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文档简介
05-1六西格玛绿带培训教材
23实验设计六西格玛黑带培训教材
23实验03-1如果我们开始让工程师运行一个简单的设计,这将是他们渴望尝试更多。对于全国几十万工程师,即使23是他们唯一使用的设计,即使这唯一的分析方法只是用与观察数据,这也将对实验的效率,进化的速度及国家的竞争位置产生巨大的影响。学习目的完成对本章节的学习后,学员将能够:◆描述一个23实验◆用Minitab建立23实验计划◆用Minitab分析23实验结果
03-2什么是23实验◆23实验计划具有三个因子,每个因子两个水平。◆这种实验总共有8个组合(23=2x2x2=8)。
主效果和交互作用◆因子A,B和C将具有●3个主效果●3个二元交互作用●1个二元交互作用◆在多数情况下,三元交互作用可以略,但不是所有情况都可以。03-3例1—一个23实验◆一个黑带欲评估洗涤剂的效果,他决定进行一个23实验●响应变量为去除污渍的量●因子A:洗涤剂品牌(品牌X和品牌Y)●因子B:洗涤剂类型(粉状和液体)●因子C:水温(热水和温水)●将进行2个复制例1—建立23实验计划统计>DOE>因子>创建因子设计03-4例1—建立23实验计划例1:获取实验数据数据存放在:Detergent.MTW(第四周数据因子试验)03-5例1:立方图使用立方图观察一个23实验的输出是一个普遍的而且非常有效的方法。
统计>DOE>因子>因子图例1:主效果图统计>DOE>因子>因子图03-6例1:交互作用图统计>DOE>因子>因子图例1:确定显著项统计>DOE>因子>分析因子设计03-7例1:确定显著项y的效应和系数的估计(已编码单位)项效应系数系数标准误TP常量20.1500.728327.670.000Brand1.4000.7000.72830.960.365Type1.1250.5620.72830.770.462Temp-1.875-0.9370.7283-1.290.234Brand*Type-2.075-1.0380.7283-1.420.192Brand*Temp-1.025-0.5120.7283-0.700.502Type*Temp-0.750-0.3750.7283-0.510.621Brand*Type*Temp-0.900-0.4500.7283-0.620.55当P>0.05时,这些项是不显著的,需要时可以丢弃以产生一个简化模型例1:确定显著项03-8非显著项有标识的为显著项例1:简化模型需要时,非显著项可以去除,形成减化模型。
一个例外:若存在一个显著交互作用,在这个交互作用中的因子的所有主效果必须要保留在模型内。拟合因子:y与Brand,Type,Tempy的效应和系数的估计(已编码单位)项效应系数系数标准误TP常量20.1500.1011199.250.000Brand2.3501.1750.101111.620.000Type4.1002.0500.101120.270.000Temp-2.600-1.3000.1011-12.850.000Brand*Type-0.950-0.4750.1011-4.700.001S=0.404520PRESS=3.80826R-Sq=98.52%R-Sq(预测)=96.87%R-Sq(调整)=97.98%例1:残差分析统计>DOE>因子>分析因子设计简化模型Y=f(x)从Minitab的输出中我们可以得到什么数学模型?y的系数估计,使用未编码单
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