I 最终1 DOE实验设计 正交-极差-方差法 (传统方法)
DOE实验设计
正交试验法
一、定义试验对象、目的、范围、确定指标。 1.谁去做?谁负责?多少人的小组? 2.在哪做?哪个车间哪台设备? 3.检测设备是否稳定? 4.确定分析哪个指标?(如硬度、尺寸、配方等） 4.环境是否适宜?（与分析无关的其它环境因素
是否稳定） 5.其它资源准备好了吗?(时间、分析软件、管理
者支持等）
12
分析试验结果
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正交试验法(案例)
水平 因素 A
试验数
转速(转/分)
1 :
2
3 4 5 6 7 8 9 K1和 K2和 K3和 X1均值 X2均值 X3均值 R极差
1(480) 1
1 2(600) 2 2 3(765) 3 3 127 42 -27 42.3 14 -9 51.3
B
C
进刀量(毫米/转) 吃刀深度(毫米)
1(0.33) 2(0.20)
3(0.15) 1 2 3 1 2 3 -85 55 172 -28.3 18.3 57.3 85.6
1(2.5) 2(1.7)
3(2.0) 2 3 1 3 1 2 36 38 68 12 12.7 22.7 10.7
指标 工时
简化值(Y-100”)
1’28”
-12
2’25”
由于它的正交性，正交表使得各因素的每个水平的搭配是均衡的，因而试验结果整齐可比，便于分析．
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用正交表安排试验
1.确定试验指标、因素、水平后。 2.选择合适的正交表,进行表头设计(正交表的列
数不小于因素数,加上一列记录指标数据,加上 行用于分析记录.) 3.排试验方案表,做试验,记录试验结果. 将选好的正交表中表示水平的数字换成相应因 素的实际水平.
2.计算分析. 从最下面一行极差栏中看出B极差最大,A次之,C最小.可
doe试验设计方法
doe试验设计方法一、DOE试验设计方法的基本概念。
1.1 DOE是什么呢？DOE就是试验设计（Design of Experiment）的简称啦。
这就好比是我们做菜的时候，要考虑放哪些调料、每种调料放多少、用什么火候烹饪一样。
在工程、科学研究或者生产制造等领域，我们也有很多因素会影响最终的结果，DOE就是一种科学的方法，帮助我们找出这些因素是如何影响结果的。
1.2 它可不是随随便便地做试验哦。
就像盖房子要有蓝图一样，DOE是有计划、有策略地安排试验。
比如说，我们不能只凭感觉去调整产品生产过程中的各种参数，那样就像是盲人摸象，只能了解到局部，而DOE能让我们全面地看到各个因素之间的关系。
二、DOE试验设计方法的重要性。
2.1 节省资源。
你想啊，如果我们毫无头绪地做试验，那得浪费多少材料、时间和精力啊。
这就好比没头的苍蝇到处乱撞。
而DOE呢，它能让我们用最少的试验次数，得到最有用的信息。
就像走捷径一样，一下子就找到关键所在。
2.2 提高效率。
在当今这个快节奏的时代，效率就是生命。
DOE能够快速地帮我们确定哪些因素是关键因素，哪些是可以忽略不计的。
这就好比在一群人中，迅速找出最关键的人物一样。
我们不用在那些无关紧要的因素上浪费时间，能够把精力集中在真正影响结果的因素上，这样事情办起来自然就快多了。
2.3 优化结果。
通过DOE，我们可以找到最佳的因素组合，让产品或者流程达到最优的状态。
这就像把一群各有所长的人组合在一起，发挥出他们最大的能量，产生1 + 1 > 2的效果。
比如说生产某种产品，通过DOE找到最佳的原料配比、生产温度、加工时间等，就能生产出质量最好的产品。
三、DOE试验设计方法的实际应用。
3.1 在制造业中的应用。
比如说汽车制造，发动机的性能受到很多因素的影响，像气缸的大小、燃油的喷射量、火花塞的点火时间等等。
通过DOE，工程师们就可以有条不紊地测试这些因素对发动机性能的影响，找到最佳的组合，让汽车动力更强、更省油。
doe设计方法
doe设计方法DOE设计方法（Design of Experiments）是一种系统的实验设计方法，它可以帮助研究人员有效地探索和优化多个变量之间的相互作用关系。
本文将介绍DOE设计方法的基本原理和应用，并结合实例说明其在实际问题中的具体应用。
一、DOE设计方法的基本原理DOE设计方法是一种统计实验设计方法，通过有针对性地改变实验因素的水平，观察和分析不同因素对结果的影响，从而找到最佳的因素组合或者确定因素对结果的重要性。
其基本原理可以归纳为以下几点：1. 因素水平的选择：在进行DOE实验设计前，需要明确研究目的和问题，然后选择合适的因素和因素水平。
因素是影响结果的变量，而因素水平则是这些变量的取值。
2. 实验设计的选择：根据研究目的和问题，选择合适的实验设计方法。
常见的实验设计方法包括完全随机设计、方差分析设计、回归设计等。
3. 样本的选择：确定实验所需的样本量，并根据统计学原理进行随机抽样。
4. 实施实验并记录数据：根据实验设计方案，对实验进行操作，并记录实验数据。
5. 数据分析和结果解释：通过统计分析方法对实验数据进行处理和分析，并解释结果。
二、DOE设计方法的应用DOE设计方法可以应用于各个领域的实验研究中，以下是一些具体的应用实例：1. 制造业中的工艺优化：例如在某家汽车制造厂中，为了提高汽车发动机的燃油效率，研究人员可以利用DOE设计方法来确定不同因素（如燃油喷射量、气缸压力等）对燃油效率的影响，从而找到最佳的工艺参数组合。
2. 药物研发中的剂量确定：在药物研发过程中，为了确定药物的最佳剂量，研究人员可以利用DOE设计方法来研究不同剂量对药物疗效的影响，从而找到最佳的剂量范围。
3. 农业领域中的种植优化：在农业领域中，为了提高作物的产量和质量，研究人员可以利用DOE设计方法来确定不同因素（如施肥量、灌溉量等）对作物产量和质量的影响，从而找到最佳的种植方案。
4. 服务行业中的流程改进：例如在一家餐厅中，为了提高顾客的满意度，研究人员可以利用DOE设计方法来研究不同因素（如服务时间、服务员技能等）对顾客满意度的影响，从而找到最佳的服务流程。
使用DOE方法进行实验设计和结果分析
使用DOE方法进行实验设计和结果分析DOE（Design of Experiments）方法是一种通过系统化的实验设计和数据分析来优化产品或过程设计的方法。
它可以帮助我们有效地确定关键实验因素，并通过合理的实验设计和结果分析来探索因素的影响，从而优化产品或过程性能。
下面将详细介绍使用DOE方法进行实验设计和结果分析的步骤。
一、确定实验目标和因素在开始之前，首先要明确实验的目标是什么。
例如，我们可能希望优化某个产品的性能或者确定影响某个过程的关键因素。
然后，确定影响目标的各种因素，并对其进行分类。
二、选择实验设计方案在确定因素后，我们需要选择合适的实验设计方案。
常用的实验设计方法包括全因子实验设计、响应面法、Taguchi方法等。
选择哪种设计方案取决于实验目标、实验因素的数量以及实验资源的限制。
全因子实验设计是最常用的实验设计方法，它涉及所有可能的因素和水平组合，用于评估各个因素的主效应和交互作用。
响应面法则是建立了因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。
Taguchi方法则是通过较少的实验次数来确定因素的最佳水平。
三、进行实验并收集数据在选择实验设计方案后，根据方案要求进行实验并收集相关数据。
根据实验设计的不同，实验的数量和顺序也会有所不同。
需要确保实验的可重复性和准确性，并记录所有相关的数据信息。
四、数据分析和模型建立实验数据收集完毕后，我们需要对数据进行分析和模型建立，以了解各个因素对目标的影响。
常用的数据分析方法包括方差分析（ANOVA）、回归分析、主效应图、交互作用图等。
方差分析是一种用于分析实验因素对目标的影响的统计方法，可以帮助确定哪个因素对目标具有显著影响。
回归分析则用于建立因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。
主效应图和交互作用图则是用于直观地表示因素对目标的影响。
五、结果解释和优化在完成数据分析后，我们需要解释分析结果，并确定优化方案。
根据所得到的模型，我们可以通过模型预测来找到目标值的最佳组合，并进一步验证和优化。
DOE试验设计.ppt
• 新工藝的開發
• 設備參數的优化
• 工序控制与改善
特點是:
• 确定系統的主要影響因素,并加以控制和改善; • 改善系統對環境的适應性(Flexible); • 提高生產效率和產品品質; • 与同步工程(Concurrent engineering)相匹配,可以縮短新 產品和新工序的開發時間及提高准确性; • 正交試驗的引入,使試驗成本大大被降低.
• 优點: 以較少的試驗次數, 較短的試驗時間, 較低的 費用, 得到滿意的試驗結果; • 試驗設計就是試驗的最优化設計.
在ISO9000標准中專用的統計技術總共包括:
• 試驗設計
• 方差分析/回歸分析
• 安全性評估/風險分析 • 顯著性檢驗 • 品質控制圖/累積和技術 • 科學抽樣
适用范圍
試驗設計在工業企業中的應用包括:
每組樣本值的平均值,總和及標准差.
- 平均值和總和: 標識每組樣本的總体分布; - 標准差: 標識試驗誤差,一般為隨机性分布.
8. 分析試驗結果 (极差分析法):
這個計算分為三個步驟:
1> 計算各個試驗列的各個水平的 K 值, 比如在單個因素A列中:
K1=A在“1”水平時試驗結果的總和,
K2=A在“2”水平時試驗結果的總和, 依
方差分析法
信噪比
1. 正交試驗法 (Orthogonal experiment)
特點:
• 簡化試驗步驟,以較經濟的試驗成本取得較理想的試驗結果;
比如,4因子,3水平的試驗,如果用普通的試驗方法去做,需要做 81 (3^4) 次試驗,而正交試驗只需9次;
• 在試驗中,各因素的每個水平的搭配都是均衡的,對試驗結果 的影響的概率也是相同的;
DOE(实验设计法)
什么是DOE字体大小：大中小2010-06-0913:38:40来源：智库百科DOE（DesignofExperiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究,Dr.Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者,但后续努力集其大成,而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者,则非Dr.Taguchi(田口玄一博士)莫属。
为什么需要DOE要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
推荐阅读：什么是QFD法什么是IDEF什么是FMEA什么是EFQM模型DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。
所谓重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。
这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。
第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。
如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。
这一点的实际含义是，如果n=1，如果2个处理的y1=145，和y2=147，这时我们可能不能作出2个处理之间有没有差异的推断，也就是说，观察差147-145=2可能是试验误差的结果。
正交检验的极差分析和方差分析教材
正交检验的极差分析和方差分析教材正交检验的极差分析和方差分析引言：正交检验的极差分析和方差分析是统计学中常用的两种分析方法。
它们被广泛应用于实验设计和数据分析中，可以帮助我们判断变量之间的差异是否显著，并且确定是哪些因素对变量影响最为显著。
本文将重点介绍正交检验的极差分析和方差分析的基本原理和应用方法。
一、正交检验的极差分析1.1 基本原理正交检验的极差分析是通过观察不同水平的自变量对因变量的影响，推断不同水平之间的差异是否显著的一种方法。
它基于方差分析的原理，通过计算不同水平之间的平均差和标准差，判断不同水平之间的差异是否超过了预期的随机误差范围，从而得出结论。
1.2 应用方法首先，确定研究的自变量和因变量，并确定自变量的水平。
然后，通过随机抽样的方式获取样本数据，并计算每个水平下的极差。
接下来，计算整体样本数据的均值和方差，以及不同水平之间的平均差和标准差。
最后，使用统计方法，比较差异是否显著，并进一步推断不同水平之间的差异。
1.3 实例分析以某品牌洗衣机的不同水平温度对洗涤效果（洗涤时间）为例，通过极差分析探究不同水平温度下洗涤效果是否存在显著差异。
首先，选择3个不同水平的温度：40℃、60℃和80℃。
然后，使用这3个水平的温度进行多次洗涤实验，每次实验记录洗涤时间。
接下来，计算每个水平下的极差，并计算整体样本数据的均值和方差。
最后，使用正交检验的极差分析方法，比较不同水平之间的差异是否显著。
二、方差分析2.1 基本原理方差分析是通过比较不同组之间的方差大小，来判断不同组之间的差异是否显著的一种方法。
它基于总体方差和组内方差之间的关系，通过计算F统计量来比较差异是否显著。
2.2 应用方法首先，确定研究的自变量和因变量，并确定不同组别。
然后，通过随机抽样的方式获取样本数据，并计算每个组别的均值和方差。
接下来，计算总体样本数据的均值和方差，以及组内方差和组间方差。
最后，使用统计方法，计算F统计量，并比较差异是否显著。
doe试验设计
Doe试验设计为了提高实验的效率和准确性，工程领域常常运用Doe（Design of Experiments）试验设计方法。
Doe试验设计是一种系统性地设计和分析实验的方法，通过合理的实验设计，能够更有效地发现变量之间的关系，进而找出对输出结果影响最大的因素。
本文将介绍Doe试验设计的基本原理、常用的设计方法和实施步骤。
原理Doe试验设计的核心原理是通过统计学的方法和实验设计理论，剔除干扰因素，减少试验次数，提高实验效率，并获得可靠的数据结论。
在实验中，往往存在多个影响输出结果的因素，而Doe试验设计能够帮助我们确定哪些因素是主要影响因素，从而优化实验方案。
常用设计方法1.全因子试验法：对所有可能的因素和水平进行组合，覆盖所有可能的情况。
虽然全因子试验法需要大量的试验次数，但能够较为全面地了解因素对输出结果的影响。
2.正交试验法：通过正交表设计实验方案，以尽可能少的试验次数获取尽可能多的信息，避免因子之间的相互影响。
正交试验法在实验资源有限的情况下，能够高效地进行试验设计。
3.Taguchi方法：通过选择特定的因子水平组合，以最小的试验次数获得最大的有效信息。
Taguchi方法在实践中得到了广泛应用，尤其适用于工程实验。
实施步骤1.确定试验目的：明确实验的目的和研究问题，确定要研究的因素和因素水平。
2.选择试验设计方法：根据实验的要求和资源情况，选择合适的Doe试验设计方法。
3.建立试验方案：建立完整的试验方案，包括因素选择、水平设置、试验次数和顺序等。
4.进行实验：按照试验方案进行实验，记录实验数据。
5.分析数据：通过数据分析方法，分析试验结果，得出结论。
6.优化方案：根据数据分析结果，优化实验方案，提高实验效率和准确性。
Doe试验设计是一种有效的实验方法，能够帮助工程领域更快、更准确地找出影响因素，并优化实验方案。
通过合理应用Doe试验设计方法，可以有效提高工程项目的成功率和效率。
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（Process Development) 2、变量的优化设置
3、建立可靠公差
实验设计的意义:
工艺研发
4、发现降低成本的解决办法
（Process Development) 5、分析变化
6、改善过程中心
7、减少生产周期
8、降低废品率
9、改善产品的可靠性
工艺改善
1、解决问题
（ Process Improvement) 2、明了变量及过程之关系
正交实验， 方差分析 稳健设计
混料设计
1920
实验设计 技术最早 是由英国 统计学大 师费歇尔 （R.A.Fis her）所创 立，首先 应用在农 业
正交实验
1947
印度的劳 博士 （Rao， D,R）发明 并建议使 用正交表 规划具有 数个参数 的实验计 划
RSM
英国统计 学家乔治· 博克斯（ George Box）发 展了响应 曲面方法 （RSM）
3、进行过程能力研究
4、设备及方法比较
计量 (Metrology)
1、进行测量系统研究
2、判定误差的主要来源
3、最小测量误差
可控制因素 生产/ 制造
过程
不可控制因素
y=f(x1,x2,…,xn)
通过实验 进行优化设计
统计技术在 生产/制造过程 中的应用是对 过程中输入的变量 (人,机,料,法,环) 进行有目的地优化, 使输出的结果更加理想. 实验设计 是其中较为有效的一种
实验设计的应用:
产品设计，如：材料/配方/ 结构/公差 优选分析和选择 定义，和DFMEA,DV等结合
过程设计，如：过程（制造/测 试）影响因素/水平的识别分析 和定义，和PFMEA等结合
持续改进，如：6西格 玛改进中的过程影响 因素分析和改进
问题根源分析/改进， 如：8D方法中的根源 分析
先期过程中 -- 主动
第二讲：正交实验的方差分析
第一节：正交设计方差分析的步骤 第二节：3水平正交设计的方差分析 第三节：混合型正交设计的方差分析
第一天 上午 午休 下午
时间 08:30-9:45
9:45-10:00
10:00-11:00
11:00-11:10
11:10-12:00
12:00-13:00
13:00-14:00
量产及服务过程中– 主动/被动
市场
设计和开发D GP12 批量生产P /服务S
M
策划
产品设计开发
过程设计开发
服
OP1
OP2
OP3
OP4
务产品过程确认Fra bibliotek监监
监
监
S
视
视
视
视
反馈、评定、问题解决
持续改进
节点：NM顾客委托 阶段输出:获得新单
节点：SOP生产启动 输出:被批准的产品/制造交付系统
节点：EOP量产结束 阶段输出:生产件/服务
设计方法. 在工业企业推广的10多年,获得极大的经济效益. 3. 1957年，田口玄一提出信噪比设计法和产品的三阶段设计法。他把信噪比设计和正交表设计、
方差分析相结合，开辟了更为重要、更为广泛的应用领域，被视为日本工业“国宝”。
实验设计DOE的发展过程:
DOE发 展过程
早期因子 设计法/ 方差分析
14:00-15:15
15:15-15:30
15:30-15:45
15:45-17:00
课程内容 第一讲：正交实验设计 第一节：实验设计的意义及其发展过 第二节：正交实验、正交表及其用法（1）
练习1 分享
第二节：正交实验、正交表及其用法（2）
第三节：混合水平的正交实验设计
练习2 分享
第四节：有交互作用的正交实验设计
第一节：正交设计方差分析的步骤（2） 第二节：3水平正交设计的方差分析 第三节：混合型正交设计的方差分析 练习3 练习3 及分享
第一节：实验设计的意义及其发展过程 第二节：正交实验、正交表及其用法 第三节：混合水平的正交实验设计 第四节：有交互作用的正交实验设计
实验设计的意义:
应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快 获得最优组合方案。在工程学领域是设计开发，改进制造过程性能的非常重要的手段。
工程工具.
通过实验,控制其不良 的影响程度
实验设计DOE的发展过程:
试验设计始于20世纪20年代，其发展过程大致可分为三个阶段： 1. 早期的方差分析法: 20世纪20年代由英国生物统计学家、数学家费歇(R.A.Fisher)提出的，开始 主要应用于农业、生物学、遗传学方面，取得了丰硕成果。20世纪30/40年代，尤其二战期间， 英、美采用这种方法在工业生产中取得显著效果； 2. 1949年该方法被引入日本，由并由田口玄一(Taguchi)等学者加以改进，修定改进了正交实验
EOL寿命终结 阶段输出:服务
实验设计的意义:
基本研究
1、发现相关问题
(Basic Research)
2、明了技术要点
产品设计
1、灵敏度分析
（Product Design)
2、建立可靠性的公差
3、特征组件
4、特征结构
5、包括低成本组件
6、包括低等级物料
7、最小的变化
8、性能的改善
工艺研发
1 、变量研究
在设计开发的早期应用实验设计方法能得出以下成果： — 优化因子水平 — 用于建立与原材料或部件制造有关的工艺，使其在规定的范围内。 — 使设计的产品能够稳定或者牢靠运行于实际的环境中 — 减少总的工程设计周期 — 减少ECN（工程变更）的数量 — 改善产品性能、质量及成本，最大限度地满足客户要求。 — 改善产品的可制造性。 — 减少实际制造工艺中的问题。 — 减少产品的检查和性能测试强度
上海慧道企业管理咨询有限公司
Shanghai HOTALL Enterprise Management Consulting Co., Ltd. E-Mail:hotall2012@ 联系人:王晖 电话: 18560109751
第一讲：正交实验设计
第一节：实验设计的意义及其发展过程 第二节：正交实验、正交表及其用法 第三节：混合水平的正交实验设计 第四节：有交互作用的正交实验设计
第二天 上午 午休 下午
时间 08:30-9:45
9:45-10:00
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14:00-15:15
15:15-15:30
15:30-15:45
15:45-17:00
课程内容 第二讲：正交实验的方差分析 第一节：正交设计方差分析的步骤（1）