试验设计DOE培训教材(下)
DOE(试验设计)培训课件
医学领域试验设计案例分析
试验设计规范
医学领域的试验设计必须符合严格的伦理和法律规定，同时需要遵循科学的原则 和方法。本课件会介绍医学领域试验设计的规范和原则，包括人体实验的特殊要 求。
试验设计应用
医学领域的试验设计应用非常广泛，例如新药的开发和疗效比较、医疗器械的性 能检测等。本课件会通过实际案例来说明这些试验设计的具体应用和操作流程。
• 确定研究目的和问题 • 制定试验方案 • 选择合适的试验方法和材料 • 制定详细的试验计划和操作规程 • 进行试验并收集数据 • 分析数据并得出结论 • 撰写试验报告或论文
02
试验设计基本原则
科学性原则
试验设计需具备科学性，要能够反映出研究问题的本质和 规律。
科学性原则要求试验设计必须有明确的研究目的、研究对 象、研究方法和数据分析方法。
详细描述
将试验分为若干个阶段，每个阶段中包含不同的因素。在每个阶段中，将试验单元按照某种规则分为 若干个裂区，每个裂区内包含相同数量的试验单元。在每个裂区内选择一个试验单元进行试验，记录 其结果。该方法能够有效地控制误差，并能够研究不同因素之间的交互作用。
均匀设计
总结词
一种适用于多因素、多水平的试验设计方法。
试验设计包括了一系列的方法和技术，如随机化、重复性、 误差控制等。
试验设计的作用
1
试验设计可以帮助研究者明确研究目的、问题 和假设，并制定合理的试验方案。
2
试验设计可以有效地控制误差和变异，提高研 究的可靠性和准确性。
3
试验设计可以帮助研究者发现新的问题和现象 ，推动科学的进步和发展。
试验设计的流程
随机区组设计
总结词
一种常用的试验设计方法，适用于具有同一性质或同一类别的试验单元。
DOE(试验设计)培训课件
随机性
确保每个试验单元被选 中的机会相同。
重复性
相同条件下进
试验结果能够反映实际 情况，具有实际意义。
可操作性
试验过程易于实施和控 制。
03
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单易行的试验设计方法，适用于处理单个因素或多个因 素对试验结果的影响。
THANKS
谢谢您的观看
佳条件以达到预期的结果。
DOE旨在提高实验效率和降低 成本，同时减少实验次数和缩短
研发周期。
DOE的目的和意义
确定关键因素和最佳条件
通过DOE，可以确定对产品或过程性 能有显著影响的因素，并确定最佳条 件以获得最佳性能。
提高产品或过程性能
降低成本和减少变异
DOE有助于减少实验次数和缩短研发 周期，从而降低成本。此外，它还可 以减少产品或过程中的变异，提高可 重复性和可靠性。
性和完整性。
06
实际应用案例分析
案例一：提高某产品的良品率
总结词
通过DOE方法，提高产品良品率
详细描述
针对某产品良品率低的问题，采用 DOE方法进行试验设计，通过调整工 艺参数、优化原料配方等手段，提高 产品良品率，降低生产成本。
案例二：优化某生产过程的工艺参数
总结词
通过DOE方法，优化生产过程工艺参数
JMP
强大的统计分析功能和可视化工具
VS
JMP是SAS公司开发的一款强大的统 计分析软件，它提供了丰富的统计方 法和可视化工具，可以帮助用户进行 各种复杂的数据分析和试验设计。 JMP具有直观的用户界面和易于使用 的操作方式，使得用户可以轻松地进 行数据处理和分析。同时，JMP还支 持多种数据格式，可以与其他软件进 行数据交换和共享。
最经典的DOE培训资料(两篇)
引言：DesignofExperiment（DOE）是一种用于优化和改进产品、过程和系统的统计方法。
它通过系统地变化和操纵设计因素，以确定它们对响应变量的影响，并揭示最优的设计参数或条件组合。
本文将介绍一些最经典的DOE培训资料，为读者提供有关DOE实施和应用的详细指南。
概述：DOE培训资料是以指导操作者学习和掌握DOE方法和技巧的一种教育材料。
这些培训资料通常被用于工程和科学领域，旨在培养学习者掌握实验设计的基本概念和技能。
在这些资料中，包括了从理论知识到案例分析的全方位教学内容，可帮助学员理解和应用DOE原则，并在实践中取得成功。
正文：1.DOE的基本原则和概念：介绍DOE的概念和原则，包括因素、水平、响应变量等基本术语的定义和意义；详细讲解完全随机设计、随机区组设计、区组设计等常用的DOE方法；引导读者理解DOE的核心思想，即控制变量的变化以评估因素的影响，并用统计分析方法进行数据的解读和验证。
2.DOE的实施步骤和工具：提供DOE实施的详细步骤，包括确定目标、选择合适的设计方法、设定因素和水平、设计实验方案、实施实验等；介绍常用的DOE工具，如方差分析、回归分析等，解释其在DOE中的应用和解读。
3.数据分析技巧和误差处理：引导读者学习如何处理实验数据，包括数据整理、异常值处理、数据平滑等；介绍常见的数据分析技巧，如样本量估计、假设检验、置信区间估计等，帮助读者合理解读实验结果；讨论实验误差来源及其对结果的影响，讲解如何减小误差并提高实验的可靠性。
4.DOE在产品优化和质量改进中的应用：探讨DOE在产品设计和工艺改进中的应用，如变量选择、参数优化等；通过丰富的案例研究，展示DOE在提高产品质量和降低成本方面的潜力和效果；提供实用的步骤和方法，帮助读者将DOE应用到实际项目中，并获得可观的结果。
5.DOE的局限性和扩展应用：分析DOE的局限性，包括实验设计的代表性、实验条件的限制等方面；探讨基于DOE的进一步改进和扩展，如优化设计、鲁棒设计等；引导读者思考如何在特定领域中应用DOE方法，实现更加精确和高效的研究或生产过程。
DOE(试验设计)培训课件
介绍DOE软件工具中各种选项和参数的意义及 设置方法，例如实验设计类型、因子和水平设 置等。
DOE软件工具的应用案例
通过实际案例介绍如何使用DOE软件工具进行实验 设计和数据分析。
通过案例展示DOE软件工具在工业生产、新产品研 发等领域的应用。
DOE基本原则
随机化原则
试验设计应遵循随机化原则，以避 免潜在的人为偏见和系统误差。
重复性原则
为提高试验结果的可靠性和精确度 ，应尽可能遵循重复性原则，即在 相同条件下多次进行试验。
对照原则
通过设置对照组，可以更好地评估 试验组中目标变量与影响因素之间 的关系。
简约性原则
在满足试验目的的前提下，应尽可 能采用简约的试验设计，以降低试 验成本和时间。
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交 表，设计了九组实验方案，每组方案重复五次。
实施实验并收集数据
按照设计的实验方案进行实验，并收集了三十组实验数 据。
分析数据并得出结论
对收集的实验数据进行统计分析，发现生产温度对产品 质量影响最大，其次是生产压力，最后是生产时间
06
DOE软件工具介绍与操作指南
试验设计的基本原则
试验设计需要遵循随机化、重复性和对照等基本原则。
试验设计在生产中的应用
试验设计可以应用于生产过程中，通过优化生产工艺和参数，提高产品质量和生产效率。
试验设计在研发中的应用
试验设计可以应用于产品研发过程中，通过科学筛选和优化设计方案，降低产品成本和提高性能。
DOE与六西格玛的关系
DOE的基本概念
设计实验方案
采用正交表进行实验设计，选择了三因素三水平的正交表 ，设计了九组实验方案，每组方案重复三次。
DOE(实验设计)基础课程培训课件
重复是除正常试验次数外在相同输入因子水平组合下独立安 排一次或多次试验（注意不是同一试验下的重复测量），为了 保证独立性，需要将重复试验的多次试验次数进行随机化。
试验设计中重要的重复的理由有两点：
1）对过程的根本变差有一个估计；
2）提高主效应和交互效应的精度。
可能的区组包括不同原材料，操作者， 机器，批次，区组效应可以集中任何 系统效应并从感兴趣的因子效应中分
1
实际值
100
150
200
中心点
Company Logo
正交代码：
● 正交代码方程式： 实际值-（最大值+最小值）/2
● 代码值 = （最大值-最小值）/2
● 记：
A = 实际值
C = 代码值
m = (最大值 + 最小值）/2
d = (最大值 - 最小值）/2
● 则：
A-m
c=
或 A = m + cd
d
Company Logo
正交代码的优点
连续变量正交代码的好处：
每个因子两水平编码即设计因子试验的方法，2K设计的分析 和解释将被应用于任何因子，不管它的类型、范围和量纲。 通过对因子水平进行-1和+1编码，模型中所有因子“份量” 相同，“大小”相同。所有因子都没有量纲，因子效应可直 接比较。 在一系列代码组成的模型中，模型的均值（截距）就是响应 的均值并且在设计“空当”的中心。 正交代码去除了主效应估计于交互效应 估计之间的相关性 。
什么问题？
2）因子和水平数，调查和 分析范围
3）每次的试验成本
试验设计方案（类别）选择流程：
YES
确定试验目标 选定自变量（因素）
需要进行 试验吗？
DOE实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
DOE(试验设计)培训课件
遵循伦理规范，保障受试者权益、减少风险。
试验设计中的技术性问题
实验设计不严谨
采用对照试验、随机化等方法，减少偏倚。
检测与分析方法选择不当
根据研究目的选择合适的检测方法，并对结果进行综合分析。
试验设计中的其他问题
研究结果可重复性差
重视实验操作细节，确保实验结果可重复验证。
研究结果推广问题
简便性原则
试验设计应尽可能简单
试验设计应尽可能采用简单的试验方法和装置，以便减少误差和干扰因素。
试验设计应考虑实际应用情况
试验设计应考虑实际应用中的可行性和便利性，以便研究成果能够在实际中得到 广泛应用。
随机性原则
试验设计应采用随机抽样方法
采用随机抽样的方法可以避免选择性偏误，使得样本更具代 表性。
案例二：水稻品种筛选试验设计
目的
01
筛选出适应本地生长环境的水稻品种，提高水稻产量和质量。
试验方法
02
采用随机区组设计，将不同品种的水稻种植在相同的环境下，
观察其生长情况、产量和品质等方面的表现。
结果分析
03
通过方差分析和多重比较，得出不同品种水稻的优劣顺序，选
择适合当地种植的品种。
案例三：产品可靠性加速寿命试验设计
试验设计的目的是为了解决产品、工艺、材料等开发过程中 存在的各种问题，通过优化试验方案和评价指标，提高试验 的效率和质量，从而获得最佳的试验结果。
试验设计的发展历程
01
早期的试验设计方法可以追溯到17世纪，当时科学家们开始采用随机抽样和统 计分析等方法来研究农业、医学等领域的问题。
02
20世纪初，费歇尔等统计学家开始发展出一套完整的试验设计理论和方法，包 括随机化、重复性、因素分析、方差分析等。
实验设计(DOE)方法培训教案
工艺改善
1、解决问题
（ Process
2、明了变量及过程之关系
Improvement) 3、进行过程能力研究
4、设备及方法比较
计量
1、进行测量系统研究
(Metrology)
2、判定误差的主要来源
3、最小测量误差
深圳市邦凯电子有限公司——DOE培训教案
四、实验设计（DOE）计划
• 1、实验设计中需考虑的60个因素
深圳市邦凯电子有限公司——DOE培训教案
2、因素的位级 试验因素的位级（水平）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 的几种状态，就称为有几个位级（水平）。 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。例如：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 个位级（水平）。
23) 实验中所含仪器设备的影响 24) 重复性 25) 数据收集 26) 控制要求保持其有效性 27) 研究问题的知识 28) 主要因子影响程度比较 29) 实验误差 30) 测量影响 31) 测试灵敏度 32) 定义平均值 33) 定义方差值 34) 过程控制 35) 环境的影响
深圳市邦凯电子有限公司——DOE培训教案
第二节 实验设计（DOE）方法
根据具体要求选择DOE实验方法 实验设计的基本策略 筛选实验设计方法 全因子和分部DOE
深圳市邦凯电子有限公司——DOE培训教案
根据具体要求选择DOE实验方法
• DOE实验方法流程如图(二)所示
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
16. 点击Terms…，如图所示点选相应的项目，点击OK 确认
17.点击已激活的Analysis Graphs，如图所示点选相应的项目，按OK 确认，
18. 点击Options…，如 图所示点选相应的项目，按OK 确认
19. 点击Storage…，如 图所示点选相应的项目，点击OK 确认 20. 依次在每个对话框中点击OK确认
12.打开Stat 菜单，点选DOE ---Taguchi ---Analyze Taguchi Design…
13. 在对话框的Response data are in 处填入响应所在的栏位号 14. 然后点击Graphs…，在对话框中点选相应的项目，点击OK 确认
15. 点击Analysis…，根据需要，如图所示点选相应的项目，点击OK 确认
7. 在对话框中点击Factors… 8. 在对话框更改Name和Level Values
7. 在对话框中点击Options… 8. 在对话框更改点选 Store design in worksheet 9. 依次在每个对话框中点击OK
10. 左图是弹出的实验设计组合排列表 11.将根据实验组合进行实验得到的实验数据作为响应填入表中
结果
从分析结果中可以看出，以充 磁量1100，定位角11，定子线 圈匝数90，获得的效果最为显 著。
请你造一个n＝4的拉丁方阵。
拉丁方（Latin Square）
用扑克牌四种花色（梅花，方块，红心，黑桃）的1（即A）、2、3、4共16张牌， 将它们排成4×4的方阵，每一行，每一列四种花色俱全，并且都有1、2、3、4。
特点： 1． 一条对角线上全是 ，另一条对角线上是 。 ． 一条对角线上全是A，另一条对角线上是4。 2． 方块与梅花左右对称的，红桃与黑桃左右 ． 方块与梅花左右对称的， 对称。 对称。 3． 方块与黑桃，梅花与红桃上下对称。 ． 方块与黑桃，梅花与红桃上下对称。 4． A与4, 2与3左右对称。 左右对称。 ． 与 与 左右对称 5． A与4, 2与3上下对称。 上下对称。 ． 与 与 上下对称 6． 两条对角线上四种四种花色齐全。 ． 两条对角线上四种四种花色齐全。
Design of Experiments （DOE）
拉丁方（Latin Square）
普鲁士的腓特列大帝(1712-1786)曾组成一支仪仗队，仪仗队共有36名军官，来自6 支部队，每支部队中，上校、中校、少校、上尉、中尉、少尉各一名。他希望这 36名军官排成6×6的方阵，方阵的每一行，每一列的6名军官来自不同的部队并且 军衔各不相同。令他恼火的是，无论怎么绞尽脑汁也排不成。 他去求教瑞士著名的大数学家欧拉。欧拉发现这是一个不可能完成的任务。 来自n个部队的n种军衔的n×n名军官，如果能排成一个正方形，每一行，每一列 的n名军官来自不同的部队并且军衔各不相同，那么就称这个方阵叫拉丁方阵。
1. 如有图所示输入因子资料（3因子，3水平） 2. 数据输入完毕，打开Stat 菜单，点选 DOE--- Taguchi ---Create Taguchi Design…
3. 在弹出的对话框中选择3-Level Design 4. “Number of factors”中选择3 5. 点击Design 6. 在对话框中选择L9，点击OK 普通试验需 做27次
拉丁方（Latin Square）
正交表是由正交拉丁方自然推广而得到的规格化的表 AB BA ABC BCA CAB ABCD BCDA CDAB DABC A B C D E B C D E A C D E A B D E A B C E A B C D
正交表的表示方法： Ln(mk)
L表示正交表 n是表的行数，即要安排试验的次数 m是各因子的水平数 k 是表的列数，表示因子的个数 常用的正交表： 2水平的有L4(23), L8(27), L12(211), L16(215)等 3水平的有L9(34), L27(313)等 4水平的有L15(45) 5水平的有L25(56)
21. 输出ຫໍສະໝຸດ a. 试验设计分析表输出b.输出的每个因子主要效应的点图
输出
c.输出的响应平均值的分析资料
输出
d.输出的实验设计方案资料
22.打开Stat 菜单，点选DOE ---Taguchi ---Predict Taguchi Results…
23.在弹出的对话框中点选相应的项目 24. 点击Terms…，点选相应的项目， 按下OK 确认 25.点击Levels…，点选相应的项目，并 填入各因子所在的栏位号或名称 26. 依次点击所有OK 确认
作用：节约成本，提高效率
正交试验次数
普通试验次数
正交表的两条重要性质
1. 均衡分散性：每列中不同数字出现的次 数相等的，如表中“1”，“2”，各出 现4次 2. 整齐可比性：在任一两列中，将同一行 的两个数字看成有序数对时，每种数对 出现的次数相等，如表中（1，1）， （1，2），（2，1), （2，2), 各出现两 次 所以，用正交表来安排试验时，各因子的 各种水平的搭配是均衡的，这是正交表 的优点