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楼主: leaper

DOE实验设计4因子2水平,做部分因子实验如何避免效应混淆?

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发表于 2024-7-30 20:27:39 | 显示全部楼层
搞不明白你是什么角色。做事情哪有不考虑影响的!质量交期成本,工厂全部要考虑,原因是因为考核工厂就考核这些指标!建议你们把工厂的考核指标改成只考虑质量,不用管交期和成本,那么工厂当然愿意以最严谨的方式做各种替设计擦屁股的事情。
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发表于 2024-7-31 08:13:11 | 显示全部楼层
leaper 发表于 2024-7-30 10:33
是的。就是看具体问题解决办法发现的。缺乏专业知识很多都不做实验设计。
...

这审核老师应该也是个另类,问题解决的工具千千万,你管我用哪一种呢

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 楼主| 发表于 2024-7-31 12:35:40 | 显示全部楼层
以前的经理编写的审核检查表, 里面啥都有(FMEA, Cpk,DOE, JIT)。审核员照本宣科。以前经理管得松去年底质量多次暴雷。国外投诉后就安排审核工厂。最后结果给到我们。前任经理走后我接受这个品牌和工厂让我们善后。确实便宜货,找不到好工厂。都是价格使然。

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发表于 2024-8-1 21:58:34 | 显示全部楼层
What is the design resolution in a factorial design?

Design resolutions describe how much the effects in a fractional factorial design are aliased with other effects. When you do a fractional factorial design, one or more of the effects are confounded, meaning they cannot be estimated separately from each other. Usually, you want to use a fractional factorial design with the highest possible resolution for the amount of fractionation required. For example, it is usually better to choose a design where main effects are confounded with 3-way interactions (Resolution IV) instead of a design where main effects are confounded with 2-way interactions (Resolution III).

Resolution III, IV, and V designs are most common:

Resolution III
No main effects are aliased with any other main effect, but main effects are aliased with 2-factor interactions.
Resolution IV
No main effects are aliased with any other main effect or 2-factor interactions, but some 2-factor interactions are aliased with other 2-factor interactions and main effects are aliased with 3-factor interactions.

Resolution V
No main effects or 2-factor interactions are aliased with any other main effect or 2-factor interactions, but 2-factor interactions are aliased with 3-factor interactions and main effects are aliased with 4-factor interactions.

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发表于 2024-8-1 22:05:56 | 显示全部楼层
4因子2水平的DOE 只有8次试验次数的情况下, 就算是你选择了主效应和三阶效应混淆了, 你也得不到一个好的解析结果, 因为没有加入中心点,来增加自由度, 分析没办法知道是效应引起的变化还是测量数据的误差.

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发表于 2024-8-7 17:04:59 | 显示全部楼层
部分因子实验的混淆是不可避免的,因为部分因子实验是筛选试验,最终的显著因子需要全因子实验才能比较准确的分析所有因子的最佳水平。
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