六西格玛DOE试验设计概述及思路解读(共4页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上六西格玛DOE试验设计概述及思路一、六西格玛试验设计概述在六西格玛改进阶段经常采用正交试验设计(正交DOE方法合理经济地寻求设计优化方案,以确定显著影响产品性能的关键设计参数,在过程开发方面可以实现提高产量,减少波动,缩短开发时间以及降低总成本。一家专门作西装裤的服装公司,想要比较四种不同布料:麻纱、棉质、丝质和毛料做出来的西装裤,哪一种布料的西装裤最耐穿?于是,每种布料做10条西装裤,提供给40位志愿试穿的人各穿6个月,试穿期间每周4天,然后再拿回来比较裤子破损的情形。但这里有一个问题是,即使同一种布料作的裤子,给不同人试穿,其破损的程度都不尽相同,何况不同种布料作的呢?换句话说,我们如何分辨哪些破损是由于人为的因素?哪些是因为布料本身的耐磨?还是一些其他因素的影响?这类比较试验在日常生活中到处可见,如几种不同的感冒药,哪个疗效最佳?几种不同的教学方式,哪种教学效果最好?通常每作完一次试验,都会有一些数据,这些数据经过分析后会得到一些结论,如在六西格玛管理中,通过界定、测量和分析阶段我们已经收集了一定量的数据,并对这些数据作了一定的考察,发现了一些对响应变量(指标有重要影响的少量因子。那么这些结论究竟有多少可信度?我们是否可以放心的引用它?这类试验,若事前没有经过周详的考虑与设计,即使作完试验,所得的结果可能与事实有极大的偏差。分析试验设计的目的需要包含下列几点:确定潜在的少数变量x是否对响应变量y有影响;确定这些有影响的变量x值在什么范围内使响应变量y几乎围绕目标值波动;确定x的值以改变响应变量分布的均值,并减少其波动;确定具有影响的x值使其不可控变量的影响最小,即使响应变量对外部环境的变化是稳健的。试验设计的方法于20年代由英国学者R. A. Fisher所创,他开发出并首次应用方差分析的方法作为试验设计中主要的统计分析工具,其整个过程可以用一张方差分析表表示。试验设计的方法有很多,常用的正交试验设计,数据分析的方法用方差分析法。在试验设计中,所用到因子、水平、指标等概念与方差分析中概念相同,不再重复。二、6 Sigma试验设计的思路试验设计是一个试验策划的过程,通过试验,能收集到合适的数据。希望通过最少的试验次数获得必要的技术信息,而且用合适的统计方法来分析收集到的数据。如果我们希望从数据中得到有用的结论,则试验设计的统计方法是必要的。因此,任何试验设计方法都包含两方面的内容:试验设计和对收集到的数据进行统计分析。它们是紧密相连的,因为统计分析方法依赖于所采用的设计方案。试验问题的提出明确的提出问题有助于理解所要解决隐含问题的现象。对目前状况的理解为试验问题收集尽可能多的相关历史数据是很有必要的,这有助于理解现在的状况,可以从文献或者涉及的各个方面收集信息,如工程、质量保证、制造、市场、操作人员等等。响应变量的选择选择合适的响应变量,还要考虑响应变量是如何度量的,这种度量的精度应得到保证。因子及其水平的选择试验者必须选择影响响应变量的关键变量x(因子,x的选择可以使用项目分析阶段的技术。应用于试验中因子的值(水平必须仔细选择。通常选用两个或三个水平,最多不宜超过五个水平是比较合适的。水平的范围在试验者感兴趣的区域内应该尽可能的大。试验设计的选择这一步是试验设计流程的核心。试验者通过考虑因子的数目、水平多少、所有可能的水平组合、试验成本以及可利用的时间等,来选择合适的试验设计。实施试验这是一个实际收集数据的过程。试验者应该注意尽可能的使试验环境保持一致。另外,精确地测量试验结果,获得高质量数据也应加以注意。数据分析应采用诸如方差分析和参数估计等统计方法。目的就是通过数据分析,找到前面提出的试验问题的所有可能的信息。分析结果及其结论分析完数据后,试验者就必须对他的统计结果做工程解释,估计它们对提出的试验问题的实际含义,并为提出的问题给出结论。验证试验在把结果提交给他人和在采取实际行动之前,试验者需要实施一个确认试验来评估试验结论的再现性。后续管理试验者将结果提交给他人并采取一些必要的保证措施。为了支持由试验得出的这个改进,需要紧跟着行动,例如操作条件的标准化和检查表与控制图的使用等,来评估试验的后续影响。通常,由于试验问题没有彻底解决,建议进行进一步的试验。试验通常是一个反复的过程,一次试验只能解决问题的一部分,希望后续的试验能处理未解决的问题。来源:天行健咨询专心-专注-专业