应改进观察方法
以增加发现有效事件的概率,从而采取进一步措施
5
有效信息事件的产生及导入
实验是主动促成有效信息事件产生的手段!
实验设计
实验 -- 通过可控因素(独立变量)在不同水平
上的运行来观察其对输出响应(非独立变量)的 效应
6
实验类型
• 实验方法的使用由来已久,优劣并存 • 早期的各种实验方法可分下列类型 :
我们能否认为 32是最佳值?
MPG = f(Speed, Octane, Tire Pressure)
14
析因设计
优点
• 确定所有因素的主效应
• 确定所有因素之间的互交作用效应
• 量化各因素对输出响应的影响,即确定Y=f(x)
缺点
• 实验资源限制 因素数
水平数
符号
运行次数
2
2
22
3
2
23
7
2
27
15
3
Viscosity out of spec 7
Low DMF Charge
3
High DMF Charge 3
SOP not Followed Faulty Scale
Equipment Failure Water in Jacket Tank Hanging Up
Fool proof this process
Temp = 800 degrees Time = 20 minutes
蛋糕质量
Temp = 100 degrees Temp = 800 degrees
Time = 20 minutes
Time = 45 minutes
100 时间 800
要获得好的烘烤质量应如何设置温度? 你应如何安排实验以确定互交作用的大小?
8
一次一因素法举例
问题: 汽车每加仑汽油行程为20公里,希望能达到30公里以上
Speed 55 65 55 55
Octane 85 85 91 85
Tire Pressure Miles per Gallon
30
25Βιβλιοθήκη 30233027
35
27
要找到最佳变量组合,还需运行多少次? 如何解释上述结果? 如果实验变量很多,为得到理想结果,共需运行多少次? 如果最佳结果由2个或多个变量的特定组合获得,该方法是否可行?
Speed
Octane Tire Pressure Miles per Gallon
55
85
30
25
65
85
30
23
55
91
30
27
65
91
30
23
55
85
35
27
65
85
35
24
55
91
35
32
65
91
35
25
OFAT 中试验运行
试说明你的结论? 该设计中包含多少个运行? 每一水平设置中包含多少个观察值?
2
215
4 8 128 32,768
2
3
32
3
3
33
7
3
37
9 27 2,187
我们如何应付实验资源限制?
15
分式析因设计(Fractional Factorial)
仅对析因设计中所有因素组合的一部分组合进行考察 如实验包含的因素较多, 借助分式析因设计能:
以较少的投入获得所需的信息 控制实验资源 缺点 放弃了部分互交作用效应 对实验者的统计技术要求较高 统计信息损失 优点 经济 快速 实验运行次数较少
Steam to DICY/Scale Accuracy Steam to DICY/Scale Accuracy
Scale Not Zeroed Mischarge of DMF
Scale > 0 Scale Inaccurate
Viscosity out of spec 7
Mischarge DMF
1. 试凑法 2. 一次一因素法 3. 析因设计 4. 分式析因设计 5. 其它
7
试凑法举例
问题: 汽车每加仑汽油行程为20公里,希望能达到30公里以上
解决方法:
换汽油品牌 改变辛烷含量 降低车速 清洗上蜡 换新胎 改变车胎压力 去除车盖装饰以及外置天线
如果上述方法凑效意味着什么? 不凑效又意味着什么?
• 过程特征定义(Characterization) – 确定哪一变量X对输出Y的影响最大 – 确定可控变量及不可控变量 – 确定关键过程变量及噪声变量 – 确定需严格控制的变量 – 指导控制导向,由控制输出变量转为控制输入变量
• 过程优化(Optimizing ) – 确定关键输入变量的设置水平 – 确定合理的公差
2
获得知识的方法?
1. 显著性事件 2. 他人的观察结果
3. 研究
如何才能更有效的学习?
3
香槟的诞生
葡萄酒 -- 鲜葡萄汁发酵后制成的饮料,有史以来 一直被饮用.
香槟酒 -- 葡萄酒再次发酵后制成的清澈发泡饮料 ,由一法国僧侣在16世纪后期发现其制作方法 .
4
为确保自然发生的有效信息事件引起观察者的注意
9
行程: 是速度和胎压的函数
速度(mph)
70
17
65
60
26
55
18 23 26 26 20
50
26
45
40
18
35
最佳点
35
30 26 28 30 32 34 36 38
胎压(lbs.)
10
一次一因素法(OFAT)
虽然 OFAT 能简化结果分析, 但这是以大量牺牲实验效率为代价: 实验包含不必要的运行. 寻找有效因素(影响输出响应的因素) 的时间长. 不能确定当多个因素水平同时改变时的输出效应,而这一点正是 在实际场合中我们所感兴趣的.
17
实验设计概念
实验设计包含一系列系统的试验,通过有目的地改变输入变量 (X’s) 的大小来考察其对输出变量(Y’s) 的影响.通过实验设计, 可以
确定哪一X对Y的影响最大 确定作用变量X的水平,使输出变量Y 对中 确定作用变量X的水平,使输出变量Y 的波动最小 确定作用变量X的水平,使噪声变量对输出变量Y 的影响最小
• 产品设计( Design) – 有助于在设计初期认识各输入变量对产品特性的影响 – 为产品稳健设计提供参数设置水平
实验设计是一 序贯渐进过程
实验设计分类
筛选设计
举例
分式析因设计
Plackett - Burman设 计
特征化设计 优化设计
析因设计 参数设计 公差设计
中心复合设计 Box - Behnken设计
SOP’s 5 S’s
过程控制
可控变量
X1 X2 X3
质量特性
输出
LSL
USL
Y1, Y2, etc.
过程
N1 N2 N3
不可控变量
检查表
实验流程
实验流程 序贯渐进 的特性
实验设计(DOE)简介
Measure Analyze Improve Control
学习目标
本章中,我们将要讨论下列问题: • 获得知识的方法 • 如何通过实验进行过程改进 • 如何更有效地通过实验以较少的资源进行过程改进 • 实验设计 (DOE) 与过程改进(MAIC)的关系
学习本章后,你将会了解: • 实验设计的概念 • 传统 SPC与 DOE的关系 • 实验的基本类型 • 不同实验方法的优缺点 • 实验设计(DOE)的本质
5 Operator Certification/ Process 5 175 using input from TQL
Audit
Team
Include Daily sign-off of
2
None
9 54 Scale funtion in Shift
set-up verification.
2 Maintenance Procedure (SOP 3 42 5821)/Visual Check
Lo
Ranges
Values
Three Factor Design
PrimWdth
ScrewRPM
Nip FPM
输入:
关键X
原料, 零件等
过程改进
可控变量
X1 X2 X3
关键X
过程
质量特性
输出
LSL
Y1, Y2, etc.
关键X
LSL
N1 N2 N3
不可控变量
USL USL
防错措施
输入: 原料, 零件 等
3 .5
No rm a l P ro b P lo t
R =0 . 5 16 2
L C L =0 .0 7 0 2 7
1. 5
2 .5
3 .5
Ca p a b ility P lo t P roc ess Toleranc e
C p : 2 .7 6 C P U : 2 .9 9 C P L : 2 .5 3 C p k : 2 .5 3
实验设计的现实意义
建立联系桥梁...
实际问题
统计问题
y = f(x1, x2, …, xk)
实际答案
统计答案
具体流程是什么?
22
过程测量
输入: 原料, 零件等
可控变量 X1 X2 X3
过程
确定能力基准水平 质量特性
输出
LSL
USL
Y1, Y2, etc.
Process Step/Input
Potential Failure Mode Potential Failure Effects