1、深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 实验设计（ DOE）方法 培训教案 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 第一节 6Sigma品质改善策略 一、实验设计（ DOE）流程 二、实验设计（ DOE）分析 三、实验设计（ DOE）意义 四、实验设计（ DOE）计划 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 实验设计（ DOE）流程 实验设计（ DOE）是 6Sigma品质改善的利器 通过“ M-A-I-C”循环可达到品质改善之目的，图（一）表示它们的关系。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 过程能力 是否 0K？ 测量 measurement 分析 Analysis 修改设计 Modi
2、fy design 改善 Improvement 过程能力 （ capability)j 是否 OK？ 控制 Control N N N Y Redesign 重新设计 Y Characterization Design 性能实验 DOE设计 Screening Design 筛选 DOE设计 Optimization Design 优化设计 DOE Modeling Design 机种设计 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 实验设计（ DOE）分析 不同程度或分辨率 DOE设计，对应不同产品设计要素。表（一）是 DOE实验设计分级表。 ITEM 程度或分辨率等级 应用特点 Screen
3、ing Designs 筛选DOE设计 III级 1、因子数较多 2、两个水平 Characterization Designs 性能实验 DOE IV级 V级 1、因子数较少 2、两个或两个以上水平 Optimization Dressings优化设计 DOE V或最高级 1、两个或三个因子 2、用精确的数学方法进行处理 表一 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 实验设计（ DOE）的意义 1、优化设计的必要性 1) 优化因子水平 2) 用于建立与原材料或部件制造有关的工艺，使其在规定的范围内。 3) 使设计的产品能够稳定或者牢靠运行于实际的环境中 4) 减少总的工程设计周期 5) 减少
4、 ECN的数量 6) 改善产品性能、质量及成本，最大限度地满足客户要求。 7) 改善产品的可制造性。 8) 减少实际制造工艺中的问题。 9) 减少产品的检查和性能测试强度 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 2、实验设计的作用 基本研究 (Basic Research) 1、发现相关问题 2、明了技术要点 产品设计 （ Product Design) 1、灵敏度分析 2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善 工艺研发 （ Process Development) 1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠
5、公差 表二 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 工艺研发 （ Process Development) 4、发现降低成本的解决办法 5、养活变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性 基本研究 （ Basic Research) 1、发明相关问题 2、明了技术问题 工艺改善 （ Process Improvement) 1、解决问题 2、明了变量及过程之关系 3、进行过程能力研究 4、设备及方法比较 计量 (Metrology) 1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 四、实验设计（ DOE
6、）计划 1、实验设计中需考虑的 60个因素 1) 实验中包含的变量数或因子数 2) 判定误差引起的结果 3) 工序的稳定状况 4) 潜在因素影响程度 5) 非线性影响的可能性有多大 6) 均方差 7) 正态分布 8) 趋势、变动、周期对变量的影响 9) 相关平均值 10)错误数据的影响 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 11)错误数据的影响 12)需要重复实验的次数 13)样本标记和可判断性 14)测量的精度 15)抽样的成本 16)测试成本 17)劳动力成本 18)实验及其方向性影响 19)抽样偏差 20)混淆及其影响 21)背景变量及其影响 22)人为偏差（有意或无意） 23)实验中
7、所含仪器设备的影响 24)重复性 25)数据收集 26)控制要求保持其有效性 27) 研究问题的知识 28)主要因子影响程度比较 29)实验误差 30)测量影响 31)测试灵敏度 32)定义平均值 33)定义方差值 34)过程控制 35)环境的影响 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 36)材料的影响 37)机器设备的影响 38)测试设备的影响 39)领导者的支持 40)制造者支持 41)工程部门的支持 42)优化后的合格率 43)配合度 44)测量精密 45)随机抽样 46)块的区分 47)决定区分程度 48)假设构造 49)测量方法 50)管理者支持 51)将实验结果图表化 52)确定
8、主要因子 53)计算出各因子影响大小 54)作出相关因子影响图 55)连续样本 56)从样本收集到样本测量的时间 57)误差复合影响 58)因子量化及分层表示 59)样本复杂性分析 60)因变量及其影响 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 2、 DOE实验计划 在进行 DOE实验之前，要充分考虑 Y=f（ x1、 x2x n)因变量 Y和自变量 x的关系。确定实验因子的人数，据此可确定实验因子表进行实验，一般实验计划包括如下内容。 1) 确定实验目的：要有一个明确的实验目的，以此才能达到需 要的目标。 2) 确定实验因子：要分析影响因变量变化的因子个数，进行全因子的 DOE实验。 3) 确
9、定实验因子水平：不同的实验因子水平会影响实验结果。 4) 选定 DOE实验表格：根据因子数和因子水平确定 DOE实验表格。 5) 安排实验时间：根据 DOE进行次数确定实验时间。考虑过程的连续性，尽量安排在同一阶段进行实验为好。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 6) 分析实验结果：将实验结果进行方差分析，确定实验因子的重要性及各因子对实验结果的影响程度。 7) 重复性实验：将重要因子或影响实验的主要因素进行评估，重新进行 DOE实验，以确定其实验的真实性。 8) 作出结论：对实验结果进行分析后作出结论。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 第二节 实验设计（ DOE）方法 根据具体
10、要求选择 DOE实验方法 实验设计的基本策略 筛选实验设计方法 全因子和分部 DOE 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 根据具体要求选择 DOE实验方法 DOE实验方法流程如图 (二 )所示 实验设计的基本策略 1、确定问题 为解决何种问题，需要进行的何种实验，应做到心中有数，有的放矢。 2、建立实验目标 实验要达到何种目的，要达到怎样的指标，应从实际出发，根据当时当地的实情，确定实验目标，不要夸大其辞，矫揉造作。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 确定实 验目标 从中选定 自变量 观察实 际影响 Y 进行筛选 DOE 进行性能 DOE 目标达成 情况？ 实验因子数 是否大于 8？
11、 Y 优化设计 DOE 高分辨率 要求？ N N Y 结束 N 需要实 验吗？ 开始 Y N Y N 图（二） 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 3、选择因变量 Y 实验中因子随自量变 X的变化而变化的变量叫因变量。因变量和自变量的关系为 Y=f（ x1， x2xn). 4、选择自变量 x 实验中因子不随因变量变化而变化的变量叫自变量。也叫受控制变量。 5、选择因子水平 不同的因子水平必然会引起不同的实验结果，根据实验要求，确定因子水平，也是实验成功与否的关键一环。这不仅要有丰富的实际经验，而且要有把握问题本质的能力。 6、收集数据 实验要用数据说话，一切的实验数据从实验中来，切忌弄虚作
12、假， DOE实验是科学，来不得半点虚假的东西，否则就会失去的实验的本来意义。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 7、分析数据 数据为实验提供了强有力的佐证，说明了什么问题，是一清二楚的，因此需认真分析数据，进行科学运算，以找出实验本质的可以代表实验结果的东西。 8、作出结论 有实验数据，给问题下一个令人信服而又真实的结论，找出问题的症结所在。 9、达到目的 通过实验解决品质中存在的问题，使过程能力得到提升，使我们又向 6靠近了一步。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 筛选实验设计方法 1. 选择因变量 Y（实验结果） 2. 选择实验因子且确信是最重要的因子 3. 确定因子水平 只允
13、许有两个水平 4. 根据因子水平数量确定实验表格 5. 对每一个实验，根据实验表格按一个水平进行，根据重复运行的结果计算出平均值（ Y） 6. 按标准计算软件或 EXCEL进行计算 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 7. 作出实验因子的影响及关系图 8. 进行方差分析，用以决定实验因子是否重要，用 P值进行衡量（ P 0.05) 9. 对方差分析结果进行评价 ,以确定因子对实验的影响程度 10. 选择重要因子 (通常不超过 4个 )而进行全因子 DOE实验 ,以确定实验的最终结果 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 全因子和分部 DOE 1. 确定问题 2. 建立实验目标 3. 选拔
14、因变量和自变量关系 Y=f(x1,x2x n) 4. 选择因子水平 5. 选择实验表格 ,全因子 DOE每一个因子或水平都要进行实验 ,分部 DOE相对于全因子 DOE来说有少的实验次数 ,因为分部 DOE可对部分因子进行组合 6. 收集数据并筛先 DOE方法进行方差分析计算 7. 分析数据及实验结果 8. 分析实验误码差对实验结果的影响 9. 作出结论 10.达到实验目标 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 第三节：正交试验设计 正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它在实践经验与理论认识的基础上，利用规范化的表格 正交表，科学地挑选试验条件，合理安排试验。其优点在于能从很
15、多试验条件中选出代表性强的少数次条件，并能通过对少数次试验条件的分析，找出较好的生产条件即最优或较优的试验方案。 正交试验设计法最早由日本质量管理专家田口玄一提出际标准型（田口型）正交试验法。 针对田口型正交试验设计法计算复查的问题（方差分析），中国数学家张里千教授发明的中国型正交试验设计法，由于应用计算简便的极差分析法，非常适合工业企业和生产现场应用。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 一、名词介绍 1、试验因素 试验因素指当试验条件变化，试验考核指标也发生变化 时，影响考核指标取值的量称为试验因素（因子），一般 记为 A， B， C等。 试验因素可以理解为试验过程中的自变量，如：化学
16、试 验中的温度、压力、时间、催化剂用量；机械加工中的切 削速度、吃刀量、刀具的几何参数等。从广义上讲，试验 因素可理解为若干变量间的某种确定关系，如原料的配方 比例、供货单位、工艺流程等也都可以看作为一种广义 因素。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 因素有可能按数量表示，如温度、时间、压力等称为定 量描述的因素。但也有不能用数量表示而只能定性描述的， 如材料的品种、产品的型号、工艺流程的类别等，称为定 性描述的因素。在试验过程中有些因素所处的状态是可以 控制或调节的，如加热温度、溶化温度、切削速度等，这 样的因素称为可控因素。反之，别外一些因素所处的状态 是不能控制或调节的，如未装空调
17、的生产环境的温度、湿 度等，称为不可控因素或干扰因素。在正交试验设计应用 过程中，如无特殊规定，因素一般是指可控因素。在试验 过程中只考察一个因素对试验结果（考核指标）影响的试 验，称为单因素试验。若同时考察两个以上因素，则称为 多因素试验。单因素试验设计一般可应用优选法进行，而 多因素试验设计必须应用正交试验设计法解决。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 2、因素的位级 试验因素的位级（水平）是指试验因素所处的状态。一 般试验方案是由若干个试验因素所组成的若干组合，因素 的几种状态，就称为有几个位级（水平）。 例如，在化学试验中，温度、时间、压力这些因素允许在 一定范围内变化，但在一个
18、试验方案中，温度、时间、压 力等因素总是固定在几个状态中变化。例如：温度可以是 100 ， 120 ， 150 等；时间可以是 1h， 1.5h， 2h等；压 力可以是 1MPa， 1.5MPa， 2MPa等。这称为试验中因素的三 个位级（水平）。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 3、考核指标 考核指标是在试验设计中，根据试验目的而选定的用来 衡量试验效果的量值（指标）。 考核指标可以是定量的，也可以是定性的。定量指标如 硬度、强度、寿命、成本、几何尺寸、各种特性等。定量 指标根据试验结果的预期要求，又可分为望目值、望小值、 望大值三种类型。定性指标不是按数而是按质区分，如质 量的好与
19、坏，天气的晴与阴，指标可以用加权的方法 量化为不同等级。 考核指标可以是一个，也可以是多个。前者称为单指标 试验设计，后者称为多指标试验设计。在多指标试验设计 中，一般根据指标的重要程度予以加权，确定为一个综合 性考核指标，以便进行计算。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 4、完全因素位级组合 完全因素位级组合指参与试验的全部因素与全部位级相 互之间的全部组合次数，即全部的试验次数。 A1 B1 B2 C1 C2 C1 C2 A2 B1 B2 C2 C1 C2 C1 图 51 三因素两位组的完全因素位级组合 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 若试验中共有 i个因素，每个因素各有 j
20、个位级，则其完全 因素位级组合数（全部试验的次数）应有 N=ji次。如，对于 一个具有 3个因素（ A， B， C），每个因素各有两个位级 （ A1， A2， B1， B2， C1， C2），其完全因素位级组合数为 N=23=8次，其实际组合情况如图 51所示。 随着因素位级数的增加，完全因素位级组合数也随之增 加： 34=81 27=128 45=1024 215=33768 231=2146983648 理论上认为只有经过全部试验（完全因素位级组合）后 才能准确找出最佳的因素位级组合（最佳的试验方案）。 但是，当因素位级数比较多时，实现完全因素位级组合又 是不可能的。 深圳市邦凯电子有限公
21、司 DOE培训教案 5、部分因素位级组合 部分因素位级组合是从全部因素位级组合中抽取一部分 因素位级组合构成试验方案，实际上是一种抽样。 （ 1）单因素轮换法 在正交试验设计未发明之前，人们采用单因素轮换法实现部分因素位级组合的抽样。单因素轮换法是在若干试验因素中逐个因素轮换去考虑哪一位级试验结果好，考虑一个因素时其他因素处于确定的位级。如对一个三因素三位级的试验，按图 52的程度试验。先将 A， B因素确定在 A1， B1位级，考虑 C1、 C2和 C3哪个位级好，试验结果 C2好。然后将 A， C因素确定在 A1， C2位级，考虑B1、 B2和 B3哪个位级好，试验结果 B3好。最后将 B
22、， C因素确定在 B3， C2位级，考虑 A1、 A2和 A3。 深圳市邦凯电子有限公司 DOE培训教案 哪个位级好，试验结果 A2好。于是，下结论 A2B3C2是最佳 试验方案。显然，单因素轮换法是不合理、不科学的抽样。 因为确定 C2位级好的前提是与 A1， B1组合，但试验方案是 C2位级与 A2B3组合，与前提条件不符。 采用单因素轮换法时，因不比位级越多，结论的可信度 越差，而且提供的信息不够丰富，且若不进行重复试验也 给不出误差估计。 （ 2）正交试验设计法 正交试验设计法由于应用正交表安排试验方案，正交表 的正交性保证了在一定置信度下的统计抽样。因此，正交 试验设计是科学的、合理的部分因素位级组合。
