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1、22 设计，无交互作用，无重复实验 22全因子实验设计 X1 X2 Y - - 10 + - 20 - + 15 + + 25 因子影响分析： 因子X1和X2的影响： 交互作用的影响： 全因子实验的模型为： 交互作用图： X1 - + X-2 X+2 进入JMP，演示在JMP中的数据分析方法（略） 2、 22 设计，无交互作用，有重复实验 3、22 设计，交互作用不显著，有重复实验 3、22 设计，交互作用不显著，有重复实验，有中心点 * 实验设计 I (Design of Experiments I) 课程设计和讲授： 何桢（博士，副教授） 天津大学管理学院 目 录 单元一、 实验设计概述 单元二、 实验设计的基本步骤 单元三、2水平全因子实验 单元四、2水平部分因子实验简介 单元五、应用案例 课程目标 掌握实验设计的目的和作用 掌握实验设计的基本步骤 掌握全因子实验和部分因子实验的特点和应用条件 会使用JMP软件进行实验结果分析 单元一 实验设计概述 工序 ... ... 输入 可控因素（X1，X2...） 不可控因素(Z1,Z2…) 输出（Y） 实验设计的目的 确定显著性影响因素 -Screening 优化工艺参数 -Optimization 容差设计 -Tolerance Design 稳健性设计 -Robust Design DOE的一般步骤 1. 明确实验目标 2. 确定响应输出 3. 确定影响因素 4. 选择实验类型 5. 确定实验策略 6. 运行实验、记录结果和实验数据检查 7. 模型拟合和诊断 8. 解释模型 9. 验证结果 实验设计中应注意的几个问题 DOE的关键在于对实验的设计，而不是实验结果的分析，如果实验设计不好，再复杂、先进的数学分析也无济于过程质量的改进。 实验设计是一个循序渐进的过程，不要期望设计一个复杂的实验来解决所有的问题。 对实验结果的验证是衡量实验结果和模型是否正确的唯一标准 单元二、 实验设计的基本步骤 一、明确实验的目的 为什么做实验？ 实验欲达到什么目标？ 绘制工序流程图 举例：通过实验设计优化SMT的工艺参数 练习：分组讨论，根据企业的生产流程，选择一个实验设计的对象，并说明实验设计的目的。 二、选择响应输出（Y） 输出尽量是计量值数据 输出应真正反映工序/产品的关键质量特征 测量系统的能力必须充足 当响应输出不止一个时，可以同时考虑多个响应输出，但Y的个数太多时，会增加问题的复杂性 对于每一个响应输出，确定其目标（望大、望小、望目或减少变异） 练习：分组讨论，根据所选的实验对象，确定响应输出Y，并给出Y的目标。 确定响应输出的格式举例： 响应输出：锡浆厚度 测量单位：MIL 测量仪器：三维激光测厚仪，型号： 测量方法： 测量系统能力（RR%）： 8% 是否存在其它的测量方法或工具： 三、确定影响响应输出的主要因素（ X） 1、采用因果分析找出所有可能的影响因素 响应 输出 2、对影响因素进行分类 影 响 因 素 可控 不可控 显著 固定 可变 显著 不显著 属性型 计量型 3、确定因素的位级 因素的位级不宜选得过大 X Y - + * * 因素位级的选取也不应太小 X Y - + * * 因素位级选择应注意的问题 位级的选择会对实验结果有显著的影响 要考虑到有些实验条件是否可行 要根据工程经验进行分析 要考虑因素间是否存在交互作用 一次实验不可能解决所有问题，实验本身也是一个知识发现和学习的过程，确定位级时，往往要考虑上一次实验的结果 确定影响因素的格式举例： 实验中可变的影响因素 实验中固定的因素： 因素名 固定水平 测量单位 可能存在的交互作用： 速度/压力 角度/压力 Stencil 厚度 6 mil 锡浆黏度 280 cps 不可控因素及其对不可控因素的监测方式： 对位级采用编码数据表示 如实际压力为30-50kg, 编码数据为-1和+1 如实际压力为46kg, 编码数据为： 练习：根据选定的实验，在步骤1和2的基础上，确定实验的影响因素。 四、选择实验类型 实验类型包括： 全因子实验 部分因子实验 田口方法 响应曲面分析 明确实验目的 影响因素与交互作用是否混淆 是否确定显著因素 是否有曲性 部分因子实验 全因子实验 响应曲面模型 产品/工艺参数优化 N Y Y N 是否最优 确定最速上升方向 N Y 五、确定实验