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调优运算的基本概念

调优运算就是以当前生产条件为中心，在周围很近的范围内(过程性能可能有微小变化，但要保证不会出现任何问题)选定并安排一批简单的重复试验，对这些试验结果进行分析。

分析的结论可能有两种，或者断言对生产条件的微调会使生产有改进，或者断言在一定的精度内目前生产条件已经是最优的，从而在当前不必再进行改进生产的尝试。

调优运算的目的在于使生产过程在加工出符合标准的产品的同时，也生成有关其自身的信息。

过程因子只允许有小的改变，因此不需要专门试验费用和试验人员，不会对生产有任何大的干扰，因而也不会有任何风险，而这种方法又确实可以发现可能改善过程性能的因素。

其方法通常是安排一个具有中心点的二水平的全因子试验设计，多次重复进行，形成循环，在分析比较结果数据中，对于因子效应的显著性作出判断，将显著因子水平加以调整，使得生产获得改进。不断重复上述步骤，达到最优为止。

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调优运算方法

我们所面对的问题是，在不扰乱生产秩序的情况下，如何以最小的工作量和风险来改进一个过程的性能。其步骤如下:

1、组织六西格玛相关人进行员培训

查阅关于该过程的公司报告、工艺说明、制造商报告、专利和公开的文献、教科书和技术百科全书等，研究成本、收得率和生产记录等资料，在取得生产管理部门领导同意和支持的条件下，组织六西格玛黑带、绿带团队，并进行培训。

2、确定响应变量，并选择两三个对于此响应变量最具影响的可控因子

选定这些变量的变化范围及水平，变化范围应充分地小，使得在此范围内的任一点都不会让响应变量值显著变坏。在此范围内选取的两个水平通常是在目前生产条件两侧对称取值。

3、进行第1周期的第1次循环

将现有生产条件作为中心点(编号为0)进行试验，将其他因子按设定水平进行一次全因子试验，将结果记录在调优运算计算表中。

4、进行第1周期的第2次循环

重复第1次循环步骤，将结果记录在调优运算计算表中，并比较两次循环的平均值、标准差，计算出主效应及交互效应，计算出“均值变化效应”，再计算出对平均值、效应及均值变化效应(change-in-mean , CIM)的误差限。

5、判断各效应是否显著

若有某项效应显著，则对各水平均值进行比较，选定一个更好水平作为新的中心点，确定新的范围及水平，开始第2周期(即下一个周期)第1次循环；若无任何效应显著，则进行本周期的下次循环。

虽然每次微小改进可能并不引人注目，但在六西格玛黑带的指导下，累积改进效果可能是巨大的，而且由于每次改进都是渐进的，这保证了EVOP中过程不可能会“从悬崖上跌落”。

再者，六西格玛黑带应帮助设立过程的EVOP流程，并且训练需要经常使用它的操作人员和监管人员。如果出现问题，也可以用周期性访问的方式提供现场支持。

六西格玛黑带及其六西格玛团队决定在把改进的流程传授给操作人员之后，还要注意保持他们成果的方法，同时要通过研究基本的过程和变动产品设计来获得更大的改进。

在六西格玛改进阶段中，试验设计是最重要的统计工具。

从设计的类型来看，有因子试验设计(包括全因子试验设计及部分实施因子试验设计)、响应曲面设计、稳健参数设计和混料设计。

从六西格玛管理改进策略来看，首先应将有可能影响响应变量的大量因子用部分实施的因子设计进行筛选(有时不必过多考虑交互作用问题，取二水平以上若干中心点足够)；然后，当因子个数不超过5时，就可以进行全因子试验，更细致地考虑因子间的交互作用。

如果不能判定目前的试验区域是否已经达到最优区域，可以试着沿最快速的上升方向前进，直接找到最优区域。

六西格玛试验设计之调优运算的基本概念和运算方法