【文章內容簡介】 1 +1 溫水 熱水 短 長 低 高 R U N T e m p T im e C o n c. Y ie ld1 1 1 1 652 1 1 1 433 1 1 1 4 6 . 54 1 1 1 435 1 1 1 5 9 . 56 1 1 1 447 1 1 1 518 1 1 1 43? 考慮一下工序中能清洗部品的機器，這機器的性能是清洗完畢的部品上 流下來的水通過 Filter(過濾器 )過濾后， Filter的殘留物越少說明機器 性能越優(yōu)秀，試驗按各要素的 2水平來實施。 2179。 試驗 ? 同樣 Run實施 2次 (或 2次以上 )得到反應值 (Yield)時，求平均值后適用 試驗排列全體反復 2次 (或 2次以上 )時，把數據放在 1列來適用。 ? 試驗配置 要因配置法 (Factorial Design) s 6 120 選擇 8次的試驗 ? Stat ＞ DOE ＞ Create factorial design 要因配置法的 Minitab 運用 選擇反復次數 試驗時要始終 隨機來實施 要因配置法 (Factorial Design) s 6 121 ? 點擊 OK 在 C8列輸入數據 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 122 ? Stat ＞ DOE ＞ Analyze Factorial Design... 選擇所有因子 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 123 Fractional Factorial Fit Estimated Effects and Coefficients for Yield (coded units) Term Effect Coef Constant temp time conc temp*time temp*conc time*conc temp*time*conc Analysis of Variance for Yield (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 3 * * 2Way Interactions 3 * * 3Way Interactions 1 * * Residual Error 0 Total 7 Alias Structure I temp time conc temp*time temp*conc time*conc temp*time*conc temp/time/ temp*time 給反應值的影響大 ? 點擊 OK 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 124 ? Stat ＞ DOE ＞ Factorial Plots... 選擇所有因子 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 125 t e m p t i m e c o n c 4 5 . 0 4 7 . 5 5 0 . 0 5 2 . 5 5 5 . 0 Y i e l d M a i n E f f e c t s P l o t ( d a t a m e a n s ) f o r Y i e l d ? Main effects plot ? 把 Yield和 temp/time/conc因子的效果 plot Graph ? 首先繪制各要素的 Low level(1)[低水平 (1)]的反應值 (殘留物的量 ) 然后繪制 High level(1)[高水平 (+1)]。 ? 可以把握溫度最大影響反應值。反過來 ,濃度因子幾乎沒有特別的影響 反應值 ? 那些要素最重要 ? 那些要素可以說沒有影響 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 126 4 2 5 2 6 2 4 2 5 2 6 2 t e m p t i m e c o n c 1 1 1 1 I n t e r a c t i o n P l o t ( d a t a m e a n s ) f o r Y i e l d ? Interaction plot ? Temp*Time : 水 , 溫度的影響隨時間的變化 低溫度和短時間清洗，流下的殘留物最多 ? Temp*Conc : 在高的溫度下，和清洗液的濃度無關，殘留物少無交互作用 ? Time*Conc : 長時間清洗下，殘留物更少；時間的效果比低清洗濃度更顯著 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 127 C u b e P l o t ( d a t a m e a n s ) f o r Y i e l d 4 3 4 4 4 3 4 4 6 5 6 0 4 6 5 1 1 1 t e m p t i m e c o n c 1 1 1 1 ? Cube plot(繪制立體圖 ) ? temp(1 : 熱水 ), time(1 :長 ), conc.(1 :低 )時或 temp(1 :熱水 ), time(1 : 短 ), conc.(1 : 低 )時，殘留物最少 ? 提高溫度，費用多并且找出最佳條件不重要的話 ,也可以在不同水平上 選擇最佳點。 ? 如果溫度高，可以在低清洗濃度下，線體速度可以運行更快。 (線體速度和清洗液濃度在高溫度下沒有差異 ) 要因配置法 (Factorial Design) 要因配置法的 Minitab 運用 s 6 128 ? 在實施試驗時因子的數增加，試驗的次數增加，試驗的次數以幾何規(guī)律增加 ? 試驗次數的增加 現實是時間方面或成本費用方面發(fā)生困難 產生不可預想的潛在變量，試驗的程度變壞 ? 一般主效果交互作用中沒有必要必須在因子的所有調合下試驗 ,不用求不必要 的交互作用或高次的交互作用；而為了縮小試驗數的大小，只取因子的調合中 的一部分進行試驗 (2n 3n型部分配置法 ) ? 因此，通常完全配置法不如使用試驗次數少的部分配置法。 什么是部分配置法？ (fractional factorial design) 部分配置法 (Fractional factorial design) ? 為了找出致命的少數因子 Screening 時； ? 從經濟 /成本費用方面，所有水平配合下，試驗發(fā)生困難。 為什么要使用部分配置法 (fractional factorial design) ? 以少的試驗次數得到好的試驗結果和提高檢出力 ? 試驗因子多 , 但做的試驗次數少 部分配置法 (fractional factorial design) 的優(yōu)點 s 6 129 部分配置法 (Fractional factorial design) 2 試驗 5 StdOrder RunOrder CenterPt Blocks因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 結果值1 1 1 1 612 2 1 1 + 533 3 1 1 + 634 4 1 1 + + 615 5 1 1 + 536 6 1 1 + + 567 7 1 1 + + 548 8 1 1 + + + 619 9 1 1 + 6910 10 1 1 + + 6111 11 1 1 + + 9412 12 1 1 + + + 9313 13 1 1 + + 6614 14 1 1 + + + 6015 15 1 1 + + + 9516 16 1 1 + + + + 9817 17 1 1 + 5618 18 1 1 + + 6319 19 1 1 + + 7020 20 1 1 + + + 6521 21 1 1 + + 5922 22 1 1 + + + 5523 23 1 1 + + + 6724 24 1 1 + + + + 6525 25 1 1 + + 4426 26 1 1 + + + 4527 27 1 1 + + + 7828 28 1 1 + + + + 7729 29 1 1 + + + 4930 30 1 1 + + + + 4231 31 1 1 + + + + 8132 32 1 1 + + + + + 82? 全部試驗次數來分析數據是最理想的 , 但是因環(huán)境 /工序 /條件 /時間 /費用 等原因，不可能做完全的試驗的情況很多。 s 6 130 RUN 因子 1 因子 2 因子 3 因子 4 因子 5 12 13 14 15 23 24 25 34 35 45 反應值2 + + + + + + + 563 + + + + + + + 535 + + + + + + + 638 + + + + + + + 659 + + + + + + + 5312 + + + + + + + 5514 + + + + + + + 6715 + + + + + + + 6117 + + + + + + + 6920 + + + + + + + 4522 + + + + + + + 7823 + + + + + + + 9326 + + + + + + + 4927 + + + + + + + 6029 + + + + + + + 9532 + + + + + + + + + + + + + + + 82部分配置法 (Fractional factorial design) 2 試驗 5 ? 從 32個中選擇 16個方法是重要的 X1 X2 X3 X4 X5 = 1 或