【正文】 。 目標(biāo)： 1）講述實(shí)驗(yàn)計劃步驟。 3）描述處理以上問題的方法。確定是否需要更多的實(shí)驗(yàn)對附加的區(qū)域 /變量進(jìn)行檢驗(yàn)，或?qū)Ξ?dāng)前的區(qū)域 /變量進(jìn)行更為詳細(xì)的研究。如果結(jié)果顯示你未能進(jìn)入預(yù)定區(qū)域，按照所期望的方向，選擇水平，并運(yùn)行另一個實(shí)驗(yàn)。 實(shí)驗(yàn)類型 （續(xù)） 牢記實(shí)驗(yàn)過程的重復(fù)性 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 實(shí)驗(yàn)計劃步驟 1)定義目標(biāo) 2)選擇“ Y”－ 響應(yīng)變量 3)對“ Y”和“ X”變量 GageRR分析 4)選擇“ X”（ 獨(dú)立）變量 5)選擇“ X”變量水平 6)選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計 7)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并收集數(shù)據(jù) 8)分析數(shù)據(jù) 9)得出結(jié)論 10)執(zhí)行確認(rèn)運(yùn)行 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 1. 定義目標(biāo) 用以下形式陳述實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 估計： [自 變量組 ]的影響 對： [因 變量組 ]的響應(yīng) 范例： 1）估計時間、溫度以及清洗劑濃度對殘留物標(biāo)準(zhǔn)偏差的影響。 數(shù)值數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的比較 屬性數(shù)據(jù)（合格 /不合格）的有效性不及數(shù)值數(shù)據(jù)（連續(xù)測量數(shù)據(jù)）的 63%， 這表明需要大量的數(shù)據(jù)才能得出屬性數(shù)據(jù)有效的統(tǒng)計結(jié)論。 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 3. 勿忘 GageRR... 無論你有何種類型的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行實(shí)驗(yàn) 前 你必須驗(yàn)正你的 測量系統(tǒng) 。 切記－對于變量 X和 Y，GageRR都很 重要 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 4. 選擇正確的“ X”變量 ? 經(jīng)驗(yàn)表明所有變量中往往只有 2到 6個少數(shù)屬于關(guān)鍵變量 ? 所面臨的挑戰(zhàn)是找到對結(jié)果影響最大的“ X ”，并確定其出現(xiàn)的測試范圍 ? 除非對整個過程一無所知，否則盡量保證設(shè)計的簡單性 。 ? 如果你使用篩選實(shí)驗(yàn)查找重要變量，典型情況下選擇兩個 X級別。此時需要 2個以上的 X水平來確定曲線關(guān)系。 示例： 改變一度的溫度值，對于輸出的影響可能很小，你有可能得出溫度不是重要變量的錯誤結(jié)論。 應(yīng)認(rèn)識到試驗(yàn)中的某些組合可能產(chǎn)生無法接受的結(jié)果，而這些結(jié)果正是預(yù)料中的。此類變量為已知或未知?！畷r間’和‘水量’為測試變量。 我們可以設(shè)計如下實(shí)驗(yàn)： （測試變量） （噪聲變量） 棉 棉 混紡 混紡 織物類型 時間 加侖 6 10 6 10 負(fù)載大小 10 4 X X X X 10 8 X X X X 20 4 X X X X 20 8 X X X X 收集棉和混紡的不同級別數(shù)據(jù)以將噪聲的影響降到最小 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 實(shí)驗(yàn)設(shè)計的關(guān)鍵因素 （續(xù)） 6 b） 分組 將數(shù)據(jù)分成類似的幾組，以將噪聲或潛伏變量的影響降到最小。 A A A A B B B B C C C C D D D D A B C D B C D A C D A B D A B C 鋼材樣本 1 鋼材樣本 2 鋼材樣本 3 鋼材樣本 4 造成改變的原因是鋼材還是涂層？ 通過分組方法對鋼材和涂層進(jìn)行獨(dú)立測試 6 b） 隨機(jī)化 減少包括噪聲和潛伏變量在內(nèi)的其他變量的影響，并保證統(tǒng)計顯著性測試的有效性。 更好地估計長期變差 降低估計值的可變性（縮小置信區(qū)間） 重復(fù) 在不重新設(shè)置的情況下，對每次實(shí)驗(yàn)運(yùn)行測量多個樣本。 這意味著在因素的高水平需要 33個樣本，在其低水平也需要 33個樣本。因此，每次運(yùn)行需要 33/4= 8個樣本 。 實(shí)例： 制藥公司在測試一種新藥物的過程中使用了安慰劑。 當(dāng)確定彈射實(shí)驗(yàn)的樣本容量時，你的指導(dǎo)員建議你在實(shí)驗(yàn)開始前重新確定彈射基線。 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 實(shí)驗(yàn)設(shè)計的關(guān)鍵因素 （續(xù)） 6 f） 混淆 無法分離每一變量及其相互作用的影響。 正交 當(dāng)我們可獨(dú)立于一個“ X”變量而估計另外一個“ X”變量的影響時，稱該 DOE的兩個影響彼此正交。 提示： 為了證明實(shí)驗(yàn)是成功的，你需要不斷的、無失敗的重復(fù)實(shí)驗(yàn)。 ? 在實(shí)驗(yàn)進(jìn)行過程中應(yīng) 一直在場 ，因?yàn)槟銦o法預(yù)料會發(fā)生什么樣的情況！ ? 保留實(shí)驗(yàn)樣本將會對你有所幫助，如果某一測量值出現(xiàn)問題，你可以重新測量該樣本。 C） ANOVA表 （匯話窗口） 查找顯示顯著因數(shù)的的低 p值。確認(rèn)運(yùn)行應(yīng)在 合理的子群 中設(shè)置，類似于工序基線分析。 ?在執(zhí)行確認(rèn)運(yùn)行時，要允許少數(shù)重要 X變量在設(shè)置的水平范圍內(nèi)自然變化，但同時又不能“ 扭曲 ”工序。 六個西格瑪介紹 GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 1998年 12月 18日 前期課程人員箴言 ?測試運(yùn)行中應(yīng)寸步不離 ?保證因變量的水平正確性 ?保證所作改變不會損壞設(shè)備，或不會造成安全隱患 ?如果你只能在＋ /1度的范圍內(nèi)進(jìn)行控制，那么你無法發(fā)現(xiàn) 2度的改變所造成的影響。（如：旋轉(zhuǎn)壓縮機(jī)） ?由于很難保證使用環(huán)境的一致性，測試很不適合應(yīng)用環(huán)境。（