01+Sheng+DOE+I

design of experiment conjecture
analysis of results conjecture
design of experiment
analysis of results conjecture
R. M A
P
DOE I - 7
学习：评鉴标准 学习：
要想学到东西，必须要满足下列条件：
第二天： 第二天：规划实验 Planning the experiment ‧全因子二水准实验Factorial design at two levels ‧主效应和交互作用Main effects and interactions ‧实验基本原理Basic principles of experimentation ‧常态机率点绘Normal probability plots ‧规划实验Planning the experiment ‧实验误差Experimental error ‧In-class designed experiment
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流程 B：mean=76, std Dev=6.1
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二流程有何区别？
R. M A
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DOE I - 22
参考分配
请画出Process(流程) C和流程D的参考分配： 流程C：mean=75, std Dev=5
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R. M A P
DOE I - 9
生产过程中的实验设计
上游 实验设计 主动 线外品质预防 生产过程 SPC 被动 线上品质评鉴 下游 检验 被动 抽样检验
工程研究与发展 市场研究
生产制造
检验部门
R. M A
P
DOE I - 10
实验设计目的
1. 找出〝Vital few〞过程参数，加以统计管制。 (Screening experiments) 2. 解决问题和过程最佳化 解决问题是最佳化的一个集合，过程最佳化是在 改善一个健康的过程，解决问题是在修补一个破 碎的过程，两者只有程度上的差异，因为两者使 用的工具相似，二者都针对一个过程而改善， George Box说：所有的工业过程都需改善。
R. M A
P
DOE I - 3
课程安排
第三天：执行和分析实验Running and analyzing the experiment 第三天：执行和分析实验
‧部分因子设计 Fractional factorial designs ‧执行实验 Conducting the experiment ‧残值分析 Residual analysis ‧实验设计的人性化考虑Human aspects of designed experiment
R. M A
P
DOE I - 2
课程安排
第一天：实验设计简介 第一天：实验设计简介Introduction to Design of Experiments ‧科学方法和发现真理的艺术Scientific method and the art of discovery ‧实验设计的目的和种类Purpose and types of designed experiments ‧基本统计学Basic statistics ‧比较性的实验：统计假设与检定(comparative experiments) ‧实验设计案例：pilot plant Ex.(常态分配与t分配) ‧现场设计的实验In-class designed experiment
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流程 D：mean=0,
std Dev = 5
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二 流 程 有 何 区 别 ？
R. M A
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DOE I - 23
参考分配
请画出Process(流程) E和流程F的参考分配： 流程E：mean=72, std Dev=8.3
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R. M A
P
DOE I - 24
参考分配
请画出流程F的参考分配： 流程F：mean=72, std Dev=8.3 样本大小 n=10 注意！若要画出一个样本大小n>1的参考分配，则必须要计算 一个standard error(标准误)：
Standard Error = SE = S/ n SE = 8.3/ 10 = 2 . 62
P
DOE I - 20
常态分配的应用
吾人通常使用由样本得来的资讯，计算平均数和标准差，并由此 二统计量，建构一个参考分配(Reference distribution)，例如下图 平均数(mean) =75，标准差(standard deviation) =10的母体参考 分配：
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R. M A
PHale Waihona Puke DOE I - 11工业实验的种类
1. Screening 哪一些因子对此过程最重要？ ‧解决问题 ‧管制图的应用 2. Empirical 这些重要的因子如何影响效应(Response)？ 3. Mechanistic 为什么此效应会被这些因子所影响？
R. M A
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DOE I - 12
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参 考 分 配 E 和 F 有 何 不 同 ？
R. M A
P
DOE I - 25
平均数信赖区间(Confidence Intervals) 平均数信赖区间
所谓平均数信赖区间，其意为在某一特定的机率下，可能包含母体平均数 (mean)的区间，因此在前述例题的抽样资料，所算出的mean=75，std =10 中，信赖区间65到85，就可说该区间有68.3%的机会（机率），包含真正 的母体平均数mean。
--- Alber Einstein
R. M A
P
DOE I - 6
科学方法
Data deduction hypothesis induction hypothesis deduction Data induction hypothesis
科学方法应用到设计过的实验上
Experiment Experiment
增加有慧眼观察员看到关键事件和增加关键事件发生的机率。 所以实验设计是一种更有效的学习工具。
R. M A
P
DOE I - 8
学习：深度知识 学习： • 深度学习的结果导致产生戴明所说的深度知识， 深度知识是了解控制过程的基本原理。 • 某人具有深度知识就能回答诸如：何种化学或 物理掌控此过程？ (例如：滚动铝板的限制是摩 擦力和热传导)，哪一些限制此过程不能100% 回收？ • 实验设计是一种寻找探索过程边界，以及获得 深度知识的方法。
1. 关键事件(Critical Event) 2. 有慧眼的观察者(Perceptive Observer)
被动工具（管制图）： 被动工具（管制图）：
增加有慧眼观察员注意到关键事件的机会，然而，被动工具并不会增 加关键事件发生的机率，有慧眼观察员必须等着过程告诉他。（即等 着特殊原因的发生）
主动工具（实验设计） 主动工具（实验设计）
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DOE I - 19
R. M A
P
常态分配： 常态分配：曲线下的面积
±1σ Probability = 0.683
µ
µ ±2σ µ
Probability
= 0.954
±3σ Probability = 0.9973
R. M A
R. M A
P
DOE I - 15
针对一个不在统计管制下的过程，进行实验的应用： 针对一个不在统计管制下的过程，进行实验的应用： 1. 推论和预测仅限于研究的群体
2. 开发出能改善此过程的各种理论 3. 不能用于该过程的预测
R. M A
P
DOE I - 16
基本统计学
• 常态分配 (Normal Distribution) • 参考分配 (Reference Distribution) • 图形分析 (Graphical Analysis)
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µ ±1σ P = 0.683 µ ±2σ Probability = 0.954
µ
µ ±3σ
Probability = 0.9973
R. M A
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DOE I - 21
参考分配
请画出Process(流程) A和流程B的参考分配： 流程A：mean=76, std Dev=3.2
R. M A
P
DOE I - 17
常态分配
描述： 描述： 1. 连续型资料 2. 众数(Mode) = 平均数(Mean) = 中位数(Median) 3. 平均数两边的面积各占50% 4. 两边的斜率相同 5. Asymptotic (永远不接触) 计算： 计算：
中央趨近 平均數 分散度 變異數 標準差 ∑ ( x − x )2 i = Variance = S = n −1 1 = S = ( Variance )2