生產知識——實驗計劃法-在線瀏覽
2025-02-24 05:56本頁面
【正文】 ，因此主張使用試驗片作基本機能之研究。n 1990~n 將 SN比擴張至醫(yī)療、生物等特殊領域之研究田口品質工程之演進2023/2/9 11定義名詞及其重點直交表及變形直積配置特性值分類要因分類水準及水準值 ANOVA分析12特性值 Output分類n 以數(shù)值形式作分類：n 計數(shù)值：量測數(shù)值不為連續(xù)量，一般用 “個 ”代表。n 計量值：量測數(shù)值為連續(xù)量。n 單一目標 之特性。 Ex:經由三原色加入量的不同即可做出不同的顏色，此時對顏色而言是有無限多的目標。2023/2/9 13要因 Factor分類n 要因： 會影響特性值的要因 (配方 ) 。例如 :製程條件、構成元件等。例如；環(huán)境溫度對於產品的影響等。n 信號要因： 和特性值有一 已知之函數(shù) 關係，此要因只存在於多重目標 特性中，藉由改變此一要因達成不同目的特性的需求。2023/2/9 14何謂水準 LEVEL＆水準值n 水準乃是該要因在能夠被 設定之可能範圍 內，取得數(shù)個不同之設定值，此時稱該要因具有數(shù)個水準。n 常用之水準為n 2水準：一般用於非連續(xù)之 要因 。n 例如：塗佈時 Temp為控制要因 (令為Ａ )，其可能之加工範圍為 280~330時，常將其取成 3水準，其代號及水準值分別如下 Ａ 1＝ 280，Ａ 2＝ 300，Ａ 3＝ 330n 注意：當Ａ為連續(xù)性要因，其個水準之間隔要大於 6倍標準差2023/2/9 15交互作用之定義（一）n 用以下 2個變數(shù) A,B其分別可以設定為Low,High。ALow AHighBLowBHigh16交互作用之定義（二）n 假使會有以下情形則稱為具有交互作用，亦即 2者相互依存。一般變數(shù)皆會有依定程度之依存，因此可藉由它來判斷其大小。n 研究交互作用將使得實驗規(guī)模無法減少，亦即實驗次數(shù)將為：變數(shù)要因 ^變數(shù)個數(shù) (Ex:2^2=4)n 有時為權衡 2者，因此採用部份研究交互作用的方式，亦即不研究高次項的交互作用。此一方法需要很強的專業(yè)知識 (亦即第六感要好 )n 單要因實驗方法： 一次只改變一個要因，以尋求該要因的最佳設定值。n 多要因（多元配置）實驗方法： 將所有的要因做排列組合，因此每一種可能的情形都將被做實驗，據(jù)此找出最佳組合。n 直交表實驗方法： 藉由各要因在實驗中出現(xiàn)相同次數(shù)，以平衡該要因的影響大小。2023/2/9 19何謂直交表n 直交表之符號意義：n L代表Ｌ型直交表， 9代表需要做 9次實驗， 3代表 3水準， 4代表可以擺放 4個要因。n 多水準法：應用在將較多水準的要因配置在較少水準的直交表之行上。2023/2/9 23虛擬水準法 (L9)應用在2*1+3*31 23,42023/2/9 24多水準法 (L8)應用在4*1+2*412436572023/2/9 25何謂直積配置的示意圖內側直交表(放置控制要因）外側多元配置、直交表或調和誤差（放置誤差或信號要因）實驗數(shù)據(jù)2023/2/9 26可能的直積配置範例n 外側是放置誤差及信號因素，其配置方式有多元、直交、組合等三大類。n 有些特殊個案需用 “動態(tài) SN比及 S”之計算。2023/2/9 30輔助表之實例31選擇最適條件的原則第一：利用非線性要因第二：利用線性要因二階段設計（穩(wěn)健性設計）減少變異調整到目標值即使在零件或製程有變異下，但是在不同之參數(shù)中心值下，該變異之影響程度會不同。其中最好找對於 Std影響最小的要因進行平均值的調整n 假使 Std*3?時 ，該如何進行？2023/2/9 33何謂確認實驗n 針對現(xiàn)行條件及最適條件分別進行推估及實際作實驗。n 一般規(guī)格皆要進行壽命試驗，因此所需時間較長。n 在進行開發(fā)時並不考慮製造生產及使用者之使用環(huán)境，其問題點在於：n 研發(fā)完成之後進行試作及量產時，必須進行設計變更，且設計變更次數(shù)多，造成時間的浪費，常在未完成研究時，即被迫上市。2023/2/9 42靜態(tài)公式一覽表望目特性2023/2/9 43靜態(tài)公式一覽表零點望目特性望小特性 望大特性2023/2/9 44動態(tài)公式一覽表零點比例特性2023/2/9 45線外品質工程的實驗流程n 決定最終結果（重要特性）的量測方法或資料取法n 激盪出影響最終結果的可能原因n 將原因分為 可
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