DOE（实验设计） 与Minitab 培训 Roc.Luo 2011.01.26 课程目录 有关DOE与定义 DOE的一般模式 DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语 DOE处方 DOE方法演示 1.陈述问题和实验目标 2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划 6a.为整个模型建立方差分析表 ●统计>DOE>因子>分析因子设计… 6b.用简化模型重新分析实验 6c.进行残值诊断，保证模型适合 ●统计>回归>回归… ●统计>DOE>因子>分析因子设计 - 图形 6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手 ●统计>DOE>因子>因子图… ●统计>方差分析>交互作用图… 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05) ●统计>DOE>因子>因子图… ●统计>方差分析>交互作用图… 6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性 DOE的关键因素 a)确定实验限制条件 b)设计实验--确定实验设计方法 ●统计>DOE>因子>创建因子设计… c)噪声变量 d)分组与随机化 e)重复与再现 f)确定样本容量 DOE:即实验设计(Design of Experimental)--是对实验方案进行优化设计、以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的一种科学研究方法；是一种藉用实验的手段来决定最佳设计或生产的方法。 Minitab软件：是为DOE、质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。MINITAB 被许多世界一流的公司与四千多所院校所采用。 有关DOE与定义 爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。” 爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。 天才靠的是1%的灵感和99%的汗！ --Thomas Edison 爱迪生的汗水 DOE的一般模式 因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法… 每个因子存在不同的水平(level) 观测值可能受到噪音的影响,DOE 将通过不同的试验,以得到实际的X和Y的关系. <工程或系统的一般模型> DOE的意义1 为什么需要试验设计 1、优化设计的必要性 提高产量； 减少变异性，与额定值或 目标值更为一致； 减少开发时间； 减少总成本； DOE的意义2 2、实验设计的作用 DOE的分类 过程参数设计优化 选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理； 应用直交表使变异最小； 最低成本 田口试验是运用最多的好方法 DOE常见术语1 我们假定过程的结果当中，y1，y2，y3……是我们关心的输出变量，这些我们常常称之为响应（response） 我们将影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的因子，我们称为可控因子（controlled factor） 在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些不可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2……,他们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变量我们通常很难把它们控制在某个精确值上。 不可控因子-噪音U 响应Y 可控因子X 可控因子是影响过程最终结果（响应）的输入变量。 DOE常见术语2 响应（Response):实验输出的结果，即因变量，通常用“Y”表示。 因子（Factor):影响实验输出结果的不同输入变量，即自变量，通常用“X”表示。 水平（Level):实验中对因子的不同设定值。 噪音（Noise):不可控制的因子/因素。 分组（Blocking):也叫做模块化，将噪音的干扰最小化的方法。 随机化（Randomization)：以一种随机的次序做试验。（消除噪音变量或随机误差的影响） 编码（Code）:用简单的符号或数字来代替“X”的时间的水平的方法。通常把计量型 因子的高水平设定为“+1”，低水平设定为“-1”，中心水平设定为“0”。 重复（Repetition):一种组合的反复，以得到相同水平的多个结果。也即在一个实验配置组 合条件下测试数个样品（揭示短期有效性） 再现(Replication): 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。 （降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性） 主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。 则称A与B有交互作用。 DOE常见术语3 实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3…(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。 两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验） 望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、 粘度等。 望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。 附：品质特性可分为二类 计量特性：能以连续尺度量测。如厚度、浓度、时间等。 计数特性：不能以连续尺度量测，但能按不连续分级尺度分类。常依主观而判定，如 好、更好、最好、不合格、不合格品数等。