流程改善方法论-实验设计法夏宁实验设计(编辑修改稿)

流程改善方法论-实验设计法夏宁实验设计(编辑修改稿)内容摘要：

AllBest Levels are better than AllMarginal Levels, but there seems to be only a small difference between 水平好，但它们之间好像只有细微的差别。 Potential Cause:潜在的原因： a)You might have not captured the right 也许没有抓住正确的因子。 b)You might have not captured the right levels of these factor 你也许没有抓住这些因子的适当的水平。 c)The Red X is being cancelled by a strong Pink X. 红 X被强粉红 X取消。 d)The Red X is an interaction among an even number of factors. 红 X是偶数数量因子的交互作用。 Proceed to Step 6 向步骤 6推进 B B B M M M Stage 1 : Ball Park 阶段 1 : 棒球场 To try different levels of some of the factors尝试部分因子的不同水平 To Delete some of the factors and insert new ones删除一些因子并插入新的因子 Scenario 3 : 场景 3 : AllBest Levels do show improvement over AllMarginal levels but the difference is not much greater than the historic levels of Green Y. 最佳水平的确比边际水平有进步，但是区别没有历史水平的绿 Y那么大。 Potential Cause: 潜在的原因 : a)You might have not captured the right。 b)You might have not captured the right levels of these factor你也许没有抓住这些因子的适当的水平。 Proceed to Stage 1 向阶段 1推进 B B B M M M Stage 1 : Ball Park 阶段 1 : 棒球场 To try different levels of some of the factors尝试部分因子的不同水平 To Delete some of the factors and insert new ones删除一些因子并插入新的因子 Stage 1 : Ball Park 阶段 1 : 棒球场 Step 6 : Replicate the variable ponent amp。 process settings 步骤 6 : 再现变量－零件和流程设置 Repeat Step 5 with 2 or more AllBest levels of all factors VS AllMarginal Levels of all factors. 重复步骤 5，对全部因子两个或更多的最佳水平和全部因子的边际水平进行比较。 Make sure the order (or the sequence) of run is randomized in order to avoid bias reading due to hysterisis effect and irreversible entropy （或先后次序）是随机的，以避免因 歇斯底里而导致的读数偏差和不能取消的平均信息量改变。 Eg 如 : Best ALL , Marginal ALL , Marginal ALL , Best ALL , Marginal ALL , ……etc 等 Stage 1 : Ball Park Step 7 : Test of Significance To determine if AllBest Levels of the factor is SIGNIFICANTLY better than AllMarginal Level Hints : You can use HYPOTHESIS TESTING ! Test of Significant : _ D: d ratio  : 1 where D = Median (AllBest) Median (AllMarginal) _ d = Range (AllBest) + Range (AllMarginal) 2 B M D RM RB _ d _ d  xTips for a thought : 步骤 7 : 显著性测试 确定因子的所有最佳水平是否显著地好于所有的边际水平。 提示 : 你可以用 假设检验 ! 显著性测试 : _ D: d 比率  : 1 其中 D = 中位数 (所有最佳 ) – 中位数 (所有边际 ) _ d = 极差 (所有最佳 ) + 极差 (所有边际 ) 2 B M D RM RB _ d _ d  x思考提示 : 阶段 1 : 棒球场 T e s t N o V a r i a b l e s H i g h A s s e m b l yY ( H i gh) L o w A s s e m b l y Y ( Low )I n i t i a l 1 A l l A l l B e s t 4 0 A l l M a r g i n a l 0I n i t i a l 2 A l l A l l B e s t 3 5 A l l M a r g i n a l 5I n i t i a l 3 A l l A l l B e s t 3 7 A l l M a r g i n a l 7Stage 1 : Ball Park Example for Calculation : Test of Significant : _ D: d ratio = 32 : 6 = : 1  : 1 ( Significant to proceed to Stage 2) Median (AllBest) =37 , Median (AllMarginal) = 5 D = abs( Median (AllBest) Median (AllMarginal) )= (37)(5) = 32 Range (AllBest) = 35 (40) = 5 , Range(AllMarginal) = 0(7)=7 _ d = Range (AllBest) + Range (AllMarginal) = (5+7) = 6 2 2 Notes : Range (X) = Max(X) Min(X) 测试编号 变量 高 组装 Y( 高 ) 低 组装 Y( 低 )初始 1 所有 所有最佳 4 0 所有边际 0初始 2 所有 所有最佳 3 5 所有边际 5初始 3 所有 所有最佳 3 7 所有边际 7计算举例 : 显著性测试 : _ D: d 比率 = 32 : 6 = : 1  : 1 ( 显著推进到阶段 2) 中位数 (所有最佳 ) =37 , 中位数 (所有边际 ) = 5 D = abs(中位数 (所有最佳 ) 中位数 (所有边际 ) )= (37)(5) = 32 极差 (所有最佳 ) = 35 (40) = 5 , 极差 (所有边际 ) = 0(7)=7 _ d = 极差 (所有最佳 ) + 极差 (所有边际 ) = (5+7) = 6 2 2 注意 : 极差 (X) =。