六西格玛试验设计(DOE培训)的3个基本原则
六西格玛重视的高级试验设计和DOE培训—稳健参数设计
六西格玛重视的高级试验设计和DOE培训—稳健参数设计说起试验设计，很多人就会想起完全析因设计、部分析因设计、响应面设计等传统方法，可是随着工艺要求的提高、客户需求多样性的增强、成本压力的不断增大，根据这些方法得到的优化方案往往在实际工作中实现不了预取的效果。
这也是为什么很多开展六西格玛管理的企业在从传统的六西格玛改进DMAIC向六西格玛设计DFSS的进化过程中，越来越重视一种高级试验设计——稳健参数设计的原因。
稳健参数设计(robust parameter design)(也称健壮设计、鲁棒设计，简称参数设计)是工程实际问题中很有价值的统计方法。
它通过选择可控因子的水平组合来减少一个系统(或产品、过程)对噪声变化的敏感性，从而达到减少此系统性能波动的目的。
过程的输入变量(因子)有两类:可控因子(control factor)和噪声因子(noisefactor)。
可控因子是指其值一旦选定就保持不变的变量，它包括产品或生产过程设计中的设计参数。
而噪声因子是在正常条件下难以控制的变量。
在作参数设计时，就是把可控因子的设置当作研究的主要对象，与此同时让噪声因子按照设定的系统改变的方法来表示正常条件下的变化，最终按照我们预定的望大、望小或望目的目标选出最佳设置。
从方法角度而言，可以使用乘积表(cross array)(即内外表)法和单一表(single array)(两类因子排在同一张表内)法两种方法。
从建模策略而言，可以使用相应的位置及散度建模和响应建模两种建模策略。
日本田口玄一博士(Genichi Taguchi)在参数设计方法方面贡献非常突出，他在设计中引入信噪比的概念，并以此作为评价参数组合优劣的一种测度，这是很有价值的，甚至很多文献和软件都把稳健参数设计方法称为田口设计(Taguchi design)。
响应变量都只是单个变量。
在所研究的系统中，这个响应变量有特定的最佳值(望大、望小或望目)，而且这个最佳值是不变的，这类响应被称为简单响应(simple response)，这类系统被称为简单响应系统(simple response system)。
六西格玛定理pt
六西格玛定理什么是六西格玛定理？六西格玛定理（Six Sigma）是一种常用的质量管理方法，旨在通过减少产品或过程中的变异性，提高质量水平。
该方法通过对过程进行统计分析，减少缺陷，降低质量成本，并提升客户满意度。
六西格玛的起源和发展六西格玛方法起源于20世纪80年代的美国，在Motorola公司首次引入，并在GE公司的推动下得以普及和发展。
在过去几十年里，六西格玛方法已经成为全球许多企业的核心管理理念，并取得了显著的成果。
六西格玛的核心思想六西格玛的核心思想是通过数据和统计分析，降低过程的变异性，从而实现提高质量的目标。
该方法以DMC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）为基本流程，通过以下几个步骤来实现质量改进：1. 定义（Define）在这一阶段，团队需要明确定义目标，确定客户需求，并界定关键的质量特征和指标。
团队还需要界定过程的边界和关键影响因素，以确保后续的改进工作能够有针对性地进行。
2. 测量（Measure）在测量阶段，团队需要收集和测量相关的数据，以了解当前的过程性能和变异情况。
常用的工具和技术包括直方图、散点图和测量系统分析等，以确保数据的可靠性和准确性。
3. 分析（Analyze）在分析阶段，团队需要利用统计分析方法，识别和理解导致质量问题和变异的根本原因。
通过分析数据，找出关键影响因素，并确定改进的重点和方向。
4. 改进（Improve）在改进阶段，团队需要制定和实施针对性的改进措施，以消除或减少质量问题和变异性。
改进的措施可能包括改变工艺流程、优化设备设置或改进员工培训等。
5. 控制（Control）在控制阶段，团队需要确保改进成果的持续稳定。
通过制定和执行适当的控制计划，建立数据监控和绩效评估机制，以确保过程的质量稳定性和持续性改进。
六西格玛的关键原则和工具六西格玛方法的成功实施需要遵循以下几个关键原则：1.客户导向：六西格玛方法将客户满意度作为最终目标，强调产品和服务质量的重要性。
六西格玛绿带教程(试验设计)
常用的正交表有两大类
(1)一类正交表的行数n，列数p，水平数q n=qk, k=2,3,4,…, p=(n-1)/(q-1) 如：L4(23)，L8(27)，L16(215)，L32(231)等 这类正交表可以考察因子间交互作用 (2)另一类正交表的行数，列数，水平数之 间不满足上述的两个关系 如： L12(211)， L18(37)，L36(313)等
空白列的偏差平方和为Se，这里有Se=S4
有平方和分解式
ST S j
j
表头设计 列号 试验号 1 1 2 1 3 1 4 2 5 2 6 2 7 3 8 3 9 3 T1 555 T2 594 T3 502 S 1421.6
表 4.5 例 4.1 方差分析计算表 A B C 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 2 3 485 656 510 5686.9 1 2 3 2 3 1 3 1 2 555 523 573 427.6
（四）验证试验
对A2B2C1进行三次试验，结果为： 234，240，220，平均值为231.3 此结果是满意的
三、 有交互作用的 正交设计与数据分析
头选 设用 计合 ，适 列的 出正 试交 验表 计， 划进 。行 表
考水 确 察平 定 的， 试 交并 验 互确 中 作定 所 用可 考 能虑 存的 在因 并子 要与
同理 对因子B与C将数据分成三组分别比较。 所有计算列在下面的计算表中。 从表中可以看出最好的水平组合是： A2B2C3 ，即充磁量为1100，定位角度为11， 定子线圈匝数为90，可以使输出力矩达到 最大
直观分析表
表头设计 列号 试验号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 T1 T2 T3 T1 T2 T3 R A 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 555 594 502 185 198 167.3 30.7 B 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 485 656 510 161.7 218.7 170 57 C 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 555 523 573 185 174.3 191 16.7 4 1 2 3 3 1 2 2 3 1 y 160 215 180 168 236 190 157 205 140
最经典的DOE培训资料
最经典的DOE培训资料一、DOE培训简介DOE（Design of Experiments）即试验设计，是一种科学的统计方法，用于优化和改进产品、流程或系统。
本文将介绍最经典的DOE培训资料，帮助读者快速掌握DOE的基本概念和应用技巧。
二、DOE基本原理DOE的基本原理是通过合理安排实验来获取尽可能多的有用信息，以便推断出因果关系和优化条件。
在DOE中，研究者通过改变实验因子的水平，观察响应变量的变化情况，从而确定影响响应变量的主要因素，并找到最优的因素水平组合。
三、DOE的常用方法1. 完全随机设计（Completely Randomized Design）：在完全随机设计中，实验因子的各个水平组合以完全随机的方式分配给试验单元。
这种设计适用于因素水平较少的情况，能够较好地估计因素效应。
2. 随机区组设计（Randomized Complete Block Design）：随机区组设计将试验区分为几个均匀分布的区块，每个区块内的试验因子水平组合是随机分配的。
这种设计适用于试验区存在显著差异的情况，能够减小区组间的差异对因素效应评估的影响。
3. 多因子实验设计（Factorial Design）：多因子实验设计同时考虑两个或多个因素对响应变量的影响。
通过观察各个因素水平组合下的响应变量值，可以评估因素间的交互作用，并确定最佳的因素组合。
4. 响应曲面法（Response Surface Methodology）：响应曲面法利用数学模型来描述因素和响应变量之间的关系。
通过在响应曲面图上寻找最大或最小值点，可以找到最优的因素组合。
四、DOE的应用领域DOE广泛应用于各个领域，包括制造业、医药、食品、化工等。
以制造业为例，DOE可以用于优化工艺参数，提高产品质量和生产效率；在医药领域，DOE可以用于药物配方的优化和剂量的确定。
DOE的灵活性和可迅速得到结果的特点，使其成为许多领域中问题解决和优化的重要工具。
第9章 2-六西格玛管理
工业工程教研室
σ
SIX SIGMA
六西格玛管理
6σ管理的项目策划与实施
• 6σ管理的项目策划 1.选择项目 项目选择的基本条件 ： 1)当前期绩效和预期或需要的绩效之间存在一定差距。 2)不能清楚解释问题产生的原因。 3)已对出现的问题实施改进措施，但未达到预期效果。 项目选择的评价标准：回报或业务利润标准 、可行性 标准 2.选择项目的有效模式：渐进式和突破式改进 3.组织项目团队
工业工程教研室
σ
SIX SIGMA
六西格玛管理 【例】某焊接工序一天焊接了100张电路板，每张有10个焊点， 共检验出6个缺陷，计算该工序的DPU、DPO和DPMO。
缺陷数 单位数 6 100
缺陷数 单位数 缺陷机会数
6
( 1 ) DPU
6 10
-2
(2)DPO
6 100 10
800000 690000 700000 600000 500000 400000 308000 300000 200000 66800 100000 6210 0 1σ 2σ 3σ 4σ σ 水平
LSL
USL
百万件产品缺陷数
12
230 5σ
3.4 6σ
6
六西格玛水平理想状态下质 量特性值的分布与公差范围
6
6 10
3
(3)DPMO
DPO 10
6 10
3
10
6000
查西格玛水平换算表，可得西格玛水平Z值在4.0和4.05之间。
工业工程教研室
σ
SIX SIGMA
（假设分布中心偏离公差中心1.5σ）
六西格玛管理
（三）连续型数据的度量指标 •
六西格玛试验设计之调优运算的基本概念和运算方法
六西格玛试验设计之调优运算的基本概念和运算方法六西格玛试验设计（Design of Experiments, DOE）是一种统计方法，用于优化和改进工业过程和产品的质量以及降低成本。
调优运算是六西格玛试验设计的一个基本概念，旨在通过系统化的实验和数据分析来确定和优化关键因素对结果的影响。
本文将介绍六西格玛试验设计的调优运算的基本概念和运算方法。
调优运算的基本概念包括确定关键因素、建立模型、确定最优条件和验证模型。
下面将详细介绍每个概念的内容。
1.确定关键因素：首先要确定对结果影响最为显著的关键因素。
这些因素可以是机器设备中的工作参数、产品制造过程中的因素等。
通过分析历史数据、专家意见或探索性试验等方法，选择关键因素并确定其水平范围。
2.建立模型：在确定关键因素后，需要建立数学模型来描述关键因素与结果之间的关系。
常用的模型包括线性模型、二次模型、响应面模型等。
模型的选择依据可能是实验设计类型和样本数量的限制等。
3. 确定最优条件：通过对不同条件下的试验进行数据收集和分析，确定能够达到最优结果的关键因素水平组合。
通常采用设计矩阵（design matrix）来确定试验设计，其中包括各因素的水平和重复次数。
根据试验结果，可以使用统计方法和优化算法来确定最优条件。
4.验证模型：最后，需要对确定的最优条件进行验证实验。
在验证实验中，使用最优条件下的因素水平来生成结果，并与模型预测结果进行比较。
如果实际结果与预测结果相符，说明模型是可靠的，可以用于优化和改进工业过程和产品。
调优运算的基本运算方法包括重复试验、因素水平设计、响应分析和优化算法。
1.重复试验：重复试验是为了减小试验误差，增加结果的可信度。
通过多次试验，可以获得更加稳定和可靠的数据，并检验结果的一致性。
2.因素水平设计：因素水平设计是针对关键因素的设置。
常用的设计方法有全因素设计、部分因素设计和跨越设计等。
为了确定关键因素的水平组合，可以使用拟合和调整设计矩阵。
六西格玛标准
六西格玛标准六西格玛是一种管理方法，旨在通过减少缺陷和提高效率来改善业务流程。
它是一种以数据为基础的方法，可以帮助组织识别和消除导致产品和服务不符合客户要求的根本原因。
六西格玛标准源自于质量管理领域，但如今已广泛应用于各种行业和组织中。
本文将介绍六西格玛标准的基本原则和实施方法。
首先，六西格玛标准强调数据驱动的决策。
它要求组织收集和分析大量的数据，以便深入了解业务流程的运作情况。
通过数据分析，组织可以识别潜在的问题和机会，从而制定有效的改进计划。
数据的使用可以帮助组织做出客观的决策，而不是凭主管的直觉或经验。
其次，六西格玛标准注重过程的稳定性和可预测性。
它要求组织建立稳定的业务流程，并且能够准确预测产品或服务的质量水平。
通过对业务流程的标准化和优化，组织可以降低变异性，提高生产效率，从而提供更加稳定和可靠的产品或服务。
另外，六西格玛标准强调持续改进。
它认为业务流程是动态的，需要不断地进行改进和优化。
组织应该建立一个持续改进的文化，鼓励员工提出改进建议，并及时采取行动。
持续改进可以帮助组织保持竞争优势，适应市场变化，满足客户需求。
此外，六西格玛标准还注重客户导向。
它要求组织将客户的需求和期望置于首位，不断努力提高产品或服务的质量，以满足客户的需求。
通过深入了解客户需求，组织可以设计出更加符合市场需求的产品或服务，提高客户满意度，从而赢得客户的信赖和忠诚。
最后，六西格玛标准强调团队合作和领导力。
它认为只有全员参与，才能取得持续的改进和优化。
组织需要建立一个团队合作的文化，鼓励员工之间的合作和知识共享。
同时，领导者也需要发挥重要作用，引领团队不断前行，推动组织实现业务目标。
总之，六西格玛标准是一种强调数据驱动、过程稳定、持续改进、客户导向和团队合作的管理方法。
通过遵循六西格玛标准，组织可以提高业务流程的效率和质量，实现持续的改进和优化，从而赢得市场竞争优势。
希望本文的介绍可以帮助读者更好地理解六西格玛标准，并在实践中加以运用。
六西格玛试验设计培训(DOE)设计操作步骤
六西格玛试验设计培训（DOE）设计操作步骤一、试验设计步骤（单独使用时）（1）陈述问题；（2）设立目标；（3）确定输出变量；（4）识别输入因子（可控因子/噪声因子）；（5）选定每个因子的水平；（6）选择试验设计类型；（7）计划并为实施试验做准备；（8）实施试验并记录数据；（9）分析数据并得出结论；（10）必要时进行确认试验。
二、试验设计步骤的重点提示（1）确定响应变量1、尽量使用连续数据作输出变量；2、连续数据提供更多的信息；3、计数型数据需要大样本量；4、尽量使用可精确、稳定测量的输出变量。
（2）识别输入因子1、鱼骨图；2、因果矩阵；3、潜在失效模式及效果分析。
（3）可控因子与噪声因子1、可控因子是在工序的正常操作时能设定并且维持在期望水平的因子；2、噪声因子是在正常的操作期间变化的因子，而且人为不能控制；或者人们宁愿不控制，因为这么做会很昂贵。
（4）选择输入因子的水平1、因子水平可以是定量的，也可以定性的：1）定量举例温度：100℃和120℃;压力：20psi和25psi;旋转度：3000r/min和3500r/min。
2）定性举例机器A和机器B;曲线A、B、C；材料类型：新和旧。
2、因子水平的选择是基于试验目的：目标1：从大量的变量中确定出重要的少数输入因子（筛选）；将当前能力的极限值设定为“大胆”水准。
目标2：了解因素关系及交互作用，一旦确定重要的输入因子，通过减小水平间距来确定因子间的交互作用。
目标3：确定一组输入变量的操作窗口（过程最优化），水平设定进一步接近。
三、选择DOE类型四、实施试验的计划实施试验的计划应解决以下问题：1）费用；2）是否与内部客户讨论过；3）需要时间；4）是否有必要做试运行；5）我们需要提案并被许可；6）谁来进行实验。
7、实施试验，获取数据并分析数据1）确认数据收集与数据值；2）确认特别情况不会产生影响；3）用Minitab分析数据。
8、实施试验阻碍的因素1）问题不清；2）目标不明；3）集体讨论不充分；4）试验结果不清；5）试验设计费用过高；6）试验设计耗时过长，对试验设计策略缺乏理解；7）试验初期缺乏信心；8）缺乏管理支持；9）过于迫切地需要结果；10）缺乏足够的指导、支持。
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六西格玛试验设计（DOE培训）的3个基本原则
有三个基本原则在试验设计中必须要考虑:重复试验(replication),随机化（randomization)和区组化(blocking)。
1、第一个原则：重复试验
所谓重复试验是指一个处理施于多个试验单元。
这些单元是我们在统计推断中一个处理所形成的总体的代表，它可以使我们得以估计试验误差的大小。
通常的显著性检验都是拿不同处理间形成的差别与随机误差相比较，只有当处理间这种差别比随机误差显著地大时，我们才说“处理间的差别是显著的”。
没有随机误差就无法进行任何统计推断，因此在试验设计中安排重复试验是必不可少的。
需要注意的是：一定要进行不同单元的重复(replicate)，而不能仅进行同单元的重复(repetition)。
换言之，一定要重新做试验即重复试验，而不能仅是重复观测或重复取样。
比如在上例中。
一定要用同样的工艺条件生产两罐或多罐合成氨，而不能只是从同罐合成氨中分次取不同的样品来测试纯度。
显然，同罐合成氨中分次取不同的样品所测试出的纯度间差异要小，而不同罐合成氨中取不同的样品来测试的纯度间差异要大。
以同单元重复得到的差异来估计随机误差将会低估试验误差，所得的结论就都是不可信的。
在试验中一定要包含有真正的重复。
2、第二个原则：随机化
随机化的含义是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和或所用试验单元。
这样做的目的是防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生的某种系统的影响。
假使我们在同一天内进行的8次试验之顺序进行的话，会有什么问题呢?如果当天的电压有一种由高向低变化的趋势，而恰好电压的降低将导致纯度的降低，那么很明显，前4次试验是在电压较高的情况下进行的，后4次试验是在电压较低的情况进行的。
如果将这8次试验顺序完全打乱，则不会再出现上述问题了。
随机化并没有减少试验误差本身，但随机化可以防止出现未知的但可能会对响应变量产生的某种系统影响。
3、第三个原则：区组化
各试验单元间难免会有某些差异，如果我们能按某种方式把它们分成组，而每组内可
以保证差异较小，即它们具有同质齐性((homogeneous)，则我们可以在很大程度上消
除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。
一组同质齐性的试验单元称为一个区组(block)，将全部试验单元划分为若干区组的方
法称之为分区组或区组化。
通过在同一个区组内比较处理间的差异，就可以使区组效
应在各处理效应的比较中得以消除，从而使对整个试验的分析更为有效。
例如，假定在上(下)午时段内差异不大。
而上午、下午差异可能较大，那我们就把上午、下午当作两个区组。
这时在分析中就可以去除掉上午、下午间的差异的影响，或尽可
能把试验全都安排在上午(或下午)进行。
如果分区组有效，则这种方法在分析时，可以将区组与区组间的差异分离出来，这样就能大大减少可能存在的未知变量的系统影响，这就是分区组的好处。
当然，在区组内还应该用随机化的方法进行试验顺序及试验单
元分配的安排。
什么时候用分区组，什么时候用随机化呢?在试验的设计中应遵照下列原则：“能分区组者则分区组，不能分区组者则随机化”。
文章来源：/liuxigemasheji/380.html。