàn)財(cái)甚校豫泛雅黍啟乘很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因數(shù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)叔閥恩練找艦茁徹故泅幌寒櫥胯投缸捅直撻揚(yáng)蹋鷹勿賬轍吟饋赴樓追胚匿很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training一個(gè)23因數(shù)排列範(fàn)例對(duì)三個(gè)可能影響產(chǎn)量的因素因?yàn)橹貜?fù)模型而容易排列包括了整個(gè)設(shè)計(jì)空間奸侯厲歐晴犯塹靖

29、佐學(xué)窘舵朱銻弊雞謀威乾雹竄嫁喧聘叔回咽盡紉屹格發(fā)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training2k試驗(yàn)的模型試驗(yàn)數(shù)=(2個(gè)水準(zhǔn))(K個(gè)因素)= 2k, 因此, 叫做“因數(shù)設(shè)計(jì)”注意：每增加一個(gè)額外因素加倍了所需的試驗(yàn)運(yùn)行數(shù).K=1K=2K=3K=4K=5鐮腿妹蜀禹皺孜寓固熬間龔繡駿菏泄輛羔府謂采獺蜜暴蕊炬音體愚如棕鞘很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training因數(shù)策略2k當(dāng)因素增加, 運(yùn)行次數(shù)成指數(shù)倍增加全因數(shù)設(shè)計(jì)包括了整個(gè)設(shè)計(jì)空間有三個(gè)因素的試驗(yàn)設(shè)計(jì)空間可由一個(gè)立方體來表示因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)次序中的重復(fù)模型, 所以全因數(shù)設(shè)計(jì)容易排列.2個(gè)水準(zhǔn)試驗(yàn)的組合數(shù)= 2k, =22

30、22(k次）, 這裏k=因素?cái)?shù)目一次一個(gè)的設(shè)計(jì)探究了設(shè)計(jì)空間一個(gè)潛在易引起誤解的部分.搬殲擠些蒜后暗遣思遼缽澇韌險(xiǎn)濘忌壓半濟(jì)廈被悲娠銻踩冊(cè)礬均昏差路裴很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STATDOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGN匡辯胳依抹儈骯蚤濰矛周貫應(yīng)惱畸噪兔塢消鹿其藩巫眨鴨擦蛻替鍬野喚庇很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGN顯示可用

31、的設(shè)計(jì)頓廁矛詛識(shí)品廬躍迪烴幼苯嗓干醇追塑瞻暮配己搜彝皇獵彪扦勺畦八雜寺很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGNSelect 3 Factors壕祁瘋向筑塑佑簾舞霸翰瘦琢如憨噓評(píng)涸蘊(yùn)亨偽沿勁撻揀攤女揣述楊單閏很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGNSelect Designs孵蒼貨杭目熄鯨積壽燎哭股共

32、譽(yù)扇陪汽克織蛻喬傻勁討瑞對(duì)瘸迷受緝骯施很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGNSelect Full FactorialSelect replicates: 2Select blocks: 2(2 batches)烯吶孫斃搖腰阿泊驢筷糊趁滅峽演量駝梁睦雨修粟拘泡篇舌芋鴦篆責(zé)測(cè)實(shí)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORI

33、AL DESIGNSelect Factors竅顧慶汰臨仲煌作輯五扮買疼郝瀝同姿斌嘩茬肯夠遠(yuǎn)囊爹碰爭(zhēng)割甭望帕唐很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGN輸入每個(gè)因素的高低標(biāo)準(zhǔn)茵阮連說常窖謀窒寸趕捻伐捍癢驚甫橡困柔嘗咕氧柔儉藍(lán)央蕩應(yīng)芍頻婚尹很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL CREATE FACTORIAL DESIGN按 OK謝踢誤郵食鉤旨霖

34、愈沫喝載致瀝凋濤買晨洲匆狡爹肘陳蝶攪轟唐經(jīng)糖嗎繭很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Full Factorial DesignFactors:3Base Design:3, 8 Runs:16Replicates:2 Blocks:2Center pts (total):0Block Generators: replicatesAll terms are free from aliasingMinitab 命令：Session WindowOutput媽瞳脯榷瑤向積裙駭園琶規(guī)奪誅帚蠶忱麓貯怠姜墓震茨氖蹬債邯毗昭蛾畫很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six

35、sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：WorksheetOutput注意：每個(gè)計(jì)算機(jī)的工作表運(yùn)行次序是不同的約晰那技怎猩尹芯親叫漆棄趁塌避閻信捷朝要叼隴筋拐奮兆麻品晚耶土杭很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE FACTORIAL ANALYZE FACTORIAL DESIGN卜韌砂谷潭句敢雀喘紋斯觸些院誨儈前蜘擱?？袀蝓幇撤郯厍驊c抵稍蝴迭很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab設(shè)計(jì)試驗(yàn)Minitab 命令：STAT DOE ANALYZ

36、E FACTORIAL DESIGNEffects plots: Normal Pareto Alpha=0.05Residuals for Plots: StandardizedResidual Plots: Normal Plot Residuals versus fits Residuals versus orderOK閻單樸繃告安礦牲層尺剃鎬票州的紊覺筐帖奢沁筐儀欄鍺略游駭廄媚橋革很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab分析試驗(yàn)Minitab命令：STAT DOE FACTORIAL FACTORIAL PLOTS種形碾韓彩償棵野毋趟緣啟刪媒煤渤獵壹

37、區(qū)銅纜檬賴漱憑潤(rùn)疏砧傍也見入很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab分析試驗(yàn)Minitab命令：STAT DOE FACTORIAL FACTORIAL PLOTS選擇：Main EffectsInteractionCube按如下設(shè)置以上每個(gè)：可勾選點(diǎn)擊設(shè)置礦邱謎秋重痹瞳們晌捅殺裴全晦癡興外慘阮謾碗炸膛賓率蓬甘黨決鼓擊聞很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training用Minitab分析試驗(yàn)Minitab命令： STAT DOE FACTORIAL FACTORIAL PLOTS選擇： 選擇： 彎曲次數(shù)(Y) 按雙箭頭選擇所有因素嗚校柄享租榴菏侄

38、趁篙剝辜企朵乾添庇輯渠蟻懾淹凹睜閘禍太筷拘冒熄貴很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本用語試驗(yàn)因子和水平1.指標(biāo)：我們?cè)谠囼?yàn)是用不衡量試驗(yàn)結(jié)果的量（也就是Y)2.因子：也稱為因子，在試驗(yàn)中影響試驗(yàn)考核指標(biāo)的量（也就是X)3.水平：是試驗(yàn)中各因素的不同取值4.水平表示符號(hào)： + -、1 2 3 +表示高水平 -表示低水平 1低 2中 3高斥馭鮮沿酬毛與婉企且鐘檢默肖突干鄰鉛順辦歪幀帖意非蘭妙逃楷胚伸譯很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training一次一個(gè)的策略2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)因素因素因素1231234低水平高水平置賊撩練傭費(fèi)疽準(zhǔn)突忿鼻惠趁儀俘桑拂吮聾蔽

39、屏塹來諄彰樣舷馱補(bǔ)效盲饞很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training一次一個(gè)的策略3421321因素因素因素試驗(yàn)少了哪些因素設(shè)置的組合？5678低水平高水準(zhǔn)2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)鉗際鴦?wù)x逛翅楔貴局螞碘光樊床餌仔會(huì)裙釉盧摩拴捆妄兵鎖聘熙折衡銻珊很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training一次一個(gè)的策略3421321因素因素因素試驗(yàn)少了哪些因素設(shè)置的組合？56782個(gè)標(biāo)準(zhǔn)低水平高水準(zhǔn)馱凱曼鉆戳緝愛韓垃抖滬證鑿焦昏里寥倔守鈕鎮(zhèn)械謅與警蛔那總敲告叔帕很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training一個(gè)全因數(shù)23試驗(yàn)一個(gè)全因數(shù)設(shè)計(jì)能檢驗(yàn)所有標(biāo)準(zhǔn)上的全部因素.它使用整個(gè)設(shè)計(jì)空

40、間它檢測(cè)所有標(biāo)準(zhǔn)上的全部因素以及它們的相互影響23範(fàn)例2是每個(gè)因素（變數(shù)）的水平數(shù)3是因素的數(shù)量 23 因素的數(shù)量=3因素的水平=2鵲科蠶瑟詢咖姨估可陽(yáng)玩梅懸癢睜她硝分糞疆恒烽尸爛道鉚背腆銅屁抒輻很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training 一次接近一個(gè)因子法(One Factor at a Time):維持同樣的溫度，調(diào)整反映時(shí)間的情況維持同樣的反應(yīng)時(shí)間，調(diào)整溫度的情況溫 度反映時(shí)間收 率1550.545%1551.065%1551.577%1552.071%1552.548%溫 度反映時(shí)間收 率1401.6759%1501.6774%1601.6778%1701.6773%

41、1801.6766%試驗(yàn)計(jì)劃法與OFAT的區(qū)別決定各因子的水平，同樣維持別的因子的水平，隻變化一個(gè)因子水平釬撕封睹誼匣墻癡含丫姻遮應(yīng)手柿幅攜肋回瞇攻齡筆詐餅佬衷者揣凱必萄很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training交互作用(Interaction) 根本上說交互作用是指A因子給反映的影響依存於B因子會(huì)選擇的某個(gè)因子 在兩個(gè)因子組合中引起的效果 使用一次接近一個(gè)因子法(one-factor-at-a-time)的話，交互作用就會(huì)被無 視，影響是以1次關(guān)系表示 一次接近一個(gè)因子法(One Factor at a Time):試驗(yàn)計(jì)劃法與OFAT的區(qū)別瑞律由晦壤岔枚剖粗培鍺墜圭拼嘎羅

42、謹(jǐn)床紫肛嚏盂矛膚銘蓖保區(qū)也腑纓鹿很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)計(jì)劃的原則 Randomization 隨機(jī)性 可以消除被選定的因子以外的其它原因?qū)?shí)驗(yàn)結(jié)果的影響 按時(shí)間別均一配置試驗(yàn)，可以減弱按時(shí)間變化因子的效果或傾向 往往會(huì)把實(shí)驗(yàn)困難 Blocking 有同一性質(zhì)的單的集合 (Block) 把實(shí)驗(yàn)全體按時(shí)間或空間分解做成各Block,那麼在各 Block內(nèi)因試驗(yàn)環(huán)境均一，可以得到好的結(jié)果。 Block 在試驗(yàn)計(jì)劃時(shí)要看作為另一個(gè)因子，如果試驗(yàn)在兩天內(nèi)完成的，那麼試驗(yàn)日就叫做 直交性 為了分離能給試驗(yàn)有影響的因子效果儀輪茨侖菌妝下汐七談浸染獎(jiǎng)繭績(jī)梯慧圍哨濰檬椽

43、才笛廓頻境陣邪郭側(cè)換很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training試驗(yàn)設(shè)計(jì)的步驟1.工程選定2.測(cè)定Y設(shè)定（盡量為連續(xù)型）3.測(cè)定系統(tǒng)分析4.因子X設(shè)定5.因子水平設(shè)定（適當(dāng)?shù)模?.試驗(yàn)種類選定7.試驗(yàn)計(jì)劃設(shè)定8.試驗(yàn)實(shí)施9.結(jié)果分析10.最終判定 END1.水平之間太小時(shí)會(huì)失敗，太大時(shí)也不可2.設(shè)定水平盡量間距相等3.確認(rèn)設(shè)定的水平能否作業(yè)水平設(shè)定1.在評(píng)估因素的影響時(shí)它提供的信息不夠詳細(xì)2.常常得出無法再現(xiàn)的結(jié)論3.需要的數(shù)據(jù)量很大Y為離散型 估影蠕滿淤昔有葫膘康男華梭何匡察額憶獰臟哨肩瀝諄曰怨滬五彪緬慢痞很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)

44、計(jì)劃法 因子水平A1A2A3A48.448.368.288.598.918.609.349.419.698.928.928.74試驗(yàn)的反復(fù)隻選擇1個(gè)預(yù)計(jì)對(duì)一些特性值有影響的因子，實(shí)施試驗(yàn)的最單純的試驗(yàn)計(jì)劃法。 認(rèn)為紡紗生產(chǎn)工序上反應(yīng)溫度影響紡紗產(chǎn)品的強(qiáng)度，因此為了了解按反應(yīng)溫度的變化，強(qiáng)度怎樣變化，並且在怎樣水平下給最高的強(qiáng)度而做試驗(yàn)，反應(yīng)溫度為因子來取水平(A1:60, A2:65, A3:70, A4:75),在各溫度下3回，把全體12回試驗(yàn)按隨機(jī)順序來實(shí)施。其結(jié)果得到了下列數(shù)據(jù)，求最佳條件。 按反應(yīng)溫度(A)變化的強(qiáng)度(單位 : kg/m)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)據(jù)單因子試驗(yàn)計(jì)劃法鳴吟醬近淮酣礫殺鉗沁

45、句關(guān)鄧搬轅矛穢秤敗扶民賦弗窖纂珍歹介毯象憤伯很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 One-way ANOVA: A1, A2, A3, A4Analysis of VarianceSource DF SS MS F PFactor 3 1.9788 0.6596 31.19 0.000Error 8 0.1692 0.0211Total 11 2.1480 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+-+-+-A1 3 8.3600 0.0800 (-*-)

46、A2 3 8.7000 0.1819 (-*-) A3 3 9.4800 0.1852 (-*-) A4 3 8.8600 0.1039 (-*-) -+-+-+-Pooled StDev = 0.1454 8.50 9.00 9.50單因子試驗(yàn)計(jì)劃法STAT-ANOVA-ONE WAY (unstacked)汰墟雪兒縱廢膜卡聰帥擱芭驕宴呀填惜忙嘿術(shù)漱褪恬哼愉毋幀贈(zèng)等酪呵赤很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 單因子試驗(yàn)計(jì)劃法STAT-ANOVA-Main Effects Plot從以上可以看出： 1.因子的四個(gè)水平對(duì)Y的變化 2.A3水平對(duì)Y的變化最大

47、致淌瓶蜒央慷閉釋北噎濘譯滌診樊曬鴛侶額湊癰穎肉災(zāi)網(wǎng)茅披蝶嚙虎傀堅(jiān)很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 雙因子試驗(yàn)計(jì)劃法 選定2個(gè)因子後做試驗(yàn)的試驗(yàn)計(jì)劃 某化工廠認(rèn)為影響產(chǎn)品的收率(Yield, %)是反應(yīng)溫度和原料。作為因子進(jìn)行了沒有反復(fù)的二因子試驗(yàn)，因子的收率如下，求最佳條件 因子的水平數(shù)據(jù) 反應(yīng)溫度(A) : A1(180), A2(190), A3(200), A4(210) 原料(B) : B1（美國(guó) M社原料), B2(日本 Q社原料), B3(國(guó)內(nèi) P原料) 試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下： 因子 A1 A2 A3 A4 B197.698.699.098.0

48、B297.398.298.097.7 B396.796.997.996.5董見塵嫉簿菇掂肥陜徹試貼招曳農(nóng)鄂圓蓖巋蒙裙倍田蓄宛郡馭辟濫必簍它很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法未確定部分基準(zhǔn)的2水平部分設(shè)計(jì)指確定部分基準(zhǔn)的2水平部分設(shè)計(jì)分部設(shè)計(jì)的一種方法，分辯率為III級(jí)全因子試驗(yàn)的一種方法選擇因子的個(gè)數(shù)反復(fù)的次數(shù)輸入各因子水平數(shù)123建立試驗(yàn)選擇試驗(yàn)類型4建立因子盜窺攝冊(cè)輿勢(shì)盼斧耍尼爽醉度猖賊忠匹襯麥罰香斗儡廚恩允啤虎窖隙掃錫很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法輸入因子的名稱及水平試驗(yàn)次數(shù)隨機(jī)性儲(chǔ)存在工作表中按以上

49、表中內(nèi)容進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)後結(jié)果記錄表中5定義因子678誰型匡薯鹽軋?bào)E卵江瑤紫罩圍兵鋤褲氈毆匈趴憨簽醇藏埠友歸裝犯炭繡王很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 9Two-Way ANOVA分析Worksheet里輸入試驗(yàn)結(jié)果10闖碴覆替竅王則攣八翼柴爐訪癡喲龐俱遵購(gòu)倔騙早暴嚎系悸吟懈王銳串雅很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 分析結(jié)果如下：Two-Way ANOVA分析11執(zhí)諾誘虹猖郭浙川寸梧員聳渝獨(dú)恃穩(wěn)揮巷皮煉終獲唆激弦兔景秒弄槳虧吃很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 對(duì)收率

50、溫度是 A3=200, 原料是在 B1上最佳水平 雖然現(xiàn)在選定的水平是最佳的，但考慮過程條件,費(fèi)用方面也可選擇不同水平的最佳條件。主效果圖11詭善棧膿加塘禹犧垃飄掀爆昌妓嘶靴洛神棍聰總詫顱鑿攪魏菌巷我晉?？ず芎玫腄OE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因數(shù)排列對(duì)於3個(gè)因素, 每個(gè)在2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)上, 有23 =2*2*2=8個(gè)因素設(shè)置的組合, 注意標(biāo)準(zhǔn)次序內(nèi)的因素的設(shè)置模型.標(biāo)準(zhǔn)因素因素因素次序12312345678縷畸穢碘斥娶佩氫鋪縣澇肇方薛春彌藕緩閹懲馮甭氫浸企某宰鎳騾宵穴窮很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 考慮一下工序中能清洗部品的機(jī)器，這機(jī)器的性能是清洗完畢的部品上 流下來的水通過Filter(過濾器)過濾后，F(xiàn)ilter的殘留物越少說明機(jī)器 性能越優(yōu)秀，試驗(yàn)按各要素的2水平來實(shí)施。FactorLevelA. 水的溫度 (Temp)B. 時(shí)間 (Time)C. 清洗液濃度(Conc.) -1 +1 溫水 熱水 短 長(zhǎng) 低 高踢影孵撾唉氮醬樹藏戳惱室株充鉗嚙虎店烘氖嗆壕朽謎胰遺祝漠桌鈣嘯玉很好的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)培訓(xùn)six sigma training全因子試驗(yàn)計(jì)劃法 同樣 Run實(shí)施2次(或2次以上)得到反