三星六西格玛课程 4-3 完全要因实验

(+) 水平
25 330 PC+ABS Data 输入
20 25 20 25 20 25 20 25
品质协会()
14 -9/29
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
实验设计(DOE)-完全配置法例题(23 实验)
树立实验设计
品质协会()
2. Principle of Replication(反复性) 反复能够使误差项的自由度增大、误差分散也有程度地推定， 使得能提高实验结果的可靠性.恰当的误差项的DF是 6 ~ 20个. 3. Principle of Blocking Block是同质性的集团,如果判断一些要因成为问题时,把那个要因选定为Blocking因子, Blocking因子选定的话,不增加实验的次数,可以分析要因; Blocking因子不选定的话,实验结果会出现问题,不能分析原因. Randomized Block Design 4. Principle of Confounding 把没必要求的2因子交互作用或者高次的交互作用与Block交叉的方法, 检出不必要的要因与Block的效果相交落，因此能提高实验的效果.
实验设计(DOE)的目的
• 通过计划周全的实验 1. 掌握哪个要因对反应有有益的影响，找出其影响良性的程度有多大. → 检证和推定的问题 2. 掌握微小影响的要因，在所有影响当中占多少比重，测定误差多少 → 误差项推定的问题 3. 有益影响的原因具有什么条件时，掌握是否得到最佳的反应 → 最佳反应条件的问题
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14 -6/29
LG Electronics / LGENT 6σTASK TEAM
实验设计(DOE)
实验设计(DOE)的基本原理 : 要构筑实验程度好、分析容易的实验设计的话 ,,,

1. 将实验结果输入到MINITAB，能看出反应变量的所有值和因子的水平 2. 对均衡的设计使用统计>方差分析> 平衡方差分析,
对非均衡的设计使用统计>方差分析> 一般线形模型 (GLM对均衡/非均衡设计均可使用)
3. 先解释最高次的交互作用的p-value和 F值. 为了分析交互作用，通过MINITAB画 交互作用图
误差
9 0.16000 0.01778
合计 17 1.29778
S = 0.133333 R-Sq = 87.67% R-Sq（调整） = 76.71%
温度和时间的主效果显著，交互作用不显著。
最佳条件的导出
➢例题1: 铸件硬度
残差分析
Hardness 残差图
正态概率图
99
90
0.1
残差
百分比
50
0.0
Temp 固定 3 1, 2, 3
Time 固定 3 200, 215, 230
对于 Hardness 的方差分析
来源 自由度 SS MS F P
Temp
2 0.30111 0.15056 8.47 0.009
Time
2 0.76778 0.38389 21.59 0.000
Temp*Time 4 0.06889 0.01722 0.97 0.470
统计>方差分析>单因子...... 堆栈的结果允许你作多重比较，可以处理均衡或非均衡的设
计 统计>方差分析>单因子...... (未堆叠存放) 各群的数据分列在不同的列中不能做多重比较 统计>方差分析> 平衡方差分析 只适用于均衡设计（反复数不一致时不可用） 允许使用于混合模型（固定或随机因子） 统计>方差分析> 一般线形模型 可用于非均衡设计或嵌套的设计 最有功效的ANOVA命令--需要较多的计算时间

因子
水平
1 2
建立试验计划
使用L4（23）正交表
实验编号 1 2 3 4 A 炉温 1 1 2 2 B 轨道速度 1 2 1 2 C 镀银变化 1 2 2 1
信噪比S/N 手工计算
直交表与实验数据表
实验编号
1 2
A炉温
1 1
B轨道速度
1 2
C镀银变化
1 2
Yi
15 18
3
4
2
2
1
2
2
1
12
45
田口乘积表
田口方法建立实验计划也是使用正交表,所不同的 是,使用内表+外表——乘积表 将可控因子安排在——内表 (控制表） 将噪音因子安排在——外表 (噪音表) 同时考虑可控因子及噪音对响应的影响,是田口方 法的特点. 田口方法的优势: 通过调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音 对Y的影响, 从而提高设计方案的抗干扰能力.
噪音分类2：内部噪音
内部噪音
产品在库存和使用过程中，产品本身的零件、材料会随 着时间的推移发生质量变化。例如：
绝缘材料的老化 零件在使用过程中的磨损、蠕变等……
噪音分类3：零件间的变异
零件间的变异
由于构成产品的材料、零件存在变异， 制程中由于操作、设备、工艺参数的变化 以及环境因素的变化形成的变异， —— 会造成零件间的变异。
SN分析
效应 等级
田口实验设计 分析基础
对Y的响应值
均值分析
效应 等级
正交实验设计 分析基础
步骤5：效应图分析- S/N
S/N 主效应图
充磁量 角度 匝数
田口方法：根据S/N 做决策！
分析：（1）显著因素顺序: B—A—C;

短期SIGMA 6.0 5.0 4.0 3.83 3.0
PPM 3.4 200 6000 10000 60000
合格率% 99.99966
99.98 99.4 99 94
六西格玛关注什么
让员工具备必须的能力， 因为他们直接面对客户
既能够完全 满足客户需 求，又保持
利润
完全了解客户需求，并 跟进改善情况
1997
1999 以后
精
益
六
01 精益六西格玛概念？
西
02 精益六西格玛好处？
格
03 精益六西格玛运用？
玛
精益 + 六西格玛
精益
消除浪费 标准化工作 工作流 客户拉动
提升效率
六西格玛
减少变异 消除废料 / 返工 流程优化 流程控制
提高质量
•客户满意和业务增长 •员工满意 •股东获益
精益 + SIX SIGMA = 一个强大的联盟
识别过程和KPI,对绩效 进行测量，有预见的积 极管理，数据驱动改善
六西格玛关注什么
现象
Y=
f (X)
原因
结果
Y 非独立 输出 影响 症状
原因
X1 . . . XN 独立 输入--过程 问题 根源
通过检验Y,控制X,达到改进Y的目的
பைடு நூலகம்
谁在使用六西格玛？
Allied Signal
1987
1988~1995
25.08
88.29
99.536 99.9932
6.29
77.94
99.074 99.9864
六西格玛改善增值过程的质量
精益六西格玛带来什么
应用突破性流程改善方法论和工具的目的