家电质量控制软件：Minitab二次开发_12.实验设计(DOE).docx

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12.实验设计(DOE)

12.1实验设计的原理

实验设计（DesignofExperiments,DOE）是一种统计方法，用于系统地规划和分析实验，以确定哪些因素对结果有显著影响。DOE的主要目的是通过最少的实验次数，获得最大量的信息，从而优化过程或产品性能。在家电质量控制中，DOE可以帮助工程师识别关键过程参数，减少质量缺陷，提高生产效率。

12.1.1实验设计的基本概念

在进行实验设计时，有几个基本概念需要理解：

因素（Factors）：影响实验结果的变量。例如，生产温度、压力、材料类型等。

水平（Levels）：每个因素的取值。例如，生产温度可以有100°C和150°C两个水平。

响应（Responses）：实验结果的测量值。例如，产品的耐久性、故障率等。

实验单元（ExperimentalUnits）：进行实验的基本单位。例如，一批次的产品。

实验设计矩阵（DesignMatrix）：用于记录实验条件和结果的表格。

12.1.2实验设计的类型

实验设计主要有以下几种类型：

全因子设计（FullFactorialDesign）：考虑所有因素的所有可能组合。虽然信息量大，但实验次数多。

部分因子设计（FractionalFactorialDesign）：只考虑部分因素组合，减少实验次数，但可能会损失一些信息。

响应曲面设计（ResponseSurfaceDesign）：用于优化响应变量，通过二次模型拟合找到最优条件。

田口设计（TaguchiDesign）：用于减少变异，提高产品质量，通过正交数组设计实验。

12.2Minitab中的实验设计

Minitab是一种广泛使用的统计软件，支持多种实验设计方法。通过Minitab，用户可以轻松创建、分析和优化实验设计。以下是一些常见的实验设计方法在Minitab中的实现。

12.2.1创建全因子设计

12.2.1.1操作步骤

打开Minitab。

选择统计-DOE-因子-创建因子设计。

选择全因子设计。

输入因素数量和水平。

选择设计类型（例如，2水平设计）。

点击确定生成设计。

12.2.1.2示例

假设我们有一个家电生产线，需要研究三个因素（温度、压力、材料类型）对产品耐久性的影响，每个因素有两个水平。

#导入Minitab的Python接口

fromminitabimportMinitab

#创建Minitab会话

mtb=Minitab()

#定义因素和水平

factors={

温度:[100,150],

压力:[10,20],

材料类型:[1,2]

}

#创建全因子设计

mtb.create_factorial_design(factors=factors,design_type=全因子)

#保存设计矩阵

mtb.save_design_matrix(全因子设计.csv)

12.2.2创建部分因子设计

12.2.2.1操作步骤

打开Minitab。

选择统计-DOE-因子-创建因子设计。

选择部分因子设计。

输入因素数量和水平。

选择设计类型（例如，1/2分割设计）。

点击确定生成设计。

12.2.2.2示例

假设我们有五个因素，每个因素有两个水平，但实验次数有限，我们选择1/2分割设计。

#导入Minitab的Python接口

fromminitabimportMinitab

#创建Minitab会话

mtb=Minitab()

#定义因素和水平

factors={

温度:[100,150],

压力:[10,20],

材料类型:[1,2],

冷却时间:[5,10],

加工速度:[100,200]

}

#创建部分因子设计

mtb.create_factorial_design(factors=factors,design_type=部分因子,fraction=1/2)

#保存设计矩阵

mtb.save_design_matrix(部分因子设计.csv)

12.2.3创建响应曲面设计

12.2.3.1操作步骤

打开Minitab。

选择统计-DOE-响应曲面-创建响应曲面设计。

选择设计类型（例如，中心组合设计）。

输入因素数量和水平。

点击确定生成设计。

12.2.3.2示例

假设我们需要优化两个因素（温度和压力）对产