试验设计(DOE)的类型有哪些?
试验设计(DOE)的类型有哪些?
(1)因子设计。
因子设计的目的是通过试验明确哪些自变量X显著地影响着响应变量Y:对于那些自变量X并不显著地影响着Y的,在建立Y=f(X)的相关关系时应予以删除;对于哪些自变量X显著地影响着Y,则应予以保留。
依其目的称为“因子筛选设计”。由于这种试验的目的是针对因子的,因此这种试验设计属于“因子设计”或称“析因设计”。
在因子设计中,又可以按因子水平的个数而分为二水平因子设计、三水平因子设计和混合水平因子设计几类。而实践证明:在因子设计中,使用二水平正交试验法,再加若干中心点的设计方法最简单有效。在因子设计中,又可分为全因子试验设计和部分因子设计两大类。
(2)回归设计。
回归设计的目的是找出响应变量Y与自变量X间的关系式,从而进一步找出自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值。由于这种试验的目的是针对回归关系的,这种试验设计称为“回归设计”。回归设计中常用的是响应曲面方法,它是以建立二次回归方程为主要研究手段的方法。
(3)稳健性设计。
稳健性是指过程的抗干扰的能力要强,即当过程受到难以控制的因子(或称为“噪声”)的严重影响时,过程输出Y的波动或变异性要足够小。为做到这一点,应尽量选择那些使得系统对噪声变化不敏感的控制因子的某种水平的组合来达到目的,这就是“稳健参数设计”。在国内,这类设计通常被称为“田口参数设计方法”。
(4)混料设计。
如果讨论的是配方问题,则研究的是在整个产品中各个分量所占的比率问题,显然,这些比率的总和应为100%。研究这类问题的试验设计称为“混料设计”。
(5)调优运算。
现有的过程条件已基本上满足要求,但是希望获得更好的结果,这时可以在原有条件的基础上稍加调整来寻求解决,这就是“调优运算”法所解决问题。
DOE(试验设计)方法有哪些?
DOE(试验设计)方法有哪些?
从20世纪bai20年代费希尔(R.A.Fisher)在农业生产中du使用试验zhi设计(Design Of Experiment,DOE)方法以来,试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。
试验设计主要应用理统计学的基本知识,讨论如何合理地安排试验、取得数据,然后进行综合科学分析,从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中,利用试验设计能以最低的试验成本,最短时间内有效的设计和验证产品的性能;在制造过程中,利用试验设计可以从诸多影响因素中,快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数,并将其最佳化。
试验设计的用途:
1、析因分析,识别哪些变量X对响应量Y有显著影响;
2、参数优化,确定有显著影响的X设置在何处时,可使Y几乎总是接近于期望值;
3、减小变异,确定有影响的X设置在何处时,可使Y的变异最小;
4、稳健设计,确定有影响的X设置在何处时,可使不可控变量U的效应最小。
实验设计的三个基本原则是什么?
实验设计的三个基本原则是对照原则、随机原则、重复原则。1、对照原则,设计对照实验可以排除无关变量对实验结果的干扰,从而使实验结果有科学性。设计实验可以分为实验组和对照组。实验组就是接受实验变量处理的对象组;对照组也叫控制组,相对于实验假设而言,就是不接受实验变量处理的对象组。2、随机原则是实验设计的基本原则——重复和随机化的原则。贯彻随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段。也是资料统计分析时,进行统计推断的前提。在实验设计中贯彻随机化原则的重点在于如何保证每个受试考试大,网站收集对象都有同等的机会被随机的分配到对照组和试验组。3、重复原则:重复是指各处理组及对照组的例数(或实验次数)要有一定的数量,即应当有足够的样本含量。
六西格玛试验设计(DOE培训)的原则是什么,应注意哪些问题?
1、第一个原则:重复试验
所谓重复试验是指一个处理施于多个试验单元。这些单元是我们在统计推断中一个处理所形成的总体的代表,它可以使我们得以估计试验误差的大小。通常的显著性检验都是拿不同处理间形成的差别与随机误差相比较,只有当处理间这种差别比随机误差显著地大时,我们才说“处理间的差别是显著的”。没有随机误差就无法进行任何统计推断,因此在试验设计中安排重复试验是必不可少的。
第2个原则:随机化
随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和或
所用试验单元。这样做的目的是防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生的某种系
统的影响。假使我们在同一天内进行的8次试验之顺序进行的话,会有什么问题呢?如果当天的电压有一种由高向低变化的趋势,而恰好电压的降低将导致纯度的降低,那么很明显,前4次试验是在电压较高的情况下进行的,后4次试验是在电压较低的情况进行的。如果将这8次试验顺序完全打乱,则不会再出现上述问题了。随机化并没有减少试验误差本身,但随机化可以防止出现未知的但可能会对响应变量产生的某种系统影响。
3、第三个原则:区组化
各试验单元间难免会有某些差异,如果我们能按某种方式把它们分成组,而每组内可以保证差异较小,即它们具有同质齐性((homogeneous),则我们可以在很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。
一组同质齐性的试验单元称为一个区组(block),将全部试验单元划分为若干区组的方法称之为分区组或区组化。通过在同一个区组内比较处理间的差异,就可以使区组效应在各处理效应的比较中得以消除,从而使对整个试验的分析更为有效。
例如,假定在上(下)午时段内差异不大。而上午、下午差异可能较大,那我们就把上午、下午当作两个区组。这时在分析中就可以去除掉上午、下午间的差异的影响,或尽可能把试验全都安排在上午(或下午)进行。如果分区组有效,则这种方法在分析时,可以将区组与区组间的差异分离出来,这样就能大大减少可能存在的未知变量的系统影响,这就是分区组的好处。当然,在区组内还应该用随机化的方法进行试验顺序及试验单元分配的安排。什么时候用分区组,什么时候用随机化呢?在试验的设计中应遵照下列原则:“能分区组者则分区组,不能分区组者则随机化”
六西格玛工具中提到的实验设计DOE有什么作用?
六西格玛工具中提到的实验设计DOE的作用:
1、在进行基础研究时,试验设计可用来。
①发现变量间的联系。
②明确技术要点。
2、在进行产品设计时,试验设计可用来。
①做灵敏度分析。
②建立可靠公差。
③确定部品特性。
④确定设计布局。
⑤使用较低等级的材料和部品以降低成本。
⑥减少变异。
⑦改兽新设计产品的性能。
3、在进行制造过程(工艺)设计时,试验设计可用来。
①进行过程变量研究。
②变量的优化设置。
③建立可靠的公差。
④发现低成本的解决方案。
⑤减少过程变化。
⑥将过程均值通近目标值。
⑦缩短制造周期。
⑧消除缺陷。
⑨提升产品可靠性。
4、在过程改善时,试验设计可用来。
①解决问题。
②确定过程变量间的相互关系。
③进行过程能力研究。
④比较设备和方法的影响度。
5、计量时,试验设计可用来。
①进行量具研究。
②确定主要误差。
③将测量误差降至最小。
DOE试验设计是什么
在CDM项目中,DOE的职能就是要对CDM(清洁发展机制)项目进行定性的“审定(Validation)”和定量的“核查(Verification/ Certification)”。DOE(试验设计)在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色,它是我们产品质量提高,工艺流程改善的重要保证。通过对产品质量,工艺参数的量化分析,寻找关键因素,控制与其相关的因素。实际上,DOE在CDM项目运作过程中非常关键,它直接决定了一个CDM项目能否成功注册、产生的温室气体减排量能否获得签发及签发多少。扩展资料DOE(试验设计)方法:一类是正交试验设计法,另一类是析因法。DOE(试验设计)用处1、科学合理地安排实验,从而减少实验次数、缩短实验周期,提高了经济效益。2、从众多的影响因素中找出影响输出的主要因素。3、分析影响因素之间交互作用影响的大小。4、分析实验误差的影响大小,提高实验精度。5、 找出较优的参数组合,并通过对实验结果的分析、比较,找出达到最优化方案进一步实验的方向。参考资料来源:百度百科-DOE
实验设计(DOE)使用的基本步骤是什么?
DOE试验设计培训的步骤:第一步:确定目标,我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用,或者是直接实际工作的反映,会得出一些关键的问题点,它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求,但是针对这样的问题,我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决,这时候我们可能就会想到试验设计。第二步:剖析流程,关注流程,使我们应该具备的习惯,就像我们的很多企业做水平对比一样,经常会有一个误区,就是只讲关注点放在利益点上,而忽略了对流程特色的对比,试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上,任何一个问题的产生,都有它的原因,事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点,而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。第三步:筛选因素,流程的充分分析,是我们有了非常宝贵的资料,那就是可能影响我们关注指标的因素,但是到底哪个是重要的呢?我们知道,对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析,其实就是一种浪费,而且还可能导致试验的误差。第四步:快速接近,我们通过筛选试验找到了关键的因素,同时筛选试验还包含一些很重要的信息,那就是主要因素对指标的影响趋势,这是我们必须充分利用的信息,它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域,虽然不是很确定,但我们缩小了包围圈。第五步:析因试验,在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响,但给出了主要的影响因素,而且快速接近的方法,使我们确定了主要因素的大致取值水平,这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应,这些试验是在快速接近的水平区间内选取得,所以对于最终的优化有显著的成效。第六步:回归试验,我们在析因试验中,确定了所有因素与指标间的主要影响项,但是考虑到功效问题,我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平,这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充,也就是还可以利用析因试验的试验数据,只是为了最终能够优化我们的指标,或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线,我们增加一些试验点来完成这个任务。第七步:稳健设计,我们知道,试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的,因为对于指标来讲我们是无法直接控制的,试验设计提供了这种可能和途径,但是在现实中却还存在一类这样的因素,它对指标影响同样的显著,但是它很难通过人为的控制来确保其影响最优。根据具体问题类型,进行步骤拆解/原因原理分析/内容拓展等。具体步骤如下:/导致这种情况的原因主要是……
DOE试验设计培训的7大步骤分别是什么?
DOE试验设计培训的7大步骤分别如下:第一步:确定目标:我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用,或者是直接实际工作的反映,会得出一些关键的问题点,它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求,但是针对这样的问题,我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决,这时候我们可能就会想到试验设计。第二步:剖析流程:关注流程,使我们应该具备的习惯,就像我们的很多企业做水平对比一样,经常会有一个误区,就是只讲关注点放在利益点上,而忽略了对流程特色的对比,试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。任何一个问题的产生,都有它的原因,事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点,而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。第三步:筛选因素:流程的充分分析,是我们有了非常宝贵的资料,那就是可能影响我们关注指标的因素,但是到底哪个是重要的呢?我们知道,对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析,其实就是一种浪费,而且还可能导致试验的误差。因此将可能的因素的筛选就有必要性,这时,我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题,我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。第四步:快速接近:我们通过筛选试验找到了关键的因素,同时筛选试验还包含一些很重要的信息,那就是主要因素对指标的影响趋势,这是我们必须充分利用的信息,它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域,虽然不是很确定,但我们缩小了包围圈。第五步:析因试验:在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响,但给出了主要的影响因素,而且快速接近的方法,使我们确定了主要因素的大致取值水平,这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应,这些试验是在快速接近的水平区间内选取得。第六步:回归试验:我们在析因试验中,确定了所有因素与指标间的主要影响项,但是考虑到功效问题,我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平,这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充,也就是还可以利用析因试验的试验数据。第七步:稳健设计:我们知道,试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的,因为对于指标来讲我们是无法直接控制的,试验设计提供了这种可能和途径,但是在现实中却还存在一类这样的因素,它对指标影响同样的显著。 DOE(试验设计)步骤:⑴筛选主要显著的因子。⑵找出最佳之生产条件组合。⑶证明最佳生产条件组合有再现性。
实验设计DOE有哪些主要方法?
常见的实验设计DOE方法,可分为二类,一类是正交试验设计法,另一类是析因法。
1)正交试验设计法
正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表,挑选试验条件,安排试验计划和进行试验,并通过较少次数的试验,找出较好的生产条件,即最优或较优的试验方案。其主要用于调查复杂系统(产品、过程)的某些特性或多个因素对系统(产品、过程)某些特性的影响,识别系统中更有影响的因素、其影响的大小,以及因素间可能存在的相互关系,以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品(或系统)。
2)析因法
因法又称析因试验设计、析因试验等。它是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应。例如,若干因素:对产品质量的效应;对某种机器的效应;对某种材料的性能的效应;对某一过程燃烧消耗的效应等等。将所研究的因素按全部因素的所有水平(位级)的一切组合逐次进行试验,称为析因试验,或称完全析因试验,简称析因法。用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安装服务,通过较少次数的试验,找到优质、高产、低耗的因素组合,达到改进的目的。
在进行DOE试验设计之前,哪些前提条件需要保证,才能使DOE得到成功?
要确保试验研究的过程是稳定和符合现实的。如果条件所限,如果做不到这一点,不妨可以用随机化、区组化、仿行等方法来尽量避免。
测量系统必须要有可靠的重复性和再现性。不然测量出来的数据都是不可信的。自然试验结果都是不能信任的。
doe工程师是什么意思
doe工程师是试验设计工程师,在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色,它是我们产品质量提高,工艺流程改善的重要保证。DOE的项目负责人除了懂DOE技术外,也需要有工作凝聚力和权限,能够制定清晰的工作计划,发动研发、生产、品质等各部门的相关员工积极加入。另外,DOE技术非常需要领导层的支持。很多公司的科研和生产设备是在一起的,在做试验时,无疑会打乱、影响生产节奏,这就需要生产部门的配合,而这种配合,有时是一线员工无法决定的。领导层对DOE 改进工作的支持,是他们勇于试验,从而做出成绩的基础。在DOE工具实际应用的过程中,可能会碰到更复杂的问题或阻碍,但是DOE是一个降低成本,改善问题的工具。心中深信这一点,并不断地克服各种阻碍,质量改进之路会越走越宽。
六西格玛培训中doe是怎么应用的?
DOE试验设计自产生起就被广泛应用,尤其在曰本,田口方法 三•质量立国”的战略中起到了巨大的作用,被用到从造航天 蓦到烤面包寻找最佳配方的角角落落,曰本人认为不懂田口方 孓的工程师不能算合格的工程师。六西格玛方法诞生后,试验 没计的应用又被提升到一个新的层次,成了设计及过程改善中 必不可少的一环,使用它的公司也因此取得从几万元至上亿元 的收益。
一、在工作实践中,我们无时无刻不在进行试验,只不过有时无意识罢了,通过试验我们可以达成以下目标
1. 确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响。
2. 创造对物料和部品变化不敏感的制造过程。
3. 设计对使用环境不敏感(即受环境的影响小)的产品。
4. 降低总的设计周期。
5. 减少FX:N (设计变更通知书)数量。
6. 改进与CTQ'S有关的产品品质、成本和性能指标。
7. 提高新设计产品的工艺性。
8. 为制造过程列出问题及解决方案。
9. 减少对产品的检查和测试。
二、试验设计的作用
1. 在进行基础研究时,试验设计可用来。
(1) 发现变量间的联系。
(2) 明确技术要点。
2. 在进行产品设计时,试验设计可用来。
(1) 做灵敏度分析。
(2) 建立可靠公差。
(3) 确定部品特性。
(4) 确定设计布局。
(5) 使用较低等级的材料和部品以降低成本。
(6) 减少变异。
(7) 改善新设计产品的性能。
3. 在进行制造过程(工艺)设计时,试验设计可用来。
(1) 进行过程变量研究。
(2) 变量的优化设置。
(3) 建立可靠的公差。
(4) 发现低成本的解决方案。
(5) 减少过程变化。
(6) 将过程均值逼近目标值。
(7) 缩短制造周期。
(8) 消除缺陷。
(9) 提升产品可靠性。
4. 在过程改善时,试验设计可用来。
(1) 解决问题。
(2) 确定过程变量间的相互关系。
(3) 进行过程能力研究。
(4) 比较设备和方法的影响度。
5.计量时,试验设计可用来。
(1) 进行量具研究。
(2) 确定主要误差。
(3) 将测量误差降至最小。
三、 DOE试验设计方法与“实践是检验真理的惟一标准”的著 名论断不谋而合
六西格玛系统讲究事实和数据说话"。往往经过大量推 理、统计分析的结论,其价值根本无法和试验设计得出的结论 相提并论,因为后者是建立在事实基础上的。所以试验设计在 设计、改善等阶段、领域都有巨大的应用价值。但由于种种原 因,目前,试验设计在我国企业中的应用还非常有限,由此造 成的损失无法估量,如果我国有一半企业在产品设计、制造中 应用试验设计方法,所节约的资金将数以千亿计。