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上海威才企業管理咨詢有限公司
對試驗設計(DOE),在日本工業界有句名言:不懂DOE(試驗設計)的工程師只能算是半個工程師。在工程師的工作過程中,常常存在下面問題:
● 資源利用率低。由于缺乏有效的手段快速找到最佳解決方案,往往需要不斷試錯,盡管經過多次試驗,但仍然無法獲取有價值的信息,探索不出規律,導致成本增加,開發周期延長。
● 無法識別關鍵因素。導致問題的影響因素有很多,這些因素中哪些是最關鍵的?這些因素之間存在什么樣的交互作用?只能猜測,無法定量的評估。
● 結果不可靠。由于人機料法環等方面的波動,實驗室中得到的“好”的結果,卻在實踐中大相徑庭。
如何用較少的試驗次數快速找到因子的最佳設置呢?試驗設計是一門研究如何正確的安排試驗和分析結果的科學,目的是以最少或者比較少的試驗次數獲得最佳的試驗結果的方法。
本課程系統闡述了試驗設計的機理、單因子試驗設計、全因子試驗設計、部分因子試驗設計、穩健性試驗設計和混料試驗設計,并通過minitab工具幫助大家很方便的開展試驗設計工作,大大減少了工程師盲目“摸索”的時間。
課程收益:
● 掌握以過程分析的方法識別導致問題影響因素的分析方法;
● 掌握單因子試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握全因子試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握部分因子試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握穩健試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握混料試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果。
課程方式:
理論分享+工具指導+互動討論+課程演練+實戰輔導
案例導入:以愛迪生的試驗方法說明試驗設計的重要性
第一講:初入殿堂——試驗設計基礎
一、試驗設計
1. 試驗設計機理
案例解析:以活塞為案例,解析可控因子與非可控因子及對結果的影響
2. 試驗設計與統計過程控制、質量檢驗的關系
1)質量檢驗以抽樣方式被動控制質量
2)統計過程控制進行線上的質量控制
3)試驗設計進行線外主動的質量預防
案例解析:質量檢驗的弊病
3. 試驗設計五要素
1)應變量——反映試驗結果好壞的標準
2)因子——試驗中的自變量(包括參數、噪音等)
3)水平——每個因子所取的用量或所處的狀態
4)反復——一個試驗配置組合條件下測試數個樣品
5)再現——在一個時間序列上重做整個試驗
案例解析:通過一個具體試驗設計安排,精解試驗設計五要素。
二、試錯法試驗設計
1. 試錯法的定義
案例解析:試錯法案例解析
2. 試錯法的特點
1)經驗掛帥,憑個人經驗或直覺設計參數
2)不能傳承
三、試驗設計三階段
1. 篩選階段
2. 特征化階段
3. 最佳化階段
案例解析:以焊接案例,說明試驗設計三階段
四、試驗設計實施步驟
1. 明確試驗目的
1)明確把握要解決的問題
2)篩選因子,找到最佳組合
3)尋找關系式,建立回歸模型
4)因子的最佳設置
2. 選擇輸出變量(特性值)
1)明確輸出變量的數據類型
2)明確改善的目的
……
3. 決定因子和水平
4. 選擇DOE方法
1)篩選試驗
2)部分階乘試驗
3)全階乘試驗
4)響應曲面試驗
5. 實施試驗及收集數據
6. 分析試驗結果
7. 實驗結論和提案
第二講:輕松入門——單因子試驗設計
一、單因子試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 決定單因子及3個及以上水平
4. 實施試驗并收集數據
5. 使用minitab分析試驗結果
案例解析:精解單因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施單因子試驗設計
二、試驗設計三原則
1. 重復試驗
2. 隨機化
案例解析:非隨機化試驗帶來的問題
3. 區組化
第三講:打好基礎——全因子試驗設計
一、全因子試驗設計的特點
1. 比單因子(OFAT)試驗效率要高
2. 試驗因子的所有組合
二、全因子(2K階乘)試驗設計基礎
1. 2K階乘試驗計劃安排
案例解析:minitab中的全因子試驗設計方案
2. 標準編碼
1)標準編碼的價值
a 自變量及交互作用項的各系數可以直接比較
b 回歸方程內各項系數的估計量間的不相關性
案例解析:用minitab證實自變量及交互作用的非相關性
c 回歸方程中的常數項(或稱“截距”)
2)標準編碼的計算
案例解析:標準編碼計算方法
二、正交試驗設計
1. 正交性分析原理
案例解析:試驗設計的正交性原理
2. 正交表
1)正交表的表達方式
案例解析:minitab中的正交表
2)正交表的性質
a 均衡分散
案例解析:均衡分散立方體點
b 整齊可比
3. 交互作用
1)交互作用的計算
2)交互作用的三種類型
a 無交互作用
b 有(正向)交互作用
c 有(反向)交互作用
6. 全因子試驗設計中的主效應和交互作用
案例解析:3因子2水平試驗設計中的主效應和交互作用
三、中心點的選取
1. 試驗設計中心點——各因子水平均為0的點
2. 中心點選取的價值
案例解析:中心點對彎曲趨勢的貢獻
三、全因子試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 決定全因子試驗因子及(通常2)水平
4. 使用minitab制定全因子試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析、效應的正態性分析
3)模型改進
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解全因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施全因子試驗設計
第四講:高端應用——響應曲面試驗設計
一、響應曲面試驗設計
1. 響應曲面試驗設計應用場景
2. 響應曲面試驗設計的三類試驗點
1)立方體點
2)中心點
3)星號點
3. 三種類型的響應曲面試驗設計
1)中心復合序貫設計CCC
2)中心復合有界設計CCI
3)中心復合表面設計CCF
案例解析:響應曲面實驗設計星號點與響應曲面試驗設計類型
案例解析:minitab中的響應曲面試驗設計
二、響應曲面試驗設計實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 決定全因子試驗因子及(通常2)水平
4. 使用minitab制定全因子試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析
7. 實施響應曲面試驗設計
1)使用minitab制定響應曲面試驗設計方案
2)按響應曲面試驗設計方案補做試驗項目并收集數據
8. 分析響應曲面試驗設計
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
3)模型改進
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解響應曲面因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施響應曲面因子試驗設計
第五講:設計進階——部分因子試驗設計
一、部分因子試驗設計基礎
1. 全因子試驗設計的局限性
案例解析:28的全因子試驗安排
2. 部分因子試驗安排
案例解析:以4因子全因子試驗設計為例,說明部分因子試驗設計計劃安排
3. 混雜現象
案例解析:何為混雜現象
4. 分辨度
1)部分因子試驗的分辨度標記
2)minitab中的分辨度表
a 分辨度為Ⅲ的設計
b 分辨度為Ⅳ的設計
c 分辨度為Ⅴ的設計
案例解析:如何適當選取生成元,提高分辨度
案例解析:部分因子試驗分辨度表應用方法
二、部分因子試驗設計的方法
1. 試驗背景調查
2. 使用minitab創建部分因子試驗設計
案例解析:部分因子試驗設計方法
三、部分因子試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 根據試驗背景確定試驗因子及2水平
4. 使用minitab制定部分因子試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析、效應的正態性分析……
3)模型優化
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解部分因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施部分因子試驗設計
第六講:特殊場景——混料試驗設計
一、混料試驗設計的三種方法
1. 單純形質心設計方法
2. 單純形格點設計方法
3. 極端頂點設計方法
二、混料試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 確定試驗因子及試驗水平范圍
4. 使用minitab制定混料試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析、效應的正態性分析……
3)模型優化
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解單純形質心混料試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施混料試驗設計方法
第七講:拾漏補遺——穩健參數試驗設計
一、穩健參數設計基礎
1. 噪聲因子的類型
——原材料參數的變化、環境的變化
2. 信噪比的三種類型
1)望目特性的信噪比
2)望小特性的信噪比
3)望大特性的信噪比
3. 因子的三種類型
1)位置因子
2)散度因子
3)調節因子
4. 望目型問題試驗步驟
1)選擇散度因子的水平使散度最小化
2)選擇調節因子的水平使位置達到目標值
5. 望大或望小型問題問題試驗步驟
1)選擇位置因子的水平使位置達到最大(?。?/span>
2)選擇非位置因子的散度因子的水平使散度最小化
二、穩健參數試驗設計實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 確定試驗因子及試驗水平(通常3水平及以上)
4. 使用minitab制定田口試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)分析信噪比響應表、分析均值響應表
3)評估信噪比主效應圖和均值主效應圖
4)預測田口結果評估最佳值
案例解析:精解穩健參數試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施穩健參數試驗設計方法
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