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DOE实验设计ppt课件

部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？？？？？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。

《doe试验设计讲义》课件

ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行验证，为新药的研发和应用提供科学依据。

DOE试验简介(共 92张PPT)

二、运用6 Sigma解决问题的方法 5个步骤DMAIC

1、DEFINE（定义）-识别改进机会 A：界定项目的范围 B：筹集资源，为项目分配时间 2、MEASURE（测量）-量过程的当前状态 A：绘制过程图，特别注意影响质量的关键过程和不增加价值的时间 B：制定收据收集计划/度量指标 C：收集数据，评估当前状态（例如每百万中的缺陷）
DOE试验简介
（培训
DOE（design of experiments)
试验设计是对试验方案进行优化设计，
以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量，并对试验结果进行科学分析的一种
科学方法。试验设计方法最早由费雪在农
业试验时提出，20世纪60年代，日本
Co
的质量管理专家田口玄一博士将其用于工业过程优化，使此方法得以普及和发展。在20世纪80年代早期兴起的6西格玛管理系统中，作为DMAIC模式的重要一环，试验设计成为过程改善不可或缺的利器。
Co
三、试验设计的使用：
一）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；二）在进行产品设计时，试验设计可用来： 1、做灵敏度分析； 2、建立可靠性公差； 3、确定部品特性； 4、确定设计布局；
Co
Co 5、使用较低等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、衡量6 Sigma的度量指标 A：质量合格率（QUALITY YIELD） B：百万分之一 PPM C：每百万中的缺陷 DPM D：每百万机会中的缺陷 DPMO

4、6 Sigma的团队：绿带（Green
Belts）、黑带（Black Belts）、大黑带（Master Black Belts ）、倡导者（CHAMPIONS）、执行官（EXECUTIVE LEADER），团体从小到大各司其职。

DOE试验设计.ppt

• 新產品的設計
• 新工藝的開發
• 設備參數的优化
• 工序控制与改善
特點是:
• 确定系統的主要影響因素,并加以控制和改善; • 改善系統對環境的适應性(Flexible); • 提高生產效率和產品品質; • 与同步工程(Concurrent engineering)相匹配,可以縮短新產品和新工序的開發時間及提高准确性; • 正交試驗的引入,使試驗成本大大被降低.
• 优點: 以較少的試驗次數, 較短的試驗時間, 較低的費用, 得到滿意的試驗結果; • 試驗設計就是試驗的最优化設計.
在ISO9000標准中專用的統計技術總共包括:
• 試驗設計
• 方差分析/回歸分析
• 安全性評估/風險分析 • 顯著性檢驗 • 品質控制圖/累積和技術 • 科學抽樣
适用范圍
試驗設計在工業企業中的應用包括:
每組樣本值的平均值,總和及標准差.
- 平均值和總和: 標識每組樣本的總体分布; - 標准差: 標識試驗誤差,一般為隨机性分布.
8. 分析試驗結果 (极差分析法):
這個計算分為三個步驟:
1> 計算各個試驗列的各個水平的 K 值, 比如在單個因素A列中:
K1=A在“1”水平時試驗結果的總和,
K2=A在“2”水平時試驗結果的總和, 依
方差分析法
信噪比
1. 正交試驗法 (Orthogonal experiment)
特點:
• 簡化試驗步驟,以較經濟的試驗成本取得較理想的試驗結果;
比如,4因子,3水平的試驗,如果用普通的試驗方法去做,需要做 81 (3^4) 次試驗,而正交試驗只需9次;
• 在試驗中,各因素的每個水平的搭配都是均衡的,對試驗結果的影響的概率也是相同的;

DOE试验设计(ppt文档)

1
2
3
4
表頭設計,把因子放到選定的正交表的列上,在不考慮交互作用的場合,可把因子放在任意的列上,一個因子占一列。
SHZBG
試驗的設計(三)
⑥制定試驗計劃
試驗號
1 2 3 4 5 6 7 8 9
充磁量 (10-4特)
1
900
1
900
1
900
2
1100
2
1100
2
1100
3
1300
3
1300
3
1300
其它措施(如增加區組因子),減少系統誤差 ③試驗常常需要在同一條件下進行重復,以分析試驗的
穩定性
SHZBG
試驗設計的一般程序(續)
•數據分析:
①數據的直觀分析 ②數據的方差分析 ③最佳條件的選擇 ④因子的貢獻率分析
•驗證試驗:
對分析所得最佳條件進行試驗驗證, 以評估其穩定性
SHZBG
無交互作用的正交設計與數據分析
SHZBG
關於田口玄一（Genichi Taguchi）…
享譽全球的品質大師
田口玄一博士出生于1924年
1950年,他加入日本電話與電報公司,訓練工程師使用有效的技巧來提升研發生產力。於此期間他逐漸發展了他的方法(田口方法)。
1951年,出版第一本書介紹正交表
1960’S,田口博士為一般工程師出版“實驗設計” 一書（計二冊）
案例1﹕磁鼓電機是彩色錄像機磁鼓組件的關鍵部件之一,按質量要求,其輸出力矩應大於0.0210N•m。某生產廠過去這項指標的合格率較低,從而希望通過試驗找出好的條件,以提高磁鼓電機的輸出力矩?
SHZBG
試驗的設計(一)

DOE(试验设计)培训课件

正交设计
利用正交表安排多因素多水平的试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点，进行多因素多水平的试验，寻找最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能指标，确保产品能够满足用户需求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计，提高产品的性能、可靠性和安全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素，并为优化关键输出提供依据。

DOE试验简介PPT课件

因素（X`S）对输出（Y）的影响的方法，它是通过对选定的输入因素进行精确，系统的人为调整（变化）来观察输出变量的变化情况，并通过对结果的分析，最终确定影响结果的关键因素及其最有利于结果的取值方法。如下图：
输入（X`S）
输出（Y）
6 Sigma相关知识介绍
一、6 Sigma的定义
1、什么是“6 Sigma” A：6 Sigma是一整套系统的企业管理理论和实践方
4、比较设备和方法的影响度；
五）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；
四、试验设计的一些相关概念：
一）指标：在试验中用来衡量试验结果的量叫试验指标，在六西格玛系统中，试验指标是公司与客户共同关心的项目的（CTQ `S：关键影响因素）；
二）因素又称因子，在试验中，影响试验考核指标的量称为因素。因素是我们前面说过的作用因素即自变量（X `S）；三）水平是试验中各因素的不同取值；四）通用符号：在试验表中，一般用“+”、 “-”号或“1”、“2”、“3”等来表示因素的不同水平，当因素只有高低两个水平时，用 “+”号代表高水平， “-”代表低水平（数值较
法，其目标是最大程度地实现和保持企业运营成功。 B：6 Sigma的原动力来自对客户需求的理解，对企
业现状，数据地科学分析，及对改进企业的运营过程的渴望。 C：6 Sigma的质量目标小于3.4DPMO，99.99966% 合格---每百万机会中只有3.4个缺陷
2、6 Sigma经历的四个里程碑
中的缺陷）
3、ANALYZE（分析）-找出造成缺陷的原因（长期和偶然问题）
A：确定造成缺陷的原因 B：找出影响关键输出的少数几个至关重要的过程

DOE-实验设计PPT课件

2021/3/12
13
分析试验结果
水平因素 A 试验数
1
1(A1)
2
1
3
1
4
2(A2)
5
2
6 7 8 9 K1和 K2和 K3和 X1均值 X2均值 X3均值 R极差
2 3(A3) 3 3 K1A=L1+L2+L3 K2A=L4+L5+L6 K3A=L7+L8+L9 K1A/3水平次数 K2A/3 K3A/3 Xmax-Xmin
是否稳定）
5.其它资源准备好了吗?(时间、分析软件、管理者支持等）
2021/3/12
5
正交试验法
二、确定因素/因子因素的确定取决于对过程的了解、经验、或理论
分析、头脑风暴法的结果。如确定机械加工工时最优水平的搭配时根据经验
有切削速度、走刀量、进刀速度三个主要因素（可记为A、B、C）。如确定影响硬度的热处理工序的主要因素有材料 C含量，加热温度、保温时间三个主要因素。
2021/3/12Biblioteka 20试验的几个关键问题
1.确定因素时,要识别交互作用,把交互作用当作一个因素,体现在交互作用正交表上.计算时同样原理,用其对应列对水平(按确定的正交表,实际上是虚拟的)求得数据.
2021/3/12
8
正交试验法
常用的正交表有：
L4(23)，L8(27)，L16(215)，L9(34)，L27(313)，L16(45)， L18(2×37)等等。其中如L18(2×37)形式的表称为混合型正交表，这张表可以安排1因子2水平和7因子3水平的试验。
如果所考虑的问题有n个因子，每个因子取2水平，则称此问题为2n因子试验问题；如果所考虑的问题有n个因子，每个因子取3水平，则称此问题为3n因子试验问题；

《DOE详细讲解》PPT课件

-
利用Minitab中设计DOE
实验案例
改进热处理工艺提高钢板断裂强度问题。合金钢板经热处理后将提高其抗断裂性能，但工艺参数的选择是个复杂问题。影响断裂强度有4个因子，确认哪些因子影响确实是显著地，进而确定出最佳的工艺条件，这几个因子及实验水平如下：
A：加热温度，低水平：820，高水平：860（摄氏度） B: 加热时间，低水平：2，高水平：3（分钟） C：转换时间，低水平：1.4，高水平：1.6（分钟） D：保温时间，低水平：50，高水平：60（分钟）
60分钟202137chenli第12页设计模型202137chenli第13页设计模型202137chenli第14页设计模型202137chenli第15页设计模型202137chenli第16页输入结果202137chenli第17页拟合选定模型202137chenli第18页拟合选定模型202137chenli第19页拟合选定模型202137chenli第20页拟合选定模型202137chenli第21页p0001特别显著p005显著p005不显著拟合选定模型202137chenli第22页拟合选定模型202137chenli第23页各效应显著性分析202137chenli第24页各效应显著性分析202137chenli第25页各效应显著性分析202137chenli第26页各效应显著性分析202137chenli第27页各效应显著性分析202137chenli第28页模型诊断202137chenli第29页模型诊断202137chenli第30页模型诊断202137chenli第31页主互效应显著性判断202137chenli第32页主互效应显著性判断202137chenli第33页主互效应显著性判断202137chenli第34页等值线和曲面图202137chenli第35页实现最优化202137chenli第36页实现最优化202137chenli第37页实现最优化202137chenli第38页实现最优化202137chenli第39页结果验证202137chenli第40页实现最优化202137chenli第41页部分因子实验202137chenli第42页部分因子实验202137chenli第43页202137chenli第44页202137chenli第45页

DOE全套资料PPT课件

2019/9/13
31
2019/9/13
32
Minitab运行窗口的输出如下：
2019/9/13
33
分析评估回归的显著性：（1）看ANOVA表：如果对应“主效应”和“2因子交互效作用”中至少一项的P 值＜0.05，则可以判定本模型总的来说是有效的，如果两项的P值＞0.05，则可判定本模型总的来说是无效，此时说明整个试验没有有意义的结果。造成该情况的原因可能有以几点：试验误差大。由于ANOVA检验的基础是将有关各项的离差平方和与随机误差的平方和相比较，形成F统计量。如果随机误差平方和太大，则将使F 变小，以而得到“不显著”的结论。此时，应仔细分析误差产出的各项原因，能否设法降低误差。 • 由测量系统造成的，应改进测量系统。 • 试验设计中漏掉了重要因子，漏掉重要因子会使“试验误差”增大。在初期选定因子时，应该“宁多毋漏”，因子多选了，将来删除很容易，但漏掉了想找回来难度就较大。有可能模型本身有问题。例如模型有失拟或数据本身有较强的弯曲。
2019/9/13
7
2.2水平：因子的不同取值，称为因子的“水平”
2.3处理：各因子按照设定的水平的一个组合，按照此组合能够进行一次或多次试验并获得输出变量的观察值
2.4模型与误差：按照可控因子x1、X2、。。。XK建立的数学模型
Y=F（ x1、X2、。。。XK ）+ε
误差ε包含：由非可控因子所造成的试验误差失拟误差（lack of fit):所采用的模型函数F与真实函数间的差异
2019/9/13
5
2、DOE的基本术语
2.1 因子：影响输出变量Y的输入变量X称为DOE中的因子可控因子：在实验过程中可以精确控制的因子，可做为DOE的因子非可控因子：在实验过程中不可以精确控制的因子，亦称噪声因子，不能作为DOE的因子。只能通过方法将其稳定在一定的水平上，并通过对整体试验结果的分析，确定噪声因子对试验结果的影响程度。可控因子对Y的影响愈大，则潜在的改善机会愈大。

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4、比较设备和方法的影响度；
五）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；
四、试验设计的一些相关概念：
一）指标：在试验中用来衡量试验结果的量叫试验指标，在六西格玛系统中，试验指标是公司与客户共同关心的项目的（CTQ `S：关键影响因素）；
二）因素又称因子，在试验中，影响试验考核指标的量称为因素。因素是我们前面说过的作用因素即自变量（X `S）；三）水平是试验中各因素的不同取值；四）通用符号：在试验表中，一般用“+”、 “-”号或“1”、“2”、“3”等来表示因素的不同水平，当因素只有高低两个水平时，用 “+”号代表高水平， “-”代表低水平（数值较
一）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；二）在进行产品设计时，试验设计可用来： 1、做灵敏度分析； 2、建立可靠性公差； 3、确定部品特性； 4、确定设计布局；
5、使用较低等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；
三）在进行制造过程（工艺）设计时，试验设计可用来：
是由于硅胶尺寸引起，他们得出以下试验表：
因素（X`S）对输出（Y）的影响的方法，它是通过对选定的输入因素进行精确，系统的人为调整（变化）来观察输出变量的变化情况，并通过对结果的分析，最终确定影响结果的关键因素及其最有利于结果的取值方法。如下图：
输入（X`S）
输出（Y）
6 Sigma相关知识介绍
一、6 Sigma的定义
1、什么是“6 Sigma” A：6 Sigma是一整套系统的企业管理理论和实践方
中的缺陷）
3、ANALYZE（分析）-找出造成缺陷的原因（长期和偶然问题）
A：确定造成缺陷的原因 B：找出影响关键输出的少数几个至关重要的过程
输入标量
C：优先使用简单工具，适当运用QC手法 4、IMPROVE（提高）-开发和执行解决问题方案 A：改变过程设置 B：重新设计过程，减少缺陷 5、CONTROL（控制）-实施控制，预防缺陷 A：控制阶段目标，实施新机制或新过程，防止问
A：30年代，SHEWHART（休哈特）引入统计过程图（COTROL CHART）
B：50年代，DEMING（戴明）对“新”管理哲学的贡献
C：70年代，TAGUCHI（田口玄一）引入质量工程
D：90年代，世界市场的出现和6 Sigma--ROBERT GALVIN请MIKEL HARRY创建摩托罗拉的6 Sigma的研究院，后在亚利桑那洲创建6 Sigma学院
二、运用6 Sigma解决问题的方法 5个步骤DMAIC
1、DEFINE（定义）-识别改进机会 A：界定项目的范围 B：筹集资源，为项目分配时间 2、MEASURE（测量）-量过程的当前状态 Aຫໍສະໝຸດ 绘制过程图，特别注意影响质量的关键
过程和不增加价值的时间
B：制定收据收集计划/度量指标 C：收集数据，评估当前状态（例如每百万
3、衡量6 Sigma的度量指标 A：质量合格率（QUALITY YIELD） B：百万分之一 PPM C：每百万中的缺陷 DPM D：每百万机会中的缺陷 DPMO
4、6 Sigma的团队：绿带（Green Belts）、黑带（Black Belts）、大黑带（Master Black Belts ）、倡导者（CHAMPIONS）、执行官（EXECUTIVE LEADER），团体从小到大各司其职。
DOE试验简介
DOE（design of experiments)
试验设计是对试验方案进行优化设计，以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量，并对试验结果进行科学分析的一种科学方法。试验设计方法最早由费雪在农业试验时提出，20世纪60年代，日本
的质量管理专家田口玄一博士将其用于工业过程优化，使此方法得以普及和发展。在20世纪80年代早期兴起的6西格玛管理系统中，作为DMAIC模式的重要一环，试验设计成为过程改善不可或缺的利器。在过程中，影响输出的因素往往非常多，试验设计方法就是一种同时研究多个
法，其目标是最大程度地实现和保持企业运营成功。 B：6 Sigma的原动力来自对客户需求的理解，对企
业现状，数据地科学分析，及对改进企业的运营过程的渴望。 C：6 Sigma的质量目标小于3.4DPMO，99.99966% 合格---每百万机会中只有3.4个缺陷
2、6 Sigma经历的四个里程碑
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；四）在过程改善时，试验设计可用来： 1、解决问题； 2、研究过程变量间的相互关系；
3、进行过程能力研究；
题重现
B：包括开发文档记录和实施控制计划 DMAIC-----提供问题求解的框架
一）在工作实践中，我们无时无刻不在进行试验，只不过是有时无意识罢了，通过试验我们可以达成下列目标： 1、确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响； 2、创造对物料和产品变化不敏感的制造过程；
3、设计对使用环境不敏感（既受环境的影响小）的产品； 4、降低总的设计周期； 5、减少ECN(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、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；
低），当因素有3个以上水平时，用“1”、 “2”、”3“来依次表示从低到高的水平，值得一提出来的是，在同一试验表中，只能出现同类符号，以“+”、“-”或“1、”2”、“3”而不可相混用；
五）为了更加清楚的说明以上概念，举实例如下：
例1：7571250成品尺寸变异不稳定遭客户投诉，公司决定成立西格玛项目组进行改善，经前期定义测量，分析阶段后，项目组确定成品尺寸变异