MINITAB操作课程培训(I阶段).ppt

MINITAB操作课程培训(I阶段） ---design of experment（DOE) 　　jacky 概述 在改进阶段，从分析(A)阶段得到的自变量Xs中选定少数显著因子，对所选定的因子要有计划的进行试验，明确如何才能改进指标Y,根据实验的结果找少数显著因子的最佳水平,使Y达到最佳值。 目录 1.单因子试验设计与分析 ---单向分类设计（one way ANOVA) ---多项式回归 2.全因子设计与分析 ---2水平全因子设计与分析 ---3水平全因子设计与分析 3.2k因子设计与分析(中心点及分区化) 4.部分实施因子设计与分析 ---2-level factorial（default generators) ---2-level factorial（specify generators) ---Plackett-Burman design 5.响应曲面（RSM）设计与分析 ---Central composite ---Box-Behnken 6.EVOP 7.稳健参数设计与分析（Taguchi） ---静态特性 ---动态特性 8.混料设计与分析（Mixture） ---Simplex centroid ---Simplex lattice ---Extreme vertices 　1.单因子试验设计与分析 单因子试验设计目的 单向分类设计例题 比较四个车工A\B\C\D所加工丝杠的直径是否相等。将20根坯料用随机序编号顺序号,再采用随机抽取方法,让每个车工选取5根,按顺序号在同台车床上加工. 步骤1：输入试验数据 步骤２：处理试验数据 步骤３：分析试验数据 Minitab输出－One Way ANOVA Minitab输出－Boxplot 步骤4：分析两组间是否有显著差异 Minitab输出－Tukey分析结果 多项式回归设计例题 锻件温度显著影响锻件最终断裂强度。采用800、850、900（摄氏度），各锻造3根钢轴，将钢轴的断裂强度（单位：吨）记录下来，得到下列数据： 步骤1：输入试验数据 步骤２：处理试验数据 步骤３：分析试验数据 Minitab输出－One Way ANOVA Minitab输出－Boxplot 步骤4：建立回归方程-处理数据 步骤5：建立回归方程-拟合线形方程 Minitab输出－回归分析 步骤6：建立回归方程-拟合二次函数方程 Minitab输出－回归分析 练习 制造Team研讨3种Soldering材料。 目前使用的是A公司的材料，现在要把B、C公司材料追加研讨。通过对各个材料的强度分析找出最佳的材料。 全因子试验概述 全因子试验设计指所有因子的所有水平的所有组合都至少要进行一次试验； 当因子水平超过2时，由于试验次数随因子个数的增长而呈指数速度增长，因而通常只做二水平的全因子试验。如果确实需要做三水平或更多水平全因子试验时，软件也有此分析方法。但通常认为加上中心点后的二水平试验设计已经足够了，在相当程度上它可以代替三水平的试验，而且分析简明易行。 通常将k个因子的二水平全因子试验记为：2k试验，因此它是全因子试验的一个特例。 试验设计三个基本原则 重复试验 随机化 划分区组 试验设计分析五步法 全因子设计例题 在压力成型塑胶板生产中，经过因子的初步筛选后得知，影响成型塑胶板的因子有3个：（distance）、成型压力（pressure)及压力角（angle）。在3个因子新的较好的范围内，什么生产条件下可以获得最大的成型塑胶板强度（strength）。 步骤1：设计实验 步骤1：设计实验（续） Minitab输出－－计划表 步骤2：做实验、输入试验数据 步骤3：分析全因子模型（1.拟合选定模型） Minitab输出－Factorial Fit Minitab输出－Pareto and Normal Plots Minitab输出－Residual Plots（3.判断模型要改进吗？） 步骤4：重新拟合模型分析（1.拟合选定模型） Minitab输出－Factorial Fit Minitab输出－Pareto and Normal Plots Minitab输出－Residual Plots（3.判断模型要改进吗？） 练习： 一位黑带要研究影响运输部门拉动和包装一个订单货物的时间的因素。 选择了三个作业员，三个普通的打印时间，两种订货格式单的计数线。 分析数据，得出结论并对模型是否合适作个评论。 混料试验设计 步骤１：设计实验 步骤１：设计实验（续） 步骤２：输