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六西格玛试验设计的不同分类及作用

作者:天行健咨询    分类:六西格玛管理    时间:2016-07-22 09:24:51

一、根据不同的研究内容,试验设计有不同的分类方法:


根据实验中因素的多少,可以分为单因素和多因素。


根据实验目的的不同,实验设计可分为两类:因素设计和回归设计。


在不考虑区组的设计中,常用的设计是完全随机化设计;配对比较设计、随机区组设计、平衡不完全区组设计、部分平衡不完全区组设计等是正在考虑的区组设计中常用的方法。因素可分为固定效应和随机效应。在固定效果上,可分为单向布局、双向布局和多向布局。在随机效应中,主要采用嵌套设计或方差分量建模。这些实验设计所用的理论和方法都比较复杂,在实际工程中很少用到。


二、测试的两个基本目的:


第一明确哪些自变量X显著影响Y;


本实验的目的是确定在相当多的自变量中,哪个自变量X对Y的影响不显著,哪些自变量应该删除,哪些自变量X对Y的影响显著,哪些应该保留。我们称之为“筛选设计”。因为这个实验的目的是为了因子,所以这个实验设计属于“析因设计”或“因子设计”。


二是找出y和x的关系,从而进一步找出自变量x取什么值会使y达到最佳值:


这些实验的目的是确定Y和X的关系,找出Y到X的回归方程,因为这个实验的目的是针对回归关系,所以这个实验设计叫做回归设计。


三、因子设计与回归设计的相通之处


一方面,筛选因素的方法实际上是在Y和X之间建立一个简单的线性回归方程,然后根据各个系数的显著性进行筛选。需要注意的是,实验设计中的“线性”不同于一般数学概念中的“线性”。“实验设计”中提到的“线性”是指回归方程不仅可以包含每个变量的第一项,还可以包含两个或两个以上自变量的乘积项,如X1X2X3等。,这在一般的数学概念“线性”中是不允许的。建立线性回归方程后,不仅可以判断变量是否显著,还可以为求最大值或最小值的问题找到最佳值,以及达到这个最佳值的自变量的最佳设置,在实际工作中往往是有用的。总之,筛选变量也是通过建立回归方程来实现的。


另一方面,在建立回归方程,尤其是含有平方项的响应面方程后,还可以判断方程中是否存在影响不显著的因素,将其删除,达到筛选因素的目的。所以,因子设计和回归设计有一个共同点:都需要建立回归方程。但因子设计只是线性的,这里的回归设计指的是二阶。


一般来说,筛选要求比较粗糙,测试次数较少。建立回归曲面方程的要求要细致得多,测试次数也会大大增加。在因子设计中,根据因子水平的多少可分为两级因子设计、三级因子设计和混合级因子设计。


实践证明:


在因子设计中,采用两水平正交试验法,加上一些中心点,是最简单有效的。然后,有两类:全因子设计和部分因子设计。对于回归设计,以建立二次回归方程为主要工具,引入了响应面方法。


另一类:很重要的测试目的是寻求系统的鲁棒性。所谓鲁棒性,就是系统的抗干扰能力强,即当系统受到不可控因素(或称“噪声”)的严重影响时,系统输出的变化量要足够小。为了实现这一点,有必要尝试选择一些控制因子的组合,使系统对噪声变化不敏感,这就是所谓的鲁棒参数设计。在中国,这种设计通常被称为“田口参数设计法”。这种问题在六西格玛改进工作中也很显著。


还有一类:讨论配方,比如橡胶、造纸、制药等行业,通常研究的是整个产品中各成分的比例。显然,这些比例之和应该是100%。研究这类问题的实验设计称为“混合设计”。


有时候,现有的生产条件已经基本满足要求,但如果想得到更好的结果,可以在原有生产条件的基础上做一些调整来寻求解决方案,这就是所谓的“进化操作(EVOP)”。


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