1、实验设计(DOE)简介,2,学习目标,本章中,我们将要讨论下列问题: 获得知识的方法 如何通过实验进行过程改进 如何更有效地通过实验以较少的资源进行过程改进 实验设计 (DOE) 与过程改进(MAIC)的关系学习本章后,你将会了解: 实验设计的概念 传统 SPC与 DOE的关系 实验的基本类型 不同实验方法的优缺点 实验设计(DOE)的本质,3,获得知识的方法?,1. 显著性事件,2. 他人的观察结果,3. 研究,如何才能更有效的学习?,4,香槟的诞生,葡萄酒 - 鲜葡萄汁发酵后制成的饮料,有史以来一直被饮用.香槟酒 - 葡萄酒再次发酵后制成的清澈发泡饮料,由一法国僧侣在16世纪后期发现其制作
2、方法 .,5,为确保自然发生的有效信息事件引起观察者的注意 应改进观察方法以增加发现有效事件的概率,从而采取进一步措施,6,实验是主动促成有效信息事件产生的手段!实验设计实验 - 通过可控因素(独立变量)在不同水平上的运行来观察其对输出响应(非独立变量)的效应,有效信息事件的产生及导入,7,1. 试凑法2. 一次一因素法3. 析因设计4. 分式析因设计5. 其它,实验类型,实验方法的使用由来已久,优劣并存 早期的各种实验方法可分下列类型 :,8,问题: 汽车每加仑汽油行程为20公里,希望能达到30公里以上 解决方法: 换汽油品牌 改变辛烷含量 降低车速 清洗上蜡 换新胎 改变车胎压力 去除车盖
3、装饰以及外置天线如果上述方法凑效意味着什么? 不凑效又意味着什么?,试凑法举例,9,一次一因素法举例,问题: 汽车每加仑汽油行程为20公里,希望能达到30公里以上,要找到最佳变量组合,还需运行多少次? 如何解释上述结果? 如果实验变量很多,为得到理想结果,共需运行多少次? 如果最佳结果由2个或多个变量的特定组合获得,该方法是否可行?,10,11,虽然 OFAT 能简化结果分析, 但这是以大量牺牲实验效率为代价:实验包含不必要的运行. 寻找有效因素(影响输出响应的因素) 的时间长. 不能确定当多个因素水平同时改变时的输出效应,而这一点正是在实际场合中我们所感兴趣的. 无法了解或确定各因素及其共同
4、作用对输出响应的影响程度.,一次一因素法(OFAT),我们是否还知道其它因素组合的输出响应?,如果一因素X1对于响应输出Y的效应取决于另一因素X2的水平,则说明X1和X2存在互交作用 Y = f(X1,X2) 例如:蛋糕烘烤的温度设置取决于烘烤时间,互交作用(Interactions),要获得好的烘烤质量应如何设置温度? 你应如何安排实验以确定互交作用的大小?,13,析因设计(DOE Full Factorial),所谓析因设计是指,在实验的每一次完全试验或每一次重复中,各个因素的所有可能的水平组合都被研究到. 借助析因设计,我们能:确定各因素的主效应 确定各因素之间的互交作用效应 估计获得最
5、佳结果的因素水平,14,析因设计,OFAT 中试验运行,问题: 汽车每加仑汽油行程为20公里,希望能达到30公里以上,试说明你的结论? 该设计中包含多少个运行? 每一水平设置中包含多少个观察值?,我们能否认为 32是最佳值?,MPG = f(Speed, Octane, Tire Pressure),15,析因设计,7,3,3,2,187,优点 确定所有因素的主效应 确定所有因素之间的互交作用效应 量化各因素对输出响应的影响,即确定Y=f(x) 缺点 实验资源限制,我们如何应付实验资源限制?,16,分式析因设计(Fractional Factorial),仅对析因设计中所有因素组合的一部分组合
6、进行考察 如实验包含的因素较多, 借助分式析因设计能: 以较少的投入获得所需的信息 控制实验资源 缺点 放弃了部分互交作用效应 对实验者的统计技术要求较高 统计信息损失 优点 经济 快速 实验运行次数较少,放弃部分信息,控制实验资源投入,17,分式析因设计,问题: 汽车每加仑汽油行程为20公里,希望能达到30公里以上,该设计中共有多少个运行? 该设计中包含多少信息?,实验设计概念,实验设计包含一系列系统的试验,通过有目的地改变输入变量(Xs) 的大小来考察其对输出变量(Ys) 的影响.通过实验设计,可以确定哪一X对Y的影响最大 确定作用变量X的水平,使输出变量Y 对中 确定作用变量X的水平,使
7、输出变量Y 的波动最小 确定作用变量X的水平,使噪声变量对输出变量Y 的影响最小一个精心设计的实验,即使在噪声背景下也能找出因素效应.,实验设计有助于确定.,影响均值偏移的因素 影响方差波动的因素 影响均值偏移及方差波动的因素 无效应的因素,实验设计的应用,重要因素筛选(Screening) 找出起作用的因素及互交作用 关键是减少需分析和控制的因素数量 过程特征定义(Characterization) 确定哪一变量X对输出Y的影响最大 确定可控变量及不可控变量 确定关键过程变量及噪声变量 确定需严格控制的变量 指导控制导向,由控制输出变量转为控制输入变量 过程优化(Optimizing ) 确
8、定关键输入变量的设置水平 确定合理的公差 产品设计( Design) 有助于在设计初期认识各输入变量对产品特性的影响 为产品稳健设计提供参数设置水平,实验设计分类,筛选设计,优化设计,特征化设计,举例 分式析因设计 Plackett - Burman设计析因设计 参数设计 公差设计中心复合设计 Box - Behnken设计,实验设计是一 序贯渐进过程,22,建立联系桥梁.,具体流程是什么?,实验设计的现实意义,过程测量,X1,X2,X3,可控变量,N1,N2,N3,输入: 原料, 零件等,不可控变量,Y1, Y2, etc.,质量特性 输出,确定能力基准水平,过 程,可控变量,输入: 原料,
9、 零件等,不可控变量,Y1, Y2, etc.,质量特性 输出,过程分析,过 程,过程改进,不可控变量,X1,X2,X3,可控变量,N1,N2,N3,输入: 原料, 零件等,Y1, Y2, etc.,质量特性 输出,关键X,关键X,关键X,过 程,过程控制,可控变量,输入: 原料, 零件等,Y1, Y2, etc.,质量特性 输出,LSL,USL,检查表,防错措施,SOPs 5 Ss,过 程,实验流程,实验流程 序贯渐进 的特性,实际问题,转化为 统计问题,统计答案,转化为 实际答案 控制,28,管理层是否支持? 受益程度多大? 对当前情况即下列要素(基准水平)的了解程度 . 波动, 对中,
10、缺陷率 关键质量特性(产品及过程) 测量系统? 波动来源? 是否为当务之急? 实验目的是什么. 确定关键参数? 确定目标值? 减少波动? 过程对中? 确定波动来源? 过程或产品稳健设计? 响应变量是什么? 如何测量响应变量? 是否有多个响应变量? 是否有客户参与? 是否能达到目标?,前期考虑问题,进行实验利益何在? 实验动机如何? 实验目标值是否确定? 如何验证是否达标?,实验前应能提出尽可能多的问题同时也必须提出尽可能多的问题,思考点,选择 Xs 及 Ns 选择需固定的因素(SOPs) 选择因素水平(区分度应大) 实验目的 推理空间 (大,小) 日程及资金 健康,安全及环境 管理层支持 测量
11、系统能力,计划,实验类型 分式析因设计 - 筛选 析因设计 - 建模 其它 样本量 Sample Size 区组化 Blocking 中心点 Center Points 重复 Replication 反复 Repetition,设计,随机化 Randomization 区组化 Blocking 纪律!遵守 SOPs遵守实验流程 记录,操作,思考点,分析,确定显著效应 直观分析 图表分析 统计分析 实际意义 预测,思考点,验证实验结果 选用其它过程设置来检验模型复合性 实验结果的实际显著性 适用空间 (实验结论是否适用于更大的推理空间?) 是否达到实验目的,确认,总 结,实验设计的概念 实验流程序贯渐进的特性 实验设计流程 计划 Plan 设计 Design 操作 Conduct 分析 Analyze 确认 Confirm,
