DOE内部培训教材

DOE（实验设计DesignofExperiments）知识品管中心制作:左新辉审核:钟小青日期:2013.10.03瑞丰内部培训教材•什么是实验？实验本身代表什么？---用科学的方法及数据来验证实验的因子对结果产生的影响.•实验的目的？筛选优化（望大，望小)稳健设计(望目,通常使用田口设计)•什么是设计？概念设计----设计人应以产品应有的功能为基础，研究分析多项不同的产品结构及工艺，然后从中选出一项认为最适当者。参数设计—设计人必须决定各项控制因素的最佳决策，务使不致影响制造成本或保持品质损失于最小。容差设计–降低因性能变异而产生的品质损失和增加制造成本两者之间的妥善衡量。•什么是设计过程？设计输入---设计评审----设计验证----设计输出-----设计修改•什么是实验设计？实验---设计----过程=DesignofExperiments(DOE）DOE基础•DOE的意义•DOE的定义•基本术语•直交表为什么需要实验设计•同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就是比较高。•同样是在生产同类型的产品，为什么有些人的产品性能以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？•相同原料•相同制程•为什么良品率•不一样？•相同产品•相同功能•更便宜的原料•为什么可以做出低成本高质量的产品？实验设计的意义:应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在工序开发应用实验设计方法能得出以下成果：1.提高产量；2.减少变异性，与额定值或目标值更为一致；3.减少开发时间；4.减少总成本；实验设计的意义1•Pg7•Y=f(x)实验–定义试验是一个或一系列有目的地改变流程或系统的输入变量以观察识别输出应变量随之改变的实验•那些自变量X显著的影响着Y?•这些自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值?DOE阶段一:筛选试验阶段二:优化试验确定出关键x最佳取值寻找到所有可能影响y的关键x利用SPC控制这些关键的X实验设计的意义2输入可控制的因子(输入变量)1x2xpx1z2zqz输出y不可控制的因子(杂音变量)(输出变量)Process实验设计的意义•实验设计是对实验方案进行最优设计，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方法。（广义）•当需要探寻或验证产品质量或工艺或资源利用是否为最佳状态时，实验设计（DesignofExperiments）是最科学、最经济的方法。（狭义）DOE的定义•1)在研发新产品时,验证原材料物料之间,作业方法结合之间，产生最佳的搭配而实现实本最低的方案.•2)改善问题：当发现问题，使问题进一步凸显而找到问题影响的最关键因子。DOE使用的两种时机•1)随机化•2)区组化•3)重复性DOE使用的3个原则品质特性的种类•品质特性可分为二类–计量特性：能以连续尺度量测。–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。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；•最低成本田口是运用最多的好方法计量特性的种类•望目：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：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：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。基本术语——响应•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）过程x1x2x3u1u2y1y2y3基本术语——可控因子•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（controlledfactor）过程x1x2x3u1u2y1y2y3可控因子是输入变量，是影响过程最终结果的基本术语——不可控因子•在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些非可控因子（uncontrolledfactor）：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。过程x1x2x3u1u2y1y2y3这些经常被叫做杂音基本术语——主效应•举一个简单的例子在农田实验中，考虑两个因子，每个因子都设置了两个水平：–A因子：浇水水少水多–B因子：施肥肥少肥多•实验结果如下（响应是产量（kg））：B/A水少水多肥少100120肥多130170基本术语——主效应•由于A处于低水平（水少）时，得到的产量平均值为（100+130）/2=115kg；•由于A处于高水平（水多）时，得到的产量平均值是（120+170）/2=145kg，–分析：产量从115kg提高到145kg完全是因子A的作用（因为分析过程中没有考虑因子B），这时我们称因子A的主效应为：145-115=30kg请问因子B的主效应是？呢基本术语——水平和处理•为了研究因子对响应的影响，需要用到因子的两个或者更多不同的取值，这些取值称为因子的水平（level）。•各因子选定了各自的水平之后，其组合被称为一个处理（treatment）或者一次实验（trail）70度90度温度level1level2基本术语——交互作用•在前面的资料中我们发现：•当因子B处于低水平的时候（肥少），因子A从低水平变到高水平是从100到120，增加20kg；•当因子B处于高水平的时候（肥多），因子A从低水平变到高水平是从130到170，增加40kg；–分析：显然同样a因子的变动在不同的b状态下，变化量不同，所以因子a和因子b之间存在交互作用。交互作用的定义：如果A的效应依赖于因子B所处的水平，则称A和B之间有交互作用。基本术语——交互作用•交互作用图示A低高产量100170150130120110B肥多肥少正交表(OrthogonalArray)•正交表特点：–每一列都是自我平衡，即每一列中各水准出现的频率相同。–每两列间都是互相平衡，即在某一列中出现某水准的所有实验组，在另一列中出现各水准的频率相同。•正交表(直交表)•直交表用于实验计划，它允许每一个因素的效果可以在数学上独立予以评估。•可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到相当好的结果。正交表(直交性)•在实验计划中最主要的一个特性，便是实验结果的再现性；另外，当我们希望能在各种相异的条件，以最有效的方式比较因素水准时，都只有在直交性实验计划方法中才能达到•利用直交表进行实验，在实验结果的可靠度及高再现性上，都具有高效益。不管制程条件如何变化，在不同条件下，获得好的再现性之效果是相同的。DOE知识•第一章、实验方法•田口式实验计划法的经典案例•第二章、利用正交表进行实验设计•第三章、实验数据分析•第四章、参数设计第一章实验方法•DOE运用的经典案例：瓷砖工厂的实验•在1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200万元，从西德买来一座新的隧道，窑本身有80公尺长，窑内有一部搬运平台车，上面堆着几层瓷砖，沿着轨道缓慢移动，让瓷砖承受烧烤。•问题是，这些瓷砖尺寸大小的变异，他们发现外层瓷砖，有50%以上超出规格,引起瓷砖尺寸的变异，很明显地在制程中，是一个杂音因素。•解决问题，使得温度分布更均匀，需要重新设计整个窑，需要额外再花50万元，投资相当大。•內部磁砖•外层磁砖•(尺寸大小有变异)•上限•下限•尺寸大小•改善前•改善前•外部磁砖•內部磁砖•原材料粉碎及混合•成型•烧成•上釉•烧成控制因素水准一(新案)水准二(现行)A:石灰石量5%1%B:某添加物粗细度细粗C:蜡石量53%43%D:蜡石种类新案组合现行组合E:原材料加料量1300公斤1200公斤浪费料回收量0%4%长石量0%5%实验设计的想法•process•output•input•supplier•customer•客户关心什么，在乎什么，抱怨什么•如何确定成为量化的产品特性？Y特性，CTQ•过程中有那些的过程因子，其会影响到y特性，那些可能有相应的交互作用，从中找出CTP•有那些的输入因子会影响到y，从中找出CTI•对供应应要提出那些的规格要求，尤其是CTIY=f(x)的思想•过程•产品•原材料•客户•供货商•Supplier•Input•CTI•x•Process•CTP•x•Output•CTQ•y•Customer•VOCDOE的分类•OFAT法–每次一个因子(One-Factor-At-a-Time)•全因子试验设计(FullFactorialDesign)•部分因子试验设计(FractionFactorialDesign)•田口试验设计（RobustParameterDesign）•响应曲面方法（ResponseSurfaceMethodology）•混料设计（MixtureDesign）•调优运算(EvolutionaryOperation)•所谓一次一个因素法，就是先固定一种组合，而其它因子保持固定，然后每次改变一个条件，将相邻的两次实验结果进行比较，以估计两个条件的效果差异，实验方案如下表：•缺点是不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。•例如在进行A1和A2的比较时，必须考虑到其它因子，但目前的方法无法达成。用Y2与Y1的结果比较A2和A1的效果是在其他因素不变的条件下进行的，如果在实验1和实验2中将B1换成B2，C1换成C2，则Y2与Y1是否会有比较大的变化，甚至大小顺序都逆转？实验次数虽然减少了，但结果的可靠性却明显不能保证。实验法1：一次一个因素法(OFAT）一次一因素的实验实验次数ABCDEFG实验結果1A1B1C1D1E1F1G112A2B1C1D1E1F1G123A2B2C1D1E1F1G134A2B2C2D1E1F1G145A2B2C2D2E1F1G156A2B2C2D2E2F1G167A2B2C2D2E2F2G178A2B2C2D2E2F2G28•Pg36一次一个因素(OFAT)的实验缺点•主要缺点OFAT未能考虑交互作用–交互作用–在另一个因子的不同水平,一个因子产生的效果不相同•另一个缺点–OFAT总是比统计学试验设计效率差实验法2：全因子实验法•全因子实验法•所有可能的组合都必须加以深究，信息全面，但相当耗费时间、金钱，例如:•7因子，2水准共须做128次实验。•13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每个实验花3分钟，每天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时间。A(64)B(32)C(16)D(8)E(4)F(2)G(1)结果111111112111111231111121411111225111121161111212711112218111122291112111101112112111112121…..12722222211282222222实验法3：田口式实验计划法•由田口玄一博士所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。•厂商必须致力于在生产前就使复杂的产品达到高品质。•减少变异亦即要有较大的再现性和可靠性，而最终目的就是要为制造商和消费者节省更多的成本。正交表(OrthogonalArray)•直交表(正交表)•直交表用于实验计划，它的建构，允许每一个因素的效果，可以在数学上，独立予以评估。•可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到相当好的结果。次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8)72(8L•正交表•在后四次实验中，B、C、D、E、F、G等6个因素的两种选择也都出现了两次，于是我们可以大胆的得出结论，Y1、Y2、Y3、Y4的总和之所以与Y5、Y6、Y7、Y8的总和不同，就是由A1与A2的差异导致的，因为其他因素的两个水准都出现了相同的次数，其影响力已经