实验设计2-试验因素及水平课件

试验因素及水平试验设计方法是一套完整的系统方法，其中关注的要素在部分作以介绍。指标：在试验中用来衡量试验结果的量叫试验指标，在6西格玛系统中，试验指标是公司与客户共同关心的项目的CTQ。例1：某公司主要生产DVD-ROM用激光头，近来随着出货量的激增，客户投放数也节节攀升，公司决定成立6西格玛项目组进行改善，经长期定义、测量、分析阶段后，项目组确定激光头SLD-BASE与激光管的粘接力过小是引起客户投诉的主因，他们得出以下试验表。因素水平粘接力ABC粘接时间粘接温度UV胶牌号123A1=10sB1=200℃A2=8sA3=5sB2=250℃B3=270℃555360xTu90上表中，下面是一个6西格玛项目组的试验设计例，在激光头材料粘接试验中，材料间的粘接力F即为指标，也称CTQ。指标因素：在实验中，影响试验考核指该指标的量称为因素，因素是我们前面说过的作用因素即自变量（Xs），如本例试验中的粘接时间，粘接温度、UV胶牌号，还有未列入上表的如环境温度，环境洁净度、振动、作业员等。水平：水平是试验中各因素的不同取值，如本例中，因素A、B、C均有3个水平，以因素A（粘接时间）为例，其取值分别为：A1=10S，A2=8S，A3=5S。在实际绝大多数试验设计的因素水平均取2或3水平。通用符号：在试验表中，一般用“+”，“-”号或“1”，“2”，“3”…来表示因素的不同水平。当因素只有高低两个水平时，用“+”号代表高，“-”号代表水平（数值较低“，当因素有3个以上水平时，有“1”、“2”、“3”来依次表示从低到高的水平，值得一提的是，在同一试验表中，只能出现同类符号，比如“+”，“-”或“1”，“2”，“3”，而不可混用，通过符号的用法表示如下：上例的试验设计可用框图表示如下：输入（因素）过程激光头LD与SLB粘接胶水牌号粘接温度粘接时间555360xTu90200℃250℃270℃5S8S10S粘接强度输出指标试验输出试验因子试验目标：取得达到规格要求且稳定的LD与SLB的粘接力试验设计的重要元素总结如下表：NODOE要素例子输出变量（指标）粘接强度试验因素A：粘接时间B：粘接温度C：UV胶牌号水平因子水平A：粘接时间5S8S10S交互作用：因子间相互影响的程度，有些试验中需要评估RunSABCDY1-1-1-1-12-1-1+1+13-1+1-1+1：·如：粘接温度×时间：粘接时间的最佳值依赖于粘接温度的设置。12354试验次数（RunS)选择因素水平的指引试验设计的目的在于捕捉各试验因素对输出变量的最大影响，因此在选择试验因素的水平时，水平范围要足够宽，否则就可出缩小甚至抵削变量影响，同时也看不出因素间交互作用对输出的影响。当然因素水平设置也不可过宽，否则同样可能缩小此因素的影响，或将其它因素的影响掩盖掉。过宽还可能超出允许操作范围，造成意外损失。下图显示了因素水平选择不当的两种情形。实际的因素影响试验发现的因素影响低（-）高（+）因素水平设置过宽°··试验发现的因素影响实际的因素影响低（-）高（+）因素水平设置过窄噪声因素：噪声因素是试验过程中可使试验结果发生偏差，且我们无法对其进行控制的因子，或要控制它需付出交易的代价，它具有以下特征：1、使试验结果偏离目标。2、无法或很难人为控制。当试验中存在噪声因素时，有两种方法可以进行改善。1、首先确认此因素对指标Y的影响程度，如影响大，则须对其进行中和（即直接控制或降低其对Y的影响）。2、通过重复精确试验来确定可控因素的最佳水平，当可控因素的水平足够好时，即可得到可靠的设计（对噪声因素不敏感）。可控因素因素订单接收方式输入数据人签收方式接收订单时间对指标的影响试验时改变难易度要否包含在试验中目前水平目标水平如是试验因子如非试验因子如何固定其为常量，在何种水平？Y人工自动Y文员和接收人都参与输入固定为一人输入N用现存方法Y设置为(AM8:00-11:00VSPM1:00-4:00)符号含义：有重大影响，容易改变中等影响，改变相对比较容易影响很小，难于改变试验设计表试验设计表试验设计的基本工具，现有试验设计表是许多专家运用组合数学经试验分析所创制的一套标准化的表格。正交试验表正交试验表为试验设计表的一类，具有较强的代表性，现说明如下：

正交试验表的符号表示为：Ln(ji)其中：L----正交试验表的代号n----正交表的试验次数j----正交试验的水平数i----正交试验的因素数N=ji---全因子试验次数（即全部的因素和水平的组合）正交试验表的结构要进行试验设计，必须了解试验表的结构，下面以L8（27）为例介绍试验表的结构L8（27）正交表该表为7因素，2水平，运行8次的正交试验表，具有以下特点：1、有8个行，表示8种试验运行的不同因素水平组合。2、有7个列，表示最多可允许有7个因素。3、表中心的“1”、“2”表示各因素的两种水平。4、每个因素的每个水平各出现4次，出现机会完全均等。5、表中任意两列间的组合数字各出现2次，其搭配是均衡的。正交试验表的性质正交试验表具有以下两个性质：1、整齐可比性：在同一张正交表上，每个因素的每个水平出现的次数是完全相同的。由于试验中各因素的各水平参与试验的频率相同的，这保证了各水平在试验时最大程度排除了其它因素水平的干扰，有利于找到最好的试验条件。2、均衡分散性：在同一正交试验表中，任意两列的水平配对是完全相同的，这使试验具有很强的代表性。很容易找出较好的试验条件，下图表示了3因素2水平的均衡分散性。3因素，2水平的问题若要进行全面试验，须23=8次，利用正交表则只需4次，即L4（23），正交表如下：122112212211111222221121正交试验只选其中的4个角代替全面试验的8个角，如下图黑点所示。观察可知：正方体的6个面上每个面都被选中2个角，12条边上每条边都有1个点，虽只选了8个角中的4个，但对AB、AC、BC任意2个因素而言均为全面试验。因此此4点有很强的代表性。假定所要找的最优搭配不在正交试验的4个点中，如111，如会通过与该点相邻的较优搭配表现出来，而此三点都是试验中的点，（112，221，121），通过这3个点可很容易就找到最优点。122112212211111222221121Zχy正交试验表所以具有很高的效率，（通过部分试验代替全部试验），主要因为其具有的整齐可比性和均衡分散性。以上那个因素影响尺寸的均值？那个因素影响尺寸的分布呢？作图说明如下：1、输出变量的分布离散程度变化长周期时间短周期时间部品尺寸2、输出变量的均值变化3、分布和均值都变化长保压时间短保压时间部品尺寸高温低温部品尺寸输出变量的类别根据我们的研究/试验对象不同，输出变量可分为以下3种类别：1、目标值是最优值，又称望目值以小的变异取得目标值目标·部品尺寸·电源电压·焊接温度使目标逼近“0”2、最小值是最优值，又称望小值·周期时间·不良率·成本0使目标持续提高3、最大值是最优值，又称望大值·产量·利润·强度选择合适的输出变量为从DOE试验获得最有用的信息来进行过程改善，选择输出变量时一般应考虑：运用计算型数据或测量与过程功能目标相关的量运用计量型数据：计数值数据对试验设计而言是一种较低效率的数据，因为1、在评估因素的影响时它提供的信息不够详细2、常常得出无法再现的结论3、需要的数据量很大测量与过程功能目标相关的量通常来说，通过对过程功能达成状况的测量，强于对问题状况的测量，因此可将所有问题发生的机会最小化。以上面塑胶模具品为例，此过程的功能是建立特定尺寸部品的，通过对部品尺寸变化最小值的取得，我们发现了将胶粒和压力均匀分布在部品上的方法，于是使气孔，水纹及其它问题的发生降至最小。有时很难界定过程功能的测量，必须把测量缺陷作为DOE试验的输出，这时可通过变量仍旧使用计量值数据进行测量。例如：PCBA组装工厂去废边工序，存在的问题是有时取废边时将好边夹出裂纹，这时的测量确定什么呢？

很明显，测量裂纹长度比测量裂纹数量更能说明问题，但即使测量裂纹长度仍存在a.许多部品上无裂纹，长度为0，b.因输出变量（裂纹长度）中0太多，故无法分析各因素的影响，这时可利用裂纹发生的趋势与裂纹长度来综合评定。（裂纹发生前PCB在受力后会发白，将发白分为0.1---1.0共10级，评价时以此和裂纹长度两指标综合评定，即可增加试验设计的作用。裂纹数量（计数值数据）裂纹长度（计数值数据）较差的测量方法较好的测量方法确定最优的输出变量1、在“目标值为最优值”的场合（1）分析寻找影响输出变量分布离散的因素，用这些因子将输出变量的分布离散性降至最小。（2）分析寻找影响均值的因素，用这些因素将输出变量的均值