数据平均值
温度 10400 时间 焊工水平
10200
10000
平均值
1000 10400
1250 焊料厂家
1500
5.0
7.5 冷却方式
10.0
a
b
10200
10000
a
b
a
b
想 到, 就 能 做 到 !
6 sigma
检查交互作用：统计—方差分析—交互作用图
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6 sigma
5
8 8 5 5 8 8 5 5 8 8
b
b b a a a a b b b b
a
a a b b b b b b b b
b
b b b b b b b b b b
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6 sigma
传统的实验分析与DOE的区别？
传统试验： 1.实验周期长，浪费时间。实验成本大幅度提高，影响产品 推向市场的时机。 2.如果第一次估计可以接受，实验会停止下来，“最佳”方 案可能永远找不到。 3.实验方法粗糙，因为在实验其中一个因子时，其他因子保 持不变，这样得出的结论可能和实际不符。
时间因子的水平2:
10秒
处理：某次试验的整套因子，如： 处理1： 时间=5秒，温度=1000度 处理2： 时间=10秒，温度=1500度 想 到, 就 能 做 到 !
6 sigma
DOE的基本术语
重复：指在不重新组合实验设定的情况下，连续进行实验并 收集数据
复制：意谓每个数据值在重新设定测试组合之后收集
在现有的可控水平下，我们最好能做到多少ppm？
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6 sigma
现在一般的解决方案？
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6 sigma
一次只改变一个参数,而其 他参数都保持不变
每个参数只设两个水平，每个水平只做一次试验 不能说明问题，如果重复4次，则每个参数要做8 次试验，总共需要8*8*8*8*8=32768次试验！
可控的输入参数(可控因子) 输入(x) 输出(y)
流程
不可控的输入参数(噪音因子)
現象
Y=
f (X)
原因
6 sigma
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例：
现在截止阀焊接泄漏不良率偏高，达到20000ppm，我们期望 能降到5000ppm。
已知可控的主要影响条件：焊接时间、焊料厂家、焊接温度、 焊工水平（工作时间长短）、冷却方式。
随机化：适当安排实验次序，使每个实验被选出的机会都相 等
全因子实验：组合所有因子和每个因子水平的实验
部分因子实验：如果没有全部资源和时间时采用的一种只运 行全因子试验中的部分组合的实验
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6 sigma
DOE的基本术语
主效果：一个因子在多水平下的变化导致输出变量的平均变 化 交互作用：改变其他因子的不同水平是，一个因子水平的主 效果有所改变，在这种情况下因子间具有的作用
直方图 直方图
20 20 15 15
正态
5000 5000 2500 2500
与顺序 与顺序
随机
频率 频率
残差 残差
-4000 -4000 -2000 -2000 0 0 残差 残差 2000 2000 4000 4000
10 10 5 5 0 0
0 0 -2500 -2500 -5000 -5000 1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 观 测 值顺 序 观 测 值顺 序
X5=冷却方式：A，B
焊接设备为不可控因素，按A,B两台设备进行区组区分 担心有曲率，要设中心点（3个以上）
由于试验资源限制，不做重复和复制
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步骤六：建立实验计划
统计—DOE—因子—创建因子设计
1
2
3
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1
2 3 4
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.05) 2.012
因子 A B C D E 名称 温度 时间 焊工水平 焊料厂家 冷却方式
项
0.0
0.5
1.0 1.5 标准化效应
2.0
2.5
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标准化效应的 P ar et o 图
（响应为 不良率，Alpha = .05) 1.994 ACE BDE C
因子 A B C D E 名称 温度 时间 焊工水平 焊料厂家 冷却方式
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DOE的适用范围
产品设计
工艺设计
解决过程问题
计量工作的改进
„„
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DOE的基本术语
响应变量：所关注的可测量的输出结果，如良率、强度等， 常用y表示；
因子：可控的变量，通过有意的变动，可确定其对响应变量 的影响，如温度、时间等，常用x表示； 水平：因子的取值或设定，如： 时间因子的水平1: 5秒
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回到前面的案例进行2^5实验
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例：
现在截止阀焊接泄漏不良率偏高，达到20000ppm，我们期望 能降到5000ppm。
已知可控的主要影响条件：焊接时间、焊料厂家、焊接温度、 焊工水平（工作时间长短）、冷却方式。
在现有的可控水平下，我们最好能做到多少ppm？
中心点：检查一个两水平因子试验的主效果在两个水平之间 是否是线性的
区组：无法控制的变量称之为分区化变量，在一个分区变量 的某个标准上进行的实验称为一个分区
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DOE的基本术语
P值：检查一个因子说效果是否显著的概率值
曲率：检查中心点是否显著的值 失拟：检查简化模型过程是否合适（失拟表示被剔除的项是 显著的活模型所包含的项中有不显著的） 残差分析：检查分析结果是否可用，从正态、随机角度分析 R-Sq、 R-Sq（预测）、 R-Sq（调整）：检查模型准确性， 三个数值应尽量接近 系数：y=f（x）中各x的系数，决定方程式的系数，为模型 优化做准备
百分比 百分比
90 90 50 50 10 10 1 1 0.1 0.1
残差 残差
-5000 -2500 -5000 -2500 0 0 残差 残差 2500 2500 5000 5000
0 0 -2500 -2500 -5000 -5000 9500 9500 10000 10500 10000 10500 拟 合值 拟 合值 11000 11000 11500 11500
2
3 4 5
1500
1000 1500 1000
5
8 8 5
a
a a b
a
a a a
a
a a a
18
19 20 21
1500
1000 1500 1000
5
8 8 5
a
a a b
a
a a a
b
b b b
6
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
1500
1000 1500 1000 1500 1000 1500 1000 1500 1000 1500
焊料厂家
10000
9000
冷却方式
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检查残差
不良率 残差图 不良率 残差图
正态概率图 正态概率图
99.9 99.9 99 99
与拟合值 与拟合值
N 80 N 80 AD 0.191 AD 0.191 P 值 0.895 P 值 0.895
随机
5000 5000 2500 2500
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DOE的一般步骤
9.进行实验，确信每个实验单元均被对应于其实验条件做好 标识。 10.测量实验单元。 11.分析数据，标记主要影响因子。 12.确认取得最好输出结果的因子水平的组合。 13.在此优化组合的因子和水平值上进行反复实验以确认效果 14.通过标准作业程序固定优化的实验条件（因子和水平）， 并进行应有的控制。 15.重新评估过程能力
响应优化器：基于y=f（x）进行望大、望小、望目的对x的 预测 想 到, 就 能 做 到 ! 6 sigma
DOE的常见类型及用途
常用类型 目的
可控因子 个数 全因子试验 发现提供最好结果的因子和 （2^k） 水平 部分因子 建立数学模型 （2^k-p) 筛选试验 通过测试大量的因子来发现关 键的银子
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步骤十一： 统计—DOE—因子—分析因子设计
1
2
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1
2
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标准化效应的 P ar et o 图
（响应为 不良率，Alpha =
ACE BDE DE ABCD BCE CD C ABCE ABDE ACD ABD BE AB BD BCD AE BC B ABE ADE CDE E AD ABC CE AC ACDE A BCDE D
项
B E A D 0.0 0.5 1.0 1.5 标准化效应 2.0 2.5Biblioteka 想 到, 就 能 做 到 !
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