工艺优化中的可视化公差分析

Michael · 发表于 2013-8-15 12:01:21

工艺优化中的可视化公差分析

合理运用以部分析因设计、完全析因设计和响应面设计为主体内容的经典DOE实验设计理论可以帮助我们在工业运营的环境中筛选重要因素，量化描述重要因子的主效应和交互作用，乃至于推算出重要因子的最佳设置方案。这些方法论无论是在传统的质量改进，还是在现代的六西格玛活动中，均有过成功应用的实际案例。

但是，切不可因此以为经典实验设计就是包治百病的灵丹妙药。不少企业在追求产品质量、流程能力精益求精的过程中，发现单纯地依靠经典实验设计，先天性地存在着一些不可避免的风险和隐患。最常见的一类问题可以用图一表示：原本以为根据实验设计建立的统计模型，投入实际生产的产品结果将会百分百地落入规格要求之内（如图左部的理想状态所示），但真正投产后却发现产品结果的波动相当大，相当一部分的数据超出了规格要求（如图右部的现实状态所示）。产生这样的结果不仅给企业带来了经济上的损失，而且也动摇了工程师进一步应用实验设计的信心。

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ailaozi · 发表于 2014-9-29 21:20:26

新手上路，多谢分享！

Mujahida · 发表于 2014-9-30 13:05:17

That's great!

mbl2006 · 发表于 2014-9-30 13:51:22

公差设计，质量标准

newcop · 发表于 2014-10-16 10:17:03

似乎可應用於製程管制之上

jukiq · 发表于 2014-11-13 04:43:02

优化公差设计，xuexi

yukning · 发表于 2014-12-29 22:07:54

看看啊，学习下

hogan · 发表于 2014-12-31 08:16:58

新人学习，谢谢分享

dsgliu · 发表于 2014-12-31 08:38:45

谢谢分享!赞!

rocluo5566 · 发表于 2015-1-22 17:00:10

Thanks for showing

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