常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)課件

試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法1.試驗(yàn)的一般步驟根據(jù)目標(biāo)選擇試驗(yàn)類型定義試驗(yàn)指標(biāo)、因子、水平試驗(yàn)表設(shè)計(jì)試驗(yàn)實(shí)施數(shù)據(jù)分析輸出結(jié)果驗(yàn)證試驗(yàn)達(dá)到目標(biāo)未達(dá)到目標(biāo)試驗(yàn)的三個(gè)基本原理：重復(fù)、區(qū)組與隨機(jī)化（減少試驗(yàn)誤差，提高精度）常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法2.試驗(yàn)類型的選取試驗(yàn)類型使用場(chǎng)合分析方法優(yōu)點(diǎn)備注部分因子試驗(yàn)一般用于試驗(yàn)因子≥5個(gè)的場(chǎng)合，用于篩選顯著因子方差分析試驗(yàn)次數(shù)少因子數(shù)少的情況下可選用全因子試驗(yàn)響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)（RSM)試驗(yàn)因子≤3個(gè)，試驗(yàn)指標(biāo)一般為望大或望小方差分析可以擬合二階模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)均勻設(shè)計(jì)用于試驗(yàn)因子數(shù)與水平數(shù)都較多的場(chǎng)合回歸分析試驗(yàn)次數(shù)很少常用的幾種試驗(yàn)設(shè)計(jì)類型如下：常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)-部分因子試驗(yàn)分辨度：用于確認(rèn)試驗(yàn)的效應(yīng)相互混雜的程度。判定方法：手指規(guī)則常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)-部分因子試驗(yàn)輸入因子名稱及相應(yīng)的高低水平選擇試驗(yàn)次數(shù)，中心點(diǎn)、重復(fù)及區(qū)組的數(shù)量選擇是否要對(duì)試驗(yàn)順序隨機(jī)化別名結(jié)構(gòu)：別名結(jié)構(gòu)顯示了各個(gè)相互混雜的項(xiàng)。當(dāng)我們要考慮二階交互作用時(shí)，分辨度要≥Ⅴ中心點(diǎn)可以用來估計(jì)試驗(yàn)誤差及判定模型是否彎曲常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)-部分因子試驗(yàn)Stdorder:試驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)順序，是固定的；Runorder:試驗(yàn)的運(yùn)行順序，每次隨機(jī)化的到的順序可能不一致；CenterPt：數(shù)字0表示該組試驗(yàn)為中心點(diǎn)；塊：表示區(qū)組的數(shù)量。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)星號(hào)點(diǎn)（starpoint)或軸點(diǎn)（axialpoint)中心點(diǎn)（centerpoint立方體點(diǎn)（cubepoint)或角點(diǎn)（cornerpoint)項(xiàng)目

類型水平序貫性旋轉(zhuǎn)性CCC（中心復(fù)合序貫設(shè)計(jì)）(centralcompositecircumscribed)(-α，-1,0,1，α）有有CCF（中心復(fù)合表面設(shè)計(jì)）(centralcompositeface-centereddesign)(-1,0,1）有無序貫性：指試驗(yàn)的連續(xù)性，上一次試驗(yàn)的數(shù)據(jù)可用于下一輪試驗(yàn)的分析，以避免重復(fù)進(jìn)行試驗(yàn)。旋轉(zhuǎn)性：在某點(diǎn)處預(yù)報(bào)值的方差僅與該點(diǎn)到試驗(yàn)中心的距離有關(guān)，而與其所在方位無關(guān)，也即響應(yīng)變量的預(yù)測(cè)精度在以設(shè)計(jì)中心為球心的球面上是相同的。在試驗(yàn)水平更改較難的場(chǎng)合，可以考慮CCF設(shè)計(jì)，即α取1。CCD設(shè)計(jì)試驗(yàn)點(diǎn)數(shù)因子數(shù)立方體點(diǎn)數(shù)星號(hào)點(diǎn)中心點(diǎn)總計(jì)244513386620416863053210105251610733常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)α值選中間值是為CCF設(shè)計(jì)輸入因子名稱及相應(yīng)的高低水平選擇是否隨機(jī)化常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)PtType:0表示中心點(diǎn)的組合任務(wù)欄中顯示該RSM設(shè)計(jì)的詳細(xì)信息。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.3試驗(yàn)設(shè)計(jì)-均勻設(shè)計(jì)根據(jù)因子數(shù)及水平數(shù)選取均勻設(shè)計(jì)表（水平數(shù)一般≥2倍因子數(shù)根據(jù)使用表選取所用的列（例：三因素十水平均勻設(shè)計(jì)，則選取1、5、6列進(jìn)行試驗(yàn)排列常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法3.3試驗(yàn)設(shè)計(jì)-均勻設(shè)計(jì)（1）當(dāng)某些試驗(yàn)組合根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可以預(yù)測(cè)到其結(jié)果不理想時(shí)，可以將其中一組或幾組的編號(hào)錯(cuò)開。印刷壓力印刷速度脫模速度脫模延遲時(shí)間印刷間隙5150.850000.025.5451.65000-0.026250.24000-0.066.545140000.17251.830000.065550.430000.045.5351.22000065522000-0.046.5350.61000-0.087151.410000.08所有的水平從小到大構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)循環(huán)，編號(hào)時(shí)可根據(jù)需要將任意一個(gè)水平定義為1號(hào)，然后按順時(shí)針方向編號(hào)。（2）當(dāng)某一因素的水平水不夠時(shí)，可將水平重復(fù)一次常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第一步：瀏覽數(shù)據(jù)常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第二步：擬合模型常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第二步：擬合模型主效應(yīng)P值=0.008（＜0.05），說明模型總效應(yīng)是顯著的；彎曲項(xiàng)P值=0.215,（＞0.05），說明數(shù)據(jù)無彎曲；R-Sq（adj)=93.2%，說明回歸效果的度量也很好；失擬項(xiàng)P值=0.012（＜0.05)，說明模型有失擬，遺漏了重要的項(xiàng)（此時(shí)需要增加項(xiàng)，以便消除失擬）。二階交互效應(yīng)顯著時(shí)，需要結(jié)合別名結(jié)構(gòu)具體分析后進(jìn)行判定。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第三步：模型簡(jiǎn)化逐步將不顯著的項(xiàng)目刪掉后重新進(jìn)行擬合，對(duì)比擬合前后的模型擬合效果：①模型簡(jiǎn)化后，R-Sq(adj)與R-Sq的差值減??；②誤差項(xiàng)s或s2減小。滿足以上兩個(gè)條件，說明模型簡(jiǎn)化后得到了優(yōu)化。全模型簡(jiǎn)化模型變化R-Sq97.95%97.68%減小R-Sq(adj）90.76%93.04%增大s0.3580.311減小模型簡(jiǎn)化后，R-Sq與R-Sq(adj）的差值減小，誤差s也減小，說明簡(jiǎn)化后的模型更優(yōu)。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第四步：殘差診斷殘差定義為實(shí)際觀測(cè)值與擬合值之差。正常情況下，如果模型確實(shí)能夠反映數(shù)據(jù)情況，則殘差應(yīng)滿足如下假定：（1）具有時(shí)間獨(dú)立性—診斷殘差與觀測(cè)值順序圖；（2）來自穩(wěn)定受控總體；（3）對(duì)輸入因子的所有水平有相等的總體方差—檢查自變量與殘差的方差齊性及是否彎曲；（4）符合正態(tài)分布ei～N(0,σ2），i=1,···,n；（診斷殘差是否正正態(tài)分布）。左圖中為常見的殘差圖，（1）是正常的殘差圖，（2）至（4）為異常的殘差圖。（2）類型的殘差圖一般出現(xiàn)在殘差與擬合值圖；（3）類型的殘差圖一般出現(xiàn)在殘差與自變量圖；（4）類型的殘差一般出現(xiàn)在殘差與運(yùn)行序圖常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第四步：殘差診斷①右下角的殘差與觀測(cè)值順序圖：正常情況下，殘差隨機(jī)地在水平軸上下無規(guī)則地波動(dòng)；②右上角的殘差與擬合值圖：正常情況下，殘差具有等方差性，若出現(xiàn)漏斗形或喇叭形，則說明試驗(yàn)指標(biāo)Y需要進(jìn)行變換；③左上角的正太概率圖：正常情況下，殘差呈正態(tài)分布；④殘差與各自變量的散點(diǎn)圖：主要考察是否有彎曲趨勢(shì)，若有彎曲，應(yīng)考慮增加高階項(xiàng)。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第五步：輸出及解釋模型模型簡(jiǎn)化完成后，參照未編碼系數(shù)寫出回歸方程,未編碼系數(shù)即回歸方程中該項(xiàng)的系數(shù)。注：當(dāng)實(shí)驗(yàn)過程中有顯著的噪聲因子存在，該噪聲因子無法控制但可以測(cè)量時(shí)，可以使用協(xié)方差進(jìn)行分析以便排除噪聲因子的影響，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)選擇響應(yīng)及要輸出主效果圖的因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第五步：輸出及解釋模型（1）輸出主效果圖點(diǎn)“設(shè)置”常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)選擇響應(yīng)及要輸出主交互作用的因子點(diǎn)“選項(xiàng)”試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第五步：輸出及解釋模型（2）輸出交互作用圖點(diǎn)“設(shè)置”常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第五步：輸出及解釋模型（3）輸出等值線圖選擇不包含在等值線橫縱坐標(biāo)的其它顯著因子保持的水平常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.1數(shù)據(jù)分析-部分因子試驗(yàn)第五步：輸出及解釋模型（4）使用響應(yīng)優(yōu)化器模擬最優(yōu)條件選擇要優(yōu)化的目標(biāo)輸入各個(gè)因子的起始值，起始值需要試驗(yàn)設(shè)計(jì)范圍內(nèi)常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第一步：瀏覽數(shù)據(jù)圖形＞散點(diǎn)圖（Graph＞scatterplot選擇要觀察的響應(yīng)觀察是否有異常值觀察響應(yīng)值是否隨著運(yùn)行序成隨機(jī)波動(dòng)常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第二步：擬合模型選擇完全二次回歸項(xiàng)P值=0.000＜0.05，說明模型有效；失擬項(xiàng)p值=0.509＞0.05，說明無失擬現(xiàn)象；常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)從左邊選項(xiàng)中將不顯著的項(xiàng)刪除模型簡(jiǎn)化的順序?yàn)椋菏紫龋コ齾^(qū)組；然后刪除交互作用項(xiàng)；接著是平方項(xiàng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第三步：簡(jiǎn)化模型全模型簡(jiǎn)化模型變化R-Sq98.59%98.53%減小R-Sq(adj）97.81%97.95%增大s0.017490.01690減小常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第四步：殘差診斷統(tǒng)計(jì)＞DOE＞響應(yīng)曲面＞分析響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)（Stat＞DOE＞Responsesurface＞AnalyzeResponseSurfaceDesign)殘差診斷判定方法與部分因子試驗(yàn)殘差診斷相同。該試驗(yàn)的殘差均無異常。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第五步：模型解釋-等值線圖第二步驟中勾選曲面圖，得到該圖常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第五步：模型解釋-響應(yīng)優(yōu)化器統(tǒng)計(jì)＞DOE＞響應(yīng)曲面＞響應(yīng)優(yōu)化器（Stat＞DOE＞Responsesurface＞ResponseOptimizer)有多個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)時(shí)，可以對(duì)每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重及重要度進(jìn)行設(shè)置，然后進(jìn)行綜合優(yōu)化常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)第五步：模型解釋-重疊等值線圖輸出各個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)的范圍選擇試驗(yàn)指標(biāo)利用重疊等值線可以模擬可以的工藝范圍常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-均勻設(shè)計(jì)第一步：試驗(yàn)數(shù)據(jù)表編寫編號(hào)常數(shù)壓力速度脫模時(shí)間間隙114.7151.230000.321523263000.2315.3302.825000.1415.6400.260000.001515.9501.42000-0.1616.2602.25500-0.2716.5703.21500-0.4816.8100.650000.35917.1201.610000.251017.4252.445000.151117.7353.65000.051218450.84000-0.051318.5551.820-0.151419652.635000.251519.2753.86500-0.1一定要有常數(shù)列常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-均勻設(shè)計(jì)第二步：擬合項(xiàng)計(jì)算并添加選擇路徑：計(jì)算＞計(jì)算器試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)，試驗(yàn)表中只有一次項(xiàng)，沒有平方項(xiàng)及交互項(xiàng)。使用計(jì)算器，將各個(gè)平方項(xiàng)和交互項(xiàng)添加到worksheet中。增加后得到如下表所示：常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-均勻設(shè)計(jì)第三步：逐步回歸當(dāng)擬合項(xiàng)目較多時(shí)，可以先用逐步回歸找出影響較大的項(xiàng)目，再用回歸得出擬合模型。選擇路徑：統(tǒng)計(jì)＞回歸＞逐步回歸項(xiàng)目較多時(shí)，可以多次進(jìn)行逐步回歸，并將不顯著的項(xiàng)刪除，留下顯著的項(xiàng)。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-均勻設(shè)計(jì)第三步：回歸分析建立模型當(dāng)擬合項(xiàng)目較多時(shí)，可以先用逐步回歸找出影響較大的項(xiàng)目，再用回歸得出擬合模型。選擇路徑：統(tǒng)計(jì)＞回歸＞回歸回歸P值=0.000＜0.05，模型有效回歸模型：缺陷unit數(shù)=-4.12+48.7*間隙-1.09*速度*間隙+1.05壓力-29.3間隙2+2.18壓力*間隙-0.000233脫模*時(shí)間+0.000105*壓力*時(shí)間常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-均勻設(shè)計(jì)第四步：模型簡(jiǎn)化模型中有不顯著的項(xiàng)（P值＞0.05）時(shí)，刪除不顯著的項(xiàng)，并觀察R-sq(adj)和誤差項(xiàng)；以此為依據(jù)對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化。該試驗(yàn)使用逐步回歸得到的模型沒有不顯著項(xiàng)，因此不用簡(jiǎn)化模型。常用DOE方法實(shí)操培訓(xùn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法4.2數(shù)據(jù)分析-均勻設(shè)計(jì)第五步：殘差分析統(tǒng)計(jì)＞回歸＞回歸（Stat＞Regression＞Regression殘