05 田口法试验设计
实验设计——田口方法(精)
A
A1 A2 A2 A2 A2 A2 A2 A2
B
B1 B1 B2 B2 B2 B2 B2 B2
C
C1 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2
D
D1 D1 D1 D1 D2 D2 D2 D2
E
E1 E1 E1 E1 E1 E2 E2 E2
F
F1 F1 F1 F1 F1 F1 F2 F2
G
•直交表(正交表)
–直交表用於實驗計劃，它的建構，允許每一 個因素的效果，可以在數學上，獨立予以評 估。 –可以有效降低實驗次數，進而節省時間、金 錢而且又可以得到相當好的結果。
24
)
次數
1 2 3 4 5 6 7 8
)
A 1 1 1 1 1 2 2 2 2
B 2 1 1 2 2 1 1 2 2
C 3 1 1 2 2 2 2 1 1
28
)
內部瓷磚
外層瓷磚 (尺寸大小有變異)
改善前
改善後 上限
尺 寸 大 小
)
下限 外部瓷磚 內部瓷磚
29
討論題
• 從本案例中，你認為？
– 最能提供最完整的實驗數據的是那一個方法
• 一次一個因子法 • 全因子法 • 正交實驗法
• 正交實驗法有何優點？
30
)
31
)
直交表和線點圖
•傳統的實驗計劃方法是由英國的R.A.Fisher在 本世紀初發出來的，該方法包含多種的統計設 計技巧，其需要使用比較繁複的統計技巧，所 以較少使用在工業界上。 •田口方法：由田口玄博士所提出，它刪除許多 統計設計的工作，以一種可以直接、經濟的方 式一次就可以做許多因素的實驗，所以工業界 上較常用。
实验计划法田口式实验法
案例二：电子产品研发中的优化设计
总结词
田口式实验法在电子产品研发中应用，有助于优化产品设计，提高产品性能和用户体验。
详细描述
电子产品研发过程中，设计优化是关键。田口式实验法通过设计合理的实验方案，对不同设计方案进 行对比和分析，以找出最优设计方案。同时，通过实验验证和数据分析，还可以对产品性能进行预测 和改进，提高产品的性能和用户体验。
02
田口式实验法的基本原理
田口式实验法的概念
田口式实验法是一种以正交表为基础，通过实验 设计、数据分析与优化来研究多因素多水平系统 的一种实验设计方法。
它是由日本学者田口玄一先生提出，被广泛应用 于工业工程、生产制造、品质管理等领域。
田口式实验法的优点
科学性强
田口式实验法采用正交表进行实验设计，能 够科学地安排实验因素和水平，减少实验次 数，提高实验效率。
06
田口式实验法的总结与展望
总结
田口式实验法是一种 以正交表为基础，通 过控制实验条件进行 多水平实验的方法。
田口式实验法广泛应 用于各种领域，如化 工、机械、电子等， 旨在提高产品质量和 性能。
田口式实验法的核心 思想是通过控制三个 因素（质量、成本和 交货期）的组合，实 现产品优化。
田口式实验法采用正 交表设计实验方案， 具有高效、经济、灵 活的特点。
部分因子设计
只考虑部分可能的因素组合，以减少实验次数并获得 有价值的结论。
随机设计
以随机顺序进行实验，以避免实验者偏差和系统误差 。
实验误差控制
01 重复实验
进行多次实验以增加结果的可靠性和稳定性。
02 盲法
消除实验者和被试者对实验目的和分组情况的知 晓，以避免主观影响。
03 对照实验
田口参数试验设计精
田口参数试验设计精
田口参数试验设计是一种有效的质量管理方法，它能够在尽量少的试
验次数下确定工艺参数的最佳组合，以实现产品质量的改进和稳定性的提高。
该方法基于设计矩阵的统计分析原理，可以有效地消除实验误差，减
少试验成本和时间，并提高试验结果的精确度。
首先，确定研究目标是设计试验的基础。
研究目标通常包括提高产品
品质、降低生产成本、增加产品产量等。
只有明确的目标才能确保试验设
计的有效性和可操作性。
其次，需要确定可以调整的工艺参数。
工艺参数是指在产品生产过程
中可以调整和控制的因素，如温度、压力、速度等。
通过改变这些参数，
可以了解其对产品性能的影响，并找到最佳的参数组合。
然后，选择合适的因子水平和设计矩阵。
因子水平是对工艺参数的取
值范围进行划分，常用的选择方法包括等间距法、正交试验设计法等。
设
计矩阵是一个由因子水平组成的矩阵，用于确定每个试验组合的参数取值。
在进行田口参数试验设计时，还需要考虑其他因素的控制。
其他因素
指的是在试验过程中对其他无法调整的因素进行控制，以确保试验结果的
可靠性。
例如，可以使用均匀化封装技术来消除试验样品之间的差异。
总而言之，田口参数试验设计是一种有效的质量管理方法，它可以通
过最少的试验次数确定工艺参数的最佳组合，以实现产品质量的改进和稳
定性的提高。
它能够帮助企业降低试验成本和时间，提高产品的竞争力和
市场占有率。
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。
工程应用分析之田口式实验计划法
工程应用分析之田口式实验计划法田口式实验计划法（Taguchi Method）是由日本质量管理专家田口玄一郎于20世纪60年代提出的一种工程应用分析方法。
该方法是通过设计和执行一系列实验来优化产品、系统或过程的设计参数，以实现最佳性能和品质控制。
田口式实验计划法以其简洁、高效和准确的特点在全球范围内被广泛应用于工程领域。
田口式实验计划法的核心思想是通过考虑设计参数对结果的影响，确定最佳的参数组合来优化产品或系统的性能。
与传统的试验方法相比，田口式实验计划法减少了实验次数，但仍能得出可靠的结论。
田口式实验计划法主要包括三个步骤：参数选择、水平选择和实验设计。
首先，确定影响结果的关键参数。
然后，为每个参数选择适当的水平。
最后，设计实验矩阵并执行实验，以收集数据和分析结果。
在参数选择阶段，田口式实验计划法强调选择对结果影响最大的参数。
通过使用正交实验矩阵，可以确定最少的实验次数来获得最大的信息量。
正交实验矩阵是一种特殊的矩阵，具有平衡各种因素的能力，并且可以减少因素之间的相互作用。
因此，正交实验矩阵能够在最少的实验次数下提供有效的数据。
在水平选择阶段，田口式实验计划法要求选择适当的水平来代表参数的范围。
通常，参数的水平可以分为三种类型：高水平、低水平和中心水平。
高水平和低水平用于极端测试，而中心水平用于检测参数的相互作用。
通过选择不同水平的参数组合，可以确定最佳的参数组合来实现最佳性能。
在实验设计阶段，根据正交实验矩阵的设计，执行一系列实验并收集数据。
通过对数据进行统计分析，可以确定影响结果的关键参数和最佳参数组合。
这种分析方法可以减少试验次数和时间，并提高实验结果的准确性和可靠性。
田口式实验计划法的应用非常广泛，涵盖了各个领域的工程问题。
例如，在产品设计中，田口式实验计划法可以优化产品的功能、性能和可靠性。
在生产过程中，田口式实验计划法可以优化工艺参数，减少产品的变异性和缺陷率。
此外，田口式实验计划法还可以用于系统设计、质量改进和环境优化等领域。
实验设计─田口方法
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
7 2 2 1 1 2 2 1 1 细 43 现 1200 4
36
田口试验
•假设实验执行所需花费的成本相当高，在此情况下不 管任何理由，我们希望只做四次实验，以代替全因素 实验。请问下列二表，你会选择那一项
35
田口试验
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
见次页
31
田口试验
一次一因素的实验
A 实验次
数
B
C
D
E
F
G
实验结 果
1 A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 1
2 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
上限
尺
寸
大 小
外部瓷砖
改善前
内部瓷砖
下限
17
田口试验
原材料粉碎及混合 成型 烧成 上釉 烧成
田口方法导入与配置实验设计
田口方法导入与配置实验设计田口方法，又称为田口质量管理方法，是一种通过合理设计实验来寻找最佳工艺参数的方法。
它是由日本科学家田口玄一在20世纪60年代提出的，旨在通过少量的实验次数找到最佳条件。
田口方法在工业实验设计以及优化工程中被广泛应用，具有经济、高效、科学的特点。
田口方法的核心思想是通过有限的实验次数，尽量获取到最多的信息。
在实验设计中，首先明确要研究的因素和水平，然后设计试验矩阵，并进行试验。
最后，通过分析试验结果，找到最佳的工艺条件。
田口方法的导入与配置实验设计主要包括以下几个步骤：1. 确定研究因素和水平：首先明确需要研究的因素和水平。
因素是影响实验结果的各个变量，而水平是每个因素的不同取值。
通常情况下，因素的水平数目不宜过多，一般控制在3-5个，以保证实验的可控性和可行性。
2. 构建田口试验矩阵：根据因素和水平确定田口试验矩阵。
田口试验矩阵是通过对各个因素在不同水平下的组合进行排列组合，生成实验方案。
田口试验矩阵采用正交设计，可以最大程度地减少试验次数，提高实验效率。
3. 进行试验：根据田口试验矩阵，进行实验。
在试验过程中，需要严格按照设计方案进行操作，确保实验的可靠性和可重复性。
同时，要收集实验数据，并及时记录。
4. 分析试验结果：通过对实验数据的分析，找到最佳的工艺条件。
可以利用统计方法，如方差分析、回归分析等来分析实验数据，确定各个因素对实验结果的影响程度，找到最佳的因素水平组合。
田口方法的导入与配置实验设计需要考虑以下几个因素：1. 确定目标：在实验设计之前，需要明确实验的目标。
是寻找最佳的工艺参数、优化产品性能、提高生产效率还是解决某个问题。
只有明确目标，才能有针对性地设计实验方案。
2. 确定因素和水平数目：在确定因素和水平时，需要考虑到实际情况。
因素的选择应该与实际生产密切相关，并且水平数目不宜过多。
太多的水平数目会增加实验的难度和成本，同时也会降低实验的可行性。
3. 控制实验误差：在进行实验时，需要严格按照设计方案进行操作，确保实验的可靠性和可重复性。
实验设计─田口方法
实验设计─田口方法实验设计是科学研究中非常重要的一环，能够确保实验结果可靠、有效。
田口方法（Taguchi method）是一种常用的实验设计方法，采用统计学原理和数学模型，能够在较少的实验次数下得到较准确的实验结果。
下面将详细介绍田口方法的原理和实施步骤。
田口方法的原理基于“变动因子设计”的思想，即通过有选择性地改变实验因素，观察其对实验结果的影响，从而找到对结果最敏感的因素。
田口方法的核心原则是尽量降低实验次数，同时保持实验可靠性和有效性。
以下是田口方法的实施步骤：1.确定实验目标和结果指标：首先明确实验的目标和所要考察的结果指标。
结果指标应具体、可量化并符合实验目的。
例如，如果实验目标是改进产品的质量，结果指标可以是产品的尺寸、外观等。
2.选择实验因素和水平：在确定了实验目标和结果指标后，选择对结果指标有潜在影响的因素和其水平。
实验因素可以是材料的组成、工艺参数等。
每个因素应有两个或多个不同的取值水平。
3.构建田口表：田口表是田口方法的核心工具，用于设计实验矩阵。
根据实验因素和水平的选择，使用田口表，可以确定实验的设计，以达到尽量少的实验次数。
田口表是一个n×k的矩阵，其中n表示实验次数，k表示实验因素的个数。
4.进行实验并记录结果：按照田口表中的设计，在每一次实验中使用对应的实验参数，在相同条件下进行实验。
记录每次实验的条件设定和所得的结果。
5.分析实验结果：通过对实验结果的统计分析，寻找对结果产生最大影响的因素和最佳水平组合。
可以使用图形分析、假设检验等方法进行分析。
6.优化实验条件：根据实验结果的分析，调整实验因素的水平，以达到最佳的实验结果。
通过最优化实验条件，可以找到最佳的因素组合，提高产品的质量或性能。
田口方法的优点在于它能够在较少的实验次数下获得比较准确和可靠的结果。
由于实验设计是经过统计学原理和数学模型导出的，因此可以避免大量的试验和浪费资源。
此外，田口方法还可以降低环境因素的干扰，提高实验的稳定性。
实验设计─田口方法
实验设计─田口方法实验设计是科学研究中非常重要的一环，能够有效地提高实验效率和准确性。
田口方法是一种常用的实验设计方法，可以帮助研究人员在有限的资源和时间下，确定最优的因素组合，提高产品质量和工艺效率。
本文将以田口方法为基础，设计一个关于某化工工艺优化的实验。
1. 实验目的：通过田口方法，优化某化工工艺的反应条件和操作参数，以提高产品产率和纯度。
2. 实验因素：(1)温度：低温（20℃）、常温（25℃）、高温（30℃）(2)反应时间：短时（5min）、适中（10min）、长时（15min）(3)催化剂用量：低量（0.1mol%）、适量（0.3mol%）、高量（0.5mol%）3. 响应变量：(1)产品产率：所需产品的产量百分比(2)产品纯度：目标产品的纯度百分比4. 实验设计：(1)确定实验水平：根据实验目的和工艺要求，确定每个因素的实验水平数。
在本实验中，温度有3个水平，反应时间有3个水平，催化剂用量有3个水平，因此总共有27个实验条件。
(2)随机排列实验顺序：为了避免实验结果受到顺序影响，需要随机排列实验顺序，保证每个实验条件的出现概率相等。
(3)进行实验：按照设计好的实验顺序，依次进行每个实验条件。
记录每个实验条件下的产量和纯度数据。
(4)数据分析：根据实验结果，进行数据分析，找出最佳的因素组合。
可以借助田口方法中的正交表进行实验效果的评价和因素优化。
(5)确定最佳因素组合：综合考虑产量和纯度两个响应变量，确定最佳的因素组合，以达到实验目的和工艺要求。
5. 预期结果：通过田口方法进行实验设计和数据分析，我们可以得到最佳的因素组合，从而优化某化工工艺的反应条件和操作参数。
预期结果是提高产品产率和纯度，降低生产成本和工艺风险。
总之，田口方法是一种有效的实验设计方法，可以帮助研究人员在有限的资源和时间下，确定最优的因素组合。
本文以某化工工艺的优化为例，详细介绍了田口方法的实验设计步骤和预期结果。
田口实验方法
• 配方：各種因子設定在某水準之下所組成的操
作條件，如溫度定200,220,240三水準，壓力定 400,450二水準，則配方數就有3*2=6個，而溫 度200且壓力400就是一個配方
• 交互作用：許多案例告訴我們，往往A因子 的最佳條件，加上B因子的最佳條件，未必 就能獲得最佳的品質，這種因子間所產生 相生相剋的影響就叫交互作用（Interaction）
• 优势是以最少的试验次数获得最理
想的实验效果。
• 田口方法是日本质量管理专家田口玄一博士创立的一门崭 新的质量管理技术,它立足于工程技术,着眼于经济效益,开 辟了质量管理的新天地。与传统的质量管理相比,有以下特 色: • (1)工程特色 • 用工程的方法来研究产品质量,把产品设计当成工程设 计,把产品设计质量的好坏看成是工程设计质量,用产品给 社会造成的经济损失来衡量产品的质量。 • (2)“源流”管理理论 • “源流”管理的思想把质量管理向前推进了一步。认 为开发设计阶段是源流、是上游,制造和检验阶段是下游。 质量管理中,“抓好上游管理,下游管理就很容易。” • (3)产品开发的三次设计法 • 产品开发设计(包括生产工艺设计)可以分为三个阶段进 行,即系统设计—参数设计—容差设计。
直交表的表示方法
直交表的表示方法
直交表
• • • • • • • • ™ 直交表为基本型 2系：L4、L8、L16、L32、L64… 3系：L9、L27、L81… 混合系：L12、L18、L36 常用直交表表示 L4 ( 2 3 ), L8 (2 7 ), L16 (215 ), L32 (231 ) L9 ( 34 ), L27 (313),L81(340) L12 ( 211), L18 (21 × 37 ),L36(23 ×313)
田口实验方法
田口实验方法
田口实验方法是一种常用的质量管理工具，它是由日本质量管理专家田口玄一所提出的。
该方法主要应用于工业生产过程中，以优化产品质量和生产效率为目的。
下面将详细介绍田口实验方法的原理和步骤。
田口实验方法的原理是根据变量之间的相互作用关系，通过设计实验方案，寻找影响产品质量的主要因素，并确定各因素的最优条件。
这样可以有效地降低产品缺陷率和生产成本，提高产品质量和生产效率。
田口实验方法的步骤如下：
确定要研究的因素和水平。
在工业生产中，影响产品质量的因素往往很多，如工艺参数、原材料、设备等。
因此，需要根据实际情况，选取重要的因素进行研究，并确定每个因素的水平范围。
确定实验方案。
在确定实验方案时，需要考虑到实验次数、样本量、因素水平的组合方式等因素。
此外，还需要考虑到实验过程中可能发生的误差和随机变量对结果的影响。
接着，进行实验并记录数据。
在实验过程中，需要严格按照实验方案进行操作，并记录实验结果和数据。
为了提高实验结果的可信度，每组数据需要进行多次重复实验。
分析数据并确定最优条件。
在数据分析阶段，可以使用统计方法对数据进行处理和分析，找出影响产品质量的主要因素和最优条件。
通过此步骤，可以进一步优化产品质量和生产效率。
田口实验方法是一种有效的质量管理工具，可以帮助企业优化产品质量和生产效率。
但是，在应用该方法时，需要注意实验方案的设计和数据的处理方法，以保证实验结果的准确性和可靠性。
第五章田口方法 Ⅰ
（四）稳健设计的基本程序
何谓三阶段设计：
三阶段设计就是在专业设计的基础上，用正交设计方法选 择最佳参数组合和最合理的容差范围，尽量用价格低廉的、低 等级的零部件来组装整机的优化设计方法。 三阶段设计由以下三个阶段组成： 1) 系统设计 (system design) 2) 参数设计 (parameter design) 3) 容差设计 (tolerance design) 系统设计的设计质量由设计人员的专业技术水平和应用这些 专业知识的能力所决定。三阶段设计的重点是参数设计和容差 设计。
2. 减少变异性，与额定值或目标值更为一致；
3. 减少开发时间； 4. 减少总成本；
实验设计的发展过程:
试验设计始于20世纪20年代，其发展过程大致可分为三个阶段： 1. 早期的方差分析法: 20世纪20年代由英国生物统计学 家、数学 家费歇(R.A.Fisher)提出的，开始主要应用于农业、生物学、遗 传学方面，取得了丰硕成果。二战期间，英、美采用这种方法在 工业生产中取得显著效果；
内设计：在稳健设计中，可控因素与标示因素安排在同一张正交表内， 进行试验方案的设计。相应的正交表称为内表（内侧正交表），所对应的设 计称为内设计。 外设计：在稳健设计中，将误差因素和信号因素安排在一张正交表内， 进行试验方案的设计。相应的正交表称为外表（外侧正交表），所对应的设 计称为外设计。
第二节 正交试验
容差设计：
容差设计又叫公差设计，是在参数设计完成之后再进行的 一种设计.
容差设计是对产品质量和成本(包括市场情况)进行综合考
虑，通过试验设计方法找出各因素重要性的大小，据此给予各 参数更合理的容差范围。 在容差设计中，为减少用户的损失，需要计算质量损失， 以便对容差设计方案的优劣进行评价。
田口参数实验设计
教学案例一：田口参数实验设计1 田口方法源起实验设计是以概率论与数理统计为理论基础，经济地、科学地制定实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论和方法。
其基本思想是英国统计学家R. A. Fisher在进行农田实验时提出的。
他在实验中发现，环境条件难于严格控制，随机误差不可忽视，故提出对实验方案必须作合理的安排，使实验数据有合适的数学模型，以减少随机误差的影响，从而提高实验结果的精度和可靠度，这就是实验设计的基本思想。
在三十、四十年代，英、美、苏等国对实验设计法进行了进一步研究，并将其逐步推广到工业生产领域中，在冶金、建筑、纺织、机械、医药等行业都有所应用。
二战期间，英美等国在工业试验中采用实验设计法取得了显著效果。
战后，日本将其作为管理技术之一从英美引进，对其经济复苏起了促进作用。
今天，实验设计已成为日本企业界人士、工程技术人员、研究人员和管理人员必备的一种通用技术。
实验计划法最早是由日本田口玄一（G. Taguchi）博士将其应用到工业界而一举成名的。
五十年代，田口玄一博士借鉴实验设计法提出了信噪比实验设计，并逐步发展为以质量损失函数、三次设计为基本思想的田口方法。
田口博士最早出书介绍他的理论时用的就是“实验计划法─DOE”，所以一般人惯以实验计划法或DOE来称之。
但随着在日本产业界应用的普及，案例与经验的累积，田口博士的理论和工具日渐完备，整个田口的这套方法在日本产业专家学者的努力之下，早已脱离其原始风貌，展现出更新更好的体系化内容。
日本以质量工程（Quality Enginerring）称之。
但是，严格来讲，田口方法和DOE是不同的东西。
田口方法重视各产业的技术，着重快速找到在最低成本时的最佳质量。
DOE则重视统计技术，着重符合数学的严谨性。
虽然学术界普遍认为田口方法缺少统计的严格性，但该方法还是以其简单实用性广为工业界所应用和推广。
先进国家对田口方法越来越重视，并且也已经取得了很好的效果。
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• 用全因子或部分实施因子设计，也可以是3水平或混合水平的表，
不主动考虑交互作用
外表针对噪音因子
• 为了考查噪音因子的效应，要对控制表中每个试验条件安排一个
噪音表(Noise Array) • 相当于对控制表中的每个水平组合都建立一个噪音表
15
稳健参数设计模型
内表：可控因子表；外表：噪音因子表。
田口法试验设计
田口法试验设计
对于内表，选定L9；4因子各3水平搭配数据见下页：
23
稳健参数设计模型
内表顺序如下： No A B C D A B C
田口法试验设计
D
1
2 3
1
1 1
1
2 3
1
2 3
1
2 3
12
12 12
4.0
4.5 5.0
1.0
1.5 2.0
20
22 24
4
5 6
2
2 2
1
2 3
2
3 1
3
1 2
15
26
稳健参数设计计划
内表试验条件1（A=1，B=1，C=1，D=1）的相应外表值 以及最终试验值，内表D表示喷射角，外表d表示湿度。
No. A B C D AL BL CL DL a b c d 1 1 1 1 1 12 4 2 1 1 1 1 12 4 3 1 1 1 1 12 4 4 1 1 1 1 12 4 aL bL cL
望大
• 期望Y越大越好
• 用响应曲面RSM方法更好
响应变量Y的三种类型
田口法试验设计
望目
• 期望Y接近某个目标值
• 用多响应的RSM方法（可以评价交互作用，但比较复杂） • 用田口的稳健参数设计方法（不主动考虑交互作用，但比较简单）
望小
• 期望Y越小越好
• 用响应曲面RSM方法更好
6
稳健参数设计基本概念
望小特性信噪比 ������ = −10 ������������������
1 ������
������
������������ 2
������=1 ������
望大特性信噪比 ������ = −10 ������������������
1 ������
������=1
1 ������������ 2
过程的输入变量分为两类 • 可控因子(Control Factor) • 噪音因子(Noise Factor)
田口法试验设计
稳健参数设计的目的 • 把可控因子的设置作为研究对象 • 寻找抵抗噪音能力最强的可控因子组合
最终输出的期望需求 • 能够满足设计需求 • 同时对噪音变化不敏感
5
稳健参数设计基本概念
• 注意：外噪音有环境温度、湿度、灰尘、电磁干扰、震动等
• 冰箱：箱外温度、电源电压、箱外大气压、空气流动速度等；汽车刹车系
统：路面潮湿度，路面沥青铺设度等
12
稳健参数设计基本概念
D. 载荷因子
• 冰箱：冰箱门开启关闭次数，存物数量，存物温度等
田口法试验设计
• 汽车刹车系统：车内载重量、乘车人数等
• 固定设置参数的变化 • 原材料参数的变化
• 环境的变化 • 载荷因子 • 单元间差异与空间差异、时间差异
• 耗损降级(Consume Degradation)
田口法只能处理B和C类型的噪音变量，其它类型的噪音变量 要设法转换为B和C的类型。
11
稳健参数设计基本概念
A. 固定设置参数的变化
• 对任何固定参数的控制都不可能完全准确 • 这就造成了误差
• 通过选择（可控）因子的合适水平组合 • 减少一个系统（或产品、过程）对噪音变化的敏感性
• 从而达到减少响应变量的系统波动的目的
Y=f(X′s)
因子Xs
试验中可以主动 调节控制的变量
产品或工艺 黑盒子Black Box
响应Ys 对输出结果 的量化表征
噪音
对响应有影响但实 际无法控制的变量
4
稳健参数设计基本概念
稳健参数设计的注意事项
1 2 3 4 5 6 • 特别适合于“望目”特性时的选优问题 • 误差因子的分析要详细准确，不要遗漏 • 用“内表外表”的分析方法较好，但试验次数太多（经费难以承受） • 可以使用“综合误差法”或“最不利综合误差”以减少试验总次数 • 信噪比(S/N)的公式依赖于特性，选择三种类型（望大、望小、望目） • 选择响应曲面RSM设计/田口方法要依赖于问题特性（望大/小、望目） • MINITAB软件的分析结果很粗糙， 还要补充计算才能获得最终实用结果
信噪比指标是望大的
• 对于望大、望小和望目，用不同公式定义信噪比后，
• 优化步骤的第一步，都可以归结为信噪比最大化
17
稳健参数设计模型
田口法试验设计
1 均值 ������ = ������
������
������������
������=1
1 方差 ������ ������ = ������ − 1
田口法试验设计
dL aR bR cR dR
1 20 1 1 1 1 95% 95% 90% 20 11.4 3.8 0.9 20 1 20 1 2 2 2 95% 100% 100% 40 11.4 4.0 1.0 40 1 20 1 3 3 3 95% 105% 110% 60 11.4 4.2 1.1 60 1 20 2 1 2 3 100% 95% 100% 60 12.0 3.8 1.0 60
所有组合相乘构成一个乘积表(Cross Array)，内表中每一个组合都要对 一个外表的组合做一次试验，对响应位置(Ybar)和散度(S)分别建模，下 页是L9×L8 的乘积表（总计72次试验）。
外表 内表 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A 1 1 1 2 2 2 3 3 3 B 1 2 3 1 2 3 1 2 3 C 1 2 3 2 3 1 3 1 2 No d c b a D 1 2 3 3 1 2 2 3 1 1 － － － － Y1 2 ＋ － － ＋ Y2 3 ＋ － ＋ － Y3 4 － － ＋ ＋ Y4 5 ＋ ＋ － － Y5 6 － ＋ － ＋ Y6 7 － ＋ ＋ － Y7 8 ＋ ＋ ＋ ＋ Y8
田口法试验设计
B. 原材料参数的变化
• 作为可控因子的零部件有其名义值(Nominal value)，但其实际值与名义值
会有偏离 • 这类误差所形成的噪音因子也称为“内噪音”(Internal Noise)
• 注意：电子元件实际值常处于标称值加减10%范围内
C. 环境的变化
• 使用条件和环境条件的波动为外干扰，称为外噪音(External Noise)
������
������������ − ������
������=1
2
������ 2 望目特性信噪比 ������ = 10 ������������������ ������ ������
当������很小时 ������ ≈ −10 ������������������ ������ ������
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稳健参数设计模型
田口法试验设计
信噪比分析的原理
• 对每个控制水平的组合，度量位置（均值）和散度（波动）
• 用噪音重复试验的样本均值作为位置的度量 • 用样本方差或样本方差的对数作为散度的度量
位置因子(Location Factor)
• 对位置度量（均值）有显著影响
散度因子(Dispersion Factor)
田口法试验设计
试验设计系列培训教材 基于Minitab软件版本
主要内容
田口法试验设计
1. 稳健参数设计基本概念
2. 稳健参数设计模型 3. 稳健参数设计计划 4. 稳健参数案例分析
2
稳健参数设计基本概念
设计的三个步骤
田口法试验设计
系统设计
参数设计
容差设计
3
稳健参数设计基本概念
田口法试验设计
稳健参数设计（简称参数设计，又称健壮设计）
显时，第一步所的结果可能要推翻重来 • 两步法不一定能找到可控因子的最佳水平组合
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主要内容
田口法试验设计
1. 稳健参数设计基本概念
2. 稳健参数设计模型 3. 稳健参数设计计划 4. 稳健参数案例分析
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稳健参数设计模型
喷塑成型的稳健性设计分析，响应变量Y是喷入量，目标值 为350(单位：克)，大于或是小于350克都会影响最终的产品 质量。希望喷入量波动越小越好。 4个（可控）因子：压力、时间、高度、喷射角，4个因子各 取3水平。 因子A，压力（Bar）：12(1)，15(2)，18(3)。 因子B，时间（s）：4(1)，4.5(2)，5(3)。 因子C，高度（mm）：1.0(1)，1.5(2)，2.0(3)。 因子D，喷射角（°）：20(1)，22(2)，24(3)。
25 田口法试验设计
稳健参数设计计划
直接把控制表与噪音表”乘”起来, 即对于控制表中的每行 （试验）都完成一个噪音表的运行。
田口法试验设计
噪音表取9次试验(L9×L9) 如果取4个噪音因子（误差温度，误差压力，误差高度，湿 度），每个噪音因子都取3水平，用9次试验，即安排成L9。 总试验次数就应该是9×9＝81 噪音表取8次试验(L9×L8) 如果取4个噪音因子，每个噪音因子都取2水平，1/2实施， 用8次试验，即安排成L8。 总试验次数就是9×8＝72
化 • 第二步：选择调节因 子的水平使位置达到
目标值
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稳健参数设计模型
注意
来达到目的 • 若无调节因子存在，只能使用同时仍是散度因子的
田口法试验设计
• 对于望目，第二步，可能使用两个或多个调节因子