DOE田口式实验
DOE -田口实验设计方法
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田口博士的成就
• 在日本提出 “田口品质工程” • 获得戴明奖 • 主持福特汽车供应者协会 • 主持美国供应者协会 统计学之贡献 • DOE • S/N Ratio
DOE基本概念
控制因子
讯号
制程
误差因子 干扰因子/杂音
响应 品质特性
实验设计主要对试验进行合理安排,以较 小的试验次数、较短的试验周期和较低的 试验成本，获得理想的试验结果以及得出 科学的结论。
3
为什么需要DOE
同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商良品率 是比较高
同样是在生产同类型的产品，为什么有些厂商的产 品性能以及寿命是比较好，而成本又比较低呢？
日本工业强盛的原因
用Y7与Y6比较18
全因子实验计划法
实验计划当中,考虑全部实验因子所有水准的全部组合!
A
B
C
C1
2
C1
A2
C2
B2
C1
C2
23=8 所有可能的排列组合模式
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七个可变的因素，每个因素两种选择， 用全因素实验法进行筛选，就有128种组合， 如果用小型设备做实验，每个实验做一天， 买上8个实验用的小炉子，同时做八个实验， 8天即可完成，然后在所有128个组合中寻 找产品尺寸变异最小的组合即可
日本人在很多制造业：如汽车、钢铁、电子和纺织方 面，居于领导地位，主要是因为他们能以具有竞争力 的价格，生产高质量的产品
日本人的致胜法宝之一：田口方法
4
DOE的历史起源
20世纪20年代由英国学者费舍尔 R.A.Fisher)率先提出:最初在农田试验方面 取得重要成果,欧美各国将此法用于生物学, 医学等领域的科学研究
DOE工程方法丨④田口设计
DOE工程方法丨④田口设计
田口设计（Taguchi Design），也称健壮设计、鲁棒设计、或稳健参数设计。
它通过选择可控因子的水平组合来减少一个系统（或产品、过程）对噪声变化的敏感性，从而达到减少此系统性能波动的目的。
系统（或产品、过程）的性能除了受可控因子的影响外，还受到噪声因子的影响。
一般的实验设计对误差的分析比较笼统，全部归为随机误差或试验误差。
但在田口设计中，为了能达到产品或性能的稳健性，一定要细致地分析这些变差是如何形成的，进而设法在试验中反映这些变差，最后讨论如何通过田口设计来实现控制这些变差的目标。
实验设计DOE田口方法
实验设计DOE田口方法田口方法（Taguchi Method）是一种实验设计（Design of Experiments, DOE）方法，旨在通过设计有限数量的实验来优化产品和过程。
这种方法是由日本工程师田口幸三在上世纪60年代提出的，已经在全球范围内应用广泛。
田口方法的主要目标是确定控制因素对产品或过程的性能目标的影响，并找到一组最优的控制因素设置，以实现这些性能目标。
田口方法通过以下三个步骤来实现这一目标：1.识别关键因素：首先，需要确定影响产品或过程性能的关键因素。
这些因素可能包括材料特性、工艺参数、环境条件等。
田口方法通过对影响因素进行分析和筛选，确定出最终需要考虑的关键因素。
2. 设计实验矩阵：在确定了关键因素后，需要设计一组实验来评估这些因素的影响。
田口方法采用正交实验设计（Orthogonal Array Design，OAD）来构建实验矩阵，以尽量减少实验数量同时保证数据的准确性。
正交实验设计可以在有限的实验次数情况下获得全面而有效的数据。
3. 分析实验数据：实验数据的分析是田口方法的核心。
不同的性能目标可能需要不同的统计分析方法。
常用的分析方法包括方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）、信号/噪声比（Signal-to-Noise Ratio，S/N Ratio）分析等。
通过对实验数据的分析，可以确定关键因素的最佳设置，以达到性能目标的最优值。
田口方法的优点在于它可以在实验次数有限的情况下获得准确的数据，并最小化因素相互影响的效应。
此外，田口方法还可以有效地提高产品和过程的稳健性，使其对外部变化具有较强的抗干扰能力。
田口方法的应用非常广泛，适用于各种不同的工业领域。
它可以用于优化产品设计、改进工艺参数、减少能源和资源消耗等方面。
田口方法已经得到了许多企业的认可，并在实践中取得了显著的效果。
总结起来，田口方法是一种有效的实验设计方法，通过有限的实验次数来确定关键因素对产品或过程性能的影响，并找到最佳的因素设置来实现优化。
实验设计DOE田口方法
1.2. 应用领域、目的、特点
二战之后，日本的田口玄一博士，将试验设计方法应用于改进产品和系统质 量，并研究开发出“田口品质工程方法”，简称田口方法。从而提升了日本产品 品质及日本产业界的研发设计能力，成为日本战后质量管理及设计开发的核心工 具。
田口方法具有很强的抗干扰能力，因此又称为“稳健参数设计”——通过 调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对Y的影响, 从而提高设计方案的抗干扰 能力.
田口方法的优势: 通过调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对Y的影响, 从而提高设计方案
的抗干扰能力.
16
1.9. 田口方法中正交表的特点
试验观察值
实验次数成倍数增加: 9*8 = 72 次
一次游程（设置）重复了8次，在重复试验每一次对噪音a,b,c,d的水平有调整，—— 会造成 Nhomakorabea件间的变异。
对于噪音的识别分类，还可以有更多的分类，只要有益于改进，就应该做深入地分析！
噪音是量产过程“人、机、料、法、环”的非可控部分；它不是人为的破坏或不遵守，不 是硬件资源故障，不是违背管理要求的非批准供方物料，不是原材料的彻底不合格等。它 是过程要素在批准准备或批准（作为PPAP的前提条件或已经PPAP）条件下（即许可的量 产条件下）的非受控波动。如：资格（拟）认可的两个班次的操作者；（拟）批准两家合 格供应商供应的同一材料号或不同批号；（拟）批准的两种测量方法；（拟）批准的常规 生产环境；（拟）批准的协变量（非受控的连续变量）-如：环境温度等等
正交表具有正交性，导致对试验结果有“均衡分散，整齐可比”的特点，有 利于计算回归方程。因此，虽然是局部试验（使用了全部试验的一部分），但 仍有可靠的代表性。 ➢ 信噪比 —— 评价品质优劣的基础
DOE-之田口式实验法
田口實驗方法簡介 基本觀念
在一個制程里,發和不良的原因很多 如果我們能 在一個制程里 發和不良的原因很多,如果我們能 發和不良的原因很多 把不良原因杜絕,我們可防止不良產生 但在現實 把不良原因杜絕 我們可防止不良產生.但在現實 我們可防止不良產生 的世界里,很多時候我們知道那些不良原因 但完 的世界里 很多時候我們知道那些不良原因,但完 很多時候我們知道那些不良原因 成去杜絕卻有困難.可能涉及成本或技術 但我們 成去杜絕卻有困難 可能涉及成本或技術.但我們 可能涉及成本或技術 卻可透過制程參數最佳化可控制不良原因之變異. 卻可透過制程參數最佳化可控制不良原因之變異 田口式實驗方法就是協助我們找出主要的因子和 最有利的制程參數. 最有利的制程參數
L (y) = k(y - m)2
Ao=＄200 ＄
Tolerance = △o = ±20℃ ∴ △o = 20℃ ℃ ℃ Loss = Ao = L = ＄200 Ao = k(△o)2 △ k = 0.5＄/℃ ＄℃ L(y) = 0.5 (y - m)2 k=
(△o) △ (△o)2 △
=
＄200 (20)2
應用統計方法 基本的統計方法與技巧將有利於實驗者 基本的統計方法與技巧將有利於實驗者. 1.應用最簡便之方法 應用最簡便之方法. 應用最簡便之方法 2.在復習的問題中作有系統性之分析 在復習的問題中作有系統性之分析. 在復習的問題中作有系統性之分析 3.了解在何時何地需要支援 了解在何時何地需要支援. 了解在何時何地需要支援 4.節省實驗成本 節省實驗成本. 節省實驗成本 5.容易達成實驗之積極性目標 容易達成實驗之積極性目標. 容易達成實驗之積極性目標
品質工程的概念
Quality Loss Function觀念 觀念
DOE案例经典
水准二(现行)
A:石灰石量
5%
1%
B:某添加物粗细 度
C:蜡石量
细 53%
粗 43%
D:蜡石种类
新方案组合
现行组合
E:原材料加料量 1300公斤
1200公斤
F:浪费料回收量 0%
4%
G:长石量
0%
5%
4
实验方法
1.一次一个因素法:
每次只改变一个因子，而其它因子保持固定。 但它的缺点是不能保证结果的再现性，尤其是当有交 互作用时。
可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而 且又可以得到相当好的结果。
8
次数 A B C D E F G 结果 1234567
1 1 1 1 1 1 1 1 Y1 2 1 1 1 2 2 2 2 Y2 3 1 2 2 1 1 2 2 Y3 4 1 2 2 2 2 1 1 Y4 5 2 1 2 1 2 1 2 Y5 6 2 1 2 2 1 2 1 Y6 7 2 2 1 1 2 2 1 Y7 8 2 2 1 2 1 1 2 Y8
但事实上厂商选得是A1B2C1D1E2F1G2 ，主要的原因是C(蜡石)要因的价格很贵， 但改善的效果又不大，所以选C1(蜡石含量 为43%)
12
内部瓷砖
外层瓷砖 (尺寸大小有变异)
改善前
改善后 上限
尺
寸
大 小
外部瓷砖
内部瓷砖
下限
13
讨论题
从本案例中，你认为？
最能提供最完整的实验数据的是那一个方法
139
34.75
C1
101
25.25
G1
132
33.00
C2
92
D1
76
DOE -田口实验设计方法
17.75 34.75 15.25
27
水准1 水准2
A
B
C
D
石灰石 添加物 蜡石量 蜡石
量 粗细度
种类
12.75 26.75 25.25 19.00
35.50 21.50 23.00 29.25
E
F
G
原材料 浪费料 长石量
加料量 回收量
30.50 13.50 33.00
17.75 34.75 15.25
实验设计主要对试验进行合理安排,以较 小的试验次数、较短的试验周期和较低的 试验成本，获得理想的试验结果以及得出 科学的结论。
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为什么需要DOE
同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商良品率 是比较高
同样是在生产同类型的产品，为什么有些厂商的产 品性能以及寿命是比较好，而成本又比较低呢？
日本工业强盛的原因
加 料 量 1300
1200
1300
1200
1200
1300
1200
1300
F 浪费料
回 收 量 0
4
4
0
0
4
4
0
G 长石量
0 5 5 0 5 0 0 5
瓷砖 尺寸不
良 率
16 17 12 6 6 68 42 26
25
A1（5%的石灰石）的作用所对应的不良率 为：（16+17+12+6）/4=12.75%，A2(1%的石灰 石)的作用所对应的不良率为：（6+68+42+26） /4=35.50%。
44.1
24.1
4.1 A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2 E1 E2 F1 F2 G1 G2
DOE田口式实验
7 2 2 1 1 2 2 1 1 细 43 现 1200 4 0
8 2 2 1 2 1 1 2 1 细 43 新 1300 0 5
每百件 尺寸缺 陷数
16 17 12 6 6 68 42 26
DOE
回应表(Response Table)
要素 不良总数 不良百分比 要素 不良总数 不良百分比
A1 51/400
DOE
杂音和坚耐性
一些不想要和无法控制的因素，导致功能品质特性 偏离目标值。
杂音对品质有不良影响，然而，消除杂音因素常是 很花钱的。
例如在工厂内，制程可能会受到温度波动的影响。 透过全厂的空调系统，消除此一杂音因素，很可能是 太昂贵的解决方案。
田口的技术是减少杂音因素的影响。这一套技术， 帮助设计产品和改善制程，使得对杂音的敏感程度， 降低最低。
差异不敏感，不受影响。
DOE
品质管制活动
某家公司做了一部份的空调，行销世界各国： – 在发达国家其反应制冷效果相当良好，但未不发达国
家其反应制冷效果不好，请问这是什么杂音。 – 在进行产品测试时，发现一百台产品中，有些制冷效
果好，有些制冷效果差，请问这些什么杂音。 – 产品使用了一段时间之后，制冷效果变差，发现是里
因此允差设计经常导致生产成本增加。
DOE
允差设计其实是资料变异分解的应用，以找出对最终 产品的变异影响最大的因素。
它所采取的方法，不是缩紧系统的所有允差，而是 透过分析得知，允差何者需要缩紧，何者可以放宽。
换句话说，我们找出那些具有最高贡献率的杂音因 素，加以紧缩其允差，对低贡献率的零件则可以放宽 其允差，而达到成本最小化。
DOE
交互作用
原先假设因素的效果不会受其它因素水准的影响，然而 在实际的状况并非如此；当一个因素的效果与其它因 素水准相互影响时，因素间就有交互作用存在。
DOE田口实验设计
DOE实验设计(田口方法)▲设计思想现代企业已经充分意识到了品质管理的重要性，不少成功企业已将品质管理（QC）很好的融入到了产品研发及生产的各个阶段。
众所周知，品质管理包括离线品管和线上品管两个部分。
离线品管活动发生在产品和制程的设计阶段。
DOE实验设计中的田口方法是一种统计方法，利用该方法可以简化或是删除许多统计设计工作。
英瑞奇特推出此课程，旨在向您讲述如何将各项实验方法运用于产品和制程设计中，以便更有效的降低杂音因素的敏感影响，减少过程中各项的变差，从而使产品及制程设计臻于完美。
一、田口方法的涵义随着市场竞争的日趋激烈，企业只有牢牢把握市场需求，用较短的时间开发出低成本、高质量的产品，才能在竞争中立于不败之地。
在众多的产品开发方法中，田口方法不失为提高产品质量，促进技术创新，增强企业竞争力的理想方法。
田口方法是日本田口玄一博士创立的，其核心内容被日本视为“国宝”。
日本和欧美等发达国家和地区，尽管拥有先进的设备和优质原材料，仍然严把质量关，应用田口方法创造出了许多世界知名品牌田口方法是一种低成本、高效益的质量工程方法，它强调产品质量的提高不是通过检验，而是通过设计。
其基本思想是把产品的稳健性设计到产品和制造过程中，通过控制源头质量来抵御大量的下游生产或顾客使用中的噪声或不可控因素的干扰，这些因素包括环境湿度、材料老化、制造误差、零件间的波动等等。
田口方法不仅提倡充分利用廉价的元件来设计和制造出高品质的产品，而且使用先进的试验技术来降低设计试验费用，这也正是田口方法对传统思想的革命性改变．为企业增加效益指出了一个新方向。
田口方法的目的在于，使所设计的产品质量稳定、波动性小，使生产过程对各种噪声不敏感。
在产品设计过程中，利用质量、成本、效益的函数关系，在低成本的条件下开发出高质量的产品。
田口方法认为，产品开发的效益可用企业内部效益和社会损失来衡量．企业内部效益体现在功能相同条件下的低成本，社会效益则以产品进人消费领域后给人们带来的影响作为衡量指标。
田口DOE
客
基層 品質改善 QCC
滿意
Etbest Provide Th 夥伴 供 應 商 線外 品管 系統設計 參數設計 公差設計 診斷 預測 測量
產品 設計
製程 設計 生產 服務
設計 品管
技術 品管 製造 品管 顧客 品管
需求 期望 顧
線上 品管
客
滿意
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11
討論題
• 實驗設計的目的是為了什麼？ • 實驗設計是線上品管還是線外品管？ • 為什麼線外品管要比線上品管早做呢？
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12
變異和雜音
•雜音因素就是使機能特性，如燃料效率、換檔 壓力、磨耗和轉向力等偏離目標值的因素。雜 音因素可分為三類：
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23
其他特性
•分類計數 –外表、多孔性、破裂等。 –分成為良品／不良品，A，B，C，D等級等。 •動態特性：機能品質特性
信號投入
系
統
產出
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LSL
m
USL
LSL
m
USL
LSL
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品質管制活動
•生產線外品質管制 –產品設計階段─標準產品的研究與開發 –製程設計階段─設計製造產品的生產程序 •生產線上品質管制 –生產階段─產品的實際生產 –顧客服務階段 •實驗設計的功用在於求得工程上的最佳組合 (Engineering Optimization)。
DOE-田口式分析法
計量值：量測數值為連續量。訂定規格時常用它。
單一目標之特性。Ex:某一規定的尺寸或電壓或顏色.... 多重目標之特性，依據不同的需求，只要改變某一要因即可
達成不同產品。Ex:經由三原色加入量的不同即可做出不同的 顏色，此時對顏色而言是有無限多的目標。
另類方法：將大鑽石+小鑽 石放在左端得到W，將大鑽
成常態分配，N(0,^2)。它不符合 四則運算，因此公式為
石放在左端，右端放置小鑽
1.234-() 0.567-()
石+法碼得到w則
從N(0,^2)中任意（隨機）取2
大鑽石=(W+w)/2
個值，會變成N(0,2*^2)
小鑽石=(W-w)/2
4. 直交表實驗方法：藉由各要因在實驗中出現相同次數，以
平衡該要因的影響大小。此為目前可以同時解決上述兩大缺 點的方法。
周育政
3
實驗計劃法
目的：
藉由有計劃的進行實驗，以便達成未實驗前的假設。 由於不是採用“試誤法”，因此能提升研發效率。 利用特殊的分析方法，以求得除了平均值以外的數值。
A-Low A-High
周育政
16
交互作用之定義（二）
假使會有以下情形則稱為具有交互作用，亦 即2者相互依存。
A Low Low High High
B Low High Low High
Data-2 3 5 6 4
B-Low B-High
B-Low B-gh 6
周育政
15
交互作用之定義（一）
用以下2個變數A,B其分別可以設定為 Low,High。假使會有以下情形則稱為沒有交 互作用，亦即2者相互獨立。
[实验设计doe应用指南]使用实验设计（DOE）与田口方法（Taguchi method）的区别
![[实验设计doe应用指南]使用实验设计（DOE）与田口方法（Taguchi method）的区别](https://img.taocdn.com/s3/m/0d3c90ff846a561252d380eb6294dd88d0d23d60.png)
[实验设计doe应用指南]使用实验设计(DOE)与田口方法(Taguchi method)的区别篇一: 使用实验设计与田口方法的区别使用实验设计与田口方法的区别[ 14/11/2007 06:01:00 | By: 桥智]1长期来欧美企业采用DOE一向严谨于统计理论，因此对田口方法是陌生或看不起的，一直到6sigma管理引用大量日式TQM与丰田精益生产管理以后，一般DOE教科书最后一章才谈田口方法，号称DOE 圣经书的Design and Analysis ofExperiments一书一直到第六版才加入田口方法的内容，但也非常谨慎使用其章节名称-稳健参数设计与制程稳健研究，其字义可以充分表达田口方法的意义2 一般人认识DOE与田口方法会从Minitab开始，看起来Taguchi 是DOE四个项目之一个，但Taguchimethod在日本已经渐渐变成一种开发设计手法以达品质安定化设计之目的，因此田口方法已经从所谓事后品管而趋向于事前品管的手法，田口有一句口号译成英文给老外- To get Quality，Don‘t measureQuality，亦即与其测量品质以进行事后品质改善，不如进行好的品质设计不让品质问题发生，田口方法不断演变也因此造成一般人对田口方法的认知众说纷纭3 日本人的文字用语常令外国人头痛，譬如QC是指品质管理,TQC 是TQM，至于田口方法更有学问，请看田口方法发展史如下1950~1970年间致力品质提升而实施SPC，为了达成品质稳定，探讨品质问题原因而因此必须进行筛选设计，然而正统DOE的交络法或部份法当时是非常复杂，因此田口玄一发展出用直交表、点线图方便进行设计实验筛选出品质的关键要因，此阶段的实验方法当时被称为田口方法，时过境迁1980年代中期田口玄一出来呼吁澄清，除非采用有噪音因子的内外表与SN比才能称作田口方法，但是目前日本企业学习实验计画主流内容仍是以直交表与点线图为主1980年代以后日本品质登峰照极，田口致力于能够适用于设计阶段品质作入的实验计划法而发展出，采用有噪音因子的内外表与静态特性的SN比以及二阶段设计等技术，而称为田口品质工学，但外人还是称为田口方法1990年以后全球化贸易扩张，田口方法加入动态特性、基本机能等观念，在日本称为品质工程，其最新想法就是在商品企划后利用模拟方法实施田口方法，以求品质安定化设计，不过外人仍称为田口方法4 理论上DOE与田口方法都使用实验的手段，但目的是明显不同，因此当要使用田口方法用语时田口玄一要求如下参数设计使用适当的品质特性，并运用SN比或者Loss Function积极有效地使用杂音因子，控制与杂音因子分开为内外表设计使用直交表配置有再现性试验确认篇二: 实验设计及其应用● 培训背景DOE实验设计是一种最为重要的质量改善及工艺流程优化的工具，它可以：科学合理地安排实验，减少实验次数、缩短实验周期，提高经济效益；从众多影响因素中找出影响输出的主要因素；分析影响因素间交互作用影响的大小；分析实验误差的影响大小，提高实验精度；找出较优的参数组合，并通过对实验结果的分析、比较，找出达到最优化方案进一步实验的方向；对最佳方案的输出值进行预测。
DOE实验(田口实验方法)
➢ 我们期望组内变化小，组间变化大。
6.数据分析
STEP 6:数据分析
1.决定Y 2.决定X 3.选择实验方法 4.配置实验 5.实验 6.数据分析
➢ 我们将各项的实验数据收集起来，输 入原先实验组合的表格中，如果有两个 的y特性，就要输入二个y特性。
性的因子有哪些，所以一般是由工程人
员来共同探讨。通常采用：
➢因果图； ➢因果矩阵图； ➢FMEA等 ➢选X时，一般刚开始时要多，不要少， 不然可能会失去一些因子，而导致实验
的效果不佳，再现性不好。
STEP 3:选择实验方法
1.决定Y 2.决定X 3.选择实验方法 4.配置实验 5.实验
➢minitab共有四种方法可以选择，分别 是：
x1
y1
x2
过程
y2
x3
y3
u1
u2
可控因子是输入变量，是影响过程最终结果的
几个基本术语——不可控因子
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括 一些非可控因子（uncontrolled factor）： u1,u2……,他们通常包括环境、操作员、材料批 次等，对于这些变量我们通常很难把它们控制在 某个精确值上。
我们假定过程的结果当中，y1，y2，y3……是 我们关心的输出变量，这些我们常常称之为响应 （response）；
x1
y1
x2
过程
y2
x3
y3
u1
u2
几个基本术语——可控因子
我们将影响响应的那些变量称为实验问题中的因 子。其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的 因子，我们称为可控因子（controlled factor）
《doe田口方法》课件
详细描述
对实验数据进行统计分析，包括数据的整理、描述性统计、推断性统计等，以得出实验结果和结论。
结果验证
总结词
验证实验结果的可靠性和有效性
详细描述
对实验结果进行可靠性和有效性 验证，包括重复实验、对比实验 等，以确保实验结果的可信度和 实用性。
04
CATALOGUE
DOE田口方法的实际应用案例
增强创新能力
DOE田口方法不仅是一种实验设计方法，更是一种创新思 维模式，可以帮助企业从多角度、多层次地思考问题，激 发创新灵感。
DOE田口方法的发展趋势和未来展望
融合其他设计方法
随着科技的不断发展，DOE田口方法将进一步融合其他先进的设计方法和工具，如人工智 能、大数据分析等，以实现更高效、精准的设计。
培训和知识传递
01
02
03
04
培训计划制定
制定详细的培训计划，确保 所有相关人员都能接受到必要
的培训。
知识传递方式
采用多种方式进行知识传递 ，如讲座、案例分析、实践操 作等，确保知识传递的有效性
。
培训效果评估
对培训效果进行评估，及时 发现和解决培训中存在的问题
，提高培训质量。
持续学习文化
培养持续学习的文化，鼓励 员工不断学习和提高自己的技
通过计算信噪比，可以了解产品输出 的稳定性和一致性，以及生产过程中 噪声对产品品质的影响。
容差设计
01
容差定义
容差是指产品特性的可接受范围，在田口方法中，容差设计是指根据产
品特性的要求，合理设定容差范围，以提高产品的稳定性和可靠性。
02
容差分析
对容差进行分析，了解容差对产品品质的影响程度，为优化容差范围提
DOE试验设计与田口方法
在製程中，會影響產品品 質特性之參數，其參數不能或 不太能改變其變异的參數稱為 誤差因子。例：外界的溫度…。
四﹑田口理論四種因子之關系
類別 1 2
3 4
有否影響S/N 是 否
是 否
有否影響 品質特性
用途 用來縮小變異 用來調整品質特性至目標值
用來縮小變異 用來降低成本
是 是
否 否
第一類：對SN及品質特性都有影響的控制因 子，主要用來縮小變異；
5. 單個因子各水准之RAW值
例如C因子計算過程：Max-min=1.645 C1=(10.59+3.24+ 10.53+2.52) /4=5.4700 C2=(0.84+3.45+9.24+1.77) /4=3.8250 Max-Min=5.47-3.825=1.6450 其余因子依此類推
6. 單個因子各水准之S/N比圖形
3. 控制因子(Control factor)
控制因子是一種為選擇穩健 性最優條件而使用的因子,也就 是在設計或制造上選取用於改善 穩健性的因子.其水准可由設計 人員掌握且決定的.設計人員必 須決定控制因子的水准,使輸出 值的損失最小,通常改變控制因 子的水准並不增加成本。
4. 誤差因子(干擾因子)(Noise factor)
二﹑S/N比之基本含義
三﹑田口理論四種因子之概念
1. 調整因子(Adjust factor)
調整因子是不影響S/N比但可 以調整品質特性至目標值的因子。 在兩階段的過程中，調整因子是 在不改變變異情況下，但可以修 正全體偏差的因子。
2. 信號因子(Signal factor)
信號因子是評價SN比之信號 (S)的因子,通過調整信號因子, 可以改變品質特性值,也就是當 目標值改變時,通過調整信號因 子可以使輸出與目標值一致.信 號因子并非一個設計參數﹐而是 可以由使用者自行改變的因子. 信號因子與回應值間具有輸入與 輸出的關系。
田口式实验设计(DOE)报告共19页文档
56、死去何所道，托体同山阿。 57、春秋多佳日，登高赋新诗。 58、种豆南山下，草盛豆苗稀。晨兴 理荒秽 ，带月 荷锄归 。道狭 草木长 ，夕露 沾我衣 。衣沾 不足惜 ，但使 愿无违 。 59、相见无杂言，但道桑麻长。 60、迢迢新秋夕，亭亭月将圆。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
DOE实验设计过程优化的田口原一方法
DOE实验设计过程优化的田口原一方法田口原一方法（Taguchi Method）是一种用于优化实验设计过程的方法。
该方法由日本质量工程师田口原一所发明，旨在通过尽量减少实验次数和资源消耗来找到最佳的实验参数组合，从而实现产品和过程优化。
田口原一方法概述田口原一方法有三个关键概念：参数设计、系统设计和参数优化。
参数设计：该步骤确定对待测参数有影响的因素和水平。
因素是指那些对结果有潜在影响的变量，水平是指每个因素所采取的可能取值。
因素和水平的选择是根据先验知识、经验和实际情况来确定的。
系统设计：该步骤建立一个实验矩阵，其中包括了待测参数的所有组合。
实验矩阵是根据参数设计中的因素和水平来设计的，通过列举出所有可能的组合，以便找到最佳的组合。
参数优化：通过对系统设计中的实验结果进行统计分析，可以确定对结果有最大影响的因素和水平组合。
通过对这些因素进行优化，可以降低系统对参数变化的敏感性，提高产品和过程的稳定性。
田口原一方法优势田口原一方法有以下几个优势：1.较少的实验次数：由于系统设计包含了参数设计中所有的组合，可以通过较少的实验次数来获取足够的信息。
这样，可以节省大量的时间和资源。
2.易于分析：实验结果可以通过统计分析来确定最佳的参数组合。
通过这种分析，可以快速了解各个因素对结果的影响程度，并作出相应的调整和优化。
3.鲁棒性：田口原一方法可以通过找到最佳的参数组合来提高产品和过程的鲁棒性。
鲁棒性是指系统对参数变化的敏感性。
通过优化参数组合，可以降低系统对参数变化的敏感性，提高产品和过程的稳定性。
应用案例田口原一方法已经广泛应用于各个领域，例如制造业、服务业、医疗保健等。
例如，在汽车制造业中，田口原一方法可以用来优化汽车零件的设计和制造过程。
通过优化参数组合，可以降低零件的故障率，提高汽车的质量和可靠性。
在医疗保健领域，田口原一方法可以用来优化药物的配方和制备过程。
通过优化参数组合，可以提高药物的疗效和安全性，减少不良反应的发生率。
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水准二(现行) 1% 粗 43% 现行组合 1200公斤 4% 5%
DOE
L8直交表
A B CDE
石 粗 蜡蜡加
灰 细 石石料
A BC DE F G石 量
度
量种量 类
FG 浪长 費石 回量 收
1 23 45671 2 3 4 5
67
1 1 1 1 1 1 1 1 5 粗 43 现 1300 0 0
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
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1
1
1
2
3
1
1
1
1
1
2
1
4
1
1
1
1
1
2
2
5
1
1
1
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2
1
1
6
1
1
1
1
2
1
2
7
1
1
1
1
2
2
1
8
1
1
1
1
2
2
2
9
1
1
1
2
1
1
1
10
1
1
1
2
1
1
2
11
1
1
1
2
1
2
1
…..
127 2
2
2
2
2
2
1
128 2
2
2
2
2
2
2
DOE
田口式实验计划法
由田口玄一博士所提出的一套实验方法，它在工业上较 具有实际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难 的统计为依归。
DOE
全因子实验法
全因子实验法 所有可能的组合都必须加以深究，信息全
面，但相当耗费时间、金钱，例如:
7因子，2水准共须做128次实验。 13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每 个实验花3分钟，每天8小时，一年250个工作天，共须 做40年的时间。
DOE
A(64) B(32) C(16) D(8) E(4) F(2) G(1) 结果
一次一个因子法 全因子法 正交实验法 正交实验法有何优点？
DOE
二、品质工程
双赢 伙伴 供
应 商
线外
系统设计 参数设计
品管 公差设计
线上 诊断 品管 预测
测量
产品设计 设计品管
制程设计 技术品管
生产 服务
制造品管 顾客品管
需求 期望
顾
客 满意
DOE
变异与杂音
杂音因素就是使机能特性，如制冷效率、磨耗和转向力 等偏离目标值的因素。杂音因素可分为三类：
12.75
E1
122
30.50
A2
142
35.5
E2
71
17.75
B1
107
26.75
F1
54
13.50
B2
86
21.5
F2
139
34.75
C1
101
25.25
G1
132
33.00
C2
92
D1
76
23.00 19.00
G2
61
合计
193
15.25 24.12
D2
117
29.25
DOE
最佳条件确认
由于缺陷是愈小愈好，所以依此选出的最佳条件为： A1B2C2D1E2F1G2。
田口式实验计划法的应用
DOE
一、为什么需要实验设计
同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就 是比较高。
同样是在生产同类型的产品，为什么有些人的产品性能 以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？
相同原料 更便宜的原料
相同制程
相同产品 相同功能
为什么良品率 不一样？
为什么可以做出低成 本高质量的产品？
DOE
內部磁砖
外层磁砖 (尺寸大小有变异)
改善前
上限
尺
寸
大 小
外部磁砖
改善前
內部磁砖
下限
DOE
原材料粉碎及混合 成型 烧成 上釉 烧成
控制因素 A:石灰石量 B:某添加物粗细度 C:蜡石量 D:蜡石种类 E:原材料加料量 浪费料回收量 长石量
水准一(新案) 5% 细 53% 新案组合 1300公斤 0% 0%
确认实验：将预期的缺陷数和“确认实验”的结果做比 较。
但事实上厂商选得是A1B2C1D1F1G2，主要的原因是C(蜡 石)要因的价格很贵，但改善的效果又不大，所以选 C1(蜡石含量为43%)
DOE
內部瓷砖
外层瓷砖 (尺寸大小有变异)
改善前
改善后 上限
尺
寸
大 小
外部瓷砖
內部瓷砖
下限
DOE
讨论题
从本案例中，你认为最能提供最完整的实验数据的是 那一个方法?
厂商必须致力于在生产前就使复杂的产品达到高品质。 减少变异亦即要有较大的再现性和可靠性，而最终目的
就是要为制造商和消费者节省更多的成本。
DOE
正交表(Orthogonal Array)
直交表(正交表) 直交表用于实验计划，它的建构，允许每一个因素的效
果，可以在数学上，独立予以评估。 可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又
可以得到相当好的结果。
DOE
次数 A
B
C
D
E
F
G 结果
1
2
3
4
5
6
7
1
1
1
1
1
1
1
1 Y1
2
1
1
1
2
2
2
2 Y2
3
1
2
2
1
1
2
2 Y3
4
1
2
2
2
2
1
1 Y4
5
2
1
2
1
2
1
2 Y5
6
2
1
2
2
1
2
1 Y6
7
2
2
1
1
2
2
1 Y7
8
2
2
1
2
1
1
2 Y8
DOE
DOE运用的经典案例：瓷砖工厂的实验
在1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200 万元，从西德买来一座新的隧道，窑本身有80公尺长， 窑内有一部搬运平台车，上面堆着几层瓷砖，沿着轨道 缓慢移动，让瓷砖承受烧烤。 问题是，这些瓷砖尺寸大小的变异，他们发现外层瓷砖 ，有50%以上超出规格，则正好符合规格。引起瓷砖尺 寸的变异，很明显地在制程中，是一个杂音因素。 解决问题，使得温度分布更均匀，需要重新设计整个窑 ，需要额外再花50万元，投资相当大。
2 1 1 1 2 2 2 2 5 粗 43 新 1200 4 5
3 1 2 2 1 1 2 2 5 细 53 现 1300 4 5
4 1 2 2 2 2 1 1 5 细 53 新 1200 0 0
5 2 1 2 1 2 1 2 1 粗 53 现 1200 0 5
6 2 1 2 2 1 2 1 1 粗 53 新 1300 4 0
A2 B1 C1 D1 E1 F1 G1 2
3
A2 B2 C1 D1 E1 F1 G1 3
4
A2 B2 C2 D1 E1 F1 G1 4
5
A2 B2 C2 D2 E1 F1 G1 5
6
A2 B2 C2 D2B2 C2 D2 E2 F2 G1 7
8
A2 B2 C2 D2 E2 F2 G2 8
7 2 2 1 1 2 2 1 1 细 43 现 1200 4 0
8 2 2 1 2 1 1 2 1 细 43 新 1300 0 5
每百件 尺寸缺 陷数
16 17 12 6 6 68 42 26
DOE
回应表(Response Table)
要素 不良总数 不良百分比 要素 不良总数 不良百分比
A1 51/400
DOE
实验方法
一次一个因素法 每次只改变一个因子，而其它因子保持固定。 缺点是不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。
例如在进行A1和A2的比较时，必须考虑到其它因子， 但目前的方法无法达成。
DOE
一次一因素的实验
实验次数 A
B
C
D
E
F
G
实验結果
1
A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 1
2