试验时须考虑到涉及的人员，应将涉及人员数量限制在允许的最 小范围内。
34
7.
试验对生产的影响。
试验必定需要时间，这可能对正常生产产生影响，这要求6格玛项 目组在与制造等相关部门的协调方面做到充分、及时，在试验过程 中对试验品作好严密隔离与标识，将对生产的影响减至最小。
UST
11
使CTQ值的分布范围尽可能少（即使波动尽可能少）， 这样才能使质量损失低减，改进的一种非常重要的工 具就是试验设计。试验设计是对试验方案进行优化设 计、以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并 对试验结果进行科学分析的一种科学方法。
12
试验设计是一种研究与处理多因素试验的科学方法
22
试验设计计划
1. 试验设计计划有特别的表格，通过填写它可进行试验设 计的策划，步骤如下： 建立试验目标。
即确定想通过试验来改善什么。 列出所有的关键特性。
2.
确定用哪项或哪几项输出关键特性（CTS）来作为测量 指标。
如存在单一的指标可衡量所有关键特性，则以此为指标。 如单一指标无法衡量所有关键输出特性，则可选用多个指标 来衡量试验结果，但一般认为单个指标较好。
单位时间返修率
小于10块/小时 （500PCAD）
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波峰炉焊接可控因子表
可控因 子
焊接温度 松香比例 预热温度 碎波高度
对输 出的 影度 ⊙ ⊙ ○ ○
试验时 改变难 易度 ⊙ ○ ○ △
要否做 为实验 因素
如是试验因子
如非试验因子
目前水平 目标水平 如何固定其为常量， 在何种水平上
245℃ 0.810g/㎝3 120℃ 70
通过以上试验计划表所提供的信息，可以方便地选取择 试验用表，着手试验。
28
试验设计的成功因子


1.
试验设计是一个复杂庞大的系统工程，在实际使用中， 要确保成功，须要注意一些关键，这些因素对试验的成 功来说至关重要，分述如下： 试验设计的成功因子
对试验结果（输出）的准确衡量：在选择试验衡量指标时，须 采用与试验过程直接相关的输出作为指标。在必须测量缺陷的 场合，尽量将缺陷转化为计量值。这在第二章第四节已有阐述。 可靠的设计方案：再大量的数据分析都无法补尝一个差劲的设 计方案所带来的影响，故必须在选择试验方案、输出因子（衡 量指标）、试验因素和水平时认真推敲。
33
4.
测量精度
6西格玛系统是基于数据的决策方法，故数据的可靠性直接影响决 策的正确性，试验设计也不例外。设计前对测量系统进行充分分析 是十分重要的。
5.
抽样/测试成本
在实际的试验设计中，无论哪个阶段均存在成本问题，在抽样和测 试阶段，须在考虑样本容量时充分考虑成本，以保持试验的经济性。
6.
人力成本
（1）解决问题。 （2）确定过程变量间的相互关系。 （3）进行过程能力研究。 （4）比较设备和方法的影响度。
5、计量时，试验设计可用来
（1）进行量具研究。 （2）确定主要误差。 （3）将测量误差降至最小。
18
试验设计的类别及实施步骤
试验设计的类别各用途
试验设计的有多种类别，分别适用于不同场合，针对不同的用途 用正确的试验设计类别是十分重要的，它直接决定试验的效率、 效果以至成败。
9
什么是实验设计
质量损失与质量改善
1、质量损失 产品质量特性（CTQ）为y，其目标值为T，当y不等于T时，则造成损 失，︱y-T︳越大，损失越大。 2、质量损失函数 产品的质量损失函数数表达式如下： L（y）=K（y-T）2 其中：K为常数。 质量特性。 T为此特性的目标值。 L质量损失。 若有n件产品，其平均质量损失可用下式表达；
L y 1 K n
y
11
n
i
2 T
10
从质量损失函数可知：产品质量特性（CTQ）波动所造成的质量损 失，与其偏离目标的偏差平方成正比。即只要质量特性不在目标值上， 就存在质量损失，且偏离越远，损失越大。如下图所示。
L(y)质量损失 产品质量特性分布
LSL
T
④
变化 固定 固定 固定
输出变量(y)
制造过程
① ② ③
④
固定 变化 固定
制造过程
固定
场合一，变量①变化，②、③、④不变。 场合二，变量②变化，①、③、④不变。
传统试验方法
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实验设计的用途
通过试验我们可以达成以下目标
1、确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响。 2、创造对物料和部品变化不敏感的制造过程。 3、设计对使用环境不敏感（即受环境的影响小）的产品。 4、降低总的设计周期。 5、减少ECN（设计变更通知书）数量。 6、改进与CTQ有关的产品品质、成本和性能指标。 7、提高新设计产品的工艺性。 8、为制造过程列出问题及解决方案。 9、减少对产品的检查和测试。
试验类别的选择依据
在选择试验时，须至少考虑以下因素： 1、研究目标：即通过试验希望达到什么目的，解决什么问题？ 2、因素和水平数：我们的调查/分析范围。 3、每次试验的成本。
19
试验方案（类别）的选择流程
试验方案的选择流程如下图：
确定试 验目标
Y
需要进行 试验吗 ？
开始
N
Y
进行优化 DOE
6西格玛方法是研究作用因素（XS）与CTQ（Y）关键质量之间 的关系的方法论。
输入（XS） 输入（XS）
制造 过程
输出（Y）
设计 过程
输出（Y）
输造过程
设计过程
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试验设计方法允许在同一试验中包含多个变量
传统试验分析方法是多次单因素试验将影响输出的众多输入变量 在同一时间只允许有一个变量变化，其它相对固定，如下图所示： 输入变量（XS） 输出变量（y) 输入变量 (XS) ① ② ③
21
9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
进行试验，确信每个试验单元均被对应于其试验条件做好标识。 测量试验单元。 分析数据，标识主要影响因素。 确认取得最好输出结果的因素水平的组合。 在此优化组合的因素和水平值上进行重复试验以确认效果。 通过标准作业程序固定优化的试验条件（因子和水平），并进 行应有的控制。 重新评估过程能力。
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DOE试验计划表
工程部 黑带 张 三 部门/过程 项目 波峰焊接品质改善 日期 DOE目标：降低公司所有产品的波峰炉焊接焊点不良率 相关背景：现在公司波峰炉焊接不良率平均为3500ppm
关键特性
焊点不良率
返修引起的二 次不良
如何测量
规格
是否用于DOE Y N
目视检查每个焊点有无 小于 冷焊、假焊、桥焊、半 1000MMP 焊等缺点
Y Y Y N
采用现在的参数
符号含义：⊙有重大影响，容易改变。 ○有中等影响，相对容易改变。 △影响很小，很难改变。
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波峰炉焊接过程噪声因素
噪声 因子
PCB来料 焊盘设 计
对输 出的 影响 度
试验 时改 变难 易度
要否 做为 实验 因素
如是试验因子
策略 稳健性 设计 中 和
如非试验因子 如何固定其为 常量，在何种 水平上
交互作用 味 道
咖啡豆“A”
咖啡豆 “B”
7
为什么要“统计试验设计”
统计试验设计允许同时考虑所有怀疑会对品质问题产 生影响的可能因素，即使存在交互作用影响，也可以 对主要影响进行评估。 因为可在同时对大量变量进行简单和迅速的处理，统 计试验设计将在解决许多问题时发挥作用。
8
统计试验设计
虽然通过少数几次实验，试验人员即发现关键的因 子，但较多次的试验将产生更有价值的结果。试验 设计方法有很多成型的表格，这些表格可被快速、 可靠和有效的利用。
31
3.
4. 5. 6. 7. 8.
9. 10. 11. 12.
在早期阶段未建立信息 在实施DOE的早期，觉得实施太 复杂而中途放弃。 缺乏高层支持 高层支持是任何系统、方法实施的关键。 期望产即得到回报 因为心太急，在改善未取得结果前 就放弃。 缺乏适当的辅导与培训 因为未经过正规培训，没有人掌 握正确的实施策略而致试验失败。
试验水 平设置
机种 TO8VS 机种E7
⊙
△
Y
V
符号含义：⊙有重大影响，容易改变。 ○有中等影，相对容易改变。 △影响很小，很难改变。
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1. 2. 3. 4.
通过试验计划，我们可了解丰富的试验信息
目标；因素、水平等一目了然。 已区分出可控因素与噪声因素。 因子对结果的影响有基本判断。 已确定哪些做为试验因素加以考虑哪些不予纳入试验因素。
23
3.
确定可能影响到Y的可控因素
一般在实际试验时，影响输出Y的因素非常多，在选项择可控 因素时须据历史数据及经验先做筛选，以降低成本和提高效率， 对无法确认其影响的因素，可做为试验因素，通过筛选试验可 确定其对输出Y的影响程度。
4. 5.
确定可能影响到输出Y的噪声因素。 DOE试验计划表例
某公司专门从事PCBA（印刷线路板）元件焊接组装的公司， 其波峰炉焊点不良率高达3500ppm，客户怨声载道。急须进行 改善，某6西格玛小组经过长期定义、测量、分析阶段，已弄 清问题基本原因，现拟通过试验设计进行原因最终确认和焊点 合格率的改善，其拟定的试验计划表如下：
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在进行试验设计时须考虑的因素
1. 2. 了解试验过程的稳定状况。
只有过程处于稳定状况，得到的数据才是可靠和有价值的。
错误数据对试验结果的影响。
错误数据可能导致完全相反的结论，故须十分留意确保数据的 真实可靠。
3.
潜在因素的影响。
未被选为因素的变量对结果的影响有多大，是在试验计划和分 析阶段必须考虑的因素，如发现潜在因素对试验结果的影响很 显著，则须将其纳入试验因子的行列。