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        對(duì)《六西格瑪管理》部分因子試驗(yàn)實(shí)例分析的探討

        2022-12-10 15:50:58俞鐘行
        上海質(zhì)量 2022年11期
        關(guān)鍵詞:電子表格回歸方程趨勢(shì)

        俞鐘行

        部分因子(注:以下因子、因素通用)試驗(yàn)可能是應(yīng)用最為廣泛的試驗(yàn)設(shè)計(jì),因?yàn)樵S多正交試驗(yàn)就是部分因子試驗(yàn)。本文應(yīng)用基于excel的“因素趨勢(shì)法”,可以大幅度削減用Minitab分析的圖表,更敏捷地得出更精確的結(jié)果。

        一、2水平部分因子試驗(yàn)

        1.原例7-6“降低硫代硫酸鈉產(chǎn)品的雜質(zhì)率問(wèn)題”

        在硫代硫酸鈉生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn),影響雜質(zhì)率的原因有很多,至少有4個(gè)因子:成分A含量、成分B含量、反應(yīng)罐內(nèi)溫度C及反應(yīng)時(shí)間D,而且成分A與成分B在反應(yīng)中根本不相遇,因而可以認(rèn)為AB間無(wú)交互作用。由于試驗(yàn)成本很高,受限于研究經(jīng)費(fèi)只能夠安排11次試驗(yàn)。各因子水平分別為:A(低水平12%、高水平16%);B(低水平2.4%、高水平2.8%);C(低水平200度、高水平220度);D(低水平40分鐘、高水平50分鐘)。

        原例采用24-1+3設(shè)計(jì),試驗(yàn)方案與結(jié)果如表1所示。

        表1 例7-6試驗(yàn)方案與結(jié)果

        應(yīng)用“ 五步分析法”,最后得到回歸方程:Y= 4 2 4.0 5 2+2.6 1 8 7 5 A-1.9 3 2 C-10.7900D+0.0487500CD;方程的S=1.37155,R-Sq=97.13。

        得到最優(yōu)解為:Y=16.9773、A=12、C=200、D=50。

        2.“因素趨勢(shì)法”求解

        (1)仍按原例做11次試驗(yàn)

        用excel,畫(huà)出“因素趨勢(shì)圖”(圖1)。

        在圖1中,因素A力度最強(qiáng)且在趨勢(shì)上與因素B有強(qiáng)烈的交叉,應(yīng)當(dāng)考慮AB有交互作用(這也符合“效應(yīng)遺傳原則”)。但原例中明確強(qiáng)調(diào)A與B“在反應(yīng)中根本不相遇,因而可以認(rèn)為AB間無(wú)交互作用”,這種情況值得認(rèn)真分析一下。

        圖1 例7-6的“因素趨勢(shì)圖”

        下面給出幾個(gè)文獻(xiàn)對(duì)交互作用的論述。

        《質(zhì)量專業(yè)理論與實(shí)務(wù)(中級(jí))》(2014年)第100頁(yè)寫道:“在多因子試驗(yàn)中,除了單個(gè)因子對(duì)指標(biāo)有影響外,有時(shí)兩個(gè)因子不同水平的搭配對(duì)指標(biāo)也會(huì)產(chǎn)生影響。這種影響如果存在,就稱為因子A與B的交互作用?!睆倪@可以看出,反應(yīng)中“相遇”不是交互作用的必要條件,方案中屬于不同“搭配”就可以了。

        《試驗(yàn)的設(shè)計(jì)與分析》(劉朝榮,1990)第三章第1節(jié)也明確寫道:“因素間的交互作用是指因素之間的一種搭配作用。”該書(shū)還以22試驗(yàn)為例,記交互作用AB=(A2B2-A1B2- A2B1+A1B1)/2。于是,交互作用就是個(gè)數(shù),算出來(lái)等于0,無(wú)交互作用;不等于0,有交互作用。

        最權(quán)威的GB/T 3358.3-2009“統(tǒng)計(jì)學(xué)詞匯及符號(hào)第3部分:實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)”中1.17“交互效應(yīng)”,其定義為“一個(gè)因子對(duì)響應(yīng)變量的影響依賴于其他一個(gè)或多個(gè)因子的效應(yīng)”。這里講的“依賴”,并不是一定要在三維立體空間里“相遇”或“碰到”。

        幾乎大部分文獻(xiàn),都將兩個(gè)因子的交互作用用圖形直觀地表示:因素趨勢(shì)圖平行,無(wú)交互作用;因素趨勢(shì)圖不平行,有交互作用;因素趨勢(shì)圖交叉越厲害,交互作用也越厲害。

        兩個(gè)有交互作用的因子在何處“相遇”的“懸案”即使未破,也不妨礙試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析的進(jìn)行。因此,對(duì)表1的excel電子表格界面插入AB“交互作用”項(xiàng)后,用excel的“回歸”模塊分析,實(shí)際上得到很好的擬合效果。無(wú)論是圖2里“回歸統(tǒng)計(jì)”的各項(xiàng)相關(guān)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差,還是“方差分析”里的Significance F(就是p值)、殘差占比(不到2.5%),及最下表的所有因子的p值均小于0.01。

        圖2 例7-6用“因素趨勢(shì)法”的回歸結(jié)果

        從圖2最下表的Coef f icient s欄,得到回歸方程為:y=190.8648-13.225A-87.5B+0.26125C-0.552 5D+6.0 9375AB,方程的S=1.39 6 82 3、R-Sq=0.975235。用excel的“規(guī)劃求解”模塊,得到最優(yōu)解為:y=16.53977、A=12、B=2.8、C=200、D=50。

        與原例的最優(yōu)方案相比,“因素趨勢(shì)法”的指標(biāo)值更優(yōu)(望?。J(rèn)為是不顯著的因子B。在因素趨勢(shì)法的回歸方程里,因子B的p值=0.004065,屬高度顯著。之所以有這種差別,與數(shù)據(jù)分析的思路有關(guān)。

        這里用一個(gè)比喻加以解釋。把因子或因子的交互作用比作扔在水中的大小不同的石頭,若露出水面算因子或因子交互作用顯著,否則算不顯著。那么可能發(fā)生這樣的情況:當(dāng)把所有石頭都扔進(jìn)水中時(shí),水面隨之升高,有的石頭露不出來(lái);當(dāng)把最小的幾塊石頭移出水面后,由于水面也相應(yīng)降低,有的石頭就可能露出水面,變成顯著的因子了。

        (2)只做原例前8次試驗(yàn)

        因?yàn)橛谜槐鞮8(27)成功解決4個(gè)2水平因子的試驗(yàn)問(wèn)題也比較常見(jiàn),試對(duì)原例只做前8次試驗(yàn)。先畫(huà)出因素趨勢(shì)圖,如圖3所示。

        圖3 例7-6(只做前8次)的“因素趨勢(shì)圖”

        如(1)所作,仍然插入AB交互作用項(xiàng),并用excel的“回歸”模塊分析,擬合優(yōu)度同樣出色,如圖4。

        圖4 例7-6(只做前8次)用“因素趨勢(shì)法”的回歸結(jié)果

        最后用“規(guī)劃求解”得出最優(yōu)解為y=16.53977、A=12、B=2.8、C=200、D=50。

        二、3水平部分因子試驗(yàn)

        1.原例7-7“煙灰磚試驗(yàn)”

        為了環(huán)保,將粉煤灰及煤矸石碾壓制成煙灰磚。為了考察如何能使其強(qiáng)度達(dá)到最大,要進(jìn)行試驗(yàn):把煙灰磚制成邊長(zhǎng)為15cm的立方體后,將其壓碎,以其承載力(kg)為指標(biāo)y,希望選定最優(yōu)工藝條件,使y達(dá)到最大。共有3個(gè)因子選擇,其水平如表2。

        表2 例7-7因素水平表

        原例采用的試驗(yàn)方案與結(jié)果如表3所示。

        表3 例7-7試驗(yàn)方案與結(jié)果

        得到回歸方程為y=194-5.67A+6.00B-1.33C-18.7A2+5.33B2-9.67C2;方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差S=2.028、R-Sq=99.4%、R-Sq(調(diào)整)=97.6%。

        最后因C的p值=0.249,從方程中刪去,得到最優(yōu)解y=205.222、A=0水平(即A=10)、B=1水平(即B=12)、C=0水平(即C=360)。

        2.“因素趨勢(shì)法”求解

        在excel的電子表格中,直接以試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)入試驗(yàn)方案(表4),并畫(huà)出因素趨勢(shì)圖(圖5)。

        表4 例7-7試驗(yàn)方案與結(jié)果(非代碼)

        圖5 例7-7因素趨勢(shì)圖

        根據(jù)經(jīng)驗(yàn),因子A和C呈角狀,是二次項(xiàng);因子B對(duì)照文獻(xiàn)[2]的附頁(yè),像自然數(shù)e的指數(shù)狀,因此在表中插入A2、C2和eB再進(jìn)行回歸。因?yàn)椴屙?xiàng)后回歸的結(jié)果中,因子B的p值頗大,為0.674011,故刪去。把插項(xiàng)、刪項(xiàng)統(tǒng)稱為“變項(xiàng)”,最后的電子表格界面與回歸結(jié)果如表5、圖6。

        表5 例7-7用“因素趨勢(shì)法”變項(xiàng)后的excel界面

        圖6 例7-7用“因素趨勢(shì)法”的回歸結(jié)果

        這里R-Sq=99.3%、R-Sq(調(diào)整)=98.2%,與原例的回歸方程的對(duì)應(yīng)值相較,十分接近且各有優(yōu)劣。但這里的標(biāo)準(zhǔn)誤差S=1.751179是原來(lái)的86.4%,有較大改善。從各項(xiàng)指標(biāo)看,回歸的擬合優(yōu)度很好,現(xiàn)在得到的回歸方程是:y=-2993.38+7.688889C-18.6667AA+7.71E-05e^B-0.01074CC+367.6667A。

        最后用excel的“規(guī)劃求解”模塊對(duì)方程選優(yōu),得到的最優(yōu)解是y=205.6474、A=9.848215、B=12、C=357.9309。

        此例用“因素趨勢(shì)法”解,從最終結(jié)果看,雖有改進(jìn)但不突出。但此例解法印證了用因素趨勢(shì)圖“導(dǎo)航”來(lái)作“精準(zhǔn)回歸”的方法,是可行的。

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