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 > Graphs for Mixtures DOE > Uses
用途: 混合 DOE 的圖表
用途 1： 使設計空間可視化
食品科研人員要進行一次混合實驗，以確定將生產出最佳口味的奶油軟糖所需的糖、可可粉、黃油和香精的量。 他們建立了實驗設計，現在想直觀地檢視該設計。
單體設計圖
單體設計圖可以顯示實驗中使用的設計點。 這些設計點用於定義在每次實驗運行中使用的不同分量的比例（或量）。
用途 2： 評估反應與製程變數如何相關
一家油漆製造商要進行一次混合實驗，以使其油漆的粘結性能最大化。 研究人員要考慮兩個製程變數： 塗漆表面和塗漆時的溫度。
製程變數是實驗中並非混合一部分，但卻會影響混合混合屬性的因子。 使用因子圖可評估這些製程變數對反應產生怎樣的影響。
主要效應圖
顯示每個製程變數各水準的平均值。
交互作用圖
顯示兩個因子的每種水準組合的平均值反應。
立方圖
顯示最多八個因子的每種因子水準組合的平均值反應。
用途 3： 評估分量影響反應的程度
農業科研人員要進行一次混合實驗，以確定各種氣候條件下哪種比例的氮、磷酸和鉀可促進草的生長。 他們想建立一個圖表來向產品經理解釋這些分量效應。
反應軌跡圖
顯示分量變更如何對反應產生影響（相對於參考混合）。 您可以使用反應軌跡圖來確認影響最大的分量。 如果設計包含製程或數量變數，則它們必須保持在固定水準上。
用途 4： 找出最佳配方
一家製藥公司希望找到要在止咳糖漿配方中使用的四種成分的最有效劑量。
等值線圖
曲面圖
使用等值線圖和曲面圖可以找出提供所需反應的分量設定。 這兩個圖將顯示其它常數保持不變的情況下，某些分量如何對反應變數產生影響。
要獲得更全面的解釋，請同時檢查等值線圖和曲面圖。
注
此外，還有一個關於反應最佳化器的教程，它是一種可以協助確定最佳化單個反應或一組反應的分量配方的工具。
DOE > Graphs for Mixtures DOE > Data
資料: 混合 DOE 資料的圖表
需要什麼類型的資料？
如果使用分析混合設計適配模型，則您具有建立單體設計圖、因子圖、等值線圖和曲面圖所必需的資料。
我的工作表的外觀如何？
當您建立設計時，Minitab 將在不同欄中存儲標準順序、試驗順序、點類型、集區指派以及每個分量和製程變數。 工作表中的每一列都包含與一次實驗運行對應的資料。
資料表的確切組成將根據所選的設計、分量資訊、製程變數和其他考慮因素而有所不同。
|
|
C1
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C2
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C3
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C4
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C5
|
C6
|
C7
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|
標準順序
|
試驗順序
|
點類型
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集區
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分量 1
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分量 2
|
反應
|
|
1
|
3
|
1
|
0
|
1
|
0.50
|
0.50
|
25.8
|
|
2
|
5
|
2
|
-1
|
1
|
0.25
|
0.75
|
26.7
|
|
3
|
9
|
3
|
-1
|
1
|
0.75
|
0.25
|
19.4
|
|
4
|
6
|
4
|
1
|
1
|
1.00
|
0.00
|
13.6
|
|
5
|
7
|
5
|
1
|
1
|
0.00
|
1.00
|
16.7
|
|
6
|
2
|
6
|
1
|
1
|
0.00
|
1.00
|
22.9
|
|
7
|
4
|
7
|
-1
|
1
|
0.75
|
0.25
|
26.8
|
|
8
|
1
|
8
|
1
|
1
|
1.00
|
0.00
|
16.9
|
|
9
|
8
|
9
|
0
|
1
|
0.50
|
0.50
|
18.6
|
|
10
|
10
|
10
|
-1
|
1
|
0.25
|
0.75
|
20.5
|
DOE > Graphs for Mixtures DOE > How To
操作步驟: 在 Minitab 中建立混合
DOE 的圖表
情形
一家食品實驗室的研究人員正在嘗試改善酒味乳酪的烹飪方法。
他們要研究混合混合和火鍋的操作溫度如何影響口味。
混合由三種成分組成：
兩種類型的瑞士奶酪（Emmenthaler 和 Gruyere）和白葡萄酒。
註 為了描述因子圖（主要效應、交互作用和立方），設計中包含了操作時間 (ServeTime)。 其他任何圖表中均未包含此製程變數。
建立單體設計圖
按低溫度設定和高溫度設定建立單體設計圖，使您的設計可視化。
1.
開啟火鍋.MTW。
2.
選擇統計 > DOE > 混合 > 單體設計圖。
3.
點擊設定。
4.
在保留製程變數在下，選擇低設定。
5.
在每個對話框中點擊確定。
6.
按 [Ctrl]+[E]。
7.
點擊設定。
8.
在保留製程變數在下，選擇高設定。
9.
在每個對話框中點擊確定。
建立因子圖
建立因子圖可看到製程變數（操作溫度和火鍋料在其操作鍋中盛放的時間）是如何影響反應的。
1.
開啟奶酪.MTW。
2.
選擇統計 > DOE > 混合 > 因子圖。
3.
勾選主要效應圖，然後點擊設定。
4.
在反應中，輸入口味。
5.
將可用項中的溫度和操作時間移動到選定項。
6.
點擊確定。
7.
重複步驟 3 - 6 後，勾選交互作用圖，然後再次勾選立方圖。
8.
點擊確定。
建立反應軌跡圖
建立反應軌跡圖可以看到分量比例的變更如何影響反應（相對於參考混合）。
將製程變數保留在高設定。
1.
開啟火鍋2.MTW。
2.
選擇統計 > DOE > 混合 > 反應軌跡圖。
3.
點擊設定。
4.
在保留製程變數在下，選擇高設定。
5.
在每個對話框中點擊確定。
建立等值線圖和曲面圖
建立等值線圖和曲面圖可以找出提供所需反應的分量設定。
1.
開啟火鍋2.MTW。
2.
選擇統計 > DOE > 混合 > 等值線/曲面圖。
3.
勾選等值線圖，然後點擊設定。
4.
在圖中的分量單位下，選擇比例。
5.
勾選描繪全部水準組合。
6.
點擊等值線。
7.
在等值線水準下，選擇數值，然後鍵入 6。
8.
點擊確定兩次。
9.
勾選曲面圖，然後點擊設定。
10. 在圖中的分量單位下，選擇比例。
11. 點擊設定。
12. 在保留製程變數在下，選擇高設定。
13. 在每個對話框中點擊確定。
解釋輸出
現在應該做些什麼？
有關如何解釋此分析結果的指導資訊，請參見 StatGuide。 要檢視有關如何建立此設計的教程，請參見建立混合設計。
要檢視有關如何分析此設計的教程，請參見分析混合設計。
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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