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2018-6-18 试验设计 汇报者：王海全 汇报提纲 简介 正交试验设计 方差分析（ANOVOA） JMP-DOE实例讲解 稳健性试验设计（robustness） JMP-Taguchi Design 补充 汇报提纲 简介 正交试验设计 方差分析（ANOVOA） JMP-DOE实例讲解 稳健性试验设计（robustness） JMP-Taguchi Design 补充 简介 实验设计DOE是什么？ 以统计技术为主要手段理解流程、解决问题的系统、科学、且高效的分析方法 Hypothetical Process Machine Yield Pressure Operator Humidity Temperature Cost Inputs （Factors） Outputs （Responds） 简介 实验设计DOE的价值 成本 效率 方案 实验设计DOE的应用领域 质量改进 流程优化 产品研发 市场调研 适用行业:农业、化工、医药、电子、半导体、汽车、银行、电信等 稳健型设计 简介 如何使用DOE 试验设计步骤 简介 三种经典设计 简介 序贯试验（Sequential trial） 设计类型 筛选试验 （部分析因设计） 全因素试验 响应面法 实验因子 数量： 3~15 2~6 2~3 效应预测： 主效应 主效应和 交互作用 主效应 交互效应 曲面效应 目的： （purpose） 识别重要因子 变量之间的关系 优化和预测 简介 Ronald Aylmer Fisher( 1890-1962) 1923，方差分析，含F 检验 （F test） 正交表的构造和开发 Genichi Taguchi ( 1924-2012) 稳健试验设计 试验设计 回归设计 汇报提纲 简介 正交试验设计 方差分析（ANOVOA） JMP-DOE实例讲解 稳健性试验设计（robustness） JMP-Taguchi Design 补充 正交试验设计 一、相关概念 试验指标 根据试验目的而选定的的用来衡量试验效果的特征值； 因素 可能对试验指标产生影响的条件； 水平 因素的不同剂量等级或状态； 处理 各试验因素不同水平的组合； 主因素 某因素的各水平的的差别； 交互效应 当某一因素的单独效应随着另一因素变化而变化时，称这两个因素间存在交互作用； 正交试验设计 二、 正交表（最简单正交表） 基本性质 正交性 均衡分散性 综合可比性 正交试验设计 三、基本方法 试验方案设计 明确试验目的，确定试验指标 确定试验因素，选取适当水平 选用合适的正交表 进行表头设计 编制试验方案 极差分析法 正交试验设计 极差分析法（R法） R法步骤 “直接看” “算一算” 趋势图 正交试验设计 交互作用表头设计 交互作用参照设计表： 正交试验设计 多指标试验设计 综合平衡法 各因素对于单项指标的主次顺序和优水平 各项指标对试验的重要程度 正交试验设计 多指标试验设计 综合评分法 根据各项指标的重要程度分别赋予加权或者打分，转化成单一指标 综合评分 转化系数 符号 正：表示越大越好 负：表示越小越好 正交试验设计 汇报提纲 简介 正交试验设计 方差分析（ANOVOA） JMP-DOE实例讲解 稳健性试验设计（robustness） JMP-Taguchi Design 补充 方差分析 极差分析 ？如何考虑试验误差影响 方差分析(analysis of variance, ANOVA)，是对两个或多个样本平均数差异显著性检验的方法。 在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异 方差分析步骤 计算偏差平方和和自由度 显著性检验（F检验） 寻求最优组合和置信区间 方差分析 方差分析步骤 计算偏差平方和和自由度 方差分析 方差分析步骤 计算偏差平方和和自由度 方差分析 方差分析步骤 计算偏差平方和和自由度 计算 总偏差平方和 总偏差平方和自由度 方差分析 方差分析步骤 计算偏差平方和和自由度 计算 列偏差平方和 列偏差平方和自由度 方差分析 方差分析步骤 显著性检验 方差分析步骤 显著性检验 方差分析 方差分析步骤 显著性检验 方差分析 判断 显著因素 a ≤ 0.1 显著因素 A 显著因素 C 方差分析 方差分析步骤 计算偏差平方和和自由度 最优组合： 优选显著因素 A2 C1 非显著因素，选取适当水平B2 D1 最优组合：A2 B2 C1 D1 汇报提纲 简介 正交试验设计 方差分析（ANOVOA） JMP-DOE实例讲解 稳健性试验设计（robustness） JMP-Taguchi Design 补充 咖啡强度试验 （The Coffee Strength Experiment） 定义研究内容 对象 12盎司