謝恩DOE在失效分析與效率提升中的應(yīng)用

1、謝恩DOE在失效分析與效率提升中的應(yīng)用潘景偉潘景偉2010.082010.08Just used in Trina緒論緒論改善項(xiàng)目的確立與前期處理改善項(xiàng)目的確立與前期處理線索生成工具線索生成工具主要內(nèi)容正式的正式的DOE工具工具試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化總結(jié)總結(jié)Just used in Trina緒論緒論改善項(xiàng)目的確立與前期處理改善項(xiàng)目的確立與前期處理線索生成工具線索生成工具主要內(nèi)容正式的正式的DOE工具工具試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化總結(jié)總結(jié)Just used in Trina緒論1.1應(yīng)用說明應(yīng)用說明本報(bào)告重點(diǎn)參考謝恩DOE的思想世界級(jí)質(zhì)量管理工具世界級(jí)質(zhì)量管理工具DOE（中文第二版（中文第二版

2、pdf），報(bào)告提及方法可用于電池車間失效分析及效率提升，但所有方法在其它任何行業(yè)、任何場(chǎng)合都有可能用到。Just used in Trina緒論1.2基本概念基本概念1.2.1帕累托定理帕累托定理（也稱柏拉圖法則或20/80法則）指在任何大系統(tǒng)中，約80%的結(jié)果是由該系統(tǒng)中約20%的變量產(chǎn)生的。謝恩DOE就是基于帕累托定理而發(fā)明。Just used in Trina緒論1.2基本概念基本概念1.2.2綠Y、紅X、粉紅X、淺粉紅X通常，用DOE找到某特定綠Y的紅X、粉紅X、淺粉紅X的解決辦法后，變量可以減少7895。綠綠YXXXJust used in Trina緒論1.2基本概念基本概念1.2

3、.3利克特度量尺寸是將一個(gè)屬性轉(zhuǎn)換成一個(gè)變量的工具，它通過將屬性分為若干等級(jí)來實(shí)現(xiàn)。（如1表示最差，10表示最佳等）Just used in Trina緒論1.2基本概念基本概念1.2.4圖基檢驗(yàn)圖基檢驗(yàn)的目的是確定一個(gè)特定的質(zhì)量參數(shù)是否重要，其重要性具有很高的置信度。Just used in Trina緒論1.2基本概念基本概念1.2.4圖基檢驗(yàn)圖基檢驗(yàn)的程序如下（詳見P211）：頂端終結(jié)計(jì)數(shù)（全差）頂端終結(jié)計(jì)數(shù)（全差）4 4底端終結(jié)計(jì)數(shù)（全好）底端終結(jié)計(jì)數(shù)（全好）3 3重疊區(qū)域重疊區(qū)域合計(jì)終結(jié)計(jì)數(shù)4+3=7合計(jì)終結(jié)計(jì)數(shù)的數(shù)目置信度690%795%1099%1399.9%2、為12個(gè)或16個(gè)

4、排列好的原始數(shù)據(jù)讀數(shù)中的每一個(gè)，標(biāo)注“好的部件”（G）或“差的部件”（B）3、當(dāng)“全部是差的”第第一次一次改變?yōu)椤叭渴呛玫摹保ɑ蛳喾矗r(shí)，劃一條由這些讀數(shù)的頂端開始的直線，這些是終結(jié)計(jì)數(shù)。4、同樣，當(dāng)“全部是好的”第一次改變?yōu)椤叭渴遣畹摹保ɑ蛳喾矗r(shí)，劃一條由這些讀數(shù)的底端開始的直線。5、將頂端和底端的終結(jié)計(jì)數(shù)相加以確定合計(jì)終結(jié)計(jì)數(shù)。1、不管好與差，把與指定的質(zhì)量特性或參數(shù)相關(guān)的一組讀數(shù)從高到低（或相反方向）排列起來。Just used in Trina緒論1.3解決問題的路徑（謝恩解決問題的路徑（謝恩DOE）第二章第二章改善項(xiàng)目的確立與前期處理第三章第三章線索生成工具第四章第四章正式的D

5、OE工具第五章第五章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化Just used in Trina緒論緒論改善項(xiàng)目的確立與前期處理改善項(xiàng)目的確立與前期處理線索生成工具線索生成工具主要內(nèi)容正式的正式的DOE工具工具試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化總結(jié)總結(jié)Just used in Trina改善項(xiàng)目的確立與前期處理2.1項(xiàng)目的確定項(xiàng)目的確定帕累托定理帕累托定理將80的資源投入到20最核心的問題中。0.20%0.13%0.07%0.20%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%100.00%0.00%0.05%0.10%0.15%0.20%0.2

6、5%隱裂燒結(jié)不良特殊Pattern其它失效原因累計(jì)比例帕累托界Cell3主要失效原因分析主要失效原因分析隱裂、燒結(jié)不良、特殊隱裂、燒結(jié)不良、特殊Pattern是最值得關(guān)注的綠是最值得關(guān)注的綠Y。Just used in Trina改善項(xiàng)目的確立與前期處理2.2綠綠Y檢驗(yàn)單（檢驗(yàn)單（P112）在DOE開始之前，重要的是說明、定義并量化問題，即綠Y。DOE工作組應(yīng)使用相應(yīng)的檢驗(yàn)清單作為起點(diǎn)，以查明涉及的所有問題。Just used in Trina改善項(xiàng)目的確立與前期處理2.3測(cè)量準(zhǔn)確度檢驗(yàn)測(cè)量準(zhǔn)確度檢驗(yàn)在定義綠Y之后，第一個(gè)應(yīng)問的問題是：測(cè)量儀器好到什么程度？它相對(duì)于產(chǎn)品變量是多少？產(chǎn)品容許偏差

7、TP和儀表容許偏差TI的比值為5:1是一個(gè)比較合理的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。只有量測(cè)系統(tǒng)符合要求，之后的試驗(yàn)才有意義。只有量測(cè)系統(tǒng)符合要求，之后的試驗(yàn)才有意義。Just used in Trina緒論緒論改善項(xiàng)目的確立與前期處理改善項(xiàng)目的確立與前期處理線索生成工具線索生成工具主要內(nèi)容正式的正式的DOE工具工具試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化總結(jié)總結(jié)Just used in Trina線索生成工具濾掉不重要的變量多變量分析、集中圖、部件搜索、成對(duì)比較、過程搜索等5中線索生成工具相互結(jié)合，形成了“與部與部件對(duì)話件對(duì)話”的能力，它們所提供的線索是可靠的，并且不會(huì)干擾生產(chǎn)不會(huì)干擾生產(chǎn)。7080的問題都可以通過以上5

8、中方法得以解決。Just used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.1魚骨圖不宜作為試驗(yàn)的開始魚骨圖不宜作為試驗(yàn)的開始如果試驗(yàn)從魚骨圖開始，因子數(shù)量將令人深感困惑，并且田口試驗(yàn)、經(jīng)典DOE等都將顯得無能為力，無法找到問題所在。Just used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.2多變量分析的目標(biāo)多變量分析的目標(biāo)多變量分析的目標(biāo)是為了把大量未知的和不可處理的變量的原因減少為少得多的一族相關(guān)變量減少為少得多的一族相關(guān)變量，其中包含紅X。這是一種通過去掉一些無關(guān)緊要的變量原因來定位最可能的原因的圖表技術(shù)。Just

9、 used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.3多變量分析的原理多變量分析的原理撲克法圖解多變量原理撲克法圖解多變量原理Just used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.3多變量分析原理多變量分析原理在工業(yè)管理中，也能將撲克戲法作為解決問題的方法。分解問題時(shí)，最常用的方法是將其分為3族：位置變量位置變量（部件內(nèi)的族系）（部件內(nèi)的族系） 在一個(gè)部件內(nèi)的變量（例如左面對(duì)右面；頂面對(duì)底面；中心對(duì)邊緣；錐度；不圓度；偏轉(zhuǎn)；鑄件厚度）； 包含許多部件的單一部件中的變量； 在成批加料時(shí)出現(xiàn)的位置或方位的變量； 機(jī)器對(duì)機(jī)

10、器的變量； 試驗(yàn)位置對(duì)試驗(yàn)位置的變量，夾具對(duì)夾具的變量； 操作者對(duì)操作者的變量； 生產(chǎn)線對(duì)生產(chǎn)線和工廠對(duì)工廠的變量。周期性變量周期性變量（部件對(duì)部件族系）（部件對(duì)部件族系） 在同樣的時(shí)間框架內(nèi)，從一個(gè)生產(chǎn)過程中抽取的連續(xù)的部件間的變量； 部件組中的變量； 批次對(duì)批次的變量； 批量對(duì)批量的變量。暫時(shí)性變量暫時(shí)性變量（時(shí)間對(duì)時(shí)間族系）（時(shí)間對(duì)時(shí)間族系） 暫時(shí)性變量（時(shí)間對(duì)時(shí)間族系） 小時(shí)對(duì)小時(shí)； 班次對(duì)班次； 每日對(duì)每日； 每周對(duì)每周。Just used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.4多變量分析的過程多變量分析的過程 （1）鑒別綠Y （2）量測(cè)系統(tǒng)評(píng)

11、估 （3）確定可出現(xiàn)的變量的族系數(shù)目 （4）畫出族譜 （5）估計(jì)所要求的時(shí)間對(duì)時(shí)間采樣的數(shù)目 （6）確定在加工過程中連續(xù)抽取的部件對(duì)部件的數(shù)目 （7）確定在部件內(nèi)族系的各子族系的采樣數(shù)目 （8）將第3、4、5步中的數(shù)目相乘，以確定需要研究的部件的總數(shù)目 （9）設(shè)計(jì)一個(gè)圖表，以簡化多變量數(shù)據(jù)的收集1、設(shè)計(jì)多變量研究 （1）不要混淆一個(gè)給定的產(chǎn)品內(nèi)的模型，僅對(duì)此產(chǎn)品中最差的模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn) （2）進(jìn)行多變量研究，擴(kuò)展時(shí)間對(duì)時(shí)間采樣的數(shù)量，直到找到80%以上的重要的變量或技術(shù)規(guī)格要求公差（即使很?。橹?（3）在多變量研究過程中，應(yīng)使過程中的各種調(diào)整的次數(shù)最小化 （4）要特別注意任何不連續(xù)性（如休息、吃

12、午飯、換班、PM等）2、進(jìn)行多變量實(shí)驗(yàn) （1）確定重要的變量族系（注意：紅X僅可能存在于幾個(gè)族系之一種，雖然粉紅X或淺粉紅X可能存在于另一個(gè)族系中）。 （2）根據(jù)重要族系特點(diǎn)采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施 （3）尋找非隨機(jī)的趨勢(shì)或其他線索 （4）尋找一個(gè)或幾個(gè)村莊不尋常圖形的樣本。不相等的靈敏度說明可能存在交互的影響3、解釋和分析多變量圖Just used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.5應(yīng)用案例應(yīng)用案例P134Just used in Trina3.1多變量分析：自動(dòng)尋找紅多變量分析：自動(dòng)尋找紅X3.1.5實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例離職率研究（學(xué)歷、入職年限、

13、祖籍等）效率差異（機(jī)臺(tái)差異、批次差異、批內(nèi)差異等）背場(chǎng)脫落（暫時(shí)性變量，突發(fā)性）Just used in Trina3.2集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位3.2.1集中圖目的集中圖目的如果多變量研究表明重復(fù)性變量族是在部件內(nèi)部件內(nèi)，那么下一步就應(yīng)當(dāng)是繪制部件內(nèi)問題的精確位置。用集中圖就可以很好地做到這一點(diǎn)。Just used in Trina3.2集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位3.2.2集中圖畫法集中圖畫法一 制作一張包括重現(xiàn)缺陷的圖或模板二 如果需要，畫一些網(wǎng)格，這樣可以找出問題的精確位置三 在檢查每個(gè)部件時(shí)，請(qǐng)檢驗(yàn)人員標(biāo)出如下內(nèi)容：

14、 每種缺陷類型的位置以及每種缺陷類型的適當(dāng)?shù)木幋a 在每個(gè)位置上每種缺陷類型的數(shù)量Just used in Trina3.2集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位3.2.3應(yīng)用案例應(yīng)用案例P169Just used in Trina3.2集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位集中圖：重復(fù)出現(xiàn)問題的精確定位3.2.4實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例同一條線的每場(chǎng)脫落都在相同位置翹曲方向都與主柵線方向平行特殊Pattern失效位置在硅片的相同位置相同位置燒穿最可能是鋁漿污染所致連續(xù)隱裂也常常發(fā)生在相同位置同一位置斷柵同一位置虛印Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交

15、換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.1部件搜索目的部件搜索目的如果你已經(jīng)知道重要的變量是存在于部件對(duì)部件，或者如果在同樣的運(yùn)行下和同樣的時(shí)間里都存在著“好”和“差”的部件時(shí)，可以繞開多變量分析，開始部件搜索過程以進(jìn)一步分流多變量。Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.2部件搜索特點(diǎn)及要求部件搜索特點(diǎn)及要求部件必須可拆卸不需要有太多專業(yè)知識(shí)即可完成試驗(yàn)Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.2部件搜索原理（對(duì)切試驗(yàn)）部件搜索原理（對(duì)切試驗(yàn)）G1G3G4G2G5最好好部件最

16、差差部件B1B3B4B2B5紅紅XJust used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.3部件搜索步驟部件搜索步驟1、球場(chǎng)階段 確定在被研究的部件中是否選擇了正確的變量 從1天的產(chǎn)品里僅僅采樣2個(gè)部件，一個(gè)最好（BOB）、一個(gè)最差（WOW），還要測(cè)量他們的綠Y值。 拆卸并重新組裝BOB和WOW兩次，再測(cè)量他們重現(xiàn)的綠Y兩次以上。 顯著性檢驗(yàn)，看是否BOB與WOW間的差別是顯著的：a.BOB的3個(gè)綠Y值必須全都好于WOW的綠Y，并且它們之間沒有交叉覆蓋；b.D/d的比率必須大于1.25，或者最小要等于1.25。 如果D/d=1.25,階段1成功，可

17、以開始下步。 將各零件按遞減次序排列。Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.3部件搜索步驟部件搜索步驟2、排除階段 除了紅X之外，就有95的把握排除掉大量的主效應(yīng)及其相互作用 將最高一級(jí)的零件A互換，測(cè)量并記錄兩個(gè)新綠Y值。 在上一步，可能會(huì)有3個(gè)結(jié)果：a. BOB依然是BOB，WOW依然是WOW，零件A是不重要的。b. BOB變成了WOW，而WOW變成了BOB，則零件A是紅X，部件搜索結(jié)束。c. BOB部分變差，WOW部分變好，但還沒有完全達(dá)到，這表明零件A部分重要或與其他零件間有相互作用。（數(shù)學(xué)方法判斷） 對(duì)第7步交換的零件還

18、原并驗(yàn)證裝卸無問題。 對(duì)于隨后最有可能的零件重復(fù)7、8步。 一旦在7（c）和第9步有兩個(gè)或多個(gè)部件被識(shí)別為是重要的，就要把它們作為整體做7、8步，直到紅X發(fā)現(xiàn)。Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.3部件搜索步驟部件搜索步驟3、求交運(yùn)算階段 驗(yàn)證 將紅X（BOB）的零件裝到WOW中，結(jié)果應(yīng)該為BOB，將紅X（WOW）的零件裝到BOB中，結(jié)果應(yīng)該為WOW。4、析因分析 計(jì)算過程 利用在第1和2階段得到的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行完全析因分析，以便量化和確定主效應(yīng)和相互影響效應(yīng)的方向和幅度。Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而

19、平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.4應(yīng)用案例應(yīng)用案例P186Just used in Trina3.3部件搜索：簡便而平滑的交換部件搜索：簡便而平滑的交換3.3.5實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例Rs偏高排查Rsh偏低排查Voc偏低排查Isc偏低排查DEK線異常排查Just used in Trina3.4成對(duì)比較成對(duì)比較：一種精巧而通用的工具：一種精巧而通用的工具3.4.1成對(duì)比較目的成對(duì)比較目的如果變量存在于部件對(duì)部件部件對(duì)部件，但是如果不符合部件搜索的先決條件之一好的和差的部件都應(yīng)能拆卸重組裝時(shí)，部件搜索就不能解決問題。而此時(shí)，成對(duì)比較技術(shù)將大顯身手。成對(duì)比較的通用性很強(qiáng)通用性很強(qiáng)，可

20、以用于任何經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。而且成對(duì)比較還可以作為部件搜索的后續(xù)工作。Just used in Trina3.4成對(duì)比較成對(duì)比較：一種精巧而通用的工具：一種精巧而通用的工具3.4.2成對(duì)比較的方法（方案成對(duì)比較的方法（方案A） 選擇采樣量。選取相對(duì)于被調(diào)查的綠Y盡可能遠(yuǎn)的6個(gè)或8個(gè)好的部件（BOB）以及同樣數(shù)量的差的部件（WOW）。 盡可能多地列出可以表達(dá)BOB和WOW的綠Y值差異的多個(gè)參數(shù)或質(zhì)量特性。 選擇1對(duì)部件，記下參數(shù)或特性的差別。 選擇第2對(duì)部件，記下差別。 繼續(xù)選擇第3對(duì)、第4對(duì)、第5對(duì)、第6對(duì)，重復(fù)上述搜索過程，直到出現(xiàn)1個(gè)或幾個(gè)參數(shù)能夠在同方向上顯示出1個(gè)可重現(xiàn)的差別為止。Just u

21、sed in Trina3.4成對(duì)比較成對(duì)比較：一種精巧而通用的工具：一種精巧而通用的工具3.4.3成對(duì)比較的方法（方案成對(duì)比較的方法（方案B） 方案B在第1步和第2步是同樣的。但是選擇的是6或8個(gè)單獨(dú)的對(duì)，記下6或8個(gè)好部件及6或8個(gè)差部件的每個(gè)質(zhì)量參數(shù)的讀數(shù)，將讀數(shù)按由小至大（或相反）的次序排列，而不管它們是好還是差不管它們是好還是差的。的。 應(yīng)用圖基檢驗(yàn)（詳見第一章） 如果整個(gè)終結(jié)計(jì)數(shù)是6或大于6時(shí)，則該特定的質(zhì)量參數(shù)在解釋好與差的部件差別方面的重要性上，就具有90以上的置信度。 如果整個(gè)終結(jié)計(jì)數(shù)是5或小于5時(shí)，則不具有充分的置信度。 Just used in Trina3.4成對(duì)比較成

22、對(duì)比較：一種精巧而通用的工具：一種精巧而通用的工具3.4.4應(yīng)用案例應(yīng)用案例P224Just used in Trina3.4成對(duì)比較成對(duì)比較：一種精巧而通用的工具：一種精巧而通用的工具3.4.4實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例A1檔電池片與G2檔比較自產(chǎn)電池片與外購電池片比較同工序效率、均勻性、穩(wěn)定性線間差異分析Just used in Trina3.5過程搜索：精確定位過程變量過程搜索：精確定位過程變量3.5.1過程搜索目的過程搜索目的正像成對(duì)比較是將重要的產(chǎn)品參數(shù)與不重要的產(chǎn)品參數(shù)相分離一樣，過程搜索是將重要的過程參數(shù)與不重要的過程參數(shù)相分離。Just used in Trina3.5過程搜索：

23、精確定位過程變量過程搜索：精確定位過程變量3.5.2過程搜索原理過程搜索原理過程搜索運(yùn)用在紅X是時(shí)間對(duì)時(shí)間族系時(shí)，它與成對(duì)比較計(jì)數(shù)相同的原理，即利用6個(gè)或8個(gè)好產(chǎn)品和6個(gè)或8個(gè)差產(chǎn)品，但它是把與6個(gè)或8個(gè)好產(chǎn)品相關(guān)的過程參數(shù)與6個(gè)或8個(gè)差產(chǎn)品的過程參數(shù)相比較。Just used in Trina3.5過程搜索：精確定位過程變量過程搜索：精確定位過程變量3.5.3過程搜索方法過程搜索方法 如果懷疑過程參數(shù)變量是造成產(chǎn)品好或差的可能原因，就把這些過程參數(shù)以同類遞減順序列出一個(gè)清單。 確定怎樣測(cè)量每個(gè)過程參數(shù)、誰來測(cè)量、在何處進(jìn)行精密測(cè)量。 要保證測(cè)量儀器的精度至少為過程參數(shù)（允差）的5倍以上。 要

24、保證測(cè)量的是實(shí)際的過程參數(shù)，而不僅僅是設(shè)定值。 如果一個(gè)特定的過程參數(shù)在檢測(cè)過程中并不變化，就可在進(jìn)一步的考慮中將其排除掉。Just used in Trina3.5過程搜索：精確定位過程變量過程搜索：精確定位過程變量3.5.3過程搜索方法過程搜索方法 運(yùn)行100的部件采樣或部件的多變量采樣，一直到：在過程的終結(jié)階段，最少能采集到8個(gè)好部件和8個(gè)差部件；最好部件和最差部件之間的分布范圍，應(yīng)該占在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中觀察到的有意義的變化的80。 測(cè)量所有與每個(gè)部件相關(guān)的、已經(jīng)指定的過程參數(shù)。 然后，運(yùn)行與8個(gè)好部件和8個(gè)差部件相關(guān)的過程參數(shù)成對(duì)比較以確認(rèn)重要的過程參數(shù)。 用其它后續(xù)方法（下章介紹）進(jìn)一

25、步確定重要的過程參數(shù)，然后對(duì)重要參數(shù)進(jìn)行控制，而對(duì)不重要參數(shù)可以擴(kuò)展公差以便減少成本。Just used in Trina3.5過程搜索：精確定位過程變量過程搜索：精確定位過程變量3.5.4應(yīng)用案例應(yīng)用案例P247。Just used in Trina3.5過程搜索：精確定位過程變量過程搜索：精確定位過程變量3.5.5實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例虛印排查效率片間差異排查翹曲片成因背場(chǎng)脫落原因排查MESJust used in Trina緒論緒論改善項(xiàng)目的確立與前期處理改善項(xiàng)目的確立與前期處理線索生成工具線索生成工具主要內(nèi)容正式的正式的DOE工具工具試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化總結(jié)總結(jié)Just used

26、 in Trina正式的DOE工具產(chǎn)品/過程特性試驗(yàn)技術(shù)有效設(shè)計(jì)在某些時(shí)候，當(dāng)通過線索生成工具濾去很多非重要的變量后，還遺留下210個(gè)甚至15個(gè)重要變量，需要進(jìn)一步提取出紅X、粉紅X和淺粉紅X，同時(shí)量化其交互影響效應(yīng)。所以需要繼續(xù)采用更多的有效的DOE技術(shù)，即使的確要中斷生產(chǎn)中斷生產(chǎn)。Just used in Trina正式的DOE工具產(chǎn)品/過程特性試驗(yàn)技術(shù)有效設(shè)計(jì)謝恩的觀點(diǎn)：謝恩的觀點(diǎn)：Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法4.1.1變量搜索法的目標(biāo)變量搜索法的目標(biāo)a) 將重要的因子從不重要的因子中分離出來；b) 放寬非重要因子的誤

27、差范圍，并節(jié)省許多費(fèi)用；放寬非重要因子的誤差范圍，并節(jié)省許多費(fèi)用；c) 對(duì)重要因子及交互影響效應(yīng)的大小和要求的方向?qū)χ匾蜃蛹敖换ビ绊懶?yīng)的大小和要求的方向進(jìn)行量化，以利于控制。進(jìn)行量化，以利于控制。Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法4.1.2變量搜索法的原理變量搜索法的原理二元搜索法二元搜索法Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法4.1.3變量搜索的方法變量搜索的方法 確定綠Y 列出變量清單，并根據(jù)重要性遞減排序：線索生成工具過濾以后的重要變量、計(jì)算機(jī)模擬、頭腦風(fēng)暴等

28、給每一個(gè)變量確定最佳水平和臨界水平 早期和快速評(píng)估發(fā)展趨向。早期和快速評(píng)估發(fā)展趨向。實(shí)施兩組試驗(yàn)，第一組采用全部處于最佳水平的因子，第二組采用全部處于臨界水平的因子。如果全部最佳組合和全部臨界組合的綠Y之間似乎存在巨大的差異，則可繼續(xù)進(jìn)行下步。否則因子表需要重新評(píng)估。 重復(fù)上步試驗(yàn)兩次，并進(jìn)行重要性驗(yàn)證（同部件搜索）。如果驗(yàn)證通過，則第1階段結(jié)束，否則需重新排查試驗(yàn)過程。1、球場(chǎng)階段 決定試驗(yàn)用的變量是否是正確的變量、處于正常的水平Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法4.1.3變量搜索的方法變量搜索的方法 將最重要的因子A水平互換，

29、測(cè)量并記錄AbRm 和AmRb兩個(gè)新綠Y值。 在上一步，可能會(huì)有3個(gè)結(jié)果：a. AmRb依然是B ， AbRm依然是M ，因子A是不重要的。b. AmRb變成了M ，而AbRm變成了B ，則因子A是紅X，變量搜索結(jié)束。c. AmRb部分變差， AbRm部分變好，但還沒有完全達(dá)到，這表明因子A部分重要或與其他零件間有相互作用。（數(shù)學(xué)方法判斷） 對(duì)于隨后最有可能的因子重復(fù)7、8步。 一旦在7（c）和第9步有兩個(gè)或多個(gè)因子被識(shí)別為是重要的，就必須考慮交互影響。2、分離重要的和非重要的因子Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法4.1.3變量搜

30、索的方法變量搜索的方法 如果因子A和B顯示出部分顛倒，且讀數(shù)超過判斷極限，用這些因子AbBbRm和AmBmRb進(jìn)行求交運(yùn)算，以觀察余下的因子R是否可排除。如果一個(gè)或更多的結(jié)果超出了判斷極限，這將顯示搜索還不完整。在此情況下，用下一個(gè)的單個(gè)因子繼續(xù)實(shí)施第2階段，直至另外的因子顯示出超越控制的結(jié)果。 實(shí)施3因子的求交運(yùn)算（一般很少需要4因子求交運(yùn)算）3、求交運(yùn)算4、析因分析 對(duì)重要因子的主效應(yīng)和交互影響效應(yīng)進(jìn)行定量分析 利用在第1、2、3階段產(chǎn)生的、在第2階段又不能排除的重要因子的數(shù)據(jù)來擬定析因分析的數(shù)據(jù)整理。Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所

31、有分析因法4.1.4應(yīng)用案例應(yīng)用案例P279。Just used in Trina4.1變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法變量搜索法：優(yōu)于所有分析因法4.1.5實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例燒結(jié)爐各溫區(qū)重要性確定；電池車間整體提效；Just used in Trina4.2全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)4.2.1全析因法的目標(biāo)全析因法的目標(biāo)a) 對(duì)于由線索生成技術(shù)挑選出來的2、3或4個(gè)變量中，確定哪些變量重要，哪些變量不重要。b) 在設(shè)計(jì)小組可以研究不多于4個(gè)的變量時(shí)，全析因肯定會(huì)成為主要的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)。Just used in Trina4.2全析因：識(shí)

32、別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)4.2.2全析因法的局限全析因法的局限因全析因需要2n次試驗(yàn)，試驗(yàn)次數(shù)將隨n的增大而迅速增多，因此全析因應(yīng)限于限于4個(gè)或個(gè)或4個(gè)以上的因子個(gè)以上的因子。于是變量搜索便成了選擇520個(gè)因子的試驗(yàn)。Just used in Trina4.2全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)4.2.3全析因試驗(yàn)的原則全析因試驗(yàn)的原則平衡重復(fù)隨機(jī)化Just used in Trina4.2全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)4.2.4全析因試驗(yàn)的方法全析因試驗(yàn)

33、的方法綠Y矩陣（隨機(jī)化）Just used in Trina4.2全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)4.2.5應(yīng)用案例應(yīng)用案例P322Just used in Trina4.2全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)全析因：識(shí)別與量化每個(gè)交互影響的最佳技術(shù)4.2.6實(shí)際應(yīng)用舉例實(shí)際應(yīng)用舉例任何改善試驗(yàn)L9Just used in Trina4.3 B vs. C：卓越的確認(rèn)技術(shù)：卓越的確認(rèn)技術(shù)4.3.1確認(rèn)的重要性確認(rèn)的重要性在所有解決問題的實(shí)踐中，一個(gè)主要缺點(diǎn)是，一旦得到了改進(jìn)，便認(rèn)為該改進(jìn)是本質(zhì)、真實(shí)的和持久的。然而，在在解決問題的實(shí)踐的歷史中

34、，最初取得成功而后來很快失敗的解決問題的實(shí)踐的歷史中，最初取得成功而后來很快失敗的例子俯拾皆是。例子俯拾皆是。只有通過確認(rèn)，實(shí)驗(yàn)人員才能得到關(guān)于改進(jìn)持久性的足夠的置信水平。Just used in Trina4.3 B vs. C：卓越的確認(rèn)技術(shù)：卓越的確認(rèn)技術(shù)4.3.2什么是什么是B vs. CC（current）代表當(dāng)前產(chǎn)品，B（better）相應(yīng)得代表更好的產(chǎn)品。B vs. C是一種非參數(shù)型比較試驗(yàn)方法，它僅需要極少的樣本量極少的樣本量（通常是3個(gè)B和3個(gè)C），就可以比較兩種產(chǎn)品、過程或方法，并以非常高的置信度非常高的置信度確定那種產(chǎn)品、過程或方法更好。Just used in Trin

35、a4.3 B vs. C：卓越的確認(rèn)技術(shù)：卓越的確認(rèn)技術(shù)4.3.3B vs. C比較的目標(biāo)比較的目標(biāo)B vs. C應(yīng)被用作一種驗(yàn)證工具，而不是一種初始的解決問題工具。該技術(shù)的基本目標(biāo)是：使用非常小的樣本量，根據(jù)質(zhì)量和可靠性，以90或更高的置信水平在兩個(gè)產(chǎn)品或過程之間確定哪個(gè)更好。此外，還有如下其他目標(biāo)：1、以90以上的置信度預(yù)測(cè)一個(gè)特定產(chǎn)品或過程比另一個(gè)產(chǎn)品或過程要好多少；2、保證對(duì)原有產(chǎn)品或過程的改進(jìn)的持久性3、在兩種產(chǎn)品或過程中選擇一種較好的產(chǎn)品或過程；4、同時(shí)評(píng)價(jià)多個(gè)產(chǎn)品、過程、材料；5、Just used in Trina4.3 B vs. C：卓越的確認(rèn)技術(shù)：卓越的確認(rèn)技術(shù)4.3.4B vs. C比較的方法比較的方法略Just used in Trina緒論緒論改善項(xiàng)目的確立與前期處理改善項(xiàng)目的確立與前期處理線索生成工具線索生成工具主要內(nèi)容正式的正式的DOE工具工具試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化總結(jié)總結(jié)Just used in Trina試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)