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Minitab因子设计(DOE): 响应曲面设计(RSM),混料设计,田口设计

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发表于 2017-9-7 18:02:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
因子设计(DOE)筛选因子,以确定哪些因子对于解释过程变异非常重要。筛选因子后,Minitab 将帮助您了解因子交互和推动过程的方式。随后,您可以找到产生最优过程性能的因子设置。

> 因子

  • 创建因子设计 - 生成两水平全因子设计、部分因子设计和裂区因子设计,以及 Plackett-Burman 设计
  • 自定义因子设计 - 根据工作表中已有的数据创建因子设计
  • 选择最优设计 - 选择设计点子集、增强设计或评估设计
  • 预处理响应以分析变异性 - 根据试验重复或仿行计算单个响应列中的统计量
  • 分析因子设计 - 拟合两水平全因子设计、部分因子设计和裂区因子设计,以及 Plackett-Burman 设计
  • 分析变异性 - 检测和设计两水平因子试验中的离散效应
  • 因子图 - 显示两水平全因子和部分因子设计以及 Plackett-Burman 设计的主效应、交互作用和立方图
  • 等值线和曲面图 - 绘制等值线图和三维响应曲面图
  • 响应优化器 - 计算数值最优解并绘制交互图,以帮助确定共同优化一组响应的因子设置组合
  • 重叠等值线图 - 针对多个响应绘制等值线图

> 响应曲面

  • 创建响应曲面设计 - 生成 Box-Behnken 和中心复合设计
  • 自定义响应曲面设计 - 根据工作表中已有的数据创建响应曲面设计
  • 选择最优设计 - 选择设计点子集、增强设计或评估设计
  • 分析响应曲面设计 - 拟合响应曲面模型,包括 Box-Behnken 和中心复合设计
  • 等值线和曲面图 - 绘制等值线图和三维响应曲面图
  • 响应优化器 - 计算数值最优解并绘制交互图,以帮助确定共同优化一组响应的因子设置组合
  • 重叠等值线图 - 针对多个响应绘制等值线图

> 混合

  • 创建混料设计 - 为单纯形质心和单纯形格点设计生成设置
  • 自定义混料设计 - 根据工作表中已有的数据创建混料设计
  • 选择最优设计 - 选择设计点子集、增强设计或评估设计
  • 单纯形设计图 - 绘制单纯形设计图
  • 分析混料设计 - 拟合任何 Scheffe 混料设计中的数据
  • 等值线/曲面图 - 绘制等值线图和三维响应曲面图
  • 响应跟踪图 - 绘制响应跟踪图
  • 响应优化器 - 计算数值最优解并绘制交互图,以帮助确定共同优化一组响应的因子设置组合
  • 重叠等值线图 - 针对多个响应绘制等值线图

> 田口

  • 创建田口设计 - 生成田口正交表设计
  • 自定义田口设计 - 根据工作表中已有的数据创建田口设计
  • 分析田口设计 - 将模型拟合到田口设计
  • 预测田口结果 - 预测田口设计的结果

> DOE

修改设计 - 更改因子名和水平
显示设计 - 更改工作表中的因子的设计顺序和编码

中文版:http://www.pinzhi.org/Minitab/DOE.htm

英文版:http://www.pinzhi.org/Minitab/DOE.html
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发表于 2019-2-23 13:24:32 | 显示全部楼层
DOE成敗還是在於第一階段重要因子有沒有被團隊篩選出來

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发表于 2018-10-13 09:03:41 | 显示全部楼层

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发表于 2018-6-24 07:58:56 | 显示全部楼层

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发表于 2017-10-17 10:12:30 | 显示全部楼层
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