实验设计DOE(原版).ppt

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1、DesignOfExperiments(DOE)11.DOE實驗設計介紹2實驗設計（DOE）序論實驗設計根源自於農業，它被廣泛使用在：將X的影響量化證實一個想法或假設在給定流程的輸入設定下，去預測流程的輸出改善種植技術或將種植技術最佳化在1900年代早期由英國的RonaldFisher所發展出來實驗設計是改善或理解任何流程的關鍵工具3實驗設計設定範例1mileX1.5milesIowa的土地平面圖4實驗設計設定範例12種子21DOE因子–+產出反應值種子125實驗設計設定範例22DOEFactor–+Seed12F

2、ertilizer12Yield12種子12肥料Response6實驗設計24DOEFactor–+Seed12Fertilizer12H2OLoHiPlantingDensityLoHiResponseYieldLoHiLoHi1種子2肥料LoHiLoHi21水H2O種植密度7實驗設計(DOE)計劃8目標建立建立實驗目標根據實驗你想去發現什麼你是否試著找出輸入因子及輸出結果之間的關係你是否嘗試由許多的繁瑣不重要的可能因子中，找出少數的關鍵因子你想知道，如果一些輸入(X)一起產生作用，是否會影響到輸出(Y)你是否試

3、著決定出輸入因子的最佳參數設定9過程可控的輸入溫度壓力關鍵流程輸出雜音輸入(離散的)不同的操作者不同的機台不同的班別供應者/部件選擇輸入(X’s)以及輸出(Y’s)雜音輸入(連續的)室溫大氣壓力相對溼度原料特性流程繪圖Multi-VariStudiesCorrelation'sScreeningDOE’sDOE’sGageR&R，CapabilityT-Test，ANOVAQualitySystemsSPC，ControlPlans量測分析改善控制C&E，FMEA20-5015-258-155-82-510輸入因子

4、(x’s)的選擇一個流程中可控制或不可控制的輸入因子，它對於結果的影響可以由實驗中知道：可能是數量表示的(變數的資料)，例如：溫度的度數，時間的秒數。有可能是質的(特質上的資料)，例如：不同的機台，不同的操作員，乾淨或不乾淨11因子選擇–減少因子數目我們需要包含哪些因子?下面的工作可提供我們分析FMEA/控制計劃或DCP（資料蒐集計劃DataCollectionPlan）要因矩陣假設檢定流程繪圖腦力激盪文獻探討工程知識操作者的經驗科學理論顧客/供應商輸入12為每一個因子選擇水準一個輸入因子的水準，是在實驗中需調查的

5、輸入因子(X)的值。(不要跟輸出的(Y)混淆)。對於一個屬量的因子，例如溫度，如果實驗需要執行兩種溫度，則溫度的因子就有兩個水準。對於一個屬質的因子，例如潔淨：如果一個實驗必須考慮乾淨與不乾淨，那這潔淨的因子就有兩個水準。13設定輸入變數水準的指導方針從大量的的變數中去決定出關鍵少數輸入因子（篩選）在目前的能力上，設定“顯著”的端點水準如果有一個輸入因子，當我們改變它的時候我們可以看到結果明顯的改變。最好去了解因子間的交互作用(數學上的關係)當關鍵輸入被確認了之後，降低水準間的間隔可用來確認輸入變數間的交互作用這個

6、方法通常會形成一系列有順序的實驗確認輸入變數的操作視窗(流程最佳化)再次使用接近的設定依樣使用連續的實驗14選擇實驗設計的類別有複製（Replication）的全因子實驗沒有複製的全因子實驗篩選或部分因子設計一次一因子法(OFAT)你所選擇的水準越高，你所學會的也會越多!15範例一：屬量型的Y假設你在看電視上的棒球賽，以及你對所有的有關聲稱可以增進你去打球的距離廣告項目感到興趣。你並不確定為何這些球跟球棒將會增加打擊距離，但是你擔憂任何的改進並且決定根據下面的條件去購買：球棒的兩種設定：Shinewood&Corn

7、wall球的兩種類別：Fareist&Homerun你一般都在兩種場地打球，場地A幾乎都沒有風，它就像是一個室內的場地；場地B的風比較強，它就像是一個戶外的場地。你已經有配備了且你已經確認天氣。你知道該如何去改進你的打擊嗎?讓我們試著來設計一個實驗...16距離(Y)是一個屬量的資料型態範例一(1)定義問題：打擊距離不夠長建立目標：增加打擊距離選擇反應值(輸出)：距離，量測當球被擊出後落地的位置與本壘版的距離。最長的距離為本壘版到全壘打牆。量測在外野掉落的痕跡的最近距離.17範例一(2)選擇可控的輸入因子：球棒球風

8、的狀況確認不可控的輸入因子：溫度溼度選手打擊率18因子水準一水準二球棒ShinewoodCornwall球FareistHomerun風的狀況有風沒風選擇因子水準：範例一(3)19A.ShinewoodBatsTypeofBaseballs???Wind???B.CornwallBatsTypeofBaseballs???Wind???缺點：資訊非常有限我該