实验设计 DOE和田口方法

有志提高个人技能或企业管理人士

课程对象

企业总经理、副总经理、生产经理、质量经理、IT经理、中高阶管理层、6Sigma初步应用人员及其他对DOE有兴趣人士。

课程目的

试验设计(DesignofExperiment,DOE)是以概率论与数理统计为理论基础、合理安排试验的一种方法论,它研究如何高效而经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。本文从案例入手,介绍DOE在各行各业的应用实例,然后介绍单因素试验设计方法和多因素试验设计的思路,进而讲解正交设计为主、简介回归正交设计、均匀设计和三次设计。本课程假设学员已经掌握统计学关于数据处理的基础知识,但为便于学员统一基本概念,在开头穿插了关于数据变异、回归分析、方差分析的内容复习。发放讲义及其电子文档。教法采用案例分析,旨在实用,避免繁复的数学推导。强调手工操作明确要领,在此基础上正确使用软件。

课程大纲

一、引言:

试验设计的关键是合理安排试验,它是专业技术和统计技术的结合。本节简介一些多因素DOE应用实例,内容涉及农作物栽培、材料替代、环保工程、建筑工程、质量检验、节能降耗、脱盐水制备工艺、焊接工艺等。

二、几个统计技术基本概念复习:

数据变异的统计量、一元线性相关与回归、方差分析(ANOVA)。

三、试验为什么要设计

四、单因素序贯优选法:简介0.618法、分数法、对分法。

五、多因素试验设计的基本思路

以3因素3水平为例讲解全面试验法、简单对比法,说明多因素试验设计的思路:对全面组合的所有试验点通盘考虑,从中选取具有代表性的试验点进行试验、比较展望。

六、正交试验设计(OrthogonalDesign)[有称田口方法(TaguchiMethods,又译达柯方法)]

1.正交表的特点、

2.正交试验设计的步骤(以焊接工艺条件优化为例说明)

1)明确试验目的;

2)明确试验指标／响应变量;

3)确定过程参数、选表和定义有关因素;

4)制定并执行试验计划;

5)数据处理;

6).评审数据处理结果,形成试验结论;

7)试验设计的输出验证和确认

3.案例实习

4.关于正交试验设计若干现实问题的讨论

1)关于多试验指标;

2)关于影响因素;

3)关于水平数;

4)关于方差分析;

5)关于交互作用;

6)试验设计与FMEA的关系。

七、回归正交试验设计

单纯的正交试验试验设计只能获得各因素水平之间的定性关系,如果要建立尽可能逼近客观实际的多元定量关系而付出的试验代价小,可选用将正交试验设计与回归分析结合起来的下述回归正交试验设计,得到Y＝b0＋b1X1＋b2X2＋b3X3＋…的回归方程。本文仅通过一个例子介绍最简单常用的一次回归正交试验设计。

八、均匀试验设计（UniformDesign）

1994年起推广的“均匀试验设计”方法,每因素容纳较多的水平,不考虑“整齐可比”而保持“均衡分散”,用多元回归分析等数理统计手段对试验结果进行定量分析,按均匀设计表即Ｕ表安排试验,用更少的实验次数获取更多的信息。例如5因素5水平试验进行12次甚至5次即可。

九、三次设计简介

三次设计,即系统设计、参数设计和容差设计的总称。它和传统的产品的三段设计(方案设计、技术设计和施工设计)有一定的交叉。通过三次设计使产品具有健壮性。三次设计中进一步运用正交设计的理论和方法研究考核指标的稳定性。本文结合电子电路的例子加以说明。

1.系统设计

2.参数设计(ParameterDesign),多轮;

3.容差设计(ToleranceDesign)