2021年六西格玛管理黑带(绿带)考试知识要点(91)

2023-07-14 来源:旧番剧
判断目标是否已经达到
将预计的最佳值与原试验目标相比较 。如果离目标尚远 ,则应考虑安排新一轮试验 ,
通常在本次获得的或预计的最佳点附近,重新选定试验的各因子及其水平,继续做因
子设计 ( DOE ) 或回归设计 ( RSM ), 以获得更好的效果 。 如果已基本达到目标 , 则要
做验证试验以确保将来按最佳条件生产能获得预期效果。通常的做法是先算出在最佳
点的观测值的预测值及其变动范围 ,然后在最佳点做若干次验证试验 ( 通常 3次以上 )。
如果验证试验的结果的平均值落入事先计算好的范围内,说明一切正常;否则就要进
一步分析发生错误的原因,改进模型,再重新验证。
7.4 部分因子试验设计与分析
7.4.1 部分因子试验概论
部分因子试验设计是一种 筛选设计 ,其目的是尽可能高效地将有影响因子与无影响
因子区分开。部分因子试验设计的优点:能够大大减少试验次数。
因子数 全因子 部分因子
3 8 4
4 16 8
5 32 8, 16
6 64 8, 16 , 32
7 128 8, 16 , 32 , 64
8 256 16 , 32 , 64 , 128
9 512 16 , 32 , 64 , 128 , 256
7.4.2 部分因子设计有两种方法 :
方法一: 删节试验法
方法二: 增补因子法
任何部分实施的因子试验,混杂不可避免。通常情况下,高级的交互作用项可忽略不
计。
记部分因子试验设计为 2k-p , k为全部因子个数, p代表新安排的因子个数。
D=ABC 称为 生成元 , ABCD=1 称为 定义关系 (简称 “字 ”)。在新因子只有 1个时,生
成元与定义关系是同一件事的两种表达方式。给定全部生成元( 2k-p 中共有 p个生成
元 ),可形成全部的字( 2k-p 中全部的字共有 2p-1 个 )。
所有字中字长最短的长度为整个设计的分辨度。如 24-1 设计中,若定义关系 为
1=ABCD ,则其分辨度为 IV ,记为
1 4 2 IV 。
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