实验设计培训

实验设计，部门：研发项目质量部，演讲：黄家浩，2013 tinnomobillrightsreserved，日期：2013年5月15日，DOE高级培训，著名DOE专家George即使这是他们唯一的数据推进方式，也会大大提高实验的效率、革新的速度、整个国家的竞争力。”，-DOE-现代工程师的统计工程技术！如何学习这门课程，DOE是了解基本统计知识的复杂高级统计技术；本课程提供详细、明确的路线图和指导，您需要了解DOE的要求和指导。用探索和交互的方式引导学习，提倡更多的问题，但不要质疑统计学，可以问应用指南是“为什么”吗？如果带着问题学习，最好在课堂上事先准备好工厂数据，然后进行讨论；携带计算机并安装MINITAB，以帮助构建DOE计算和分析模型、了解统计原理和解决实际问题。课程设置、第一单元实验设计原理第二单元实验设计和Minitab第三单元整体因素测试设计第四单元部分元素测试设计第五单元响应面测试设计第六单元筛选测试设计第七单元DOE推导和提升、第一单元实验设计基本原理、质量工程中经常出现以下问题：流程中复杂参数x和输出响应y如何工作？哪些x对y有很大影响？对y有什么小影响？如何设置流程参数以获得流程输出/Y的最佳值？长期质量问题解决不了，同一类质量问题反复出现的原因是什么？能解决企业质量问题的“顽症”是什么？答案是“是”.简介：质量工程面临的问题，什么是DOE？在设计实验(DesignofExperimentsDOE)、质量管理的整个过程中扮演了非常重要的角色，是提高产品质量、开发产品设计和改进流程的重要工具。实验设计由于其强大有效的功能，已广泛应用于冶金、制造、化学、电子、医药、食品等领域。实验设计定义、实验设计(DesignofExperimentsDOE)实验设计是排定和分析实验数据的数学统计方法。计划进行一系列实验，并在设定的条件下进行这些实验，改变过程的输入变量，获得新的数据，然后对其进行分析，得到我们需要的信息，得出科学的结论，并据此做出合理有效的决定。DOE开发的三个里程碑，1920年，实验设计技术首次由英国统计学硕士费希尔(r . a . fisher)建立，旨在通过应用于农业实验来增加农业生产。1947年，印度的劳博士(Rao，d，r)使用正交表计划并提出了具有多个参数的实验计划。英国统计学家乔治伯克斯开发了George box(RSM)，DOE的应用进入了黄金时期。第二次世界大战后，日本质量管理队研究开发了千真万确的“灯泡质量工程方法”。这被称为全州方法。这极大地提高了日本产品的质量和日本产业界的研发设计能力，成为日本质量管理的最重要的工具。实验设计：检测复杂因果关系，实验设计是检测、筛选、验证原因的高级统计工具，是利用整个统计领域的知识了解流程中普遍存在的复杂关系。这不仅标识了单个元素的影响，还标识了多个元素的交互影响。DOE计划最经济的测试次数，以确定各种因素x对输出y的影响，并找到最佳质量因素组合。DOE是执行产品和流程改进的最有效的强大武器！传统实验的致命弱点，原来大学教授教过考试方法，仍然被传统工程师使用。在这种老式实验中，一次只能更改一个变量，其他变量都保持不变。传统实验的缺点考试周期太长，需要很多时间和金钱。致命的弱点是在相互作用中不能分离主要效果。结果是挫折、恶性循环、额外费用爱迪生的持续灵感.doe的优点，优点：可以同时更改和测试多个变量的影响实验次数较少的L8(2)=128次(整体组合)最可靠的实验周期最小成本，实验设计三个基本原则，迭代设计，随机化，本地化，概念：一个过程适用于多个单位。简而言之，同样的实验条件需要重复两次以上。作用：估计随机误差的常用策略是的中心点。概念：以完全随机的方式排列考试顺序。目的：防止系统差异的影响。概念：同质性实验单位集合(执行)称为区域群组，将所有实验单位分成区域群组的方式称为区域群组。角色：zone组也是使实验分析更有效的变量元素。范例：上午和下午有差异，时间区段很长.实验设计基本目标，筛选，目的：消除检测因子(收购)对响应y的影响程度不重要因素；保存重要因素。方法：筛选设计，部门设计，分析，目的：表征处理，检测因子的主要效果和相互作用，建立y-x关系3354回归方程。方法：2k原因设计，优化，目的：查找“最佳面积”，确定响应y值最佳化时x的设定条件(系数级别的最佳组合)。方法：响应面设计RSM，DOE复盖范围，何时对DOE新产品开发产品设计参数优化产品进行最合理的配方工艺设计和优化选择，寻找提高质量的最佳生产条件，提高旧产品质量或能力长期质量问题解决，DOE基本术语，实验计划实验计划是在实验中生成结果的经济有效的方法。实验设计是为了便于实验而进行的部署。实验是通过随机改变多个独立变量来确定其效果的研究方法。好的实验可以简明地解释实验的结果，决定各要素的主要效果，或者根据决定各要素之间的相互作用。通常，实验计划由正交表实现。23整个因素设计实验时间表，基本术语，响应：指标，也称为质量特性，是实验设计中可测量的系统输出，通常用y表示。输出响应y可以有两种表达：测量和计算指示器。系数和水平，系数：表示系统或流程输入变量。是工程师必须研究或设置的对象，以说明响应大小。系数有两种分类方法。也就是说，质量因素的水平仅限于数字，没有工人和材料等确定的顺序。定量系数是连续值(例如温度、压力)的系数。基本术语，水平：进行每次实验时，必须至少在两个层面进行研究，每个因素称为元素的水平。例如，温度可以在210 230的范围内，这两个值可以是系数温度的级别。重要事项：系数的水平数必须至少使用两种表示方法。两个级别：高级别1；低级别1使用三个级别：最低级别，然后1、2、3。术语：主要效果和交互；主要效果：一个因素对输出响应值的影响。效果、-a系数、-b系数、-c系数、良品率y、术语：主要效果与互动；互动：两个或更多元素对输出回应值的影响。b=1b=-1，b=1b=-1，-1a1，-1a1，-1a1，b=-1b=1，在头脑风暴/鱼骨分析的基础上，选择所有主要因素，放弃哪些明显不重要的因素。因素级别值应尽可能分布，但不应过度分布，以免对分析产生不利影响。水平值建议：以当前操作值为中心，然后确定控制范围中的最大值和最小值。实验设计的基本程序，步骤1:明确目的步骤2:选择质量特性(回应y)步骤3:选择决定性因素和相应级别步骤4:选择试点计划步骤5:实施尝试，记录数据收集步骤5:清除数据，设置分析模型步骤7:分析数据，确定最佳要素组合步骤8:设计实验设计的主要设计：正交实验设计Taguchi设计整体因素实验设计子元素设计响应面设计混合设计、原因设计、回归设计、稳健设计、doe基本统计知识教程、DOE提供了一组_ _结构化矩阵表，用于组织和表示数据，以此方式提供数据：实验条件x 还有用于创建数学模型的命令。您无需查看哪些因素并将哪些因素放入模型中。两种类型的错误和可靠性，I类错误：记住为alpha，重要的水平也被称为拒绝正确假设或结论的概率。第二类错误：被记录为接受错误假设或结论的概率。可靠性：1-典型值为0.01，0.05，0.10，系统默认值为0.05，正态分布原理，正态分布(也称为高斯分布)是质量工程中应用最广泛的连续分布，是质量管理的最核心统计基础。正态分布图/概率密度函数，=0，=1，标准正态分布，正态分布的三个主要特性指标，用图形表示数据集的数据集，-分布。使用正态分布描述过程。部署的三个特性是帮助您理解流程的关键！修复心3原则，产品特性值(数据)下降到-3， 3范围的概率为99.73%。3是进程的中心区域，因此将其定义为进程能力。换句话说，PC=6是确定控制图边界的基础。， 3和 6的统计定义，3质量66800ppm，6质量3.4ppm，CP=1CPK=0.5，CP=2CPK=1.5，测试错误：测试错误：除测试条件外，由不受控制的偶然因素导致的错误。方差分析的基本模式和目标，方差分析(ANOVA)方差分析是假设测试的扩展，主要用于分析实验结果，将所有组之间的误差与实验错误分开，然后对该统计的重要性进行分析：因素的重要性；拟合回归的重要性。方差分析的基本模式，重要验证指标P-value，P-value 0.05接受H0(效果不重要)，p-value还可以确定3354项目是否为关键因素(请参阅模型是否弯曲(p 0.05=是)？此模型是否有效(p 0.05=是)？DOE分析的主要目的之一是区分关键元素和辅助元素。这需要复杂的统计计算和测试，但MINITAB提供了一种轻松确定P值的方法。DOE分析输出数据，常数，标准差，回归拟合系数，修改的回归系数，重要系数A-B-AB，弯曲c，损失l，残差，主效应，交互，回归分析，方差分析，2k总体系数设计，2k总体系数设计直线回归方程的一般形式为=a bx，y多个自变量X1X2 .此外，它还与ABAA等类型相关，实际上，使这些项目成为新参数可以使其成为多线性回归方程。，回归分析的基本模式和目标，因子测试设计应用线性回归方程。其中，第二个项目AA或交互项目AB被视为新参数。x.响应曲面设计应用二次曲面回归方程。默认表达式如下：y=b0b 1x11b 11 b22 x1b 112 x12 x12 x2x 1，y=b0b1a B2B ，简介：品质工程问题，事故？你如何理解“DOE”的概念？熟悉的过程涉及哪些因素？区分定量因素和定性因素。过程的反应温度控制范围为200 300 ，如何确定它们的水平？二级？三级？在一系列实验中，数量因素和质量因素都可以设定吗？怎么了？你能举例说明哪些因素之间有相互作用吗？第二单元DOE和MINITAB，DOE应用显示：正交实验设计，正交实验设计是日本战后质量管理的重要工具，和20世纪70年代我国一样，广泛应用于冶金、化学、电子、机械、纤维、医学等行业。主要手段是使用正交表。目的：工艺参数设计优化和质量改进优势：范围广泛；元素和水平数目不受约束。此方法简单，可以手动或计算机操作。正交表，什么是正交表？正交表是规范化表和实验计划，一般意义上，了解正交表的使用方法可以达到DOE目的。正交表表达：L9(3)正交表(样式)，应用正交试验设计示例，例1鼓电机输出力矩增强鼓电机是彩色记录器的核心部件之一，国外同类产品的扭矩指数规定大于210g.cm。某工厂工程师根据这个水平调查了电机质量，不合格率为23%。决定利用实验设计提高电机的输出转矩。一切从简单开始：正交设计是DOE系统的简单实用的方法，在本例中，通过了解DOE的基本概念、机制和操作步骤。正交试验设计演示，第一阶段：明确质量改进和测试目的，本测试的目的是提高鼓电机的输出力矩。步骤2:选择回应变量(即质量特性)。区分指标的三种情况小于-展望台-展望道直教室试验也是灯泡法的特点。在此范例中，我们使用输出力矩作为调查指标，期望需求越大，性质越好。正交试验设计，第3步：确定系数和水平，工程影响输出力矩提示的三个因素：磁化量、位置角度和线圈灯，根据以前的经验，分别为3个水平、列表、系数水平表、正交试验设计，第4步：开发实验计划(选择正交表)，L9(选择正交表)每个测试的环境条件基本相同。确定样本大小：测量数据3，离散数据50；不仅要记录响应数据，还要记录环境数据。确保计量系统可靠(MSA)；填充数据时要小心，不要放错位置。正交试验设计，第6步：建立模型，分析数据，提前设置数学模型进行数据分析是DOE方法的基本策略；此步骤是通过两个重要任务a，计算和整理准备“平均分析表”。b，手动绘制“主效果贴图”。当然，这两项工作可以交给电脑完成！正交实验设计，表2-1系数级的实现值，平均分析，计算每个系数对y的各级贡献(平均)，有了这个结构化矩阵表，计算机系统就可以轻松地计算DOE数据，得出分析结论。表2-2平均分析表，正交实验设计，关键效果图分析，效果：元素因相应级别的变化而对y的影响。平均值的极值，正交试