文档介绍：实验设计概述(DOE)
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课程内容
1. DOE的起源,基本概念和构成 6. ANOVA的认识与使用
2. DOE的应用时机 7. 全因子实验
3. DOE实验的基本步骤①运用计算机进行ANOVA显著性分
析
4. 因子/因子配置表的认识使用与精
通 8. 实验结果处理
①因子选择法①如何根据实验结果推测最佳结果
②因子配置表的原理②验证最佳结果,确认最佳结果条
件
③掌握因子配置表的原理,如何做
实验配置,如何选择因子配置表
5. DOE类型选择方法
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DOE的起源,基本概念和构成
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实验设计是什么?
z 实验设计:
是一项建立在统计学基础之上的过程、产品特性优化、设计与分析的技
术,是现代产品设计和质量管理中的重要组成部分。
实验设计是一组经过计划的实验,针对响应变量(KPOV),可能有一
个或一个以上输入变量(因子)(PIV),每个变量有两个或多个设定
值(水平),这些值能够:
9 确定某个因子或因子组合是否重大。
9 定义预测方程。
9 允许高效优化。
9 指挥加速过程改进的活动。
9 制定重大事件决策分析。
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实验设计的起源
z 1920年代,为使农业实验合理化,
英国学者费希尔(R. A. Fisher
1890-1962 )提出了进行实验计
划和数据分析的数理统计方法。
z 1925年前后,费希尔发表了多篇
论文阐述了他的设计思想,并第
一次将他的思想概括总结为“实验
设计(Design of Experiments,即DOE)。
z 费希尔使得统计学研究和农业科学、生物学、遗传学研究连在
一起
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实验设计的发展(1)
z 20世纪40年代,英、美、日等工业化国家,
把试验设计及其分析方法推广到工业领域
并予以发展。
z 日本学者田口玄一(1947,1957)等人相继
提出了正交试验设计、参数设计和容差设
计,使多因素试验能够部分实施,并解决了产品和工艺过程中
的稳键性问题。
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实验设计的发展(2)
z (1957) 提出了
调优运算设计。
•中国学者方开泰(北京大学)
等(1978)提出了均匀设计。
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为什么要学习实验设计?
z 这是因为合理的实验设计将会提高:
收集信息的效率
9 计划
9 资源
对过程的预见知识
优化过程能力
得到最优响应
控制输入成本
满足顾客关键需求(也称关键满意度要素-CTS)的能力
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实验设计基本术语
z 响应变量(Y、KPOV):和关键特性和顾客关键需求(CTS)有关
的过程输出。
z 因子(X、PIV):可控制或不可控制变量,用于研究其影响。
z 因子水平:因子的值(+、-、1、-1、高、低、字母、数字)。
z 处理组合(轮次):所有因子的设定值,以便得到响应。
z 重复:对同一处理组合的多次运行(通常是随机的)。
z 推理空间:所研究因子的取值区域。
z Minitab 设计阵矩:
一份运行轮次的工作表(直交表),记录了所识别的每个因子的因子水
平。
在 Minitab软件中,它还包括运行次序和标准次序列。根据相应的运行
轮次记录响应变量。
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实验设计的时机
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实验设计的时机
z 在以下状况时我们需要实验设计:
从最少的实验中学到最多的知识;实验设计的目标就是高效。
确认哪些因子影响最终的结果,或都影响或都不影响。
从大量因子中筛选出对最终结果有关键影响的少数关键因子。
用预测方程表示过程的模型,从而对过程进行可控优化。
优化所求响应变量的因子水平。
验证结果的有效性。
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实验设计的时机
实验的目的是更好地理解真实世界,
而不是为了理解实验数据…………
William
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DOE的基本步骤
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实验基本步骤
计划阶段: 实施阶段
1. 定义问题 9. 进行实验,收集数据
2. 设定目标
3. 选择响应变量Y
4. 选择因子X
5. 选择因子