工業(yè)設計論文范文DOE在A公司中提供產(chǎn)品良率的應用案例
質量控制的整個過程中扮演了非常重要的角色，它是我們產(chǎn)品質量提高，工藝流程改善的重要保證。本文是一篇工業(yè)設計論文范文，主要論述了DOE在A公司中提供產(chǎn)品良率的應用案例 。
摘 要：DOE(Design of Experience)(實驗設計)現(xiàn)已廣泛應用于優(yōu)化業(yè)務流程、技術開發(fā)和產(chǎn)品開發(fā)中，并發(fā)揮了很大的作用。它是全球追求卓越的企業(yè)實施六西格瑪戰(zhàn)略的核心技術。本文介紹了實驗設計(DOE)在提升洗衣機電機良率如何分步驟應用，并最終確定生產(chǎn)過程的相關參數(shù)， 以取得電機良率的提升。
關鍵詞：實驗設計,結構設計,六西格瑪
實驗設計(design of experiment,DOE)是一種安排實驗和分析實驗數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計方法。實驗設計主要對試驗進行合理安排，以較小的試驗規(guī)模(試驗次數(shù))、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果以及得出科學的結論。[1]同時DOE已廣泛應用于機械結構設計中，通過合理的策略和試驗來確定結構參數(shù)，并達到最佳的結果。
DOE有助于實驗者理解每種水平設置下的改善，不同設置的DOE不僅有助于計算出來主因子的響應，還能計算出因子交互影響的響應和知道因子的水平設置應該是如何才能保證最佳的結果，[2]所以在許多結構設計中，它能很大程度上填補由于無法用模擬設計的情形。本文介紹的實例是關于如何提升洗衣機電機的良率，在不改變設計的情況下如何通過調整過程的參數(shù)而達到提升的目的。接下來介紹一下如何分步驟應用DOE來達到提升目的。
一、DOE的應用實例
第一步，定義目標.目標一定要是可定義和可測量的。在這個例子中，需要了解現(xiàn)有不良率及在不改變設計的前提下如何通過工程的調整可達到提升電機良率的目的。此目標要有改善的挑戰(zhàn)性(投資回報要高)，且改善后并能夠符合其他性能安全要求。[3]本例為改善電機的振動值，改善前不良率為5000ppm,目標為50%減少，及3500ppm.為該參數(shù)的測試系統(tǒng)。
第二步，選出因子的響應值Y。Y往往可能是多個的，單一的Y很難充分地代表定義的目標和需求。但本例中為使論述跟簡單只取一個Y， Y1為電機振動值 ，該值越小越好。另該測量系統(tǒng)也較簡單而且通過了測量系統(tǒng)分析，因此不再重新評估。
第三步，選擇因子。特指那些對Y可能有影響的或其交互作用對Y有影響的因子。
尋找因子一般可以用產(chǎn)品設計圖，加工流程圖和頭腦風暴等來發(fā)現(xiàn)，在這個例子中，因不想改動產(chǎn)品設計，因此用加工流程圖來發(fā)現(xiàn)因子，建議在初始階段記錄盡可能多的影響因子。
綜上一共發(fā)現(xiàn)了12個有影響的因子。12個因子做DOE需要較大規(guī)模的測試，較多資源，一般我們會進行一下篩選。比如我們不打算更改產(chǎn)品設計，盡改變產(chǎn)品設計可能對Y有更好影響，但由于實際限制我們無法改變，因此能把某些因子納入DOE。
由此，我們找了產(chǎn)品設計工程師和過程控制工程師等經(jīng)驗豐富的人員進行分析討論，最后選定了5個變化因子(螺絲，轉子平衡量，軸承內徑，墊圈高度和葉輪跳動)準備引入第一輪DOE。
第四步，定義因子的水平
選定因子后，接下來需要定義因子的水平。因子的水平可以根據(jù)經(jīng)驗值，限制情況，甚至要以事先的試驗結果來進行定義。同時需要避免水平之間的過寬或過窄。某一因子的兩個水平之間定義得過寬，則會掩蓋其他因子的作用;而過窄的話，可能導致其對結果的影響被忽略。
再來看這個實例中的5個因子。依據(jù)經(jīng)驗5個因子都設為兩個水平，”-”和”+”;如螺絲用兩家供應商的為S1,S2; S1 為”-”水平，S2為”+”的水平;
第五步，分析并預測因子和因子交互作用會導致的結果。
因子水平確認完畢后需要進行預測因子及因子之間交互作用對各個Y的影響。等有了結果和可以相互比較，如果DOE的測試分析結果與預測一致，則置信度較高;如相反的話，可能需要再次核查測試，確定是否現(xiàn)行的理論有問題。此實例的單因子影響預測具體見表1的預測結果部分。
第六步，制定合適的策略，然后收集數(shù)據(jù)
在收集數(shù)據(jù)前需要制定收集策略，主要根據(jù)所處的干擾情形來定。這里一共5個因子，可以做辨析度為IV的16次的DOE。辨析度為IV的16次的DOE幾乎是最常用的，除了可以了解單因子的作用，還可以了解部分交互作用，而且資源試驗遠小于32次DOE。16次試驗順序使用完全隨機數(shù)列，這樣可以平均測試過程所受的干擾。
第七步，使用ROSS規(guī)則來分析數(shù)據(jù)(即按照6西格瑪科技公司的奠基人William Ross提出的首先用現(xiàn)實考慮，其次用圖像分析，最后量化分析的規(guī)則)。得到數(shù)據(jù)后首先做現(xiàn)實考慮。大致觀察下整體的數(shù)據(jù)分布，如整個DOE數(shù)據(jù)的差別是否足夠大，是否已經(jīng)有達到期望的數(shù)據(jù)等。
其次進行圖像分析，從測試順序上看一下時間順序本身對結果有沒有影響[5]，數(shù)據(jù)分布基本與時間順序無關。
從圖1的Y的正態(tài)圖上都可以看到B(轉子平衡量)和D(墊圈高度)對Y都有顯著影響。圖2 的Y帕累托圖也證實了這點。
最后，同時用圖形和量化結果來看。用選出顯著因子B(轉子平衡量)，D(墊圈高端)，做出箱體圖，可以發(fā)現(xiàn)當D為“+”，B為“-”時，Y很小，結果穩(wěn)定，非常不錯的結果并且結果也并不違背預期。
第八步，判斷是否達到了目標，并制定下一步計劃。
從理論上看，轉子平衡量通過這個DOE發(fā)現(xiàn)越小越好，墊圈高度越大越好，振動值結果更好。但從實際上看轉子平衡量是有極限的，而且墊圈高度也不可能做的很大，因此要通過更多輪的DOE找出最佳配合參數(shù);同時保留仍有懷疑的參數(shù)到下一個DOE中在進行驗證。
通過幾輪DOE，可以逐一定義好對改善目標有影響的參數(shù)及其最佳配置，保證其最終結果符合標準并得到盡可能好的洗滌性能。本案例實際改善后不良率為1600ppm.
結語
綜上介紹了DOE(實驗設計)在運營管理中的產(chǎn)品良率改善中的一個比較簡單的應用。在實際中往往還會遇到更多的干擾，如平衡系統(tǒng)的設計，這時涉及到的結合DOE干擾策略就會非常復雜，試驗量也會增加。但如果運用得當，DOE依然是一種非常有效的幫助取得參數(shù)設計的工具。
作者簡介：李斌(1980-)， 男，山西大同人，上海理工大學管理學院MBA在讀。研究方向：運營管理。
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