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DOE,DOE：試驗(yàn)設(shè)計(jì)是有目的的改變過(guò)程輸入因素（X）以觀測(cè)相應(yīng)的輸出變化（Y）的行動(dòng)。 Y=F(X1,X2,X3……Xn),什么是DOE？,,DOE是一種質(zhì)量工具，要解決的變量X與Y的關(guān)系，如果逆向知道問(wèn)題Y，如何找出X1，X2，X3……？,design of experiment,DOE分類(lèi)：經(jīng)典DOE、田口DOE和謝寧DOE,1,,8/2原則,80%的問(wèn)題（Y） 是由哪些20%的原 因（X）造成的,帕累托定律,,原理,目的,簡(jiǎn)單，有效,強(qiáng)調(diào)與部件對(duì)話(huà),10大工具,DOE逆向：知道問(wèn)題Y如何找到X,,謝寧DOE,,2,Y：綠Y，代表要解決的問(wèn)題和目標(biāo),X：變量,,紅X,粉紅X,淺粉紅X,利克特尺度：在好壞之間建立一個(gè)好壞程度，如1代表差，10代表好； 好處：減少數(shù)據(jù)量,,測(cè)量精度：5:1，（即變量變化范圍:測(cè)量工藝精度）≥5,謝寧DOE概念定義,3,DOE10大工具,4,多變量分析,為什么首先要講多變量分析？ 最重要的是該工具針對(duì)大量沒(méi)有直接聯(lián)系的、猜測(cè)的可能原因和不可處理的變量減少到少得多的一族相關(guān)變量。 多變量分析為其它工具的使用提供一個(gè)分析基礎(chǔ)。,5,多變量分析,多變量分析是一種過(guò)濾技術(shù)，將20個(gè)以上變量過(guò)濾，定位最可能的原因，可以形象的稱(chēng)之“漏斗法”,撲克戲法的原理：對(duì)于27張牌，三次定位找出指定的牌（紅X），即第一次找出紅X所在的列，可以排除18張牌；再次洗牌后，確定紅X所在的排，排除6張，只剩3張牌；再次洗牌，則可以輕松的確定唯一的紅X,6,魚(yú)骨圖的無(wú)奈——常用的分析問(wèn)題的方法,魚(yú)骨圖可以分析問(wèn)題產(chǎn)生的可能原因，但并不能進(jìn)一步分析，到底哪個(gè)是主要原因，次要的原因。只能每項(xiàng)可能的原因都要進(jìn)行改善，效率低，很多原因可能只是猜測(cè)，這正是多變量分析的優(yōu)勢(shì)。,7,多變量分析,目的：在X1，X2，X3，…Xn中出紅X、粉紅X、淺粉紅X所在的變量族,方法: 1. 針對(duì)每個(gè)變量，從產(chǎn)品或制程抽出四至五個(gè)樣品作為樣本,并測(cè)量有關(guān)之質(zhì)量特性 2. 定時(shí)重復(fù)抽取樣本,直到樣本整體能反映大部份(約 80%)的不良變異 3. 按時(shí)序制作多變量圖 4. 觀察何種變異最為顯著——多變量分析的過(guò)濾器,8,位置變量(樣本內(nèi)的） 部件內(nèi)部/組件內(nèi)的不同位置 在成批加料時(shí)出現(xiàn)的位置或范圍的變化 不同機(jī)器/不同試驗(yàn)位置 不同生產(chǎn)線(xiàn)之間/不同工人之間的質(zhì)量變化 周期性(樣本之間的變化) 在同樣的時(shí)段，從一個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中抽取的連續(xù)的部件間的變化 不同的批次/部件組中的變量 時(shí)間性的變化 小時(shí)、天、周、班別的變化差異,變量族的劃分,9,設(shè)計(jì)多變量具體研究步驟,1. 測(cè)量?jī)x器的精度至少是產(chǎn)品精度的5倍 2. 確定可出現(xiàn)的變量的族的數(shù)目 3. 畫(huà)出族譜 4. 估計(jì)所要求的不同時(shí)間取樣的次數(shù) 5. 確定對(duì)在加工過(guò)程中連續(xù)抽取的部件的數(shù)量（一般3~5） 6. 確定在部件內(nèi)，族系的取樣數(shù)量，如方位、機(jī)器、模腔的數(shù)量） 7. 將第4、5、6不重的數(shù)量相乘，以確定要研究的部件總數(shù) 8. 設(shè)計(jì)一個(gè)圖表，簡(jiǎn)化多變量數(shù)據(jù)的收集,10,多變量分析案例（一）,印刷電路板在鉆孔時(shí)產(chǎn)生的過(guò)量毛刺，用利克特度 量尺度把毛刺分成1到10級(jí)，然后對(duì)各種變量族系進(jìn)行 甄別。決定僅用一天的時(shí)間進(jìn)行試驗(yàn)，期望在一天之 內(nèi)就能充分找到至少80%的重要變量。 每天三班倒 有13臺(tái)同樣的鉆床 每臺(tái)機(jī)器有4個(gè)鉆削夾頭 每班有8個(gè)工人操作機(jī)器 每臺(tái)機(jī)器上有3個(gè)裝在PWB板上的控制板 每臺(tái)機(jī)有10種鉆孔尺寸,11,針對(duì)各個(gè)x進(jìn)行族系的劃分： 每天三班倒 每班工作時(shí)間的變化 有13臺(tái)同樣的鉆床 每臺(tái)機(jī)器有4個(gè)鉆削夾頭 每班有8個(gè)工人操作機(jī)器 每臺(tái)機(jī)器上有3個(gè)裝在PWB板上的控制板 每臺(tái)機(jī)有10種鉆孔尺寸,12,首先畫(huà)出族譜圖，按照三個(gè)族系分類(lèi)，然后確定各個(gè)x的取樣數(shù)目，一般3~5就可以。從上可以得看，存在3大族系，個(gè)子族系，如下圖：,13,然后設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集表格,14,某芯片生產(chǎn)線(xiàn)對(duì)芯片與基帶的黏貼度進(jìn)行多因素分析,并得出如下結(jié)果:,多變量分析案例（二）,15,變量圖，利用收集到的數(shù)據(jù)做圖。圖標(biāo)可以直觀的判斷哪個(gè)變量族變化最大。 水平線(xiàn)表示時(shí)間——也可以是周對(duì)周、天天天，小時(shí)對(duì)小時(shí)，批次對(duì)批次， 垂直軸表示正在研究的綠Y。,從圖中可以看出，位置變量的變化最大，這說(shuō)明紅X在位置變量?jī)?nèi),,16,某加工者在制造直徑要求為0.0250英寸±0.001英寸的圓柱體轉(zhuǎn)子軸時(shí)，出了很多廢品。有3個(gè)軸式上午8點(diǎn)加工的，其它的為上午9、10、11和12點(diǎn)加工的。對(duì)每個(gè)軸要進(jìn)行四次測(cè)量——2次在右面，兩次在右面，對(duì)每個(gè)軸從左到右測(cè)量錐度；從上到下測(cè)試不同心度，讓軸轉(zhuǎn)動(dòng)，測(cè)量最大直徑點(diǎn)和最小直徑點(diǎn)。這樣，在部件內(nèi)變量中，就會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)子族，即錐度和不同心度，綠Y為轉(zhuǎn)子的直徑。針對(duì)數(shù)據(jù)做變量圖如下：,多變量分析案例（三）,17,第一種變量圖,第二種變量圖,針對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，兩種變量圖，從圖可以看出，第二種變量圖更為直觀明了，可以很快發(fā)現(xiàn)，時(shí)間變量最大。,18,具體應(yīng)用到切片生產(chǎn)中，可以針對(duì)一般線(xiàn)痕的問(wèn)題做相關(guān)分 析的案例。相關(guān)變量如下： 1、車(chē)間3個(gè)班（A、B、C） 2、車(chē)間有36臺(tái)機(jī) 3、每個(gè)班有6個(gè)主操手，沒(méi)人負(fù)責(zé)6臺(tái)機(jī)器 4、每個(gè)班12個(gè)小時(shí) 5、切片機(jī)使用M（380kg）和N（270kg+120kg）兩種砂漿 6、切片機(jī)存在兩種40工藝和42工藝 將線(xiàn)痕的輕重（即硅片的最大粗糙度）做綠Y,多變量分析案例（四）,19,族譜圖分析,注：針對(duì)各個(gè)變量選取適當(dāng)?shù)娜哟螖?shù)，每4小時(shí)取樣一次，主操手6個(gè)選取3個(gè)，機(jī)臺(tái)36臺(tái)選取9臺(tái)。,20,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)收集表,,21,首先確定重要變量的族系（注意：紅X僅可能存在于幾個(gè)族系之一中） 如果紅X是位置變量族，則需要使用集中圖，分析出綠Y所在具體的位置； 如果紅X是部件對(duì)部件的變量組,就要檢驗(yàn)周期圖形、灰塵及管理等，這些銀子可以影響一個(gè)部件，蛋不會(huì)連續(xù)影響其它部件，為進(jìn)一步使用部件搜索和成對(duì)比較相對(duì)順利；,多變量圖的后續(xù)分析,22,如果是時(shí)間變量組，注意過(guò)程中隨時(shí)間變化的規(guī)律，可進(jìn)行產(chǎn)品/過(guò)程搜索。 如果殘留的相關(guān)變量在5~20個(gè)，可以進(jìn)行變量搜索；如果少至2~4之間，可再進(jìn)行全析因分析。 如果只有一個(gè)，可直接進(jìn)行BVsC比較，確認(rèn)改善效果。,23,集中圖,適用的條件：變量處于部件內(nèi)，為位置變量，下一步應(yīng)當(dāng)繪制部件內(nèi)問(wèn)題的精確定位。,24,目的 精確定位部件內(nèi)問(wèn)題的位置，為多變量分析的續(xù)篇。從謝寧 DOE解決問(wèn)題的路徑圖中可以看出其所在位置：,25,應(yīng)用于： 1、檢查問(wèn)題/缺陷是否集中發(fā)生在產(chǎn)品或過(guò)程中的某一特定區(qū)域； 2、當(dāng)缺陷可能發(fā)生在產(chǎn)品的多個(gè)位置上（如氣孔、針孔、污損）； 3、缺陷可能產(chǎn)生于過(guò)程中的多“流”，且流的數(shù)量較多，無(wú)法應(yīng)用多變量分析（如：批量式熱處理）； “流”可以是設(shè)備、夾具等 方法： 1、畫(huà)出零件草圖，并劃分成多個(gè)區(qū)域（柵格）； 2、將Y（結(jié)果）按1-5的等級(jí)量化； 3、從過(guò)程中連續(xù)收集零件，如有缺陷，確定其區(qū)域和嚴(yán)重程度，在相應(yīng)的柵格處標(biāo)上等級(jí)數(shù)； 4、持續(xù)收集零件，直到80%的歷史不合格狀況能夠被覆蓋。,26,某公司在控制面板上進(jìn)行噴漆的過(guò)程中，成品率僅為82%。于是進(jìn)行了多變量分析，經(jīng)確定重要變量是控制面板內(nèi)的變量。研究人員制作了一個(gè)集中圖，顯示出4種缺陷，以及每種缺陷的數(shù)目和位置。,集中圖應(yīng)用案例分析,從圖中可以看出，鐵鈷鎳合金的缺陷達(dá)43個(gè)，占到總?cè)毕莸?9.4%，集中于控制面板頂部的中部，這是由于控制面板是用鐵鉻鎳合金制的鉤子沿面板上棱的中部掛起來(lái)的，這些鉤子沒(méi)有進(jìn)行定期清洗，導(dǎo)致鉤上的碎屑掉到了控制面板上。,27,分析和結(jié)論 1、僅需進(jìn)行目視分析； 2、檢查缺陷是否集中發(fā)生在產(chǎn)品或過(guò)程中的特定區(qū)域； 3、如缺陷集中于某過(guò)程流，則變異源于該過(guò)程（如：爐內(nèi)各區(qū)域溫度的不同）； 4、如缺陷不是集中于某過(guò)程流，則變異源于原材料的差異;如缺陷集中于某產(chǎn)品流，則變異源于該過(guò)程的缺陷/不足； 5、如缺陷不是集中于某產(chǎn)品流，則變異源于該過(guò)程設(shè)計(jì)或材料問(wèn)題；,28,部 件 搜 索,部件的交換是否能將綠Y帶走？,29,部件搜索,用途：用于裝配操作，可拆卸的部件對(duì)比 適用條件：通過(guò)多變量分析發(fā)現(xiàn)重要的變量存在于部件對(duì)部件時(shí)；或在同樣的運(yùn)行條件下，同時(shí)存在好壞時(shí)，直接使用部件搜索。 試驗(yàn)樣品：2個(gè)，1“好”和1“壞”，兩個(gè)部件的差異應(yīng)該盡可能的大，考慮兩種極端情況。 原理：交換理論，兩個(gè)相同部件的對(duì)換，綠Y是否被帶走,30,部件搜索,試驗(yàn)具體步驟： 1、取樣：1個(gè)最好的樣品和1個(gè)最差的樣品，差異盡量大，有利于重要的因子的捕捉。 2、分別拆卸/重裝2個(gè)樣品部件2次，測(cè)量綠Y是否重現(xiàn)。 3、顯著性檢驗(yàn)，兩個(gè)樣品之間的差別是否顯著。 3次綠Y的輸出都是好的樣品高于差的樣品，之間沒(méi)有重疊交叉。 D/?≥1.25，才進(jìn)行下一步；低于1.25則說(shuō)明問(wèn)題在與部件的拆卸/重裝過(guò)程。（D和?具體應(yīng)用時(shí)講解） 4、子部件交換，測(cè)量每次交換后兩個(gè)部件的輸出。 5、使用判斷極限，如果輸出超出了判斷極限，則為重要因子。（判斷極限，具體應(yīng)用時(shí)講解） 6、進(jìn)行析因分析，量化因子的重要性和相互作用。,31,實(shí)用案例,某廠生產(chǎn)的振蕩器的時(shí)間延遲，同時(shí)存在高值（H）和低值（L）。通過(guò)拆卸/重裝，結(jié)果如下：,32,1、根據(jù)一階段圖表進(jìn)行顯著性判斷： D/?≥1.25 D=高中值—低中值=高中值（ 34、38、35 ）—低中值（ 13、16、15 ）=20 ?=[高中值（ 34、38、35 ）取值范圍+低中值（ 13、16、15 ）取值范圍]/2=3.5 D/?=20/3.5＞1.25，這說(shuō)明部件的差異不在組裝過(guò)程，而是在子部件的差異。 2、進(jìn)行第二階段的部件互換，根據(jù)階段一得數(shù)據(jù)做判斷極限： 高值范圍=高中值±2.776?/1.81=35 ±2.776*3.5/1.81=35 ±5.37 低值范圍=低中值±2.776?/1.81=15 ±2.776*3.5/1.81=15 ±5.37 3、做曲線(xiàn)圖，看哪些子部件的交換導(dǎo)致輸出超出了判斷極限，即為重要因子,33,4、做析因分析,通過(guò)上表，可以算出A的主效應(yīng)=[(35+17.5) — （15.5+17.5)]/2=10 E的主效應(yīng)=[(35+17.5） — （15.5+17)]/2=10 AE之間的交互效應(yīng)= [(35+15.5） — （17.5+17)]/2=8,,,,34,成 對(duì) 比 較,復(fù)雜的東西簡(jiǎn)單化，統(tǒng)計(jì)的東西非理論化,35,成對(duì)比較,用途：用于裝配操作，部件不能拆卸分離時(shí)對(duì)部件的屬性進(jìn)行比較鑒別重要因子 適用條件：在同樣的運(yùn)行條件下，同時(shí)存在好壞時(shí)，直接使用成對(duì)比較，避開(kāi)多變量分析。 試驗(yàn)樣品：6-8個(gè)好部件和6-8個(gè)差部件。 成對(duì)比較的通用性很強(qiáng)，可以用于設(shè)計(jì)、管理、技術(shù)等各種場(chǎng)合的部件對(duì)比。后一章關(guān)于部件/過(guò)程搜索的方法與本章基本一樣，成對(duì)比較主要針對(duì)不能拆卸的子部件參數(shù)，而產(chǎn)品/過(guò)程搜索主要針對(duì)過(guò)程參數(shù)，如溫度，角度，濕度、時(shí)間等變化的因子。其實(shí)在具體使用中，子部件的參數(shù)和過(guò)程參數(shù)都可以同時(shí)使用成對(duì)比較。產(chǎn)品/過(guò)程搜索就不再累述。,36,成對(duì)比較,使用方法： 1、選則采樣量。選取相對(duì)于調(diào)查的綠Y盡可能遠(yuǎn)的6個(gè)或者8個(gè)好的部件以及同樣數(shù)量的差的部件。好的和差的部件的綠Y值應(yīng)該相差越大越好，有利于找出紅X。 2、盡可能多的羅列出可以表達(dá)好的和差的部件綠Y差異的參數(shù)或者質(zhì)量特性。 3、將每項(xiàng)參數(shù)從大到小，或者從小到大的排列，使用圖基檢驗(yàn)，計(jì)算每項(xiàng)參數(shù)的終結(jié)計(jì)數(shù)。 4、終結(jié)計(jì)數(shù)如果大于或等于6，置信度大于90%，為重要因子；如果小于6，則為不不重要因子。終結(jié)計(jì)數(shù)越大，置信度越大。,37,圖基檢驗(yàn) 1、關(guān)鍵詞：圖基（人）、統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律、確定質(zhì)量參數(shù)是否重要 2、使用程序： A不管好壞，將12個(gè)或16個(gè)參數(shù)按照從高到低，或者從低到高的順序排列開(kāi)； B 在參數(shù)的后面標(biāo)出好（G）或差（B）的部件； C 排列在頂端參數(shù)由“全部是差的”開(kāi)始改變成“好的”或者“差的”變成“好的”的分界線(xiàn)處劃斷，好的或壞的個(gè)數(shù)為頂部的終結(jié)計(jì)數(shù)；同理，可以劃定底部的終結(jié)計(jì)數(shù)。兩個(gè)相加為該參數(shù)的終結(jié)計(jì)算； D 如果分界線(xiàn)處“好的”和“壞的”參數(shù)一樣，則該終結(jié)計(jì)數(shù)減1/2；,38,成對(duì)比較案例,內(nèi)外環(huán)跳動(dòng)差異比較,,39,案例分析： 1、樣品選取8個(gè)“好的”8個(gè)“差的”，好的和壞的存在一定差距； 2、參數(shù)排序，每項(xiàng)參數(shù)的終結(jié)計(jì)數(shù)的確定；,,,,3、成對(duì)比較，并不是問(wèn)題解決的最后，還要使用變量搜索和全析因分析，量化重要因子和相互影響。,40,全 析 因 分 析,復(fù)雜的東西簡(jiǎn)單化，統(tǒng)計(jì)的東西非理論化,41,全析因,用途：簡(jiǎn)潔而正確的識(shí)別量化每一個(gè)一階影響、二階影響、三階影響及四階相互影響效應(yīng)。 適用條件：在使用其它DOE線(xiàn)索生成工具確定變量個(gè)數(shù)不大于4個(gè)時(shí)使用。 試驗(yàn)個(gè)數(shù)：2n，n為變量個(gè)數(shù)（≤4，大于4則繁瑣） 試驗(yàn)原則：隨機(jī)化，各變量的輸入試驗(yàn)應(yīng)該交錯(cuò)開(kāi)，前后順序隨機(jī)化；重復(fù)性，各變量重復(fù)輸入一次，輸出如果相差大于10%，則需要消除干擾誤差；必須使用其他DOE方法確認(rèn)4因子為重要因子，不可直接使用全析因。,42,全析因,方法： 1、選擇輸入的變量和因子，編號(hào)為A、B、C和D。 2、為每個(gè)因子選擇兩個(gè)水平（任意兩個(gè)，一好一壞）。兩個(gè)水平分別標(biāo)記為（－）和（+）。 3、繪制16種組合的矩陣，使每一個(gè)因子組合的水平都能得到檢驗(yàn)。 4、隨機(jī)選擇檢驗(yàn)任何一個(gè)因子組合順序，輸入每一個(gè)組合兩次，記錄所對(duì)應(yīng)的綠Y（輸出，兩次讀書(shū)的平均值）。如果每一個(gè)組合兩次輸入誤差不大于10%，則試驗(yàn)具有重復(fù)性，否則需調(diào)節(jié)試驗(yàn)，消除誤差因子。 5、繪制方差分析表，將每個(gè)因子（－）和（+）分別相加，得出每個(gè)因子的變化，所引起輸出的變化，確定紅X、粉紅X和淺粉紅X。同時(shí)分析各因子之間的交互影響。 具體操作，從事例中講解。,43,全析因,案例 波焊試驗(yàn)（4因子），確認(rèn)相互之間的影響,綠Y(輸出）：波焊缺陷水平,44,波焊試驗(yàn)24因子方差分析表（重點(diǎn)）,意義：ABCD四個(gè)因子，任意不重復(fù)的（—）和（+）兩水平組合（紅色框子）輸入，得到綠Y（輸出）的值（藍(lán)色框子)；總和（橙色框子）表示每個(gè)因子欄（A、B…AB、CD…ABC…ABCD)中[（+）符號(hào)的所有輸出之和]減去[（—）符號(hào)的所有輸出之和]。,總和的值從大到小的因子組合即為紅X、粉紅X和淺粉紅X?？偤桶囊饬x可理解為該因子變化所引起的輸出的變化大小，即該因子組合對(duì)輸出的影響力。,,淺粉紅X,,,,（-）乘以（+）為（-）,45,交互影響效應(yīng),輸出比較：AB交互影響—四組數(shù)值，在AB欄中(A,B)的兩水平（-,+),(-,-),(+,-)和(+,-)組合四個(gè)組合，將四個(gè)組合的輸出分別相加所得數(shù)值做交叉圖；AD則為（A，D）組合，類(lèi)似AB交互影響；BCD三階交互影響則為（BC，D）組合，具體方法類(lèi)似于AB二階，只不過(guò)將A欄換成BC欄（三階方法，書(shū)本解釋錯(cuò)了）。 圖表意義：如果兩條直線(xiàn)交叉，說(shuō)明交互影響很大，驗(yàn)證了為其為重要影響因子，兩條直線(xiàn)未相交，弱交互影響；從圖選取數(shù)值最小的為因子應(yīng)處的水平為最佳水平，如AB交互影響，應(yīng)A和B都處于（+）水平為宜。,,,,,,應(yīng)該是BC（-）和BC（+）,46,全析因-切片案例設(shè)計(jì),可應(yīng)用全析因分析確定切片過(guò)程中重要影響因子對(duì)切片線(xiàn)痕的影響，具體方案如下： 1、輸入因子：（DG機(jī)臺(tái)，假如通過(guò)多變量分析確定砂漿相同條件下，4因子為重要因子）,2、綠Y（輸出）：硅片的線(xiàn)痕程度，利克特尺度綜合粗糙度和線(xiàn)痕面積，劃分為1、2、3…10等級(jí)。 3、目標(biāo)：確定4因子之間的相互影響和最佳參數(shù)水平。,47,謝 謝~~~！,48,