MINITAB软件操作及应用(2).ppt

MINITAB軟件操作及應用1目 錄n培訓目的nMINITAB基本簡介nMINITAB菜單功能n常用工具介紹l描述性統計l常用圖表制作l假設檢驗l相關與回歸分析l方差分析l測量系統分析(MSA)l控制圖(管制圖)l過程(制程)能力分析l試驗設計(DOE)l可靠性分析Ø柏拉圖Ø因果圖(魚骨圖)Ø直方圖Ø箱線圖Ø散點圖(散布圖)Ø時間序列圖Ø多變异圖2試驗設計(DOE)3DOE的基本概念n試驗設計（Design￿of￿Experiment，簡稱￿DOE），是對過程或產品進行改善或優化，找出最佳關鍵因子的方法4DOE的益處n合理使用DOE能夠：Ø減少實驗次數，降低成本；Ø可按方案要求擴大或縮小實驗規模；Ø量化變量的影響力，了解變量之間的相互聯系；Ø優化產品或過程的性能5DOE的基本策略确定問題建立目標選擇因變量Y選擇自變量X選擇因子水平選擇實驗收集數据分析數据作出結論6DOE家族篩選 描述优化Fractional FactorialsFull FactorialsResponse Surface7DOE術語n因子(Xs):￿n輸出或者響應變量(Y):n因子水平:n試驗順序:n主效應:￿n交互效應:n係數:82K因子n定義:u2k是指共有k個因子,每個因子只有2個水平.n優點:u運行次數較少,計算分析相對較容易;u適合於早期試驗,更是相對複雜試驗的基礎.9主因子作用-1+1YA的主效應-所有觀測值在高水平(+)平均值所有觀測值在低水平(-)平均值=主效應10交互作用 –A*B交互效應在高水平(+)平均值A*B交互效應在低水平(-)平均值11系數-1+1Effect系數反映直線的斜率12符號說明238 -IV8 Factors2-3= 1/8 fraction;Since 8 –3 = 5, the design has25= 32 runs; 32 is 1/8 of 256(full factorial = 28 = 256 runs)2 LevelsResolution IV means:nMain effect confounded with 3-factor interactions (1 + 3 = 4)n2-factor interactions confounded with other 2-factor interactions (2 + 2 = 4)13DOE案例n某產品開發過程中,QA為了探求該產品流出溶液的最大量,依照以往經驗認為“Shaving￿Speed￿(rpm)”和“Ice類型”這兩個因素對流出溶液的數量有關系,根据實際情況,這兩個因素各選取了兩個水平:uShaving￿Speed￿(rpm):￿(1水平)429￿/￿(-1水平)￿336uIce類型:￿(1水平)Watery￿ice￿/￿(-1水平)￿5H￿icen每种組合各做5次實驗,共進行了20次實驗,請用兩水平因子實驗設計判斷這兩個因子是否是顯著因子,何种情況流出溶液才是最大量.資料來源:2水平2因子DOE.MTW14首先創建因子設計創建因子設計的路徑15輸入5輸入兩個因子名稱選擇“隨機化運行順序”16生成兩水平因子實驗設計按“運行序”的次序進行實驗記錄結果17分析因子設計分析因子設計的路徑18選擇所需的項輸入'重量(g)'19選擇所需的圖形20分析因子設計的結果分析這兩個因子均顯著,但它們的交互作用不顯著主效應顯著21因子圖因子圖的路徑22選擇“主效應圖”“交互作用圖”選擇相關資料23選擇相關資料24圖形分析均選擇水平1時,流出溶液的平均量是最大的.圖形顯示這兩個因子不存在交互作用.25響應优化器響應优化器的路徑26選擇C4 重量(g)選擇“望大”,輸入期望流出溶液量27結果分析當Shaving Speed (rpm)選擇429,Ice類型選擇Watery ice時,流出溶液量是最大的,預計是555.8(g)282水平因子設計的功效案例n根据分析因子設計的計算結果,計算其功效是多少?292水平因子設計的功效的路徑30輸入因子數2輸入仿行數5輸入標准差16.8553輸入角點數4輸入效應10031結果分析功效=1,意味著我們有100%的可靠度認為Shaving Speed(rpm)”和“Ice類型”這兩個因素是顯著因子.32可靠性分析33MINITAB在可靠性分析的作用nMinitab￿的“分布分析”可以了解產品、部件等的壽命特徵。

u例如:估計某個產品在不同條件下能夠持續使用多長時間nMinitab￿的“檢驗計划”可以在確定估計模型參數時,驗證滿足指定的可靠性需要多少樣本數量或檢驗時間u例如:需要選取多少樣本進行實驗才能确保在95%的置信度下95%的產品壽命達到2000小時.34觀測值類型￿觀測值類型說明示例確切失效時間確切知道發生故障的時間產品剛好在1000小時發生故障右刪失只知道故障會在特定時間之後發生產品在1000小時尚未發生故障左刪失只知道故障會在特定時間之前發生產品在1000小時之前的某個時間發生故障區間刪失只知道故障會在兩個特定時間之間發生產品在800￿~1000小時的某個時間發生故障35分布分析的分布ID圖n分布分析的分布ID圖主要用于确定MINITAB提供的11种常見參數分布中,哪一种參數分布與你所提供的數据擬合得最好,同時得出不同分布的可靠性分析,亦分右刪失和任意刪失這兩种類型.36分布ID圖的類型及應用分布ID圖類型應￿用案 例右刪失資料由確切失效和右刪失觀測值構成 壽命測試.MTW任意刪失資料由確切失效和各種刪失方案（包括右刪失、左刪失和區間刪失）構成37任意刪失壽命測試案例n某新產品開發過程中,QA為了判斷該產品的确實壽命時間,隨機選取14個樣本做700小時的壽命測試,測試人員在500小時後才開始檢查樣本,此後每隔100小時會檢查一次,請用任意刪失分布分析判斷該產品的壽命情況.資料來源:壽命測試.MTW38任意刪失分布分析的路徑39選擇“使用所有分布”分別輸入'起始時間(h)' '結束時間(h)' '失效樣本數(個)'輸入標題及相關資料40結果分析Weibull和最小极值的相關系數最大,分別為0.989和0.993,表明該產品的壽命數据服從這兩种分布可能性很大.若服從Weibull,99%的產品壽命可能達到401小時;若服從最小极值,99%的產品壽命可能達到364小時.41三种類型的檢驗計划n驗證檢驗計划--確定在一定的置信水準下，驗證可靠性超過給定標準所需的樣本數量或檢驗時間;n估計檢驗計划--確定估計具有指定精度的百分位數或可靠性所需的檢驗單元數;n加速壽命試驗計划--確定要檢驗的單元數以及如何在各個應力水準之間為加速壽命試驗分配這些單元.42n某新產品開發過程中,客戶要求95%的產品壽命需達到1000小時,QA根据以往經驗,認為該類型產品的壽命服從Weibull分布(形狀是2),由于樣本數量有限,只能選取5個樣本做測試,若不允許有樣本失效,請用驗證檢驗計划确定這5個樣本需做多長時間才能确保95%的產品壽命能達到1000小時.驗證檢驗計划案例43驗證檢驗計划的路徑44分別輸入“0.95” “1000”分別輸入“0”“ 5”選擇“Weibull”輸入“2”45結果分析若選擇5個樣本進行測試,在不允許有樣本失效的情況下,這5個樣本最少需通過3417.72小時的測試.46加速壽命試驗計划案例n某新產品開發過程中,客戶要求95%的產品壽命需達到2000小時,產品的額定電壓為110V,QA為了加速產品的壽命測試,計划于115V和125V電壓下進行測試,同時要求125V電壓下95%的產品壽命需達到1500小時.根据以往經驗,認為該類產品的壽命服從Weibull分布(形狀是2),產品的電壓與壽命服從常規加速率定律.由于樣本數量有限,目前總共只能選取10個樣本做測試,預計每個樣本的測試時間為500小時,請用加速壽命試驗計划分析如何分配這10個樣本進行測試,可以允許有多少個樣本失效?47加速壽命試驗計划的路徑48輸入5輸入樣本數10選擇Weibull選擇“常規加速”輸入2分別輸入2000和1500分別輸入5分別輸入110和125輸入500 50049輸入設計應力110輸入檢驗應力115 12550結果分析我們選擇第1個最佳“优化”分配檢驗計划,其中,115V的測試樣本是7個,125V的測試樣本是3個,在測試的500小時內,這10個樣本都不能失效.5152。