DOE培训.ppt

1、田口式实验修订法的应用，易腾企业管理咨询有限公司，一、为什么需要修订实验设施，生产同样规格的产品，为什么有些厂家的合格率高？ 生产相同类型的产品，为什么有的人产品性能和寿命好，成本低，同样的原料，同样的工艺，为什么良品率不同？ 同样的产品功能相同，原料更便宜，为什么能以低成本制造出高质量的产品，实验方法，一次一个因子法一次只变化一个因子，其他因子保持固定不变。 缺点是结果的再现性得到保不定，特别是在有交互作用的情况下。 例如，在进行a-1和a-2的比较时，必须考虑其他因素，但是以当前方法是无法达成的。 一次因子实验、全因子实验法、全因子实验法的可能组合都要深入研究，信息全面，但花费相当多的时间

2、和金钱，例如： 7个因子，必须在2个水平上进行128次实验。 13个因子，3个水平的话要进行1，594，323次实验，1个实验需要3分钟，1天8小时，1年250个工作日，合订需要40年的时间。 田口式实验修订法是田口玄一博士研究生提出的一系列实验方法，工业上比较实用，生产效率和成本效益高，不是一项困难的修订。 厂家在生产前必须致力于提高复杂产品的质量。 减少变异需要很大的重现性和可靠性，最终以削减制造商和消费者的成本为目的。正交表(Orthogonal Array )、正交表(正交表)正交表被用于实验校正图像中，以能够从数学上独立地评价各要素的效果的方式进行建构。 可以有效地减少实验次数，节省

3、时间、金钱，并且可以得到相当好的结果。 DOE运用的典型例子：瓷砖工厂的实验是，1953年，日本的中型瓷砖厂家花费200万元，从西德意志买了一条新隧道，窑本身有80米长，窑内有搬运转向架，上面有一些瓷砖，沿着轨道缓慢移动如果外层瓷砖超过50%以上规格的话，这些个瓷砖大小的变异正好符合规格。 引起瓷砖尺寸的变异，明显是工艺中的噪声因素。 需要解决问题，使温度分布更均匀，重建整个窑，更需要50万元，投资相当大。 您可以在改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善前、改善后、改善前、改善后、改善前、改善

4、后、改善前、改善后、改善后、改善前、改善后、改善前、改善后、确认实验：将预期的缺陷数与“确认实验”的结果进行比较。 但是，实际上制造商选择A1B2C1D1F1G2的主要原因是c (残奥翅)因素的价格较高，但改善效果并不大一次一个因子法全因子法正交实验法正交实验法有哪些优点，供应商、双赢钟点工、客户、需求预期、满脚丫子、二、质量工程、变异和杂音、杂音因素是功能特性，例如制冷效率、磨损和转向力等脱离目标价值的因素。 噪声因素在使用外部噪声产品的情况下，功能会因使用条件(例如温度、大气湿度、灰尘等)而发生变化，这种条件被分类到外部噪声因素。 内部噪音(老化)产品组件老化。 产品间干扰根据既定制造条件

5、的条件变异产生的产品间差异。 质量管理活动的目标是生产能经得起噪音因素的产品。 Robustness是指产品功能特性对噪声因素的差异不敏感，不受影响。质量管理活动，有的公司制造了一些空调，销往世界各国：在发达国家反应冷冻效果相当好，而在发达国家反应冷冻效果差。 这是什么杂音？ 我们进行了产品测试，100台产品中，有制冷效果好的，也有制冷效果差的，请问一下这些个的杂音。 发现有会儿使用产品后，制冷效果变差，其中的某些零配件寿命不合适。 你的这些个是什么杂音？ 品质管理的进化、质量特性的种类、质量特性可分为连续尺度上可测量的3种补正量特性。 计数特性：无法以连续比例进行测量，但可以以不连续的比例进

6、行分类。 多主观判断，如好、更好、最好。 动态特性：“系统”的功能质量特性，取决于其系统的投入和由此产生的结果(产出)。 汽车的自动排档就是这种特性的很好的例子。 发动机速度变化(接通)时，齿轮级也变换、向下移动、向上移动或保留在原来的齿上。 校正量特性的种类、目的特性：该特性具有尺寸、移位压力、间隙等特定的目标价值(越接近目标价值越好)。 期望小特性：目标极端的值(值越小越好)，例如磨损、收缩、劣化、噪声水平等期望大特性：目标价值无限大(值越大越好)，例如强度、寿命、燃油消耗率等。 由于、乙工厂、甲工厂、杂音和坚固性、不必要和不可控制的要素，功能质量特性脱离目标价值。 噪音会对质量产生不良影

7、响，但去除噪音往往费钱。 例如在工厂内，工艺可能会受到温度变动的影响。 通过整个工厂的空调系统，消除这个噪音因素，也许是个太高的解决办法。 田口的技术是减少噪音因素的影响。 这一系列技术有助于改进产品的设置和过程，最小化对噪声的敏感性。 产品和过程对噪声最不敏感，我们称之为“坚固耐受力”。 坚固性=高品质，设订过程系统设订，系统设订：需要专业领域的技术知识和广泛的经验，建立设订，制定产品和流程的规格。 例如，对空调系统很熟悉的工程师被选择负责新空调的原型设置，也可以利用他的经验和知识。 系统设定修订不需要利用实验修订画等设定修订的最佳方法。 田口方法最有效地应用于残奥仪表设定修订和允许范围设定

8、修订，为了使制造的产品成本最低、变动最小，残奥仪表设定修订和允许范围设定修订、残奥仪表设定修订、目的选择最佳条件(残奥仪表)的战略设定修订产品，从低成本的零配件和产品材料开始。 特罗尔因素与噪声因素之间的相互作用和非线性效应，达到“牢固性”。 在不消除变异原因的情况下可以减少变异。 因为消除原因通常是昂贵的。 应用实验修订版，选择最好的组合水平，对噪声最不敏感的残奥仪表组合达到高质量，成本日本的优势，即美国的弱项，不需要追加允许范围设定修订，如果残奥仪表设定修订不一盏茶减少生产的变异，我们可以对允许范围设定修订一部分为了满足严格的工艺规格，经常需要先进的材料和优秀的设备。 因此，修订允许范围往

9、往导致生产成本的增加。 允许范围设定修订其实是数据变异分解的应用，找出最影响最终产品变异的因素。 这不是缩小系统的全部容许范围，而是通过分析需要缩小哪一个，哪一个可以缓和。 换句话说，能够发现贡献最高的噪声因素，缩小其容许范围，贡献低的零配件能够缓和其容许范围，使成本最小化。允许范围设定修订的目的是，经过产品及工艺残奥仪表、残奥仪表实验修订计划，得到最佳设定条件后，决定允许的变动范围。 策略开始阶段采用了价格合理、可接受的材料和零配件。 使用由残奥仪实验修订版确定的最佳设定条件，确定我们的质量特性总变异。 偏差超过允许范围时，有选择地缩小允许范围，或者提高材料和零配件的等级。 用技术变异数分析

10、法确定了不同因素的总变异量。 影响变异的主要因素必须考虑严格的规格和高水平的质量。 三、正交表、传统的实验修订方法是由英吉利的R.A.Fisher在本世纪初期发明的，该方法包括多种综合修订技术，需要使用复杂的综合修订技术，因此工业界不大使用。 田口方法：由田口玄一博士研究生提出，它可以删除许多统一修订的工作，以直接、经济的方式一次性进行许多要素的实验，因此在工业界得到广泛应用。相互作用、原始假设因素的效果不受其他因素水平的影响，但在实际情况中，如果一个因素的效果与其因素水平相互影响，则因素之间存在相互作用。 您可以创建交互图，以了解交互关系。 有a、b两种载冷剂，成分完全不同的单独使用是有效的

11、，但混合使用反而会降低效果。 列数表示实验总数、水平数、行数表示可配置因子、正交表(三个水平)、正交表，列数表示实验总数、水平数、行数相当于可配置因子、L4(23 )的L8(27 )正交表，本正交表需要共计8次实验，最多可配置7个因子。 另外，在两个变量的安排中，如果我们期望两个变量之间存在显着的交互，那么交互可被清楚地估计正交表中留下行来预先布置好交互。 如果你想避免纠缠现象，就必须小心安排交互；否则，即使是最简单的L4正交表，交互的跟踪分析也很困难。 可用的方法是三角矩阵法。 练习行(3)和(7)的交互应该配置在那里。L8(27 )正交表的交互配置表，练习，现在为了找到重要因素，假设都使用

12、了二水准的实验，应该使用那个正交表吗？如果产水量和线速相互作用，产水量为L8的第3行，线速配为5行的话，相互作用行应该位于那里吗？焊枪角度，请回答在配置练习、两器工厂中，研究了影响铜管与翅片接触密合程度的三个因素： a翅片尺寸偏差、b铜管外壁均匀度、c本体压力、三个水平。 如果a、b、c之间没有相互作用，可以利用哪个正交表配置？ a和b相互作用时，用哪个正交表配置？二级序列正交表、L4(23 )正交表、1、3、2、4次实验，可以配置三个因子，最小的正交表、L8(27 )正交表、1、7、1、3、2、5、4、6、7、L12(211 )正交表、L12正交表在其正交表的11行上具有相互作用的效果再现性

13、好，田口博士研究生推荐。 三级系列正交表为每列提供两个自由度。 每个系数必须占用一行。 三水准需要使用两个自由度进行相互作用，占有两行(3-1) (3-1)=4。 L9(34 )正交表、1、3、4、2、L18(2137 )正交表，该表可以配置一个2个标准和7个3个标准。 1 27=15，但实际上L18需要提供17个自由度。 但是，实际上，该表在第1行和第2行之间有“内包”的相互作用，(2-1) (3-1)=2。 第一行和第二行之间可用的配置表和响应格拉夫检查交互。 在ATT中，L18是最常用的正交表。 最常用的正交表是L16、L18、L8、L27和L12。L18(2137 )正交表、1、2、4

14、、正交表的数据分析、传统的变异分析(f检验)决定了用统一检验的方法各要素对变异的影响程度是否显着。 田口方法强调了在响应分析方法(响应表和响应图)中区分各因子的平均值的效果的大小。 正规解析决定因素间的平均响应值。 比较这些个的响应平均值，选择最合适的因素级别。 根据选定的最佳水平估计工艺路线平均值。 把实验的结果和估计值进行比较。 对正交表的数据进行正规分析，决定了各要素的平均响应值。 估计各要素和相互作用的主要效果。 其次比较各主效应，找到强主效应。 要完成响应表的交互分析，只需绘制强主效应和交互即可。 由于弱效应的因素水平，对推动力的影响极小，可以忽略。 最优化和最优条件的估计。 由于确

15、认实验、冷凝系统阀门推进力实验的数据分析、目标：推进力(望大特性)相互作用： BC和CD、各因子水平的平均响应值的决定、相互作用的修正计算、最佳化条件的选定推进力是望大特性，所以从CB相互作用的响应图中可以看出因子b和因子c的最佳水平的组合是C1B2。 由于根据响应图，A1效果好的D1效果好的E2效果最强，因此最佳条件是c1b-2d1a-1 e 2，由于最佳水准响应值的推测是确认规定结果的再现性，因此需要再次推测该最佳条件c1b-2d1a-1 e 2的推测值，与确认实验的结果进行验证，看到再现性是有木有。 实验确认实验的目的是确认结果的再现性。 即，在最佳条件A1B2C1D1E2下进行确认实验

16、，此次实验的过程平均为55.25。 CASE1:Y=58，再现性非常好。 CASE2:Y=54，虽然没有CASE1，但再现性良好。 CASE3:Y=42，再现性差，但比38好，可以先使用后再考虑改善。 CASE4:Y=30，再现性差，无法接受，必须重新审视。 CASE5:Y=65远远优于预期，可能存在某种交互。风扇轴承磨损率(望小特性)练习，相互作用： AB和AC望小特性，n=16 T=960，响应表，相互作用的补正算，最佳条件选定：最佳水平推定：确认实验得出以下结果，如何评价？ 实验结果为30实验结果为35实验结果为40，分类数值分析、焊接练习后印刷电路板上的孔缺陷数Y=孔内缺陷部分：无、有

17、、严重、相互作用： AB、共进行了20次实验的要素级组合，其分类值不比连续变量敏感。 响应表，主效应表，这是百分比，根据这个方向考虑响应图的话，最佳条件是首先我们必须决定需要的东西，还是希望完全没有缺陷的比例最大呢？ 还是希望一些微缺陷所占的比例是最大的呢？ 在该例子中，重大缺陷所占的比例优选为最小，因此最佳条件为B1C1E2。 最佳做法，加性差的做法，加性差的做法是不良率和收率等的质量特性，如果那个值接近0%和100%，加性变得非常差，可以使用变换。 关于变换，由于对计数型数据的附加性有若干限制，因而特别是对于不良率、回收率等的质量特性来说，由于其值接近0或100%时附加性会非常差，因此此时能够使用变换。 变换、式、练习自不良率变换、以及自变换不良率、法主要包括三个步骤运用表或式，将百分率数据变换成db值来估计最佳组合的d