歷史數據DOE (Historical DOE)

大綱:

n 歷史數據的選擇與收集

n 歷史數據的編碼處理方法

n 以編碼數據進行全因子與部分因子設計

n 以編碼數據分析主效應與交互作用

交易型、商務流程或間斷型數據的專案應用上，可能無法進行實驗設計:

n 無法進行一個低效益的試驗: 顧客交期的蓄意延誤或服務品質降低的實驗

n 需要一段長時間去收集數據: New Product

n 如果有一些重要的歷史數據， 可以用迴歸分析找出關鍵因子

n 從歷史數據中發現的關鍵因子，再以Historical DOE分析出交互作用.

歷史數據DOE步驟:

1. 數據挑選與重新排列: 挑選與Y有關的X's 數據, 並排列與Y的欄位一致
2. 建立X's 的直圖方.
3. 設定中心與兩端距離: 以中心值(mean, median, mode)為“0”, 左邊為 –1， 右邊為 +1 .
4. 分組: 以標準差為分組距離. 距兩端點1.5 ~ 2.0 sigma 為-1及+1, 中心點+/- 2.0 ~ 2.5 sigma 為“0”， 使三個區間寬度一致.
5. 使用Minitab 重新按-1, 0, +1 編碼.
6. 刪除無須編碼或未編碼的數據列. 檢查X's是否具有合理的實驗設計特性.
7. 注意殘差分析(Residuals): 插入Y欄位按不同的DOE方法進行分析. 如果實驗設計分析無法找到適當的答案， 使用Custom Design 或 Multiple Linear Regression.
8. 必要時， 再增加一些歷史數據， 重覆上述分析步驟. 或改變X's分組方式後重覆實驗步驟.

數據分組:

三個區間寬度一致、等距，去掉兩端異常值區。

編碼發生機率: -1機率是7.85, 0機率是34.13%，單邊異常值1.02%

實際案例分析，請參考美優的【進階實驗設計培訓】課程。http://www.musigmagroup.com/tw/shownews-118.html