【正文】 Time Conc. Yield1 1 1 1 652 1 1 1 433 1 1 1 4 1 1 1 435 1 1 1 6 1 1 1 447 1 1 1 518 1 1 1 43159要因配置法 (Factorial Design)? 把 Yield和 temp/time/conc因子的效果 plot Graph? 首先繪製各要素的 Low Level(1)[低水平 (1)]的反應(yīng)值（殘留物的量），然後繪製 High Level(1)[高水平 (+1)]。? 可以把握溫度最大影響反應(yīng)值。反過來，濃度因子幾乎沒有特別的影響反應(yīng)值? 哪些要素最重要? 哪些要素可以說沒有影響160要因配置法 (Factorial Design)? 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(guān)，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161要因配置法 (Factorial Design)v Cube plot（繪制立體圖）4651606544434443temp11 1timeconc11162要因配置法 (Factorial Design)? temp(1：熱水 )， time(1：長 )， conc(1：低 )時或 temp(1：熱水 )， time(1：短 )， conc(1：低)，殘留物最少? 提高溫度，費(fèi)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(diǎn)。? 如果溫度高，可以在低清洗濃度下，線體速度可以運(yùn)行更快。（線體速度和清洗液濃度在高溫度下沒有差異）163部分配置法 (Fractional factorial design)v 什麼是部分配置法 (Fractional factorial design)? 在實(shí)施試驗(yàn)時因子的數(shù)增加，試驗(yàn)的次數(shù)增加，試驗(yàn)的次數(shù)以幾何規(guī)律增加? 試驗(yàn)次數(shù)的增加v現(xiàn)實(shí)是時間方面或成本費(fèi)用方面發(fā)生困難v產(chǎn)生不可預(yù)想的潛在變量，試驗(yàn)的程度變壞164部分配置法 (Fractional factorial design? 一般主效果交互作用沒有必要必須在因子的所有調(diào)合下試驗(yàn)，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(yàn)數(shù)的大小，只取因子的調(diào)合中的一部分進(jìn)行試驗(yàn)（ 2n3n型部分配置法）? 因此，通常完全配置法不如使用試驗(yàn)次數(shù)少的部分配置法。165部分配置法 (Fractional factorial design）v 為什麼要使用部分配置法 (Fractional factorial design)? 為了找出致命的少數(shù)因子 Screening時；? 從經(jīng)濟(jì) /成本費(fèi)用方面愾有水平配合下，試驗(yàn)發(fā)生困難。v 部分配置法 (Fractional factorial design)的優(yōu)點(diǎn)? 以少的試驗(yàn)次數(shù)得到好的試驗(yàn)結(jié)果和提高檢出力? 試驗(yàn)因子多，但做的試驗(yàn)次數(shù)少166部分配置法 (Fractional factorial design)v 25試驗(yàn)? 從 32個中選擇 16個方法是重要的vX1X2X3X4X5=1 工vX1X2X3X4X5=+1 選擇? 這樣乘全體因子選擇的話，始終不會丟失直交性v試驗(yàn)因子彼此間獨(dú)立，對試驗(yàn)結(jié)果的再現(xiàn)性高v始終從高次的交互作用開始交叉167部分配置法 (Fractional factorial design)v如果任意的選擇的配合，會破壞直交性，因子間不能完全獨(dú)立而成為從屬的，繼而導(dǎo)出錯誤的試驗(yàn)結(jié)果v選定 X1X2X3X4X5=+1 的 16種配合? 這是具有高次的交互作用交叉的效果v實(shí)施部分配置法時的試驗(yàn)配合分布形態(tài)168部分配置法 (Fractional factorial design)v 25試驗(yàn)? 進(jìn)行 16個部分配置法中各立方形v底面 2個和上面 2個v左側(cè) 2個和右側(cè) 2個v前面 2個和後面 2個169部分配置法 (Fractional factorial design11+1X1+11+1X3X41 +1X21 +1X5170部分配置法 (Fractional factorial design）主效果 Column 交互作用 ColumnRun X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3 X1X2X3 反應(yīng)值1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 1 1 13 1 1 1 1 1 1 14 1 1 1 1 1 1 1?考慮有 4人組合的 231部分配置，在 23完全配置上，可以把相關(guān)因子全部相乘後再選定： “+or”的 4個組合，這時前 2個因子具有完全配置法同樣的形態(tài)。此時 X3因子的配置結(jié)構(gòu)跟 Z1， X2有同樣的交互作用。171部分配置法 (Fractional factorial design? X1， X2， X3的主效果跟 2因子交互作用交叉在一起vX3 Column=X1 X2 ColumnvX1 Column=X2 X3 ColumnvX2 Column=X1 X3 Column11+1X1+11+1X2X3172部分配置法 (Fractional factorial designv 25試驗(yàn)? 在注塑物配合工序上，從調(diào)查的結(jié)果來看，到測定、分析階段為止選定了 5個暫定因子，選定的各個因子如下：v進(jìn)入反應(yīng)器的原材料的量 (liter/min)v添加的催化劑（ %）v轉(zhuǎn)速（ RPM）v反應(yīng)器內(nèi)溫度（ ℃ ）? 當(dāng)中哪能些因素在什麼條件下能得出最佳值？173部分配置法 (Fractional factorial designFactor 1 +1（ feed rate） 10 15（ catalyst） 1 2（ RPM） 100 120（ temperature） 140 180（ concentration） 3 6174部分配置法 (Fractional factorial design? 反應(yīng)值受催化劑和溫度的影響強(qiáng)烈，幾乎不受其它干擾影響。? 剩下的注入量（注入速度）人反應(yīng)值影響微小? 從干擾的分析結(jié)果來看，轉(zhuǎn)速幾乎不影響，因此排除該因素不會發(fā)生什麼問題。175部分配置法 (Fractional factorial design? 出現(xiàn) catalyst*temperature和temperature*concentrate 的交互作用有意義? 判別剩下的因素間的交互作用幾乎沒有意義? 要銘記 2次的交互作用跟 3次的交互作用交叉在一起的事實(shí)，雖然 3次的交互作用有意義的情況幾乎沒有，但是還是要注意觀察。176部分配置法 (Fractional factorial designv Cube plot676556 5560695278494563 6110 159395177部分配置法 (Fractional factorial design? 最適當(dāng)?shù)臈l件是：催化劑 +1（ 2%），溫度 +1（180℃ ），濃度 1（ 3%）下具有最好的組合。? 注入量和轉(zhuǎn)速的影響不多? 這里必須測驗(yàn)產(chǎn)品是否按改善的最佳條件來生產(chǎn)的再現(xiàn)性178回歸分析（ Regression）v 什麼是回歸分析（ Regression）？? 想要改善問題時，掌握相關(guān)變量之間的相互關(guān)聯(lián)性，這種情況有用的時候多。（有 /無相互關(guān)聯(lián)性，可以提供解決問題的 Point）? 這種關(guān)聯(lián)性用某種數(shù)學(xué)方程工來表示及分析叫回歸分析，即可以認(rèn)為將從屬變量 “Y” 與獨(dú)立變量 “X” 的關(guān)系用下列模型的數(shù)學(xué)方程式來適當(dāng)表示。? y=a+bx+error 這里 a=截距 b=斜率179回歸分析（ Regression）v 回歸方程式的分類? 單純回歸分析：獨(dú)立變量（說明變量），從屬變量（反應(yīng)變量）各 1個的情況? 中回歸分析：獨(dú)立變量（說明變量） 2個以上的情況? 曲線回歸分析：獨(dú)立變量（說明變量） 1個，從屬變量（反應(yīng)變量） 1個構(gòu)成的情況（假定是 2次以上的高次函數(shù)）180回歸分析（ Regression）v 為什麼要使用回歸方程式（ Regreesion )?? 為了發(fā)現(xiàn)暫定的 Vital Few（少數(shù)致命缺陷）? 為了判定 “Y” 值并使其最佳化? 為了決定哪些 “X” 因素值上 “Y” 成為最佳化181回歸分析（ Regression）? 用手動方法發(fā)現(xiàn)暫定的 Vital Few時v使用手動方法導(dǎo)出最終結(jié)論，但危險情況多，因此最好使用試驗(yàn)計劃法。? 為了分析試驗(yàn)的結(jié)果182回歸分析（ Regression）v 回歸方程式? a和 b的計算公式183回歸分析（ Regression）? 把全體測值用某一個適當(dāng)數(shù)學(xué)方式來表示，其適當(dāng)方程式不能說明的誤差變化和成為最小而決定a和 b。（最小平方法）? 如果所有數(shù)據(jù)在適當(dāng)方程式上，誤差變化是“0” ，即最好的情況：但這種民政部幾乎不會發(fā)生。? 并且對比總變化不能說明的變化小（誤差引起的變化），可以說明回歸模型好。184回歸分析（ Regression）v 怎樣做好數(shù)據(jù)收集？? 為了推定變動最小的偏移，使用因子 “X” 的最低界限值到最高界限值為止的大範(fàn)圍的數(shù)據(jù)。? 為了減少收集數(shù)據(jù)時因時間變量，最發(fā)好是以無序法來確定 “X” 因子的水平後再做試驗(yàn)。185回歸分析（ Regression）v 運(yùn)用 Minitab進(jìn)行回歸分析? 為了預(yù)測 LOT大小的生產(chǎn)人力，利用隨機(jī)法來抽出資料來求回歸方程式。 LOT大?。?X） 10 20 30 40 40 50 60 60 70 80生產(chǎn)人力（ Y） 20 29 50 60 70 85 90 95 109 120186回歸分析（ Regression）? FITS是從因素各個測定數(shù)據(jù)計算回歸方程式時的實(shí)測值， “Y” 的推測值是 manhour=+ lot size? Residual（殘差）的 error標(biāo)示是v實(shí)際反應(yīng)值上，把預(yù)想的反應(yīng)值從各測定值上減掉的值，上面例題值是 C4=C2C3187回歸分析（ Regression）v 回歸方程式的殘差（ Residual）是什麼？? 殘差（ Residual） Plot是回歸模式是否適當(dāng)，進(jìn)行檢查的分析工具v殘差（ Residual）的平均值始終是 “0”v殘差（ Residual）具有正態(tài)分析 (Normal Distribution)v殘差（ Residual）應(yīng)是隨機(jī)分布（即，不能有什麼樣的傾向）188回歸分析（ Regression）v 殘差分布形態(tài)? 按時間序列估計為等分散的情況189回歸分析（ Regression）? 估計是獨(dú)立的或可能不是直線關(guān)系的曲線形態(tài)190回歸分析（ Regression）? 其它變量也要一起考慮的情況191回歸分析（ Regression）v 殘差（ Residual）分析（正規(guī)性）v P146192回歸分析（ Regression）? 可以對殘差是否為正態(tài)分布進(jìn)行檢查? 或 StatBesic StactisticNormality Test Variable:Resi 1,Value=193回歸分析（ Regression）? 附加說明v回歸方程式 y=a+bx,即 a（偏移） =，b=（截距）的值vConstant PValue? H0：回歸原點(diǎn)通過（ 0,0）? H1：回歸線未通過原點(diǎn)（ 0,0）? 上面情況是采用 H0，因此 0194回歸分析（ Regression）v對因子的 PValue? H0： Lot size=沒有意義（ or不影響）? H1： Lot size≠ 沒有意義（ or有影響）? 上面情況是 PValue=，因此可以判斷有意義vS值：表示誤差的散布，即表示推定的標(biāo)準(zhǔn)偏差值。越小越有好的值。vRSq ：觀察值到適當(dāng)線的變動比率。195回歸分析（ Regression）vRSq(adj)：表示推定的回歸方程式的好的程度vFitting的回歸方程式可用因子來說明的變動v不能用適當(dāng)?shù)姆匠淌秸f明的變動v考慮實(shí)測值到平均值為止的變動196回歸分析（ Regression）? 得出結(jié)論vLOT的大?。?X）是影響生產(chǎn)人力（ Y）的因子v因 RSq=%，可以判定為做了相當(dāng)?shù)呢暙I(xiàn)（一般推薦為 RSq的值為 65%）v從該例題可以看出殘差是正態(tài)分布的（ PValue=, Normality Test）197管理 (Control)198管理計劃v 什麼是管理階段？? Project（項目）的終了階段，并對業(yè)務(wù)的事後管理再分工。? 為了工序最適當(dāng)化的持續(xù)維持管理，必須能夠檢查出體系管理系統(tǒng)的變化。? 為了監(jiān)控 process及采取糾正措施等行動而制定計劃。?