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浅析6sigma工具DOE试验设计的类型

张驰专栏  |      2017-01-05 09:19:09
引言:浅析6sigma工具DOE试验设计的类型:(1)因子设计。(2)回归设计。(3)稳健性设计。(4)混料设计。(5)调优运算。
浅析6sigma工具DOE试验设计的类型
 
DOE有多种分类方法,根据试验的因子个数,可以分为单因子和多因子试验。根据试验的目的,可以分为因子设计和回归设计等。
 
(1)因子设计。
因子设计的目的是通过试验明确哪些自变量X显著地影响着响应变量Y:对于那些自变量X并不显著地影响着Y的,在建立Y=f(X)的相关关系时应予以删除;对于哪些自变量X显著地影响着Y,则应予以保留。
依其目的称为“因子筛选设计”。由于这种试验的目的是针对因子的,因此这种试验设计属于“因子设计”或称“析因设计”。
在因子设计中,又可以按因子水平的个数而分为二水平因子设计、三水平因子设计和混合水平因子设计几类。而实践证明:在因子设计中,使用二水平正交试验法,再加若干中心点的设计方法最简单有效。在因子设计中,又可分为全因子试验设计和部分因子设计两大类。

(2)回归设计。
回归设计的目的是找出响应变量Y与自变量X间的关系式,从而进一步找出自变量X取什么值时将会使Y达到最佳值。由于这种试验的目的是针对回归关系的,这种试验设计称为“回归设计”。回归设计中常用的是响应曲面方法,它是以建立二次回归方程为主要研究手段的方法。

(3)稳健性设计。
稳健性是指过程的抗干扰的能力要强,即当过程受到难以控制的因子(或称为“噪声”)的严重影响时,过程输出Y的波动或变异性要足够小。为做到这一点,应尽量选择那些使得系统对噪声变化不敏感的控制因子的某种水平的组合来达到目的,这就是“稳健参数设计”。在国内,这类设计通常被称为“田口参数设计方法”。

(4)混料设计。
如果讨论的是配方问题,则研究的是在整个产品中各个分量所占的比率问题,显然,这些比率的总和应为100%。研究这类问题的试验设计称为“混料设计”。

(5)调优运算。
现有的过程条件已基本上满足要求,但是希望获得更好的结果,这时可以在原有条件的基础上稍加调整来寻求解决,这就是“调优运算”法所解决问题。

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