全因子试验设计概述

小组的试验设计策划如下
DOE 试验计划表
项目负责人: 张军 项目 冰箱服务请求问题改善
部门: 工程部 日期: 2019.3.15
DOE目标:确定不同供应商的压缩机对冰箱寿命的影响
相关背景:现在公司冰箱的市场服务求升为10起/天,且有增高之势
输出特性指标
关键特性
如何测量
规格
MTBF
常温下运转至出现故 障
目前水 目标水
平
平
△
否
◎
是
如非试验因素
如何固定其为常量，在 何种水平上
滚珠10的角度 ◎
◎
是
滚珠压力
◎
◎
是
Y装配速度
○
◎
否
注: ◎代表有重大影响,容易改变
○有中等影响,相对容易改变
△代表影响很少,很难改变
使用现在装配速度
噪声因素表
噪声因素
对输 出的 影响
试验 时改 变难 易度
要否 做为 实验 因素
相关背景:现在市场上此款滑轨的潜动力超规格,经小组调查分析,决定施实DOE进 行改善
输出特性指标
关键特性 测量什么/如何测量
规格
是否用于DOE
滑动力
用测力计测
22~172N
否
配合间隙
内外滑轨尺寸差异
-0.01~0.03mm
否
内轨的外部尺寸
19.07± 0.1mm
否
滑轨尺寸
外轨的内部尺寸
19.07± 0.15mm
确定影响因素XS
从可控因素表各噪声因素表可知,确定为试验因素的 胡三个,分别是: 1.滚珠固定座的位置. 2.滚珠10的角度. 3.滚珠压力.
本试验设计围绕滚珠成型机器,试验3个因素的水 平的测量指标如下表

（2）输出等值线图、响应曲面图以确认最佳设置
Minitab17软件安装包： Minitab17安装教程：
1、双击文件“Minitab17-setup.exe”开始安装
2、弹出序列号窗口，请保持为空或者随意填写 3、软件已经安装完成，但为英文版本
4、双击文件“Minitab17(中文语言包).exe”安装官方简体中文语言包
全因子试验设计—Minitab建模 一．试验创建 二．试验实施 三．数据分析
一、试验创建
DOE （design of experiment）是一种安排试验 和分析实验数据的数理统计方法。 优点：试验次数少、试验周期短和试验成本低
类型：全因子试验设计、部分因子试验设计、
响应曲面方法、田口试验设计、混料设计、调
优运算
全因子试验设计是所有因子的所有水平的
所有组合都至少进行一次的实验。
优点: 获得的信息量多
准确估计各实验因素的主效应大小 可估计因素之间各级交互作用效应大小 Minitab是全球领先的质量管理和六西格玛实施软
件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。
Minitab创建全因子试验设计
5、成功安装后，运行软件，在Tool→Option → General中将语言改为中 文重启软件即可
DOE教学文件：
二、试验实施
三、数据分析
1. 2. 3. 4. 5. 6. 浏 拟 简 残 选 解 览 合 化 差 定 释 数 模 模 诊 模 模 据 型 型 断 型 型
1.浏览数据
2.拟合模型
3.认后，在会话框里可获得一个满
意的回归方程：
6.解释模型
（1）输出主效应及交互作用图

第10页
DOE实验的特点和应用条件
1. DOE的关键在于对实验的设计，而不是实验结果的分 析，如果实验设计不好，再复杂、先进的数学分析也 无济于过程质量的改进。
2. 实验设计是一个循序渐进的过程，不要期望设计一个 复杂的实验来解决所有的问题。
3. 对实验结果的验证是衡量实验结果和模型是否正确的 唯一标准
-- - - - - -
1
+- - - - - -
2
++ - - - - -
3
+- + - - - -
4
+- - + - - -
5
+- - + + - -
6
+- - + + + -
7
+- - + + - +
最后的结论?这样的试验有什么问题呢?
Result 2.1 2.6 2.4 2.5 2.8 2.9 2.7 3.2
Y
第30页
DOE实验的基本步骤
②交互作用分析
A
+1 -1
Interaction Plot (data means) for Y
-1
+1
-1
B
+1 -1
C
+1
21
16
11 21
16
11
第31页
DOE实验的基本步骤
③建立预测模型
C、A*B的P值＜0.05， 为显著因子
第32页
DOE实验的基本步骤
8、得出结论 a. 简洁阐述实验结论 b. 解释实验结论； c. 提出改进建议；
化 6. 交互作用(Interaction)：一个因子对Y的影响取决于其他因子的设置 7. 全因子DOE实验(Full Factorial DOE)：包含所有因子可能组合的实验

820 112 40 144 140 132 138.667820 120 50 125 127 140 130.667810 116 45 92 136 83 103.667810 116 45 129 119 87 111.667800 112 50 91 79 94 88.000820 120 40 116 121 94 110.333800 120 50 118 98 90 102.000820 112 50 135 149 137 140.333820 112 50 131 140 142 137.667820 112 40 113 110 136 119.667800 120 40 82 116 113 103.667820 120 50 99 159 118 125.333800 112 40 82 101 87 90.000800 120 40 107 126 116 116.333820 120 40 159 118 108 128.333800 112 40 114 92 109 105.000800 120 50 116 111 71 99.333810 116 45 134 132 130 132.0002。

第二阶段；分析因子设计。

目的：得到Y=f(x),确定哪些因子值得存在函式内。

结果: 第1次实验MINITAB路径：统计-DOE-因子-因子分析设计拟合因子: Y 与压力, 密度, 温度Y 的效应和系数的估计（已编码单位）系数标项效应系数准误 T P常量 114.211 2.179 52.42 0.000压力 29.917 14.958 2.374 6.30 0.000密度 1.167 0.583 2.374 0.25 0.810温度 -0.167 -0.083 2.374 -0.04 0.973压力*密度 -11.583 -5.792 2.374 -2.44 0.033（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）压力*温度 9.417 4.708 2.374 1.98 0.073（P0.05,接受HO:交互作用对Y 没有影响）密度*温度 -0.167 -0.083 2.374 -0.04 0.973（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）压力*密度*温度 -0.417 -0.208 2.374 -0.09 0.932（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）S = 9.49770 PRESS = 2630.73R-Sq = 81.86% R-Sq（预测）= 51.91% R-Sq（调整）= 70.32%对于Y 方差分析（已编码单位）来源自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P主效应 3 3585.58 3585.58 1195.19 13.25 0.0012因子交互作用 3 891.50 891.50 297.17 3.29 0.0623因子交互作用 1 0.69 0.69 0.69 0.01 0.932残差误差 11 992.27 992.27 90.21弯曲 1 8.75 8.75 8.75 0.09 0.772纯误差 10 983.52 983.52 98.35合计 18 5470.05从上图可以看出，P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响，可以通过缩减再观察P值Y 的效应和系数的估计（已编码单位）系数标项效应系数准误 T P常量 114.211 2.571 44.42 0.000压力 29.917 14.958 2.802 5.34 0.000密度 1.167 0.583 2.802 0.21 0.838（P0.1,接受HO:因子对Y没有影响）温度 -0.167 -0.083 2.802 -0.03 0.977（P0.1,接受HO:因子对Y没有影响）S = 11.2085 PRESS = 2995.55R-Sq = 65.55% R-Sq（预测） = 45.24% R-Sq（调整） = 58.66%对于 Y 方差分析（已编码单位）来源自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P主效应 3 3585.58 3585.58 1195.19 9.51 0.001 残差误差 15 1884.46 1884.46 125.63弯曲 1 8.75 8.75 8.75 0.07 0.802失拟 4 892.19 892.19 223.05 2.27 0.134纯误差 10 983.52 983.52 98.35合计 18 5470.05通过上图可以看出，密度和温度P值0.1,接受HO:因子对Y没有影响。