实验设计基础(DOE)案例赏析
提高实验效率的DOE实验设计与操作分析
提高实验效率的DOE实验设计与操作分析实验设计与操作分析是为了提高实验效率和确保实验结果的可靠性，许多研究者使用DOE（Design of Experiments）方法来指导实验设计和操作分析过程。
DOE 是一种系统的、科学的方法，可以帮助研究者确定影响实验结果的关键因素，并优化实验条件以达到最佳结果。
下面是针对提高实验效率的DOE实验设计与操作分析的详细内容。
1. 确定研究目标和关键因素：在进行DOE实验设计与操作分析之前，首先需要明确研究目标和需要考察的关键因素。
确定实验的目标可以帮助确定需要优化的响应变量，而关键因素是指对响应变量具有显著影响的变量。
通过文献调研、专家访谈和先前的实验数据分析等方式，可以确定哪些因素对实验结果的影响最大。
2. 设计实验计划：根据确定的关键因素和研究目标，使用DOE方法设计实验计划。
DOE方法包括全因子实验设计、因子水平的选择和试验的重复等。
全因子实验设计是将所有可能的因素以不同水平进行组合，以观察不同因素对实验结果的影响。
因子水平的选择需要根据实验目标和可操作性来确定，一般来说，应该选择常用的水平。
试验的重复是为了验证实验结果的稳定性和可重复性。
3. 执行实验和收集数据：按照设计的实验计划执行实验，确保实验条件的准确和严谨。
在实验过程中，需要记录实验条件、观察结果和其他必要的数据。
数据的收集需要尽可能准确和全面，以便后续的数据分析和解读。
4. 数据分析和结果解读：使用统计分析方法对收集的数据进行分析和解读。
常用的分析方法包括方差分析、回归分析和优化方法等。
方差分析用于确定各个因素对实验结果的显著性差异，回归分析用于建立数学模型以预测实验结果，优化方法用于确定最佳的实验条件和因素水平。
数据分析的目的是确定关键因素和优化实验条件，以提高实验的效率和可靠性。
5. 优化实验条件和持续改进：根据数据分析的结果，优化实验条件和因素水平，以提高实验效率和实验结果的准确性。
DOE实验设计分析报告
DOE实验设计分析报告1. 简介在本报告中，我将针对所指定的实验任务进行设计和分析。
该任务旨在使用设计的实验方法来解决特定的问题或验证假设。
我将介绍实验的目标、方法、结果和结论，以及实验设计的优点和限制。
2. 实验目标本次实验的目标是研究某个特定的现象或系统，并了解其影响因素之间的关系。
通过设计实验和分析数据，我们可以从数据中获得有关现象或系统的信息，并验证我们的假设。
3. 实验方法我们在实验设计中采用了设计多个因素的实验法，也即正交实验设计（Orthogonal Experimental Design，DOE）。
DOE是一种统计实验设计方法，通过系统地变化各个因素的水平，以最小的实验次数获得最大的信息。
通过DOE，我们可以确定影响因素的重要性以及不同因素之间的相互作用。
4. 实验设计在本次实验中，我们选择了几个重要的因素，并确定了它们的水平。
通过正交表的设计，我们可以最大限度地避免因素之间的相互影响，确保实验结果的准确性。
我们将对每个因素的各个水平进行实验，并根据实验数据进行统计分析。
5. 实验结果在实验过程中，我们记录了每个因素在不同水平下的实验数据，并进行了统计分析。
通过分析数据，我们可以获得每个因素对实验结果的主效应以及各个因素之间的交互作用。
我们还可以使用回归分析来建立数学模型，并利用模型进行预测和优化。
6. 实验结论根据分析的结果，我们得出了以下结论：a. 各个因素对实验结果的主效应；b. 不同因素之间的相互作用；c. 建立的数学模型的可靠性和适用性。
7. 实验设计的优点和限制使用DOE进行实验设计具有以下优点：a. 正交实验设计可以减少实验次数，节省时间和资源；b. DOE可以明确因素之间的相互作用，帮助我们了解系统的行为；c. 通过建立数学模型，我们可以进行预测和优化。
然而，DOE也有一些限制：a. 实验设计的结果受到因素的选择和水平设定的影响；b. DOE要求在实验设计之前对系统有一定的了解，否则设计可能会有偏差。
DOE实验设计案例分析
DOE实验设计案例分析实验设计案例分析：随机化对照组设计实验目标：研究其中一种新药物对糖尿病患者血糖水平的影响。
实验设计方案：本实验采用随机化对照组设计，将参与实验的糖尿病患者随机分配到两个组别：实验组和对照组。
实验组：实验组患者将每天口服一种新药物（药物A），药物A具有降低血糖水平的作用。
对照组：对照组患者将每天口服一种安慰剂，安慰剂不具有直接的治疗效果。
实验过程及观察指标：1.首先，收集参与实验的糖尿病患者的相关信息，包括年龄、性别、疾病病程、药物过敏史等。
2.随机将患者分配到实验组和对照组。
确保两组患者在基线特征上的相似性。
3.实验组患者每天口服药物A，对照组患者每天口服安慰剂。
确认患者对药物和安慰剂的接受程度。
4.对两组患者进行一段时间（例如3个月）的观察，每周检测一次患者的血糖水平。
5.记录每周血糖水平结果，并计算平均值。
同时记录患者的不良反应情况，例如药物过敏反应等。
6.在实验过程中，根据患者的实际情况，调整药物剂量或给予其他治疗。
7.实验结束后，对实验组和对照组的血糖水平进行统计学分析，比较两组患者的血糖水平差异。
8.根据统计结果，评估药物A对糖尿病患者血糖水平的影响，并对结果进行解读和讨论。
可能面临的问题及解决方案：1.实验组与对照组之间的随机差异：通过随机分组，并确保两组患者的基线特征相似，可以最大程度地减少随机差异。
2.患者的安慰剂效应：采用安慰剂对照组可以控制患者的安慰剂效应，使实验组与对照组的差异更可能是由于药物效应而非心理因素引起。
3.患者的个体差异：通过增加样本容量，扩大实验的覆盖范围，可以减小个体差异对结果的影响。
4.患者的进食和生活习惯：对患者在实验过程中的饮食和生活习惯进行详细的记录和分析，以控制干扰因素对实验结果的影响。
5.药物剂量与治疗方案：根据患者的具体情况，及时对药物剂量和治疗方案进行调整，以保证实验的有效性和安全性。
结论：通过随机化对照组设计的实验，可以有效地评估药物A对糖尿病患者血糖水平的影响。
DOE案例经典
水准二(现行)
A:石灰石量
5%
1%
B:某添加物粗细 度
C:蜡石量
细 53%
粗 43%
D:蜡石种类
新方案组合
现行组合
E:原材料加料量 1300公斤
1200公斤
F:浪费料回收量 0%
4%
G:长石量
0%
5%
4
实验方法
1.一次一个因素法:
每次只改变一个因子，而其它因子保持固定。 但它的缺点是不能保证结果的再现性，尤其是当有交 互作用时。
可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而 且又可以得到相当好的结果。
8
次数 A B C D E F G 结果 1234567
1 1 1 1 1 1 1 1 Y1 2 1 1 1 2 2 2 2 Y2 3 1 2 2 1 1 2 2 Y3 4 1 2 2 2 2 1 1 Y4 5 2 1 2 1 2 1 2 Y5 6 2 1 2 2 1 2 1 Y6 7 2 2 1 1 2 2 1 Y7 8 2 2 1 2 1 1 2 Y8
但事实上厂商选得是A1B2C1D1E2F1G2 ，主要的原因是C(蜡石)要因的价格很贵， 但改善的效果又不大，所以选C1(蜡石含量 为43%)
12
内部瓷砖
外层瓷砖 (尺寸大小有变异)
改善前
改善后 上限
尺
寸
大 小
外部瓷砖
内部瓷砖
下限
13
讨论题
从本案例中，你认为？
最能提供最完整的实验数据的是那一个方法
139
34.75
C1
101
25.25
G1
132
33.00
C2
92
D1
76
DOE实验设计详解+案例说明
DOE实验设计详解+案例说明! Design of Experiments⽬錄⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要 1⼆ DOE實驗與解析概述 3三實驗設計階段 9四實驗配置階段 11 五實驗數據解析階段 16 六尋求最適參數的實驗計畫法 20七多品質特性處理 23⼋附錄：常⽤直交表與點線圖 24⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要1 何謂實驗計畫法當我們想⽐較藥品的療效，⽐較加⼯⽅法好壞，⽐較教材學⽣吸收程度，⽐較促銷⽅法等需要進⾏實驗計劃法(DOE)(1) ⼜稱實驗設計，原⽂為 Experimental Design 或Design of Experiments 常以DOE稱之，1925年英國農業專家 Fisher應⽤數理統計⼿法所創造的實驗設計與解析的⽅法，也就是⼀種實驗設計與實驗解析的程序c實驗設計規劃進⾏經濟有效的實驗⽅法，期能獲得充分的實驗數據d實驗解析實驗結果分析以獲取有效、客觀結論包含實驗規劃、實驗實施、數據收集、統計分析、導出結論等過程稱為實驗計劃法(2) ⼀般實驗計畫(DOE)⽬的可以涵蓋c⽐較實驗：⼆個配⽅⽅案的⽐較d篩選設計：決定最具影響⼒的參數(因⼦x1,x2…) 與其影響⼒，是品質改善重要的⼿法通常是實施e或f實驗的前置實驗e優化設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y的性能(或變異)達到⽬標值f穩健設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y不受其他不可控因⼦的影響(品質⼯程Taguchi Method)(3) 實驗計畫的發展主流c傳統實驗計劃法d⽥⼝品質⼯程(⽥⼝⽅法)e夏寧法(Shainin DOE) 在美國實施的⼀種實驗⽅法(⾮主流)2 企業經營必須要有持續不斷改善(1) 開發與改善需強⼤的管理與技術能⼒為後盾，尤其後者是真正核⼼價值(2) 若現有技術⽅法不⾜以開發或改善時，應著⼿實驗以鑑別要因、設定最適條件(3) ⾼科技產業因影響因⼦繁多且⼯藝複雜⽽不成熟，更須經由實驗以掌握know how 3 實驗是改善的關鍵(1) 實驗的想法實驗是單或⼀串試驗，有⽬的地改變因⼦(1因⼦或多因⼦)的狀態，觀察⽐較其結果變化，從⽽鑑別、證明該因⼦對過程是否具有⾜夠影響⼒，或檢驗、建⽴⼀個假設(2) ⼯廠使⽤實驗計畫法時機，常在開發階段或實施製程管制(SPC)階段⽽需活⽤DOE(3) 實驗計劃法三個名詞 c 因⼦ Factor (或因素)認為可能影響過程的要因，如化學反應製程的溫度(A)、反應時間(B)、….等 d ⽔準 Level (或階次)實驗時刻意改變因⼦的狀態，如反應溫度(A)實驗100℃(A 1)與120℃(A 2)，則A 因⼦的⽔準數為2，同樣反應時間B 實驗3hr(B 1)、2hr(B 2)、4hr(B 3) ，則B 因⼦的⽔準數為3 e 特性或回應(Response)量度過程的結果，⼀般是指特性值，應為實驗者、顧客所關⼼的，如粘著強度 (4) 實驗的3步驟 c 實驗觀測d 建⽴因⼦與結果特性變動關係e 推論因⼦最優化狀態(Optimization)4 傳統實驗的錯誤與缺點(1) ⼀位陳⼯程師改善塑膠強度的案例 c 影響塑膠強度的特性要因圖d 將要因A 、B 、C 、D 作為實驗因⼦，進⾏實驗嘗試提⾼塑膠的強度值 e 傳統錯誤的實驗做法有⼆ n 試誤法o 單因⼦實驗法 - 每次只改變⼀個因⼦，其餘因⼦都給予固定 (2) 傳統實驗的問題c 計畫階段未考慮組合影響 - 交互作⽤d 實施階段未考慮隨機 – 分割實驗、集區(block)設計e 數據解析未考慮誤差 – 交絡(confound)法 (3) 正確實驗的⽅法c 實施多因⼦實驗(factorial experiment 要因實驗) 如2n 、3n 型同時列舉所有的要因因⼦，對因⼦⽔準所有組合加以實驗n 避免交互作⽤所引起的錯誤 o 提⾼精度d 採⽤多因⼦實驗可能造成實驗次數過多，技巧上分為n 多因⼦完備實驗(Full factorial experiment) 全部因⼦完整組合實驗o 多因⼦部分實驗(Partial factorial experiment) 全部因⼦部分組合實驗，⼀般DOE 的實驗就是多因⼦部分實驗原料⼆ DOE實驗與解析概述1 ⼀個簡單的⼯廠實驗例(⼀元配置)(1) 實驗⽬的：為了解溫度是否影響產量，以決定適當的溫度條件(2) 實驗策略：實驗前⼯程師應充分思考c溫度⽔準應設多少使實驗能得到預期效果d同⼀個⽔準應重複幾次才能得到正確情報e除溫度外還有什麼因素會影響產量(3) 實驗設計：c實驗因⼦：溫度Ad實驗⽔準：100，110，120三⽔準e重複次數：4次(4) 實驗配置：no 溫度實驗順序1 c A1100℃72 c A1100℃ 13 c A1100℃94 c A1100℃105 d A2110℃116 d A2110℃127 d A2110℃ 28 d A2110℃ 59 e A3120℃810 e A3120℃ 411 e A3120℃ 612 e A3120℃ 3(5) 結果數據如下溫度產量值100℃ 1.0 0.9 0.7 0.9110℃ 1.1 1.4 1.4 1.2120℃ 1.4 1.5 1.3 1.1(6) 實驗數據解析的⽅法實驗數據前先回顧整個實驗過程是否正常，檢視實驗數據有無異常值，與實驗者的技術經驗、預期等是否相符或極度背離，然後進⾏分析c直觀分析做成回應表予回應圖⽽直觀分析d數理解析ANOVA檢定或迴歸分析(7) DOE實驗數據的正確解析內容c實驗誤差等變異檢定可審查實驗過程管理d作成回應表與回應圖觀察與直觀分析，獲取實驗情報e變異數分析辨識要因是否顯著(有影響⼒)，若有計算其貢獻率f推定顯著因⼦的信賴區間g顯著因⼦進⾏⽔準間檢定檢視⽔準母平均值是否有差異h決定系統設計，各顯著因⼦以及不顯著因⼦的設定值i最佳條件的預測2 實驗過程管理的檢查 - 等變異檢定當有重複實驗時，可以檢查實驗過程管理了解實驗是否處於控制狀態。
doe(实验设计)与minitab培训doe案例
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。
然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。
在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。
DOE案例 (2)
2
1。关于水平
试验因素的水平（位级）是指试验因素所处的状态。 一般试验方案是由若干个试验因素所组成的若干组合， 因素在试验方案中变化的几种状态，就称为有几个水 平（位级）。例如，在化学试验中，温度、时间、压 力这些因素允许在一定范围内变化，但在一个试验方 案中，温度、时间、压力等因素总是固定在几个状态 中变化。 温度可以是100℃，120℃，150℃等； 时间可以是1h，1.5h，2h等； 压力可以是1Mpa，1.5Mpa，2Mpa等。 这称为试验中因素的三个水平。
7
3
为了考查时间（A）、温 度（B）、压力（C）与 注塑件的强度的关系， 试验结果如右：
问：如果该塑胶件机械 强度偏低的话，调整哪 个参数最有效？
要想让塑胶件的机械强 度最大，应该用什么方 案？
8
3
1。关于考核指标
考核指标是在试验设计中，根据试验目的而选定的用 来衡量试验效果的量值（特性值）。考核指标可以是 定量的，也可以是定性的。 定量指标: 如硬度、强度、寿命、成本、几何尺寸、各 种特性等。定量指标根据试验结果的预期要求，又可 分为望目(标)值、望小值、望大值三种类型。 定性指标: 不是按数而是按质区分，如质量的好与坏， 天气的晴与阴、颜色的深与浅、味道的好吃与不好吃 等。为考核方便，对定性指标可以用加权的方法量化 为不同等级。 考核指标可以是一个，也可以是多个。前者称为单指 标试验设计，后者称为多指标试验设计。在我指标试 验中，一般根据指标的重要程度予以加权，确定为一 个综合性考核指标，以便进行计算。
DOE实验设计的优化策略与案例研究
DOE实验设计的优化策略与案例研究实验设计是优化和改进产品、工艺以及系统性能的核心工具之一。
而设计优化实验（Design of Experiments, DOE）在实验设计中起着至关重要的作用。
本文将介绍DOE实验设计的优化策略，并基于案例研究进行探讨。
一、DOE实验设计的优化策略1.选择适当的实验设计方法：DOE提供了多种实验设计方法，包括全因子设计、分数因子设计、响应面设计等。
根据实验的目标和实验条件，选择适当的设计方法是关键一步。
全因子设计适用于研究所有可能因素对响应变量的影响；分数因子设计适用于在保持较少实验次数的同时，研究主要因素的影响；响应面设计用于确定最优因素设置，以达到响应变量的最佳结果。
2.确定响应变量：在进行DOE实验设计之前，明确需要优化的响应变量是非常重要的。
响应变量是我们希望通过实验设计优化的主要因素，可以是生产率、质量参数、成本等。
3.选择和确定因素：在实验中有许多因素会影响到响应变量的结果，这些因素可以是连续的，也可以是离散的。
根据实验目标，选择合适的因素是非常重要的。
同时，需要确保所选因素的方案是可实施的，并且可以进行准确的测量。
4.设置因素水平：根据实验目标，确定每个因素的水平是至关重要的。
常见的设置包括高、中、低三个水平的选择，也可以根据需要进行更多的水平划分。
通过控制和改变因素的水平，可以有效地分析因素对响应变量的影响。
二、案例研究下面以一家制造公司的生产线优化为例，说明DOE实验设计的优化策略的应用。
该公司希望减少生产线上的故障率，提高产品质量和生产效率。
1.确定响应变量：在这个案例中，响应变量是生产线上的故障率。
公司希望通过实验设计降低故障率，提高产品质量。
2.选择和确定因素：在生产线上可能存在许多因素会影响到故障率，如设备类型、操作员技能、材料质量等。
通过分析，选择了设备类型和操作员技能作为主要因素。
3.设置因素水平：在设备类型因素中，选择了三种不同类型的设备：A型、B 型和C型。
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实验设计基础(DOE)
改进和创新最有效的工具；
利用最少的资源，获得最佳的结果；
“不掌握实验设计(DOE)的工程师，只能算是半个工程师。
”
──质量工程学创始人田口玄一( G. Taguchi) 实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)，是研究如何制定适当的实验方案，对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。
它对于解决多因素优化问题，有效的提高产品质量，降低生产成本卓有成效。
现已为美国和日本企业广泛使用。
实验设计还可应用于改进企业管理，调整产品结构，制定高效生产计划等。
实验设计( DOE ) 也是DMAIC路径中改善阶段的主要工具之一。
实验设计广泛应用于设计、制造与封装领域，直接改善工艺菜单，优化流程。
本课程主要介绍了实验设计的思想，实验的计划、实施、数据分析、验证及推荐方案，完全析因实验与筛选实验的设计与应用，举例丰富，许多为经实际检验过的成功案例。
本课程集实验设计思想、Minitab / JMP软件应用、统计方法及半导体专业知识于一体，是目前质量改善阶段筛选关键因子与改善工艺窗口的有效工具。
企业选送参加培训的人员，将在DOE专家的指导下，接受2~3 天的集中训练，通过教学游戏和案例讲解，掌握实验设计与数据处理的基本原理与应用方法，从而能够在今后实际工作中设计合理的实验方案及合理处理有关实验数据，解决实际问题，达到持续改进，优化核心流程的目的。
课程目标：
一、学习实验设计的基础理论和分析路径；
二、掌握实验设计使用方法；
三、提高解决实际生产和科研中实验问题的能力；
四、掌握如何在DMAIC的改善阶段合理使用实验设计的方法；
五、使用Minitab / JMP 来进行实验设计与分析，获得最佳结果变得方便容易。
课程特色：
将结合丰富的中外案例进行分析，并详细剖析学员在实际生产中使用DOE得到改善而产生巨大经济效益的真实案例。
启迪性谚语、典故等授课，使参训人员在轻松活跃的氛围中，充分掌握课程内容，并在互动的分享交流中增加收获。
实验设计基础案例赏析
项目简介与效果
减少结漏电项目背景说明：
在0.5 m工艺转移时，曾经发生过结漏电的现象。
漏电主要是由于磷注入的均匀性不好造成的，我们发现在靠近晶片平边的附近，磷注入的浓度要高于其他部分。
多晶刻蚀的速率是与磷的浓度成正比的。
由于晶片平边的多晶磷浓度高，而导致刻蚀速率过高，造成多晶下面的栅氧过刻蚀，而引起结漏电。
想通过工艺条件的实验，考察影响其响应的各因子，并求出在不影响产量的前提下，使各响应达到最佳的实验条件。
改进措施
由于实验次数的限制，我们只能做16次实验，因为不存在曲率，我们不加中心点，这就是25-1实验，这时R=Ⅴ，可达分辨度为Ⅴ的设计。
各主效应间没有混杂，主效应与二阶交互效应间也没有混杂，二阶交互效应与其他二阶交互效应也没有混杂，因此，我们就用25-1部分析因实验设计。
图1加上强约束条件的等值线图
结论
从二组结果来分析，似乎第二组结果更为理想。
从效果来看，完全可以认为已达到目标，则可以结束实验。
但此时不要忘记做验证实验，以确保将来按最佳条件生产能获得预期效果。
我们现在的任务就是计算出，将来的实验结果应该落在什么范围内，进一步计算出m 次验证实验结果的平均值应落人什么范围内，如果m次验证实验结果的平均值落入事先计算好的范围内，则说明一切正常，我们的模型正确，预测结果可信。