因子实验设计分析-Minitab操作 - 云林科技大学工业工程与管理系.PPT

因子實驗設計分析-Minitab操作 授課教授： 童超塵 老師 產生實驗規劃表 Stat?DOE?Factorial?Create Factorial Design 產生實驗規劃表-預設產生器 顯示兩因子兩水 準各種實驗解析 度 產生實驗規劃表-預設產生器 產生實驗規劃表-自定產生器 產生實驗規劃表-自定產生器 產生實驗規劃表-自定產生器 產生實驗規劃表-Plackett Burman 產生實驗規劃表-通用形式全因子設計 可以產生混 合水準的實 驗規劃 產生實驗規劃表-通用形式全因子設計 自定實驗規劃表 輸入一個實驗規劃表與實驗（望大品質特性）結果如右表 自定實驗規劃表 Stat?DOE?Factorial?Define Custom Factorial Design 自定實驗規劃表 自定實驗規劃表 分析因子設計 Stat?DOE?Factorial?Analyze Factorial Design 延續先前例子 分析因子設計 分析因子設計 顯示主效應交互作用圖 Stat?DOE?Factorial?Factorial Plot 顯示主效應交互作用圖-交互作用圖 顯示主效應交互作用圖-主效應圖 產生反應曲面圖和等高線圖 延續先前例子 Stat?DOE?Factorial? Contour Surface（Wireframe） Plots 產生反應曲面圖和等高線圖 產生反應曲面圖和等高線圖 參數最佳化 延續先前例題 Stat?DOE? Factorial ? Response Optimizer 參數最佳化 參數最佳化 The END~~ Thank you 假設反應值為望大特性 給定反應值可接受範圍，假設目標值為70，最小值是0 告知反應值範圍，極大值要給定下限和目標值，極小值要給定上限和目標值，若是望目特性，必須給予三個數值 * 國立雲林科技大學 工業工程與管理所 * 實驗室網址 永久: .tw/~qre/index.htm 目前: 16/QRE 2006/1/12 第一版 因子數 實驗設計類型 區集數 重複實驗次數 中心點實驗次數 解析度 實驗次數 全因子或部分因子實驗 2的k-p次實驗 全因子或部分因子實驗 實驗次數 解析度 2的k-p次實驗 區集數 中心點實驗次數 自訂產生器，見下頁投影片 新增一個因子來表示高階交互作用 指定交互作用來表示區集 隨機實驗順序 修改因子名稱 F=ABCDE作為1/2部分因子實驗 由AB AC交互作用決定4個區集 總實驗次數 中心點實驗次數 實驗重複次數 隨機實驗順序 給定各因子水準 隨機實驗順序 給定因子水準值，可以用文字或數字表示 以文字表示兩個水準 3個水準 以數字表示兩個水準 96 1 1 1 1 70 1 1 1 -1 86 1 1 -1 1 75 1 1 -1 -1 104 1 -1 1 1 45 1 -1 1 -1 100 1 -1 -1 1 43 1 -1 -1 -1 65 -1 1 1 1 80 -1 1 1 -1 60 -1 1 -1 1 68 -1 1 -1 -1 65 -1 -1 1 1 48 -1 -1 1 -1 71 -1 -1 -1 1 45 -1 -1 -1 -1 y x4 x3 x2 x1 告知因子欄位 告知因子為2水準，或通用混合水準 因子命名和設定 給予標準實驗順序欄位 給予實際執行實驗順序欄位 給予區集的欄位 給予中心點實驗欄位 當實驗數據裡沒有這些欄位時，使用預設值即可 給定反應值欄位 分析項目選擇 選擇顯示圖型類別 選擇所要分析的主效應因子與交互作用因子 主效應與二因子交互作用均顯著 *表示顯著因子 * * * * * 主效應圖 交互作用圖 指定反應值欄位 顯示所選定的因子主效應圖和交互作用圖 設定圖的名稱和各軸的尺度 * * 配合ANOVA分析表，有*圖表示有顯著交互作用 X1=1，X3=-1 X1=1，X4=1 配合ANOVA分析表，X2不顯著，所以水準值的選擇影響不大，若執意要選擇一個水準，則X2=1 搭配交互作用圖結果，最佳參數水準為 X1=1，X2=1，X3=-1，X4=1 曲面圖 等高線圖 可顯示兩個因子的等高線圖或曲面圖 指定所要探討的反應值 * 國立雲林科技大學 工業工程與管理所 * *