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DOE除了泡妞外还有什么用?

  DOE的名气很大,大到做质量,做生产,做开发的大多数朋友都听说过它。DOE又很难,难到很少有人完全说得清楚它(当然,也包括小编)。这么神奇的DOE,难道不想认识一下它?

  有一天,在经过的时候,

  突然有个美丽的女孩从小店里(可能是店老板的女儿)跑出来,给他们一个含情脉脉的微笑。

  三位同学同时喜欢上了这个女孩,都想追求她,但是直觉告诉他们,这位美丽的女孩只是喜欢他们中的一位。他们想知道是谁,但又不好意思去问,就设计了一系列的试验去确定……

  他们分别以三人一起、两两一起、和单独的方式经过这家小店,以测试女孩是否出来,最终确认到底喜欢高、富还是帅。

  其中 √ 表示在场,X表示不在场,小黄脸表示女孩出现了,小灰脸表示女孩未出现。

  通过的分析很明显可以看出(看不出为什么的朋友要将本文看完哈),帅才是最后的人生赢家。看来,这还是一个“颜值”的社会。

  故事里面的三个同学,这在DOE中叫因子(Factor),每个因子可以以多种状态存在,称之为水平(Level)(这里有在场与不在场两个水平)。

  因子的变化会触发起女孩的行为变化,这叫做响应(Response),而响应的结果称作效应(Effect)。

  进行的试验可称作是均衡的(Balanced),因为在各种状态下每个人(因子)被测试的次数是一样的,这样有助于其公平性。

  三位同学的出场顺序是随机(Randomization)决定的,是通过石头剪刀布决定下来的。

  细心的朋友可能会注意到两个周日女孩的表现与我们得出的结论(喜欢帅帅)有些不相符。

  为什么帅帅在这两天都出场了,女孩还是没有出现呢?帅帅自己也很疑惑,在和女孩好上之后,就问起这两天的原因。

  打酱油是试验中不可控的外部因素,它的随机地出现,影响了女孩对帅帅出现的响应,进而干扰试验结果,这在DOE中称之为潜在变量(Lurking Variable)。

  第二个周日,女孩因为心情不好而没出现。毕竟她是人,比较复杂,不能期望她的行为总是保持与统计的规律一致,这就是在试验中经常会遇到的试验误差(Experimental Error)。

  试验中外部因素(非受控因子)会影响到响应的结果,这种风险就是噪音(Noise)。

  试验进行了两周,主要目的是为了满足其重复性(Replication)的要求,这样可以得到更多的信息,有利于提高评估结果的可信度,但过多的重复次数显然会增加试验过程的成本(比如故事里高与富就跟着白跑了两周)。

  需要强调的是,DOE并不是试验,它是在设计试验(Design Of Experiment),以达到节约时间,提高试验效率的目的。哪怕没有DOE,也有试验,也有试验的设计,DOE就是一种节约型的设计而已。

  电镀工艺非常复杂。今天,就以电镀为例,简单(注意是简单,太复杂了小编也不会呀)为大家介绍下DOE的应用。

  —温度低水平时,时间低水平与高水平所带来的厚度差异分别为100,150,那么其效应effect=150-100=50;

  —温度高水平时,时间低水平与高水平所带来的厚度差异分别为200,260,那么其效应effect=260-200=60;

  而因子的主效应(main effect)r是指因子变化时,输出的平均值的变化。

  类似的,我们可以算出温度的主效应。将因子的主效应用图形来表达,就是主效应图(main effect plot)。

  在主效应图里,斜率越大,因子的变化对输出的影响越大(看到这里知道为什么人生赢家是帅帅了吧)。

  这表明,温度对输出(厚度)的效应,依赖于时间的水平,这就是温度与时间存在交互作用(Interaction),记作温度 * 时间。

  通过的研究,可以大体知道影响某特性的各项工艺参数的影响效果有多大,还可以了解各因子之间的相互作用。

  而后续的试验设计方法,比如正交试验设计法和析因法,以及大名鼎鼎的田口方法(Taguchi method)和谢宁(Dorian Shainin)总结的七种新的实验设计(DOE)应用技术(多变图技术、零件搜索技术 、成对比较技术 、变量搜索技术 、完全析因技术 、 改进效果检查及实验设计的回归分析),有兴趣研究的朋友,可以在后台留言与各益友探讨。

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