MINITAB操作课程培训(I阶段）ppt课件

1、1昆山。甲上咨询管理顾问有限公司MINITABMINITAB操作课程培训操作课程培训(I(I阶段阶段-design of experment-design of expermentDOE)DOE)jackyjacky2昆山。甲上咨询管理顾问有限公司概述在改良阶段，从分析(A)阶段得到的自变量Xs中选定少数显著因子，对所选定的因子要有方案的进展实验，明确如何才干改良目的Y,根据实验的结果找少数显著因子的最正确程度,使Y到达最正确值。criticalXsVital FewcombinationVital Few完全/部分配置法controlVital FewOptimization验证明验不需求时

2、验证明验需求时呼应曲面实验实验方案法DOE)的目的经过按照缜密方案进展实验1.掌握哪个要因对Y有有意的影响并且了解其影响的程度有多大。验证和推定问题2.掌握引起微小影响的要因在一切影响当中占多少比重，测定误差有多少。推定误差项的问题3.掌握有有意影响的缘由在什么条件时可以得到最正确的反响。最正确反响条件的问题方差分析回归分析3昆山。甲上咨询管理顾问有限公司目录1.单因子实验设计与分析-单向分类设计one way ANOVA) -多项式回归 2.全因子设计与分析-2程度全因子设计与分析 -3程度全因子设计与分析 3.2k因子设计与分析(中心点及分区化)4.部分实施因子设计与分析-2-level

3、factorialdefault generators) -2-level factorialspecify generators) -Plackett-Burman design 5.呼应曲面RSM设计与分析-Central composite -Box-Behnken 6.EVOP7.稳健参数设计与分析Taguchi-静态特性 -动态特性 8.混料设计与分析Mixture-Simplex centroid-Simplex lattice-Extreme vertices实验设计的方法有许多，一个好的设计，可以通过少量实验获得较多的信息，到达实验的目的。21010244昆山。甲上咨询管理顾问

4、有限公司1.单因子实验设计与分析5昆山。甲上咨询管理顾问有限公司单因子实验设计目的1.比较一下因子的几个不同设置间能否有显著差别，假设有显著差别，哪个或哪些设置较好；单向分类设计2.建立呼应变量与自变量间的回归关系通常是线性、二次或三次多项式，判别我们建立的回归关系能否有意义。多项式回归6昆山。甲上咨询管理顾问有限公司单向分类设计例题单向分类设计例题 比较四个车工ABCD所加工丝杠的直径能否相等。将20根坯料用随机序编号顺序号,再采用随机抽取方法,让每个车工选取5根,按顺序号在同台车床上加工.A AB BC CD D50.049.850.750.650.450.250.551.049.849.

5、950.950.850.350.050.851.250.750.450.350.5 单向分类设计直径数据表单向分类设计直径数据表 单单位位:mm7昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤1：输入实验数据：输入实验数据8昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤：处置实验数据步骤：处置实验数据MINITAB：Data-Stack-Columns9昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤：处置实验数据续步骤：处置实验数据续10昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤：分析实验数据步骤：分析实验数据MINITAB：Stat-ANOVA-One Way11昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出One Way

6、ANOVAOne-way ANOVA: C2 versus Subscripts Source DF SS MS F PSubscripts 3 1.8440 0.6147 7.66 0.002Error 16 1.2840 0.0803Total 19 3.1280S = 0.2833 R-Sq = 58.95% R-Sq(adj) = 51.25% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+-+-+-+-A 5 50.240 0.351 (-*-)B 5 50.060 0.241 (-*-)C

7、 5 50.640 0.241 (-*-)D 5 50.820 0.286 (-*-) -+-+-+-+- 50.05 50.40 50.75 51.10Pooled StDev = 0.283回绝原假设H0,即操作工之间有显著差别12昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出BoxplotSubscriptsSubscriptsC C2 2DCBA51.251.050.850.650.450.250.049.8Boxplot of C2 by SubscriptsBoxplot of C2 by Subscripts可以看出四个车工所加工出的丝杠直径间有显著差别可以确定各组间有显著

8、差别后，下一步需分析哪些组间有显著差异。13昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤4：分析两组间能否有显著差别：分析两组间能否有显著差别MINITAB：Stat-ANOVA-One Way14昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出Tukey分析结果分析结果Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among Levels of SubscriptsIndividual confidence level = 98.87%Subscripts = A subtracted from:Subs

9、cripts Lower Center Upper -+-+-+-+-B -0.6931 -0.1800 0.3331 (-*-)C -0.1131 0.4000 0.9131 (-*-)D 0.0669 0.5800 1.0931 (-*-) -+-+-+-+- -0.70 0.00 0.70 1.40Subscripts = B subtracted from:Subscripts Lower Center Upper -+-+-+-+-C 0.0669 0.5800 1.0931 (-*-)D 0.2469 0.7600 1.2731 (-*-) -+-+-+-+- -0.70 0.00

10、 0.70 1.40Subscripts = C subtracted from:Subscripts Lower Center Upper -+-+-+-+-D -0.3331 0.1800 0.6931 (-*-) -+-+-+-+- -0.70 0.00 0.70 1.40例如，总体A的均值-总体B的均值落入-0.6931，0.3331。由于0落入区间内，因此，无法回绝两总体均值相等的原假设，即应断定两总体均值无显著差别，即AB间均值无显著差别。AB间、AC间、CD间均值无显著差别。AD间、BC间、BD间均值有显著差别。15昆山。甲上咨询管理顾问有限公司多项式回归设计例题多项式回归设计例

11、题 锻件温度显著影响锻件最终断裂强度。采用800、850、900摄氏度，各锻造3根钢轴，将钢轴的断裂强度单位：吨记录下来，得到以下数据： 锻件温度与断裂强度数据表锻件温度与断裂强度数据表 temp800850900135.839.440.1236.239.639.6337.138.538.916昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤1：输入实验数据：输入实验数据17昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤：处置实验数据步骤：处置实验数据MINITAB：Data-Stack-Columns18昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤：分析实验数据步骤：分析实验数据MINITAB：Stat-ANOVA-One

12、 Way19昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出One Way ANOVA回绝原假设H0,即不同温度的各总体断裂强度之间有显著差别20昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出BoxplotSubscriptsSubscriptsC C2 29008508004039383736Boxplot of C2 by SubscriptsBoxplot of C2 by Subscripts不同温度的各总体断裂强度之间有显著差别下一步建立断裂强度与温度间的回归方程，判别建立的回归关系能否有意义。21昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤4：建立回归方程：建立回归方程-处置数

13、据处置数据22昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤5：建立回归方程：建立回归方程-拟合线形方程拟合线形方程MINITAB：Stat-Regression-Fitted Line Plot23昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出回归分析输出回归分析temptemps st tr re en ng gt th h9008808608408208004039383736S0.866896R-Sq74.1%R-Sq(adj)70.4%Fitted Line PlotFitted Line Plotstrength = 11.44 + 0.03167 temp回绝原假设H0,可见线性趋势是

14、显著的从图中看出数据有弯曲趋势，因此拟合线性方程回归效果不够好。24昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤6：建立回归方程：建立回归方程-拟合二次函数方程拟合二次函数方程MINITAB：Stat-Regression-Fitted Line Plot25昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出回归分析输出回归分析temptemps st tr re en ng gt th h9008808608408208004039383736S0.619139R-Sq88.7%R-Sq(adj)84.9%Fitted Line PlotFitted Line Plotstrength = - 33

15、9.4 + 0.8590 temp- 0.000487 temp*2回绝原假设H0,可见模型是显著的The regression equation isstrength = - 339.4 + 0.8590 temp - 0.000487 temp*2可见线性及二次项趋势是显著的 上述方法还可以推行到更高阶的情形，外表上看，次数增高可以使“拟合效果更好，但这样的拟合模型缺乏好的预测才干，由于这时估计和预测值的方差都变大了，在回归分析中，称这类景象为“超拟合。 从拟合的多项式的阶数上述，一个因子取了k个程度，对于所获得的数据可以拟合一个k-1阶多项式。但实践上，4次以上的多项式普通是不运用的。2

16、6昆山。甲上咨询管理顾问有限公司练习练习制造Team研讨3种Soldering资料。 目前运用的是A公司的资料，如今要把B、C公司资料追加研讨。经过对各个资料的强度分析找出最正确的资料。ABC9182112151914142113171618152327昆山。甲上咨询管理顾问有限公司2.全因子设计与分析28昆山。甲上咨询管理顾问有限公司全因子实验概述全因子实验设计指一切因子的一切程度的一切组合都至少要进展一次实验；当因子程度超越2时，由于实验次数随因子个数的增长而呈指数速度增长，因此通常只做二程度的全因子实验。假设确实需求做三程度或更多程度全因子实验时，软件也有此分析方法。但通常以为加上中心点

17、后的二程度实验设计曾经足够了，在相当程度上它可以替代三程度的实验，而且分析简明易行。通常将k个因子的二程度全因子实验记为：2k实验，因此它是全因子实验的一个特例。29昆山。甲上咨询管理顾问有限公司实验设计三个根本原那么 反复实验 随机化 划分区组30昆山。甲上咨询管理顾问有限公司实验设计分析五步法2.进展残差诊断1.拟合选定模型3.模型要改良吗？4.对选定模型进展分析解释5.目的能否已到达？进展验证实验YYN进展下批实验N31昆山。甲上咨询管理顾问有限公司全因子设计例题全因子设计例题 在压力成型塑胶板消费中，经过因子的初步挑选后得知，影响成型塑胶板的因子有3个：distance、成型压力pre

18、ssure)及压力角angle。在3个因子新的较好的范围内，什么消费条件下可以获得最大的成型塑胶板强度strength。代号因子名称Level 1（低水平）Level 2（高水平）A压模间距60 mm70 mmB 成型压力300 Pa400 PaC 压力角20 度24 度因子及水准表因子及水准表32昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤1：设计实验MINITAB：Stat-DOE-FactorialCreate Factorial Design本实验做全因子实验并安排4个中心点即234。33昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤1：设计实验续34昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出方案表3

19、5昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤2：做实验、输入实验数据实验数据36昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤3：分析全因子模型：分析全因子模型1.拟合选定模型拟合选定模型MINITAB：Stat-DOE-FactorialAnalyze Factorial Design37昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出Factorial Fit回绝原假设H0,阐明模型总的效果是明显的。接受原假设H0,阐明模型没有明显弯曲趋势。38昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出Pareto and Normal PlotsT Te er rm mStandardized Effec

20、tStandardized EffectACCBCABAB5432102.776FactorNameAPressBDisCAnglePareto Chart of the Standardized EffectsPareto Chart of the Standardized Effects(response is strength, Alpha = .05)Standardized EffectStandardized EffectP Pe er rc ce en nt t5.02.50.0-2.5-5.0999590807060504030201051FactorNameAPressBDi

21、sCAngleEffect TypeNot SignificantSignificantBANormal Probability Plot of the Standardized EffectsNormal Probability Plot of the Standardized Effects(response is strength, Alpha = .05)39昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤3：分析全因子模型：分析全因子模型2.残差诊断残差诊断MINITAB：Stat-DOE-FactorialAnalyze Factorial Design40昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Mi

22、nitab输出输出Residual Plots3.判别模判别模型要改良吗？型要改良吗？Standardized ResidualStandardized ResidualP Pe er rc ce en nt t210-1-2999050101Fitted ValueFitted ValueS St ta an nd da ar rd di iz ze ed d R Re es si id du ua al l908070605010-1Standardized ResidualStandardized ResidualF Fr re eq qu ue en nc cy y1.51.00.50

23、.0-0.5-1.04.83.62.41.20.0Observation OrderObservation OrderS St ta an nd da ar rd di iz ze ed d R Re es si id du ua al l12111098765432110-1Normal Probability Plot of the ResidualsNormal Probability Plot of the ResidualsResiduals Versus the Fitted ValuesResiduals Versus the Fitted ValuesHistogram of

24、the ResidualsHistogram of the ResidualsResiduals Versus the Order of the DataResiduals Versus the Order of the DataResidual Plots for strengthResidual Plots for strength从残差诊断中看出，模型根本上是好的；从上述分析中看出，AB是显著的，C作用不显著，交互作用项中仅AB显著，因此下一步要重新拟合模型。41昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤4：重新拟合模型分析：重新拟合模型分析1.拟合选定模型拟合选定模型MINITAB：Sta

25、t-DOE-FactorialAnalyze Factorial Design42昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出Factorial Fit回绝原假设H0,阐明模型总的效果是明显的。接受原假设H0,阐明模型没有明显弯曲趋势。43昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出Pareto and Normal PlotsT Te er rm mStandardized EffectStandardized EffectABAB65432102.306FactorNameAPressBDisPareto Chart of the Standardized EffectsP

26、areto Chart of the Standardized Effects(response is strength, Alpha = .05)Standardized EffectStandardized EffectP Pe er rc ce en nt t7.55.02.50.0-2.5-5.0999590807060504030201051FactorNameAPressBDisEffect TypeNot SignificantSignificantABBANormal Probability Plot of the Standardized EffectsNormal Prob

27、ability Plot of the Standardized Effects(response is strength, Alpha = .05)44昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤4：重新拟合模型分析：重新拟合模型分析2.残差诊断残差诊断MINITAB：Stat-DOE-FactorialAnalyze Factorial Design45昆山。甲上咨询管理顾问有限公司Minitab输出输出Residual Plots3.判别模型要改判别模型要改良吗？良吗？从残差诊断中看出，模型根本上是好的；从上述分析，可以以为曾经选定了最终的模型。根据分析结果，写出最后确定的回归方程。Stand

28、ardized ResidualStandardized ResidualP Pe er rc ce en nt t210-1-2999050101Fitted ValueFitted ValueS St ta an nd da ar rd di iz ze ed d R Re es si id du ua al l908070605010-1Standardized ResidualStandardized ResidualF Fr re eq qu ue en nc cy y1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.53210Observation OrderObservation O

29、rderS St ta an nd da ar rd di iz ze ed d R Re es si id du ua al l12111098765432110-1Normal Probability Plot of the ResidualsNormal Probability Plot of the ResidualsResiduals Versus the Fitted ValuesResiduals Versus the Fitted ValuesHistogram of the ResidualsHistogram of the ResidualsResiduals Versus

30、 the Order of the DataResiduals Versus the Order of the DataResidual Plots for strengthResidual Plots for strengthy547.417+1.34950 press+10.395 Dis-0.0235 press*Dis46昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤4：重新拟合模型分析：重新拟合模型分析4.对选定模型对选定模型进展分析解释进展分析解释1MINITAB：Stat-DOE-FactorialFactorial Plots47昆山。甲上咨询管理顾问有限公司M Me ea an n

31、o of f s st tr re en ng gt th h40035030075706560557065602422207570656055PressDisAnglePoint TypeCornerCenterMain Effects Plot (data means) for strengthMain Effects Plot (data means) for strengthMinitab输出输出PressPress706560242220907560DisDis907560AngleAnglePressCenter400 CornerPoint Type300 Corner350DisCenter70 CornerPoint Type60 Corner65Interaction Plot (data means) for strengthInteraction Plot (data means) for strength48昆山。甲上咨询管理顾问有限公司步骤步骤4：重新拟合模型分析：重新拟合模型分析4.对选定模型对选定模型进展分析解释进展分析解释2MINITAB：Stat