DOE case study

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1、實驗設計21引言我們「輸入」訊號和雜訊，製程或產品產生「輸出」，但是我們利用「回饋調整」來矯正錯誤或減少誤差。若能將圖面公差轉換成標準差，釐清性能的關係式，我們往往可能利用蒙地卡羅技術進行模擬。的確可以「虛擬實境」方式來評價參數設計和公差設計的良窳。3解決技巧從千百項變數之中層別出問題要因，而將焦點集中於五至二十項變數；若有資料庫我們可以使用時空輪法；若無資料庫則可以使用抽料剝材法或調配比對法。當面對五至二十項變數，我們可以使用抽絲剝繭法將變數數目壓縮至不多於四項。面對少於四項變數，我們可以使用全式設計法來釐清主效應和交互效應。採行比優驗證法來驗收最佳製程的配套條件。另外，

2、必要時可以採行公差平行法來制定製程參數的公差條件。4解決方法52穩健設計穩健設計的目的是：「降低對雜訊的敏感，以達成性能的最小變異。」於設計階段，我們需要統計方法來恰當評價產品的性能，包括對目標及變異兩項的敏感度。於設計階段，我們應當用盡辦法，讓產品的設計性能除了能貼近目標值之外，性能變異的也同時要小。6黏膠工程冀望量產時黏膠工程後黏結強度能夠達到目標值，而且黏結強度的變異夠小。72.1設計程序產品設計階段之計畫其內容包括了：產品本體、產品品質、產品參數、性能模式及性能變異。於執行階段進行實驗或演算；於研析階段驗證成果；於最適階段設計或參數變更。8設計之計畫階段從對策、輸入

3、及工具或要領，我們輸出宗旨、品質、參數、模式和變異等內容。9設計之執行階段進行實驗或演算，輸入項目有實驗計畫、數量模式和參數變異，而常用工具有MatLab、MathCAD、Excel、StatPlus等等。設計之研析階段進行成果驗證，對策有分析成果和驗證成果，而輸入項目有量測數據、製程情報和使用情報。設計之最適階段進行設計或參數變更，對策是選擇最適策略，而輸入項目有性能之統計成果、和目標及規格。102.2設計範例池座設計收納三只電池，簧力足夠時才可能產生可靠的觸通，當填滿電池時會將彈簧向右頂長，使彈簧產生回復力而實現電流的迴路。假設池座長度為A，電池長度為B，三只電池讓彈簧

4、尖端向右位移3B-A，可是市售電池大小尺寸是參差不齊的，以致簧力的大小變異甚大。11計畫階段12執行階段取各個參數的目標值為平均數m和D/3為標準差s，然後利用Excel函數NORMINV(RAND(),m,s)製造千組常態隨機亂數，包括池座尺寸、電池長度、彈簧長度、彈簧寬度、彈簧厚度及簧材彈性等等。13研析階段利用模擬結果，首先計算各組的慣性力I和位移量u，再計算觸力F及折力S。結論：數量模式相當可信。成果：牴觸力稍偏變異過大；折力相當充分。14最適階段牴觸力的CPK才僅0.35，原有設計或設計的參數必須變更。電池長度及簧材彈性都是牴觸力的關鍵參數，但電池市售品，尺寸無力

5、控制其變異，而簧材彈性的變異也棘手。結論：數量模式相當可信。成果：牴觸力稍偏變異過大；折力相當充分。15研析階段計算彈簧牴觸力與各參數的相關係數。結論：影響彈簧牴觸力的關鍵參數是彈簧長度和簧材彈性。16最適階段牴觸力的CPK才僅0.35，原有設計或設計的參數必須變更。電池長度及簧材彈性都是牴觸力的關鍵參數，但電池市售品，尺寸無力控制其變異，而簧材彈性的變異也棘手。17公差設計結論：牴觸力的CPK才僅提升至0.37。公差設計已經無法解決目前的難題。將池座尺寸A及彈簧厚度h的公差減半，惟縮緊公差會增加許多成本。18參數設計結論：牴觸力的CPK業已提升至0.70，稍稍偏心。此際的

6、參數設計也走到盡頭了。將池座長度減至110mm及加長彈簧長度至60mm，惟公差取原先水準。19系統設計彈簧新設計：以螺旋取代直桿，繼續如前的模擬和研析。203實驗計畫製造時面臨許許多多的品質問題，常常苦於沒有模式可以憑藉。製程的原理總是「種瓜得瓜，種豆得豆」。將反應過程視為黑箱，「踢踹」兩腳可能讓它亮起，進而讓我們有望加以改善。輸入訊號{X1,X2,…,Xk}至黑箱之中，黑箱就會輸出一定的效應數值Y，但是除了控制要因之水準會有變化之外，輸入之訊號中往往夾有各式各樣的雜訊。要因控制之後，雜訊的效應如何予以阻絕，或者於計算時如何扣除，實驗計畫法能給我們一些技術指導。21DOE(

7、實驗計畫法)有計畫地操作實驗的條件，從現象裡歸納出黑箱過程的普遍性及再現性，爾後即可利用所發現的最適當條件來獲得最佳成果。實驗計畫是結構性的方法，於實驗前配置相關要因KPIV，預判反應值KPOV之成分及機率，然後決定要因之水準以進行實驗，最後經由統計之變異數分析或者迴歸分析後，可望釐清各項要因的最佳配套水準。22實驗效益增加我們對製造流程的了解，將流程知識從定性轉至定量，而且萃取出主因效應及交因效應的影響，讓我們能夠將製造流程參數最佳化。使電腦觸碰式螢幕的月退率從25%減少至1%。讓紙廠維持同樣的出紙品級，但換用了