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1、改进(Improve)阶段,Vital Few XS最佳化(DOE Planning),Define,Measure,Analyze,Improve,Control,Planning DOE最佳条件导出-全因子实验-2k 因子实验提出对策方案选定最佳对策方案,Step 10-制定改进方案,Step 11-Vital Few Xs 最佳化,Step 12-结果验证,路 径,-对控制因子实施DOE,并分析其结果导出有关Vital Few Xs最佳条件；-对对策因子实施对策创造并实施风险评价,选出最佳对策方案；,INPUT控制因子对策因子专家Team员,控制因子(Operating Paramete
2、r),对策因子(Critical element),实施实验计划,最佳条件,评价对策方案,实验及产出效果,最佳对策方案,OUTPUT最佳条件最佳对策方案,结果分析,定 义,推进顺序,重要性及教育目标,重要性这是与项目成功直接相连的Vital Few最佳条件或最佳对策方案 的确定阶段,为了实行正确的最佳化,需要理解符合目的的实验实施 及数学模型的导出过程,在结合多种经验知识的背景下,在对控制 条件的最佳条件选定的过程中需要保持客观性.教育目标理解实验计划,可以设计符合目的的实验实施正确的实验,可以设定最佳运营条件可以理解对策方案提出方法,并导出对策方案可以评价对策方案的风险因素,并选出最佳对策方
3、案,实验计划,实验定义6SIGMA方法把任何活动都看作是一个过程，如设计过程，生产过程等。过程的某个输出可能是我们和客户都特别关注的（CTQs）。但影响过程输出的因素往往很多，DOE就是一种同时研究多个输入因素（Xs）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的方法。,Process-对输入变数为一个以上输出的设备,方法,人或原资材的组合,工程/系统的例题,实验计划,实验设计就是对实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实验结果进行科学
4、分析的一种科学方法找出对输出变数(Y)引起显著影响的输入变数(X)有哪些?在数值上有多大的影响?-不显著的输入变数影响的和占总体有多大?-测量误差是多少?-有显著影响的输入变数在什么条件下才能得到最佳的输出?,DOE(Design of Experiment):实验设计,实验计划,DOE(Design of Experiment):实验设计,实验设计是通过对品质特性带来影响的多个因子的选定,并为了观察他们之间的关系,实施实验，能经济性寻找出产品的最佳条件实验设计是实验的计划方法，对要想解决的问题怎样进行实验、怎样收集数据、用怎样的统计手法、用最少的实验次数，计划得到最大的情报.,实验计划,DO
5、E的目的,把握Vital Few Xs的影响程度(验证和推测的问题)把握选定的重要X间的交互作用 利用X制定Y的预测模型 决定使Y最佳化的X条件(最佳条件的决定问题)-探测不显著要因的影响程度和测量误差各是多少(误差项推测的问题),实验计划,描述工程的特征判断哪个X对Y的影响最大（包括可控和不可控的X）明确关键性的工程和噪音变量 明确过程中需要仔细控制的变量 为控制输入而作的控制图提供方向 优化工程决定关键性输入应该设置在什么地方 决定“真实的”规格限 产品设计 在早期设计阶段帮助理解X 为“强健的”设计提供方向,DOE的用途,实验计划,其结果解释要相对容易；要用最少的费用得出尽可能明确的实验
6、结果在输入变数(可能控制因子)的设定中要慎重的检验和确认相对复杂的统计分析来说，更重要的是要有适当的实验设计各种实验设计可根据特定状况(特定问题,生产样本,样本利用性及控制实验)等进行必要的调整,DOE的特征,实验计划,输出变量-Y 也称作反应变数(Response)是实验设计的输出结果，也是 实验设计优化、改善的目标如半导体Process的产出率,输入变量(因子)-Xs 也称作因子(Factor)潜在解决方案或研究中的变量因子，可按水平不同分类如半导体Process中输出变量为 产出率时,其因子为:压力、温度,关联术语,输出变数Y,X1,X2,X3,X4,X5,输出变数Y,输入变数X,实验计
7、划,关联术语,因子,处理组合,水平,反复,再现,一个工程师想检验温度和压力对一个化学收益的影响,实验计划,因子,Process,Input(原材料,部品等),Output(品质特性值等),X1,X2.,Xp,可控的 Input,N1,N2.,Nq,不可控的 Input,Y1,Y2,etc.,因子:因子（Factor）是指在所研究的实验中对反应（Response）有影响的可控 或不可控的变量。因子可以是定量的，如以度为单位的温度和以秒为单位的时间；因子也可以是定性的，如不同的设备、不同的作业者、清洁或不清洁的状况都可成为因子,实验计划,压力:HHHH LLLL HHHH LLLL HHHH LL
8、LL温度:HHLL HHLL HHLL HHLL HHLL HHLL,实验顺序,水平,因子,水平,水平:因子的“水平”是指实验中被调查的因子的不同取值。对于定量的因子，所选择每个的数值成为一个水平，即如果某实验在两个不同的温度下运行，那么就说该因子“温度”就有两个“水平”对于定性的因子，类似如干净程度的情况下也有两个“水平”：干净与不干净,实验计划,Run 温度 压力1HiHi2HiHi3LoHi4LoHi5HiLo6HiLo7LoLo8LoLo,处理组合,配置组合,配置组合:是指实验中不同因子的不同水平的一个组合。一个全体实验中处理组合的个数通常是等于各因子水平数的乘积。,实验计划,压力:H
9、HHH LLLL HHHH LLLL HHHH LLLL温度:HHLL HHLL HHLL HHLL HHLL HHLL,重复2次,反复和再现,第1 次再现,第2次再现,Repetition和 replication,实验计划,重复(Repetition):在一个实验配置组合条件下测试数个样品（揭示短期有效性）再现(replication):在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性）-重复和再现主要是为实验系统中的自然散布提供估计-在同一实验中你可以两个都使用-在实验中两个都直接与样品数相关,反复和再现,实验计划,反复实验法（Trial and Error）单因子法（One-Factor-
10、at-a-Time）(OFAT)部分阶乘法（Fractional Factorials）全阶乘法（Full Factorials）反应表面法（Response Surface Methods）其他方法 EVOP(Evolutionary Operation),实验的类型,实验计划,问题:当前的耗油量是20mpg.想要达到 30 mpg.我们可以先后尝试:改用汽油的品牌 改变辛烷值 慢点开 调整发动机 清洗并打蜡 购买新轮胎 改变轮胎冲气压 如果某一个或几个起作用将如何认识？如果某一个或几个不起作用有将如何处理？,反复实验法对每个相关因子分别进行实验,从中选择一个有效的方案,实验计划,速度,燃料
11、,轮胎压力,每升行使距离,55,85,30,23,65,85,30,29,65,91,30,23,65,85,35,24,你需要多少次运行才能判断出这些变量的最佳组合呢？你将如何解释以上结果？假如还有更多的变量，要花多长时间才能得到一个满意的解决方案？假如有两个或多个变量的特定组合决定着最佳的耗油量怎么办？,问题:耗油量是100Km/5L,单因子法(OFAT)对所有相关因子进行有次序的关联实验,在前一个 因子的最佳条件下进行下一个因子的实验,实验计划,OFAT 实验,这时你可以得出什么结论？,问题:耗油量是 100Km/5L,全阶乘法(Full Factorial Experiment)-对所
12、有因子的所有可能的全部组合进行实验,实验计划,DOE的阶段,Screening从多数的输入变量中筛选出少数重要的输入变量,特征化把握重要输入变量影响输出变量的特征,最佳化设定重要的输入变量的最佳条件,精密度,实验计划,例题,-问题状况:PCB制造工程使用的波峰焊设备,最近出现下列情况,一个PCB板上将实施2000次的焊接作业,检查发现平均每个 PCB板上发生有20个缺陷,即缺陷率为1.0%,-对缺陷的处理:对于发现的缺陷,将实施手工焊接作业进行修理,-工程师要进行的工作:什么变量对缺陷的产生有影响?为了减少焊接缺陷针对某种变量应采取哪些措施?,实验计划,DOE阶段的例子,因子的选定,可能控制的
13、因子(输入变数),焊接温度 预热温度 焊接深度 Flux形态 Flux比重 传送速度 传送角度,不可能控制的因子(噪音变数),作业者 生产计划 PCB厚度 PCB上使用的部品形态 PCB上部品的配置,实验计划,DOE阶段的例子,-筛选(Screening)阶段,筛选阶段的目的:就是识别或查找出对发生缺陷有影响的重要因子,为了找出对发生缺陷有影响的重要因子,就要了解哪些因子是输入 因子,哪些是噪音因子 对发生PCB缺陷有影响,利用PB法或部分阶乘法实施实验,并分析其 结果,找出两个重要因子 焊接温度 焊接深度,实验计划,DOE阶段的例子,-特征化阶段,特征化的目的:就是明白焊接温度和焊接深度对发
14、生缺陷起什么作用,为了减少单位缺陷数,决定焊接温度和焊接深度的设定或调整方向;为了避免缺陷率变高或发生意想不到的工程结果,提供全体制造工程 中需要谨慎控制的变量的相关情报;以焊接温度和焊接深度为例的两个输入变量实施2K全阶乘加中心点 实验得到下列结果,实验计划,DOE阶段的例子,300,260,280,240,220,200,0.5,0.75,1.0,1.25,1.5,焊接温度(),焊接深度(mm),0.8%,1.2%,1.5%,1.6%,1.0%,当前缺陷率,往低缺陷率变化的方向,焊接温度增加缺陷率减少焊接深度减少缺陷率减少,实验计划,DOE阶段的例子,-最佳化阶段,最佳化阶段的目的:就是查
15、找出缺陷率最小的时候焊接温度和焊接 深度的水平设置,以焊接温度和焊接深度为例的两个输入变量实施2K全阶乘或RSM 实验得到下列结果,焊接温度为:255()焊接深度为:0.83(mm),结果:缺陷为0.8%,实验计划,建议事项,对问题分析要密切结合非统计性的知识 这方面工程专家拥有很多的知识和经验 非统计的知识在选定因子,决定因子水平,决定反复次数,分析结果 的解释等方面要重点的灵活使用 尽量采取简单的设计和分析方法 请不要盲目滥用过分复杂的统计分析方法;比较单纯的设计和分析方法最好,实验计划,注意事项,-实际与统计的差异 注意在统计上有意义的结果,可能在实际上却没有意义 如某项改善远远超出规格
16、范围时,或某项改善在实际中需要 花费很多费用时都是不可取的,-实验通常要反复实行-实验的反复,通过实验方法的改善要逐渐达到最终目的-只做一次实验就想得出结论,往往是不可行的,实验计划,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,通过DOE 能了解什么?,如产出率,作业时间,清洁度等,如温度(100,150),重量(20,30,40kg),ANOVA,Factorial Design,RSM,Collecting data,Running the Minitab,analyze it,改善方案制作,实验计划-顺序,必要时重复实验,明确实
17、验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,明确实验的目的 明确把握要解决的问题 明确把握要从实验得到的目的-如投射器的例子:想查找弹射距离最远的组合条件-前面波峰焊的例子:想查找缺陷率最低的因子组合条件,实验计划-顺序,选择输出变量(特性值)输出变量的定义-输出变数是计数型,还是计量型?-改善的目的是什么?目标值(平均)/散布水准(标准偏差)-能否统计性的管理输出变量?-输出变量随着时间变吗?-希望能发现出多大的输出变量的变化程度?-输出变量是否具备正态分布?-MSA是否可靠?-希望得到多个输出变量吗?,明确实验目的,选择输出变量,决定因
18、子和水平数,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,实验计划-顺序,决定因子 因子的选择-确认在实验中所有输入变量能否选定为因子-准备对没被选定为因子的输入变量的处理方案-定义因子的类型 计数型变量 计量型变量,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,实验计划-顺序,决定因子 不可控因子(噪音变量)的定义-作为对输出变量有影响的变量本应进行控制,但有些在现实中是不可能控制的变量 处理噪音变量的方法-利用随机化-试图把噪音变量维持为常数的方法-利用Block化-反复实验,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数
19、,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,实验计划-顺序,决定因子的水平 按因子数及影响的特性选择水平数-因子多时,用2水平-只有线形影响时,用2水平-估计有曲线影响时,用3水平 水平的范围设定:-原则是当存在差异时能充分保证显示出此差异 的程度-不可脱离实现可能性的范围(但可以超出当前 Process的范围)-对计量性数据的输入变量的水平设定,大体上 要考虑当前条件的界限,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,实验计划-顺序,选择DOE,筛选实验,6以上,部分阶乘实验,410,全阶乘实验,15,反应表面实验,
20、23,DOE 种类,因子数,选别重要因子,部分交互作用,因子间的关系,设定因子的最佳条件,目的,为了改善的大概方向(线形效果),主效果和部分交互作用,所有主效果和交互作用,反应变数的预测模型(曲线效果）,推测,低现在工序知识状态高,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验并收集数据,分析实验结果,结论和提案,考虑实验的目的和预算等选择DOE,实验计划-顺序,实施实验及收集数据 对没有包括在DOE里的重要因子开发 SOP(Standard Operation Procedure)并执行.准备数据收集计划.充分传达计划.训练数据收集者.有必要可以示范运营.实施实验并收集数
21、据.,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验及收集数据,分析实验结果,结论和提案,实验计划-顺序,分析实验结果 输入数据 数据的 Plotting 效果 Plots:主效果和交互作用 效果的Normal Probability Plot 分散分析表分析,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验和收集数据,分析实验结果,结论和提案,实验计划-顺序,结论和提案 利用所有已知的情报解释实验结果 设定对输出变量的预测模型并决定最佳因子水平 追加实验确认结论(再现性实验)没有得到较好的结果应制定对策(必要的话实施追加实验)将统计性的结论变换为实际性的解决方案 对结论和改善方案制作成报告书 确认进行过程,并制作改善方案,结论和提案,明确实验目的,选择输出变量,决定因子和水平数,选择DOE,实施实验和收集数据,分析实验结果,实验计划-顺序,
