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试验设计的五步曲 [复制链接]

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无论是在工程技术、质量管理、产品研发等方面,还是在近来热门的六西格玛领域,试验设计DOE都是我们解决问题的好帮手,其应用可以说涵盖了包括机械、电子、化工、汽车、烟草、医药、食品、银行、电信、物流等所有的行业。众所周知,各类高科技公司的产品本身及其制造工艺千差万别,小到英特尔公司生产的CPU芯片,大到乔治亚宇航中心研制的火箭系统。如果说这些产品之间有什么共同点的话,其中之一就是都采用了基于JMP统计软件的试验设计改进方案。如果除去各行业的专业知识,这些知名企业应用试验设计的步骤也是类似的,基本上可以概括为五大步骤,即试验设计的五步曲。

第一步 确定问题

无论在什么企业中,都可能存在一些质量问题,它可以具体地量化为某个KPI指标不能够达到我们事先规定的要求。针对这样的问题,一些简单的方法很可能无法解决,这时我们就会想到试验设计。

对于运用试验设计解决的问题,首先要定义好试验的目的,也就是解决一个什么样的问题,问题的危害(即严重性)如何,是否有充足的理由来应用试验设计,等等。因为试验设计虽然比盲目的试验分析节省了很多资源,但毕竟还是要花费一定的资源才能进行的。特别是对于生产型企业,试验设计的进行必然会打乱原有的生产稳定秩序,所以确定试验目的和试验的可行性是首要的任务。随着试验目标的确定,还必须明确地定义试验的指标和接受的规格,这样试验设计才有推进的方向,试验的成功与否也有检验的度量尺度。

第二步 流程解析

很多人(包括某些领导)常常会有一个误区:那就是只将关注点放在结果上,而忽略了产生结果的那个流程。其实任何一个问题的产生,都有它的原因,特性的欠缺、良率的波动、周期的变化等等都有这个特点。从本质上讲,真正的原因一定存在于产生问题的流程当中。有很多的方式来解析流程,但有一点必须做到,那就是尽可能详尽地列出可能的因素。其实对于流程的剖析和认识,就是我们了解问题的开始,因为并不是每个人都能掌握好我们所关注的问题及其流程的。

第三步 筛选试验

流程解析的输出是使我们能够了解问题的可能因素在哪里,虽然不能确定哪个是重要的,但至少可以确定一个总的方向。但是如果我们逐一仔细调查,对于一些微小的影响因素也进行全面试验分析,无疑形成了一种浪费,而且还可能导致试验的误差。

这时,对可能的因素进行筛选就显得十分必要。虽然不需要确认交互作用、高阶效应等专业问题,但需要确认哪个因素的影响是显著的。可以使用一些低分解率的两水平试验或者一系列专门的筛选试验(如下图所示)来完成这个任务,这样的试验成本会尽可能地达到最小。而且,对于这一步任务的完成,可以应用一些历史数据,或者完全可靠的经验理论分析,来减少试验因子。筛选因素的结果,使得我们掌握了影响指标的主要因素,这一步尤为关键。而在现实中,这样的结果却往往是通过纯粹的经验主义,甚至是得过且过、不求甚解的态度得出的。

 

 

第四步 析因试验

在筛选试验时不强调因素间的交互作用等影响,但给出了主要的影响因素,这时主要因素的数量不会太多,可以进一步度量因素的主效应和交互作用。

 

析因试验主要选择各因素构造的几何体的顶点来完成(如上图所示)。这样的试验构造,可以帮助我们确定对于指标的影响:是否存在主效应或者哪些主效应是显著的,是否存在交互作用或者哪些交互作用是显著的,试验的最终是通过方差分析来检定这些效应是否显著,同时对以往的筛选试验也是一个验证。

第五步 优化试验

在析因试验中,确定了所有因素与指标间的主要影响项。快速接近的方法,使我们确定了主要因素的大致取值水平。但是考虑到功效问题,需要进一步地安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平。可以说,此时的试验是一个对析因试验的试验点的补充,也就是利用已有的析因试验的试验数据来最终优化指标,或者说增加一些试验点来完成这个任务。

试验点一般根据回归试验的旋转性来选取,而且它的水平应该根据功效、因子数、中心点数等方面来合理设置,确保回归模型的可靠性和有效性。这些试验统称为响应面试验,可以帮助我们分析和建立起因素和指标间的回归模型,而且还可以用可视化的方式展现模型结果(如下图所示),便于我们用优化的手段来确定最终的因子水平设定。

 

汽车轮胎行驶的路面,不可能保证都是优质的、相同的,那么对于一些相对较差的路面,怎样来保证轮胎的高性能质量呢?这时我们会通过确定抗干扰能力强的关键可控因素、界定关键因素的合理取值范围等办法来缓解干扰因素的影响,这就是近来应用频率越来越高的稳健设计、田口设计和容差设计的意图和途径。通常会在设计和研发阶段就提出这类问题,目的就是把这些非可控因素的影响降低至最小,保证指标的高优性能。

实践是检验真理的唯一标准。在实际的操作层面,除了遵循上述的五步曲准则之外,试验设计的成功要素还包括:

工欲善其事,必先利其器。为了提高试验设计的效率和解决问题的成功率,选择合适的专业工具必不可少。源于全球最大统计分析软件公司的JMP软件是试验设计业界的不二选择,它不但能很好地实现筛选试验、析因试验、优化试验等传统手法,而且将数据挖掘、模拟仿真等相关方法也有机地融合在试验设计中,为我们提供了完整的试验设计解决方案,本文中的所有图形就完全是以JMP软件为载体实现的,JMP也是目前试验设计方法实践者最推崇的专业软件之一。

希望你也可以早日跳出优美的舞步,在试验设计DOE的舞林大会上一展身手!

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非常好的资料,谢谢了

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不错哦!谢谢啊!

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谢谢,学习了。
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谢谢分享,学到了很多宝贵的知识。
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这样的资料给力,掌握方法比具体指导好的多。学习……
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