摘要：不管做任何行业首先你要学会对数据有一点的美感和基本概念，不是一上机就胡乱乱调一通，模具上好后打开模具首先你要知道此副模具的产品投影面积大小，胶位厚薄，而后这些掌握了你就知道此产品需要多少料量，以30年的注塑成型行业的老大哥告诉各位注塑成型行业爱好者，产品的料量
在注塑车间工艺调试中，合理利用 DOE（实验设计）可以有效提高生产效率和产品质量，以下是具体的应用方法：
不管做任何行业首先你要学会对数据有一点的美感和基本概念，不是一上机就胡乱乱调一通，模具上好后打开模具首先你要知道此副模具的产品投影面积大小，胶位厚薄，而后这些掌握了你就知道此产品需要多少料量，以30年的注塑成型行业的老大哥告诉各位注塑成型行业爱好者，产品的料量正常情况下在产品打满后通过一定的保压结束后就是他的残余量，也可以说是残留量，正常情况下残留量是保持距离5—10毫米左右，残留量过多通过周期时间过长，料温过高导致残留量注射下一模产品时颜色严重变化，或者分解，如果残留量过小会造成螺杆的火箭头射过头导致火箭头断裂，并且没有一定的残留量会导致螺杆储料后退时夹带冷空气入料管，下一模会产品出现银丝及气泡，所以说调机一家要科学注塑成型，不是随随便便就可以整一通的。
明确调试目标
1：确定关键质量特性：明确注塑件的关键质量指标，如尺寸精度、外观质量（表面光洁度、色泽均匀度等）、力学性能（强度、韧性等）等。这些指标将作为 DOE 中需要优化的响应变量，用于评估不同工艺参数组合对产品质量的影响。
2：设定目标值和公差范围：为每个关键质量特性设定明确的目标值和可接受的公差范围。这有助于在数据分析阶段判断工艺参数组合是否满足要求，以及确定需要进一步优化的方向。
识别关键工艺参数
1：分析注塑工艺流程：熟悉注塑工艺的各个环节，包括原材料准备、注塑机参数设置（温度、压力、时间等）、模具设计与维护等。通过与工艺工程师、操作人员交流以及查阅相关资料，初步确定可能影响产品质量的工艺参数，如料筒温度、喷嘴温度、模具温度、注射压力、保压压力、注射速度、保压时间、冷却时间等。
2：经验与专家意见：结合自身经验以及行业专家的意见，对初步确定的关键工艺参数进行筛选和补充。确定各参数的合理变化范围，为后续的实验设计提供依据。
选择合适的 DOE 方法
1：全因子实验设计：当关键工艺参数数量较少（一般不超过 5 个）时，可采用全因子实验设计。这种方法可以全面考察所有因素及其交互作用对响应变量的影响，从而找到最优的工艺参数组合。例如，在调试某简单注塑产品时，确定料筒温度、模具温度和注射压力为关键因素，每个因素设置高低两个水平，通过全因子实验可以得到 2³=8 种不同的实验组合，全面分析各因素对产品尺寸精度的影响。
2：部分因子实验设计：当关键工艺参数较多时，全因子实验的实验次数会急剧增加。此时可采用部分因子实验设计，在减少实验次数的同时，仍能大致了解主要因素及其重要交互作用的影响。例如，有 7 个关键工艺参数，每个参数设置高低水平，若采用全因子实验需 2⁷=128 次实验，而部分因子实验可能只需 8-16 次实验，大大提高了实验效率。
3：响应面法：在初步确定了关键工艺参数的大致范围后，但需要进一步精确优化时，可采用响应面法。这种方法通过二次多项式回归模型来拟合因素与响应之间的关系，从而找到响应变量的最优解以及对应的工艺参数组合。例如，在优化注塑产品的力学性能时，通过响应面法可以确定料筒温度和注射压力的最佳组合，使产品的拉伸强度达到最大值。
规划实验方案
1：确定实验因素及其水平：根据前面的分析，明确每个关键工艺参数的具体水平。一般设置 2-3 个水平即可，水平之间的间隔应合理设置，既要有足够的变化范围来观察其对响应变量的影响，又要避免过大而超出实际生产的可行性范围。例如，料筒温度可设置为低温（240℃）、中温（260℃）、高温（280℃）三个水平。
2：设计实验矩阵：根据所选的 DOE 方法，生成相应的实验矩阵，确定每种实验条件下的工艺参数组合。在实验矩阵中，每一行代表一个实验条件，每一列对应一个工艺参数及其水平。同时，合理安排实验顺序，避免因时间、设备等因素的干扰而导致实验结果的偏差。
开展实验并收集数据
1：严格按照实验条件操作：在注塑车间，按照实验矩阵中规定的工艺参数组合进行注塑生产。操作人员应熟练掌握设备操作，确保每个实验条件下的生产过程稳定且可控，避免因操作失误而影响实验结果的准确性。
2： 收集数据：在每个实验条件下，生产一定数量的注塑件样本，并对其进行质量检测，收集关键质量特性的数据。数据的采集应准确、及时，并记录好对应的实验条件和样本编号，以便后续的数据分析。
数据分析与模型建立
1：数据整理与初步分析：将收集到的数据进行整理，计算每个实验条件下的响应变量的平均值、标准差等统计指标。通过绘制图表（如主效应图、交互作用图等）对数据进行初步分析，直观地观察各工艺参数对响应变量的影响趋势以及它们之间的交互作用情况。
2：回归分析与模型拟合：利用统计软件（如 Minitab、Design-Expert 等）对数据进行回归分析，建立工艺参数与响应变量之间的数学模型。通过检验模型的显著性、拟合优度等指标，判断模型的有效性和可靠性。如果模型存在不足，可能需要进一步优化实验方案或增加实验次数进行补充实验和模型修正。
优化与验证
1：确定最优工艺参数组合：根据建立的数学模型，通过数值优化方法（如梯度下降法、爬山法等）或结合实际生产经验，在模型的预测范围内寻找使响应变量达到最优值（如尺寸精度最高、外观质量最好、力学性能最佳等）的工艺参数组合。
2：验证实验：为了确保优化后的工艺参数组合在实际生产中的有效性，需在注塑车间进行验证实验。按照优化后的参数进行小批量生产，检测产品的质量特性，并与实验设计阶段的目标值和公差范围进行对比。如果验证结果符合要求，则可将该工艺参数组合应用于实际生产；若不符合，则需要重新审视模型和实验过程，找出问题所在并进行相应的调整和改进。
持续改进与知识积累
1：持续监测与反馈：在将优化后的工艺参数应用于实际生产后，应持续监测产品质量和工艺参数的波动情况。建立质量反馈机制，及时收集生产过程中出现的问题和异常数据，并反馈给工艺调试团队，以便进一步分析原因并采取改进措施。
1：知识积累与共享：将每次 DOE 调试过程中的经验、数据和结果进行总结和整理，形成注塑车间的工艺知识库。这些知识可以为今后类似产品的工艺调试提供参考和借鉴，减少重复实验的次数，提高工艺调试的效率和质量。同时，通过组织培训和交流活动，将这些知识在注塑车间的员工中进行共享和传播，提升整个团队的工艺水平和问题解决能力。
来源：晓晨论科技
