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王继武

如何应用实验设计(DOE)提高工艺控制能力

王继武 / 制程工程师

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课程背景

在工艺设计中,哪些工艺参数是关键的?其公差范围设定多大是合适的?相当多的工艺工程师是根据其工作经验来回答这两个问题的。 DOE借助方差分析的手段,通过少量的工艺实验,从大量的工艺参数中找出关键的工艺参数,再通过全因子析因法及响应曲面法(RSM),建立关键工艺参数与关键的质量特性的数学模型,通过对关键工艺参数建立合理的工艺规范,确保质量特性满足顾客的需求。

课程目标

运用DOE的方法,从根本上摒弃依靠“拍脑袋”和“工艺猜测”解决问题的传统陋习;掌握实验设计的方法,原理和应用;掌握DOE工具的应用步骤。

课程大纲

单元

主要内容

目的

0

破冰案例研讨


1

实验设计(DOE)概述



什么是实验设计



实验设计(DOE)的目标与用途



实验设计(DOE)的作业流程



主效应、交互作用及其计算



分组练习:主效应及交互效应的计算



实验设计的基本原则:随机化、重复和分区化



模型与误差


2

假设检验基础

假设检验是理解DOE的理论基础之一


假设检验(Hypothesis testing)的提出



假设检验的目的和定义

案例分析:食堂菜谱满意度改进


假设检验的程序



假设决策的风险

案例:陪审团的判决 与 机场安检


假设检验:如何进行



P-值要多小:根据状况有所不同



DOE常用的假设检验说明

梳理DOE常用的假设检验

3

2k全因子设计



因子和水平的组合



2k全因子实验的表示方法



正交表(Orthogonal array)



2k全因子析因实验



因子的代码化(coding)



分组练习:24四因子两水平全因子实验排列表



2k全因子设计概述



2k全因子实验设计的目的



案例分析:淬火工艺改进(七个步骤)

结合Minitab软件的操作


分组练习:利用2k全因子实验,分析如何提高纸飞机的飞行距离


4

部分因子设计和筛选实验



筛选实验的特点



为何要减少实验次数



混合、别称和解析度



分组练习:练习识别别名或混合



如何选择部分因子设计



部分因子和筛选设计在Minitab的使用

案例分析:25-1实验设计



案例分析:自动刨床加工零件的表面工艺条件



案例分析:变压器的耗电量实验


分组练习:利用2k-p部分因子实验,分析如何提高纸飞机的飞行距离


5

中心点



2k实验设计方案的问题

案例分析:无中心点的实验设计


中心点和曲率



中心点的设置

结合Minitab软件操作



案例分析(4个)

6

分区和分区化



为何需要分区



混合和分区化



分区化的2k实验设计

案例分析:分区化过滤速率实验

7

响应曲面设计(RSM)



实验设计的类型



过程设置优化:2因子

案例分析:响应曲面实验-1


过程设置优化:曲面响应



速上升路径

案例分析:响应曲面实验-2


中心复合设计CCD

案例分析:响应曲面实验-3

8

混料设计

适用于配方或配比的工艺


什么是混料设计(Mixture Design)?



单形、单形的顶点与坐标

案例:三维、四维空间的一个单形


混料实验的统计模型



Scheffé(雪费)典型多项式



常见混料设计:单纯形格点法



M{p,1}单形格子设计



M{p,2}单形格子设计



M{p,d}单形格子设计

案例分析:混料设计_单形格子


常见混料设计:单纯形质心法



单形重心设计的基本思路

案例分析:空气过滤器的设计


常见混料设计:极端顶点设计

案例分析:混料设计_极端顶点法


课程总结:实验DOE路径图


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