输入
可控因素 x1 x2 ... xp
过程 ...
输出 y
z1 z2
zq
不可控因素
具体目的包括： 1. 确定哪些变量对响应y最有影响 2. 确定有影响的x设置在何处可使y
几乎总是接近期望值 3. 确定有影响的x设置在何处使得y
的变异较小 4. 确定有影响的x设置在何处使得
不可控因素的效应最小
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DOE实验的目的和作用
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DOE实验的目的和作用
传统思路进行试验的不足:
1. 实验效率低，有限的时间和金钱难以支持获得 满意的结果。
2. 无法辨别因子之间的交互作用； 3. 因子的影响度信息有限，不得得到完整的工程
模型； 4. 无法找到最优的因素组合。 5. 无法估计实验的精度误差。
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DOE实验的目的和作用
我们的期望:
-- - - - - -
1
+- - - - - -
2
++ - - - - -
3
+- + - - - -
Байду номын сангаас
4
+- - + - - -
5
+- - + + - -
6
+- - + + + -
7
+- - + + - +
最后的结论?这样的试验有什么问题呢?
Result 2.1 2.6 2.4 2.5 2.8 2.9 2.7 3.2
化 6. 交互作用(Interaction)：一个因子对Y的影响取决于其他因子的设置 7. 全因子DOE实验(Full Factorial DOE)：包含所有因子可能组合的实验
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DOE实验的目的和作用
无交互作用的DOE实验
试验 1 2 3 4
因子A A1 A2 A1 A2
因子B B1 B1 B2 B2
全因子实验设计
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课程目的与对象
课程目标： 1. 初步掌握DOE实验设计的目的和作用 2. 初步掌握DOE实验的特点和应用条件 3. 初步掌握DOE实验设计的基本步骤
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DOE实验的目的和作用
造成问题的原因 操作条件
解决工具
明确
明确
QCC手法 控制图
分层分析
明确
不明 假设检验 回归分析
DOE
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DOE实验的目的和作用
有交互作用的DOE实验
试验 1 2 3 4
因子A A1 A2 A1 A2
因子B B1 B1 B2 B2
响应变量Y 20 50 40 12
在交互图上 表现为两条 直线不平行
Main Effects Plot (data means) for Y
A1
A2
B1
B2
34
32
30
Interaction Plot (data means) for Y
A
50
A1
A2
40
30
28
20
26
A
B
B1
B2
B
交互作用表现为因素A和因素B之间是相互抵消，甚至起到反作用。
Y
Mean
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DOE实验的目的和作用
传统的试验思路——一次改变一个因子
实验 因子 A B C D E F G
Standard
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DOE实验的特点和应用条件
1. DOE的关键在于对实验的设计，而不是实验结果的分 析，如果实验设计不好，再复杂、先进的数学分析也 无济于过程质量的改进。
2. 实验设计是一个循序渐进的过程，不要期望设计一个 复杂的实验来解决所有的问题。
3. 对实验结果的验证是衡量实验结果和模型是否正确的 唯一标准
太多时，会增加问题的复杂性 ⑤ 对于每一个响应变量，确定其目标（望大、望小、望目或减少变异）
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DOE实验的基本步骤
2、确定影响响应输出的主要因素（ Xs）
①采用因果分析找出所有可能的影响因素 响应变量
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DOE实验的基本步骤
②对影响因素进行分类
影
可控
响
因
素 不可控
显著 不显著
显著
可变 固定
先明白几个基本概念:
1. 响应变量(Response)：能够观察到和识别出的过程输出响应变化 2. 因子(Factor)：需要研究的输入或者过程变量 3. 水平(Level)：因子的状态，因子的设置或者等级，大小等 4. 运行(Run)：一次实验称之为一个运行 5. 主因子作用(Main Effects)：当某因子从低水平变为高水平时Y平均值的变
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DOE实验的基本步骤
实验设计 实验分析
1、确定响应变量Y 2、确定因子Xs 3、选择因子水平 4、选择实验设计 5、随机化运行
6、做实验，搜集数据
7、分析数据 8、得出结论 9、验证结果
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DOE实验的基本步骤
1、确定响应变量Y
① 响应变量尽量是计量值数据 ② 响应变量应真正反映工序/产品的关键质量特征 ③ 测量系统的能力必须充足（GR&R） ④ 当响应变量不止一个时，可以同时考虑多个响应输出，但Y的个数
响应变量Y 20 40 30 52
Y
Mean
Main Effects Plot (data means) for Y
A1
A2
B1
B2
45
40
Interaction Plot (data means) for Y
A
A1
50
A2
40
35
30
30
25
A
B
20
B1
B2
B
主因子作用=高水平时响应变量平均值-低水平时响应变量平均值
1. 结论更加可信 2. 估计实验的精度 3. 区别重要/非重要因子 4. 找出因子间交互作用 5. 量化因子或交互作用对响应变量的影响度 6. 建立预测模型 7. 易于分析 8. 高效——有限的资源、最多的信息
最佳选择——DOE实验设计和数据的统计分析！
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DOE实验的特点和应用条件
DOE实验类型包括： 1. 全因子实验 2. 部分因子实验 3. 响应曲面模型分析 全因子实验是基础，我们从这里入手…
计量型 属性型
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DOE实验的基本步骤
3、选择因子水平
①因子的水平不宜选得过大
Y
*
*
-
+
X
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DOE实验的基本步骤
②因子的水平不宜选得过小
Y
*
*
-
+
X
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DOE实验的基本步骤
因子水平选择应注意的问题
1. 水平的选择会对实验结果有显著的影响 2. 要考虑到有些实验条件是否可行 3. 要根据工程经验进行分析 4. 要考虑因子间是否存在交互作用 5. 一次实验不可能解决所有问题，实验本身也是一个知识发现和学
DOE实验总体思路： 1. 筛选主要因子（明确造成问题原因） 2. 找出最佳操作条件（操作条件最优化） 3. 证实最佳操作条件有再现性（生产中验证）
不明 不明
DOE
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DOE实验的目的和作用
建立系统模型：
DOE是对一个过程或系统的输入变量作一些有目的的改变，通过
观察和识别输出响应的变化来找到影响系统的关键因素。