DOE基礎(chǔ)知識(shí)(minitab軟件操作實(shí)例講解DOE).ppt

DOE基礎(chǔ)知識(shí) 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 什么是實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法 DesignofExperiments 為了在現(xiàn)有的預(yù)算 費(fèi)用 時(shí)間 中得出最多的資料而計(jì)劃實(shí)驗(yàn)方法和分析方法DOE DesignofExperiments 的目的 VitalFewX的確認(rèn)和影響程度的掌握 掌握選中的重要的X之間的交互作用 樹立使用X的Y的預(yù)測模型 決定使Y最適合的X的條件 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法概要 DOE用語整理 因子 Factors 是指影響輸出變量 Y 的輸入變量 X 即具有溫度 壓力 作業(yè)方法等技術(shù)水準(zhǔn)意義的母數(shù)因子 FixFactor 如計(jì)量因子 溫度 壓力等 計(jì)數(shù)因子 原料種類等 水準(zhǔn) LEVEL 因子的 水準(zhǔn) 是為了實(shí)驗(yàn)而指定的因子賦予的值 如不同溫度 不同壓力等 處理 Treatment 所謂的處理是指各因子單一水準(zhǔn)的組合 如 100度溫度下 壓力1氣壓 處理組合 TreatmentCombination 是指因子各水準(zhǔn)的組合 如2x2x2的情況下 實(shí)驗(yàn)的處理組合是8 重復(fù) Repeat 主要效果 MainEffect 是指各輸入變量由不同水準(zhǔn)間變化時(shí)因水準(zhǔn)間差異而引起的輸出變量變化的平均值 交互作用 Interaction 依據(jù)2因子以上的特定因子水準(zhǔn)的組合而引起的效果 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法概要 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法概要 實(shí)驗(yàn)的類型 試行與事故試驗(yàn) TrialandError 一次一個(gè)的要因 One Factor at aTime OFAT 部份要因?qū)嶒?yàn) FractionlFactorialDesigns 完全要因?qū)嶒?yàn) FullFactorialDesigns 反應(yīng)表面實(shí)驗(yàn) ResponseSurfaceMethodology EVOP調(diào)優(yōu)試驗(yàn)設(shè)計(jì) EvolutionaryOperation DOE基礎(chǔ)知識(shí) 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法概要 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃順序 問題的定義 輸出變量及輸入變量的選定 輸入變量水準(zhǔn)的選擇 DOE的選擇 實(shí)驗(yàn)實(shí)施及收集數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 結(jié)論和提案 Analyze階段 Improve階段 必要時(shí)重復(fù)實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法概要 DOE的選擇 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 說明 考慮實(shí)驗(yàn)的目的和預(yù)算等來選擇DOE DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn) 定義Kn要因配置法不按因子數(shù)為N個(gè) 因子的水準(zhǔn)數(shù)為K的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法重復(fù)實(shí)驗(yàn) 也應(yīng)該可以實(shí)施Kn個(gè)的實(shí)驗(yàn)次數(shù)2k要因?qū)嶒?yàn)是由具有2水準(zhǔn)的K個(gè)因子構(gòu)成適合特性化 最適合化的階段通過相對(duì)少的實(shí)驗(yàn)獲取因子的全部資料并掌握因子的特性和符合最適合化分析相對(duì)簡單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)的特性 實(shí)驗(yàn)因子的所有組合可以對(duì)主效果和交互作用效果全部評(píng)價(jià)在定義的實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域內(nèi)所有可能點(diǎn)上可以推斷輸出 反應(yīng) 值實(shí)驗(yàn)的誤差 偏差 可在反復(fù)中獲取 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)的基本組合 完全要因?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)的基本步驟1 分析問題 明確試驗(yàn)的目的 2 確定因子水準(zhǔn)表 3 選擇完全要因?qū)嶒?yàn)表并進(jìn)行表頭設(shè)計(jì) 4 制訂實(shí)驗(yàn)計(jì)劃表 5 進(jìn)行實(shí)驗(yàn) 測定實(shí)驗(yàn)結(jié)果 6 對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 得出因子的的主次關(guān)系和較優(yōu)水準(zhǔn)組合 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)例題 通過測定和分析后 知道影響半導(dǎo)體制造合格率的主要因子是溫度 濃度和壓力實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆蘸细衤逝c反映溫度 濃度和壓力的關(guān)系 選定使合格率最大化的最合適工程條件因子的各水準(zhǔn)A反應(yīng)溫度 160 1 180 1 B濃度 20 1 40 1 C壓力 Psi 5PSI 1 10PSI 1 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)例題 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作步驟 階段1實(shí)際問題記述階段2記述關(guān)心的要因和水準(zhǔn) 使用MINITAB來制訂實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表 盡可能把所有的反應(yīng)值在一列中記錄 所有的輸入變量 要因 的水準(zhǔn)記入記錄已知道的值的列中 Stat DOE CreateFactorialDesign階段3決定適當(dāng)?shù)臉?biāo)本的大小隨意化數(shù)據(jù)表的實(shí)驗(yàn)順序后執(zhí)行實(shí)驗(yàn)階段4通過圖表分析 分析主效果和交互作用效果stat DOE FactorialPlots MainEffectsPlot foragraphicalinterpretation stat DOE FactorialPlots InteractionPlot for2 wayinteractions stat DOE FactorialPlots CubePlot階段5制訂完全模型 FullmodeI 的ANOVA表stat DOE AnalyzeFactorial orCustom DesignGraphs EffectsPlots normalorpareto DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作步驟 階段6去除以下內(nèi)容后 求縮小模型 Reducedmodel p 值不有意的結(jié)果 或者階段4的 效果圖表 中顯現(xiàn)為低效果階段7分析誤差圖 Residulplots 確認(rèn)模型的適合性stat DOE AnalyzeFactorial orCustom DesignStorage Residuals Fitsstat Regression ResidualPlotsorstat DOE AnalyzeFactorial orCustom DesignGraphs ResidualPlots階段8敘述數(shù)學(xué)模型的結(jié)論階段9用進(jìn)行過程用語解釋數(shù)學(xué)模型導(dǎo)出結(jié)論 指示提案 使用最合適化 階段10再現(xiàn)最適合條件 制定下一階段的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃或適用已變化了的條件 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段1實(shí)際問題記述通過測定和分析后 知道影響半導(dǎo)體制造合格率的主要因子是溫度 濃度和壓力 現(xiàn)希望掌握合格率與反映溫度 濃度和壓力的關(guān)系 選定使合格率最大化的最合適工程條件階段2要因及水準(zhǔn)的決定A反應(yīng)溫度 160 1 180 1 B濃度 20 1 40 1 C壓力 Psi 5PSI 1 10PSI 1 階段3決定適當(dāng)?shù)臉?biāo)本的大小隨意化數(shù)據(jù)表的實(shí)驗(yàn)順序后執(zhí)行實(shí)驗(yàn) 階段3Stat DOE CreateFactorialDesign菜單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段3Stat DOE CreateFactorialDesign菜單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段3Stat DOE CreateFactorialDesign菜單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段3Stat DOE CreateFactorialDesign菜單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段3Stat DOE CreateFactorialDesign菜單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段3Stat DOE CreateFactorialDesign菜單 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段4通過圖表分析 分析主效果和交互作用效果stat DOE FactorialPlots DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段4通過圖表分析 分析主效果和交互作用效果stat DOE FactorialPlots DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段4通過圖表分析 分析主效果和交互作用效果stat DOE FactorialPlots DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段5制訂完全模型 FullmodeI 的ANOVA表 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 stat DOE AnalyzeFactorial orCustom DesignGraphs EffectsPlots normalorpareto 階段5制訂完全模型 FullmodeI 的ANOVA表 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段6去除以下內(nèi)容后 求縮小模型 Reducedmodel p 值不有意的結(jié)果 或者階段4的 效果圖表 中顯現(xiàn)為低效果由上圖分析 可對(duì)A B C B C兩交互作用排除再進(jìn)行分析 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段6去除以下內(nèi)容后 求縮小模型 Reducedmodel p 值不有意的結(jié)果 或者階段4的 效果圖表 中顯現(xiàn)為低效果由上圖分析 可對(duì)A B C B C兩交互作用排除再進(jìn)行分析 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段6去除以下內(nèi)容后 求縮小模型 Reducedmodel p 值不有意的結(jié)果 或者階段4的 效果圖表 中顯現(xiàn)為低效果由上圖分析 可對(duì)A B兩交互作用排除再進(jìn)行分析 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段7分析誤差圖 Residulplots 確認(rèn)模型的適合性stat DOE AnalyzeFactorial orCustom DesignStorage Residuals Fitsstat Regression ResidualPlotsorstat DOE AnalyzeFactorial orCustom DesignGraphs ResidualPlots DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段8敘述數(shù)學(xué)模型的結(jié)論 預(yù)測模型 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 合格率 64 25 11 5反應(yīng)溫度 2 5濃度 0 75壓力 5 0反應(yīng)溫度 壓力即 合格率 64 25 11 5T 2 5S 0 75P 5 0T P 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段8敘述數(shù)學(xué)模型的結(jié)論 得出預(yù)測模型 設(shè)置輸出值的目標(biāo)值的方法 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 合格率 64 25 11 5反應(yīng)溫度 2 5濃度 0 75壓力 5 0反應(yīng)溫度 壓力即 合格率 64 25 11 5T 2 5S 0 75P 5 0T P 先確定難調(diào)整的因子設(shè)置 最后選擇一個(gè)可調(diào)整的因子進(jìn)行調(diào)整 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Minitab操作事例 階段9進(jìn)行過程用語解釋數(shù)學(xué)模型導(dǎo)出結(jié)論 指示提案 使用最合適化 DOE基礎(chǔ)知識(shí) 完全要因?qū)嶒?yàn)使用Mini