有學過6
sigma的同學, 一定知道 Minitab這套軟體, 因為它把6 sigma實用化了. 過去 Minitab 並沒有中文版, 但對岸有人將它漢化後, 官方也出簡體中文版, 使用簡體中文版會比英文版更friendly, 但畢竟兩岸語文還是有差異, 尤其專有名詞上的差異更讓人難以適從, 例如常態分配 v.s. 正态分布; 品質 v.s. 质量; 巨集 v.s. 宏; 變異數分析
v.s.方差分析; 進階 v.s. 高级…
官方目前沒有繁體中文版.~可惜! 希望 Minitab TWN公司能早日完成繁體中文版的 Minitab. ~期待!
先前談到Assistant
助手, 可幫助我們選擇正確工具進行分析, 並告訴我們如何解釋結果. 現在更進一步, 我們可透過Help 協助
> Tutorials 教學課程, 了解常用統計功能的”用途”;”資料”;”操作步驟”,同學可利用minitab所附範例, 熟悉此功能的操作, 至於輸出的解釋, 後面會在Help 協助 > StatGuide 統計指南 中討論.
DOE > Create Factorial Designs > Uses
用途: 建立因子設計
用途 1： 設計實驗和資料收集計劃
一家汽車製造商最近收到了大量關於電動車鑰匙缺點的投訴，有多達 5 個不同的因子可以導致這種缺點。
品質工程師知道需要進行一次設計實驗，但他們擔心能否在正確條件下以正確順序的正確的因子設定收集正確數量的資料。
手動設定設計實驗時，即使是最簡單的實驗難度也會非常大，並且出錯幾率很高。 Minitab 的建立因子設計可為您建立一個資料收集工作表，其中指明要運行的因子組合以及收集資料時的隨機順序。 為了簡化資料收集製程，也可以將此工作表列印出來。
用途 2： 設計適合於您所處情況的實驗
一家粘合劑製造商想要建立兩個因子設計實驗： 一個是簡單的篩選實驗，用於確定哪些因子會對新式木工膠的乾燥時間產生最大的影響；另一個是複雜的多水準實驗，用於為進階醫用粘合劑選擇最佳的因子設定。
很明顯，同一個實驗設計無法同時適用於這兩種情況。
有些因子實驗可以僅包含幾個因子，而其他實驗則可以包含許多因子。 類似地，有些實驗可能是低風險的研究性調查，而其他實驗可能需要較高的精確性和確定性。 Minitab 提供許多可自設的因子設計，以確保您的實驗盡可能詳細，操作起來盡可能簡單。
DOE > Create Factorial Designs > Data
資料: 建立因子設計資料
需要什麼類型的資料？
使用建立因子設計不需要任何資料。
只需定義一個設計並輸入因子的相關資訊，Minitab 將彙集需要在分析因子設計中使用的資料（反應資料除外，您必須收集反應資料）。
設計類型
實驗中的因子數、每個因子中的水準數和其他考慮因素將決定適合您所處情況的設計類型。 Minitab 提供二水準、Plackett-Burman 和廣義全因子設計，您可以自設這些設計以滿足實驗需要。
因子資訊
您至少必須具有兩個因子，每個因子至少必須有兩個水準（或者，對於廣義全因子設計，水準數可能會更多）。
因子可以是類別因子或連續因子。 因子設定可以為文字（如高和低）或數值（如 100°和 200°）。
其他考慮因素
實驗的目的可能是要決定需要更高還是更低的統計功效（範例，非常敏感的最終評估與早期篩選分析）。
有限的預算可能也會限制您能夠執行的實驗運行總次數。 透過指定不同數量的中心點和複製次數，您可以對這些方面進行一定程度上的控制。 Minitab 可提供 2 水準因子、Plackett-Burman
和廣義全因子設計的功效和樣本數量評估，從而協助您選擇適合於您的實際情況的設計。
反應資料
在您進行實驗之後，請將每次實驗運行的反應資料輸入到工作表中。
最多可有 25 個數值型反應資料欄。 範例，反應變數可為：
化學反應的產量
處理訂單的時間
塑料強度
我的工作表的外觀如何？
當您建立因子設計時，Minitab 將在不同欄中存儲標準順序、試驗順序、中心點指標、集區指派和每個因子。 工作表中的每一列都包含與一次實驗運行對應的資料。
工作表的確切組成將根據所選的設計和因子資訊而有所不同。
|
|
C1
|
C2
|
C3
|
C4
|
C5
|
C6
|
|
|
標準順序
|
試驗順序
|
中心點
|
集區
|
因子 1
|
因子 2
|
|
1
|
8
|
1
|
1
|
1
|
高
|
高
|
|
2
|
7
|
2
|
1
|
1
|
低
|
高
|
|
3
|
2
|
3
|
1
|
1
|
高
|
低
|
|
4
|
3
|
4
|
1
|
1
|
低
|
高
|
|
5
|
4
|
5
|
1
|
1
|
高
|
高
|
|
6
|
1
|
6
|
1
|
1
|
低
|
低
|
|
7
|
6
|
7
|
1
|
1
|
高
|
低
|
|
8
|
5
|
8
|
1
|
1
|
低
|
低
|
DOE > Create Factorial Designs > How To
操作步驟: 在 Minitab 中建立因子設計
情形
一家建築材料製造商正在開發一種新型絕緣產品。
他們要研究四個認為會影響絕緣強度的因子。 這四個因子是：
l
材料類型（材料）
l
注塑溫度（注塑溫度）
l
注塑壓力（注塑壓力）
l
冷卻溫度（冷卻溫度）
該製造商認為，溫度也會對強度產生影響，但是由於在實驗期間無法控制溫度，因此將溫度記錄為協變數（量測溫度）。
選擇適當的設計和因子數
材料公司的進階研究人員想要執行一個 2 水準全因子設計，以便確定哪些因子會對絕緣材料的強度產生顯著影響。
1.
選擇統計 > DOE > 因子 > 建立因子設計。
2.
在設計類型下，驗證是否選擇了 2 水準因子（預設產生元）。
3.
在因子數中，選擇 4。
4.
點擊設計。
5.
在上方的框中，選擇全因子。
6.
點擊確定。
命名因子並定義因子設定
您可以命名每個因子、指定資料類型（文字或數值）並定義因子設定。
1.
點擊因子並按照下列方式填滿表格：
|
因子
|
名稱
|
類型
|
低
|
高
|
|
A
|
材料
|
文字
|
公式 1
|
公式 2
|
|
B
|
注入壓力
|
數值
|
75
|
150
|
|
C
|
注入溫度
|
數值
|
85
|
100
|
|
D
|
冷卻溫度
|
數值
|
25
|
45
|
2.
在每個對話框中點擊確定。
解釋輸出
現在應該做些什麼？
要檢視有關如何分析此設計的教程，請參見分析因子設計。 有關與此類型的設計關聯的圖表的教程，請參見因子 DOE 的圖表。
詳細資訊請到官方網站進一步了解: http://www.minitab.com.tw/
和 http://www.minitab.com/
聲明: 本文純粹學術性研討, 內容所提及任何關於 Minitab 專有創作文字, 圖像與架構…等皆屬Minitab Inc. 版權所有, 嚴禁商業上轉貼使用.
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