0307实验计划

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1、第7部分:实验计划第7部分：实验计划目的：此部分内容是对实验计划给予一些实践性的指导，目的是为用户提供在进行实验前检查“对照单”。目标：1）讲述实验计划步骤。2）识别影响实验有效性的潜在障碍。3）描述处理以上问题的方法。测量阶段可提供项：支持小组问题说明，包括Y响应工序过程图Y响应基线用于确定重点域的4个组块分析阶段的相关工作基线数据分析—图表—F、t和Chi2测试－ANOVA潜在的关键X值管理团队同意/支持时间成本对DOE策略的支持资源计划实验时需要做哪些工作?实验类型筛选实验－用于确定哪些变量是最重要的（多个变量

2、，少数水平－部分因子设计）2.详细研究少数变量－使用独立变量（全因子设计，响应界面设计）的多个水平以通过回归分析构建更为复杂的模型许多变量关键少数3.顺序实验运行初始设计并分析结果。确定是否需要更多的实验对附加的区域/变量进行检验，或对当前的区域/变量进行更为详细的研究。例:以一个23设计开始（8次实验）。如果结果显示你未能进入预定区域，按照所期望的方向，选择水平，并运行另一个实验。4.确认实验－用于证实期望的结果能够重复产生。实验类型（续）牢记实验过程的重复性实验计划步骤1)定义目标2)选择“Y”－响应变量3)对“

3、Y”和“X”变量GageR&R分析4)选择“X”（独立）变量5)选择“X”变量水平6)选择实验设计7)进行实验并收集数据8)分析数据9)得出结论10)执行确认运行1.定义目标用以下形式陈述实验目的估计：[自变量组]的影响对：[因变量组]的响应范例：1）估计时间、温度以及清洗剂浓度对残留物标准偏差的影响。2）估计区域和营业面积对平均销售量的影响设计实验时，以下问题会有所帮助：1）依据实验数据要得出怎样的结论？2）数据采集完毕后如何对其进行分析？3）数据和分析是否能够得出所需要的结论？如果对第3个问题的回答是否定的，则需

4、重新设计实验2.选择“Y”响应（因）变量可以同时测量多个因（响应）变量，并同时将每一因变量构建为自变量的函数。数值数据与属性数据的比较属性数据（合格/不合格）的有效性不及数值数据（连续测量数据）的63%，这表明需要大量的数据才能得出属性数据有效的统计结论。但是，某些情况下对响应变量进行数据测量是比较困难的，通常可以进行分级、以及与参照标准进行比较。3.勿忘GageR&R...无论你有何种类型的数据，在进行实验前你必须验正你的测量系统。测量系统误差应小于20%。切记－对于变量X和Y，GageR&R都很重要4.选择正确的

5、“X”变量经验表明所有变量中往往只有2到6个少数属于关键变量所面临的挑战是找到对结果影响最大的“X”，并确定其出现的测试范围除非对整个过程一无所知，否则尽量保证设计的简单性。在这种情况下，测试多个变量并逐渐逼近“少数关键变量”（筛选实验）选择“X”变量，使用正确的方法，进行研究-专家意见-因果图-头脑风暴-供应商输入-流程图-“运行进程”-竞争性分析-岗位收益-分析阶段结果（图形，置信区间，假设检验）所有实验均能提供工序的有效信息，即使没有使用关键“X”变量5.选择“X”变量的水平X变量的水平个数取决于实验目标和实验

6、的响应变量特性。如果你使用筛选实验查找重要变量，典型情况下选择两个X级别。如果实验结果无法拟成一条直线（潜在的非线性响应），则不要用直线建模。此时需要2个以上的X水平来确定曲线关系。二水平实验：三水平实验：在存在差异的情况下，要有足够大的范围以体现差异。示例：改变一度的温度值，对于输出的影响可能很小，你有可能得出温度不是重要变量的错误结论。变量水平不能超出适用范围（但是可以超出当前工序范围）。应认识到试验中的某些组合可能产生无法接受的结果，而这些结果正是预料中的。当选择变量水平时…6.选择实验设计当设计一个实验时，要

7、考虑到以下关键因素…a)噪声和潜伏变量b)随机化和分组c)重复和反复d)样本容量e)控制f)混合和正交性实验设计的关键因素（续）6a）噪声变量潜伏变量噪声变量会影响实验结果，但是我们不能控制它或选择对其不进行控制。此类变量为已知或未知。范例：-温度-消费者-竞争者动机-季节因素-湿度潜伏变量是未知或没被预期的噪声变量范例：-操作者变化-原材料改变-竞争者动机-湿度通常可以通过分组和随机化来降低噪声和潜伏变量的影响实验设计的关键因素（续）在实验中将噪声变量予以考虑：实例：因为我们无法预测和控制消费者的使用情况，所以我们

8、需要一个在任何织物和负载的情况下都运转良好的洗衣机设计方案。‘时间’和‘水量’为测试变量。“负载大小”（6或10磅）和“织物类型”（棉或混纺）为噪声变量。我们可以设计如下实验：（测试变量）（噪声变量）棉棉混纺混纺织物类型时间加仑610610负载大小104XXXX108XXXX204XXXX208XXXX收集棉和混纺的不同级别数据以将噪声的影响降