工程应用分析之田口式实验计划法
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
田口实验简介
田口法设计原理1.1田口法简介田口法是工程领域中一种求最佳产品品质的实验方法，是由田口玄一博士所创立，它的核心思想是以最少的实验次数确定最佳的参数组合,快速筛选出最优设计方案。
其设计策略是尽可能减少由于状态改变而引起的品质变化，此方法已在众多工程领域中大量应用。
它的设计观念在于：①认为品质是产品的固有特性，并且是由决定产品或系统品质好坏的因素(控制因素)的水准取值决定，因此可以通过对控制因素水准的设计来对产品或系统的品质进行设计。
②产品的品质需要从“与目标的差别”、“抵抗噪声的影响的能力”以及经济性三方面来综合衡量。
图 2.1 田口法设计流程Fig. 2.1 Flow chart of Taguchi design method它创新地将产品中“恰与规格相符者”视为“最佳的性能”，从工程的角度出发，将社会损失成本作为衡量产品品质的依据，首先通过实验求取特定的品质特性指标和鲁棒性指标来求得各控制因素对产品“与目标的差别”以及“抵抗噪声的影响的能力”两个方面特性的影响效应，然后根据效应指标，在设计过程中结合成本对产品进行设计，最大限度减少产品在不同噪声环境下品质的变异，从而把质量构建到产品当中，最终生产出低成本且性能稳定可靠的物美价廉的产品。
1.2 田口法设计流程在设计时，田口法首先根据设计问题的实际将设计所涉及到的各类因素分类，并确定它们可能的水准取值，然后根据这些因素和水准的情况通过正交表工具进行实验安排并进行实验，根据实验得出各指标并将各控制因素筛选分类进而为设计提供依据，最后采用两阶段最佳化程序对产品或者系统进行设计，提炼出最经济有效的方案。
田口法具体设计流程如图 2.1 所示。
2 田口法设计相关概念2.1 因素及水准在田口法中，因素表示的是一件事物中的几个要素，水准则是因素的取值。
类似自动控制理论的原理，在田口法中对于一个产品或系统所涉及到的因素可用如图产品/系统影响因素示意图来表示：图 2.2 产品/系统影响因素示意图Fig. 2.2 Product/system influence factors sketch map如上图所示，因素可以分为信号因素(M)、控制因素(Z)，以及噪声因素(X)：①信号因素是由产品或系统使用人或操作人设定的参数，用以表示对产品所期望的质量参数。
DOE -田口实验设计方法
7
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
19
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
第1章 DOE的经典案例
第一章田口式实验计划法的经典案例1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200万美元，从西德买来一座新的隧道窑，窑本身有80米长，窑内有一部搬运平台车，上面堆放着十几层瓷砖，沿着轨道缓慢移动让瓷砖承受烧烤。
问题是，这些瓷砖尺寸大小有变异，他们发现外层瓷砖有50%以上超出规格要求，内层则正好符合规格要求。
工程师们很清楚，引起产品尺寸变异的原因是窑内各个不同位置的温度偏差导致的，只要更换隧道窑的温度控制系统，提高窑内温度的均匀就能够解决。
使得温度分布均匀，需要重新改进整个窑，需要额外再花50万美元，这在当时是一笔很大的投资，不到万不得已时谁也不愿意这样做，大家都希望寻找其他方法来解决，比如通过改变原料配方，如果能找到对温度不敏感的配方，则不需投入资金就能够化解温度不均匀而导致的尺寸变异和超差。
工程师们决定用不同的配方组合来进行试验，以寻找最佳的配方条件，具体的思路是，对现行配方组合中的每一种原料寻找替代方案，通过实际生产运行筛选能够化解温度变异的最佳配方，对于熟悉瓷砖生产工艺的工程师来说，每一种原料的替代方案其实不难找到（见下表），但每一个因素的替代方案的组合并不一定是最佳组合，最佳组合可能是各种原料现行条件和替代方案的所有组合方式中的一种，到底是哪一种，只有进行实验，对实际效果进行评价才能予以判定。
替代方案表参与过产品开发或工艺改进的人都知道，灵感可以在一秒钟内产生，但实际操作却是耗时耗力的事情。
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，但本实验在小型设备中无法模拟，因为所要解决的问题的关键就在于隧道窑的温度变异，只有在该窑里做实验，找到的配方组合才是能够化解该窑温度不均匀的最佳组合（若还有另外一个窑存在类似问题，就得另外再找，因为每个窑的温度不均匀状况是不同的），这样一来，每做一次实验其实就是在不同的条件下生产一窑的瓷砖，需要全体员工折腾整整一天，128种组合就需要全体员工搞四个月，试想，能不能找到可化解温度变异的配方尚不知道，就要停产四个月搞实验，其人工、水电、材料耗费比投资50万美元还多，可行吗？除非能够有办法用几次实验就找到最佳组合方案，尚可以一试，否则就只好花钱买高精度温控系统了。
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
田口参数实验设计（精）
⽥⼝参数实验设计（精）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。
实验计划法-田口式实验法
Rule 1 一个产品的质量特性是以附合目标值为革准 , 我们可确信这些产品会有良好的质量 .
Rule 2
如果一个产品的质量特性是以附合规格为基 准我们相信这样的产品是“ As good as bad”, 好坏差异不大 .
DOE--- TAGUCHI METHOD(I) 品质工程的概念
Experiment Environment 周遭环境条件可能会对实验结果造成影响.
DOE--- TAGUCHI METHOD(I) 实验计划法之概念
实验计划用语及定义
Blocking集区原量
Experiment Design Error错误
Randomization随机 Replication
Is a portion of the experimental material or experimental environment which is likely to
例题 假设波峰焊制程之Nomial value of y(焊接炉之温度)为240℃, 已知对某产品之平均成本(每片)为NT＄200而如果我们订定y 超出240℃之±20℃时,材料就得报废.试求Quality Loss
Function L(y) 解 本例属于Nomial the best Model因此L(y) =k(y-m)2
已知 当y = 220℃ or 260 ℃时L(y) =＄200
Ao=＄200 ＄50
L (y) = k(y - m) 2
220 230 240 260
△o
Tolerance =△o =±20℃∴ △o = 20℃ Loss = Ao = L =＄200
Ao = k(△o)2
田口式实验计划法工程应用分析
田口式实验计划法工程应用分析引言田口式实验计划法是一种用于实验设计和优化的方法，由日本质量专家田口玄一于20世纪60年代提出。
该方法以极少的实验次数获得最大的信息，并且能够确定最佳条件下参数之间的相互关系。
本文将分析田口式实验计划法在工程领域的应用，并评估其在工程实践中的效果。
田口式实验计划法概述田口式实验计划法是一种基于统计学原理的实验设计方法。
它通过系统地变化和调节多个因素，以寻找最优条件和确定参数之间的关系。
田口式实验计划法可以将多个因素的不同水平进行组合，从而实现最小的实验次数。
田口式实验计划法的主要步骤包括：1.选择关键因素：确定影响实验结果的主要因素。
这些因素可以是材料、工艺参数、环境条件等。
2.确定因素水平：对于每个关键因素，确定几个不同的水平。
水平的选择应覆盖整个实验范围，以便得到全面的数据。
3.建立正交表：利用正交表设计实验矩阵，将因素水平组合在一起，以满足均匀设计要求。
4.进行实验：根据正交表的设计，依次进行实验，并记录实验结果。
5.分析结果：通过分析实验结果，找出最佳条件和参数之间的关系，以达到优化的目的。
工程应用分析田口式实验计划法在工程领域有广泛的应用，特别是在产品开发、工艺改进和质量优化方面。
产品开发产品开发过程通常需要对多个因素进行调整和优化。
田口式实验计划法可以帮助工程师确定最佳的产品设计参数，以提高产品质量和性能。
通过对关键因素的系统变化和调节，可以通过最少的实验次数确定最佳的参数组合，从而节省时间和资源。
工艺改进田口式实验计划法也可以应用于工艺改进。
通过对工艺参数的变化和调整，可以确定最佳的工艺条件，以提高生产效率和降低成本。
例如，在制药工艺中，可以利用田口式实验计划法确定最佳的温度、湿度和反应时间等工艺参数，以获得优质的产品。
质量优化质量优化是每个工程项目的关键目标之一。
田口式实验计划法可以帮助工程师找出最佳的质量控制参数，以最大程度地减少产品的变异性。
通过对关键因素的变化和调控，可以确定最佳的参数设置，从而实现产品尺寸、强度、耐用性等质量指标的要求。
DOE-田口式实验计划法
2Z公斤，而四組的體重平均增加 W公斤
直交表，回應表
7
序論--實驗樣本數
如何量測鑽石重量？在天平 理論上重量為：可為正或負
左端放置鑽石，右端放置法 1.234-
碼即可得知：大鑽石為1.234 0.567-
克拉，小鑽石為0.567克拉。 是一個隨機值，一般而言它會形
另類方法：將大鑽石+小鑽 石放在左端得到W，將大鑽
直交表之符號意義： L代表Ｌ型直交表，9代表需要做9次實驗，3代表3
水準，4代表可以擺放4個要因。 L9 34
常用之直交表種類：
L4 23 , L8 27 , L16 215 , L32 231
L9 34 , L27 313 , L81 340 L12 211 , L18 21 37 , L36 23 313
豬公食、人食
在相同的A)食物、C)餐數下
籠子、放山
在相同的A)食物、B)環境下
2餐、3餐
好像不行，因為在看食物時該用 哪一種環境、要吃幾餐？
用8隻可以嗎？
豬公食、籠子、2餐 豬公食、籠子、3餐 豬公食、放山、2餐 豬公食、放山、3餐 人食、籠子、2餐 人食、籠子、3餐 人食、放山、2餐 人食、放山、3餐
1 35
2 64 7
2020/12/3
22
常用之直交表變形
虛擬水準法：應用在將較少水準的要因配置 在較多水準的直交表之行上。
多水準法：應用在將較多水準的要因配置在 較少水準的直交表之行上。
浮動水準法：應用在要因和要因間無法獨立 改變時，亦即獨立改變將造成實驗重大影響。
2020/12/3
23
虛擬水準法(L9)應用在 2*1+3*3
常用之水準為
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。
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）是由日本的质量工程师田口玄一在上世纪60年代提出的一种工程应用分析方法。
该方法在工程领域中广泛应用，能够提高产品质量、降低成本和缩短开发时间。
本文将对田口式实验计划法的原理和应用进行分析，以及其在工程领域的实际应用情况。
田口式实验计划法的原理是通过系统地设计实验，找出影响产品性能的关键因素，并确定这些因素的最佳水平，以实现产品性能的最优化。
通过田口式实验计划法，能够通过最少的试验次数，尽可能全面地研究产品生产过程中的因素之间的相互关系。
田口式实验计划法的具体步骤分为三个阶段：问题解决方案阶段、实验设计阶段和实验分析阶段。
在问题解决方案阶段，需要明确产品性能的目标和影响目标的因素。
在实验设计阶段，根据问题解决方案阶段得到的目标和因素，利用正交表设计合理的实验方案。
在实验分析阶段，通过分析实验数据，确定最佳因素水平，以达到产品性能的最优化。
田口式实验计划法在工程领域有广泛的应用。
例如，在产品研发过程中，可以利用田口式实验计划法确定产品的最佳设计参数，以保证产品性能的优良。
在制造过程中，可以利用田口式实验计划法确定影响产品质量的关键因素，并优化这些因素以提高产品质量和降低制造成本。
在服务领域，可以利用田口式实验计划法优化服务流程和服务质量，提高用户满意度。
田口式实验计划法的一个重要应用领域是质量工程。
质量工程是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过分析数据，找出影响质量的最重要的因素，并制定相应的改进措施。
田口式实验计划法可以提供一个系统性的分析框架，以帮助质量工程师进行实验设计和数据分析。
通过田口式实验计划法，质量工程师可以更加高效地寻找和改善影响产品质量的因素，从而提高产品质量和客户满意度。
除了在质量工程领域外，田口式实验计划法还可以在其他工程领域中应用。
例如，在工业设计中，可以利用田口式实验计划法确定产品的最佳设计参数，以满足用户的需求和提高产品的竞争力。
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)
DOE实验(田口实验方法)
12.标准化
STEP 9:估计最佳值
7.找出关键因子 8.决定最佳实验组合
➢ 根据所选定的最佳组合，利用 minitab协助你估计最佳组合的预测值。
9.估计最佳值
10.确认试验
11.数据分析
12.标准化
STEP 10:进行确认实验
7.找出关键因子 8.决定最佳实验组合
9.估计最佳值
➢ 根据前面所选定的最佳组合进行确认 实验。
x1
y1
x2
过程
y2
x3 u1
y3这些经常被 叫做杂音
u2
所有品质管制活动的最终目标就是要生产经得起 各种杂音因素考验的产品。
坚耐性(Robustness)就是产品的机能特性对杂音 因素的差异不敏感，不受影响。
几个基本术语——水平和处理
为了研究因子对响应的影响，需要用到因子的两 个或者更多不同的取值，这些取值称为因子的水 平（level）。
➢ 不同的组合是属于组间变化。 ➢ 同一实验组合，反复进行二次或二次 以上为组内变化。
➢ 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。
➢ 如果没有交互作用，可以考虑使用 L12, L18等只考虑主因子效果的直交表。
6.数据分析
STEP 5:实验
1.决定Y 2.决定X 3.选择实验方法 4.配置实验 5.实验
➢ 工程师将前面的实验组拿到现场去进 行实验，调整出相应的x组合，而后产
生y值。
➢ 每一个实验组合最好可以测二次以上 的y，如此可以了解组内变化。
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
尺度分类。常依主观而判定，如好、更好、最好。 – 动态特性：是一“系统”的机能品质特性，取决于该
系统的投入及其造成的结果(产出)。汽车自动排档就 是此种特性的好例子。当引擎速度改变(投入)，排档 也跟着变换、下移、上移或保留在原齿。
DOE
计量特性的种类
望目特性：此特性具有特定的目标值(愈近目标值愈好)， 例如尺寸、换档压力、间隙等。
DOE
参数设计
目的 选择最佳的条件(参数)设计产品，使设计出来的产品， 对杂音变量最不敏感。
策略 设计产品，刚开始从低成本的零件或原材料用起。 控制主要因素和杂音因素间的交互作用和非线性效果， 以达成“坚耐性”。 减少变异性，而不必除去变异的原因，因为去除原因， 通常都是昂贵的。
DOE
应用实验计划 选择最好的组合水准 保留对杂音最不敏感的参 数组合达成高品质而不需 增加成本 日本的强项／美国的弱项
使用技术
– 用变异数分析法，决定各种因素导致的总变异量。 –影响变异较大的因素，必须考虑较紧的规格和较高等级的
品质。
DOE
三、直交表
• 传统的实验计划方法是由英国的R.A.Fisher在本世纪初 发明出来的，该方法包含多种的统计设计技巧，需要 使用繁复的统计技巧，所以较少使用在工业界。
• 田口方法：由田口玄一博士所提出，它删除许多统计设 计的工作，以一种可以直接、经济的方式一次就可以 做许多因素的实验，所以工业界上较常用。
田口方法在磁砖制程中的应用报告
田口方法在磁砖制程中的应用报告1、田口实验法说明1.1、田口方法简介日本的田口玄一博士（Dr. Genichi Taguchi）开创了一种品质工程方法，简称田口方法（Taguchi method）。
田口方法源自品质设计中的实验计划法（DOE），是一种稳健设计的实验方法（Robust Design）。
田口方法从工程的角度事先了解品质问题，把社会损失成本作为衡量产品品质的依据。
田口方法的两个主要工具是直交表和SN比。
田口方法以成本效益的观念找出最佳的管理水准组合。
田口方法（Taguchi method）与实验计划法（DOE）的比较：（1）、田口方法以SN比取代DOE的直接处理数据；（2）、DOE需要考虑交互作用的影响，并设法（运用点线图或是观察效果列）加以配置；而田口方法不考虑交互作用；（3）、DOE利用变异数（ANOV A）表和F检定表找出显著因子；而田口方法利用因子水准表max-min找出。
（4）、DOE需要猜测有无交互作用，并闪躲交互作用列来进行直交表配置，较复杂；需要操作人员具备高等统计“变异数分析（ANOV A）”的计算能力，难度较高；结果运用较差，仅能知道实验诸因子何者为显著；（5）、田口方法不需要理会交互作用，使用直交表不配置交互作用列；操作人员不需要较高的计算能力；结果运用俱佳，不但可以知道实验因子何者为显著，还能加以排序，更可以运用公式，在事前即进行结果的数据预测。
1.2、田口方法的运用步骤在工程设计中可以分为三个步骤：系统设计、参数设计及公差设计。
设计人员在设计系统时，就必须把产品的品质特性的目标确定。
参数设计的主要目的是使系统设计最佳化，控制机能的变异需要先在因子中找出可以控制的因子，再把因子的干扰敏感度降低到最小，让干扰所造成的品质特性变异最小化，使系统达到理想的机能，进而提升系统的稳健性。
影响品质特性的因子可以归纳为以下三种：控制因子（对品质特性影响大的相关因子，可以对其参数进行变动设定）；干扰因子（对品质有影响但无法对其参数变动设定，或有不可控制因素的因子）；信号因子（在动态系统中，当在变动水准可设定最大范围内，可以自由改变设定参数，而品质特性也会随之改变的因子）。
田口式实验计划法的应用
5 2 1 2 1 2 1 2 41 48 89
6 2 1 2 2 1 2 1 28 24 52
7 2 2 1 1 2 2 1 26 25 51
8 2 2 1 2 1 1 2 35 41 76
n
T
n 16, T i1 yi 636, T y n 39.75
C1的總和 C1 73 86 109 100 368
田口式试验计划法旳应用
DOE
三水准系列直交表
每一column可提供二个自由度。 每个因子需占用一行。 三水准须使用二个自由度 交互作用需占用两行
–(3-1) ×(3-1)=4。
DOE
L9(34)直交表
1234 11111 21222 31333 42123 52231 62312 73132 83213 93321
n=16 T=960
E 数据 合计
7 1 66 62 128 2 68 63 131 2 88 80 168 1 63 65 128 2 73 71 144 1 37 42 79 1 38 39 77 2 57 48 105
DOE
回应表
A
B
C
D
E A×B A×C
水准1 69.375 60.25 64.625 63.125 51.5 55.125 60
因水准，对推动力旳影响极微，能够忽视不计。 • 最佳化及最佳条件旳估计。 • 确认试验
DOE
冷凝系统阀门推动力试验旳数据分析
• 目的：推动力(望大特征) 交互作用：B×C与C×D
控制原 水准一 因
水准二
A:原材料
M-270
M-290
B:停留时间 2.7秒
2.2秒
C:焊枪温度 410
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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。
总之，田口式实验计划法是一种简洁、高效和准确的工程应用分析方法。
通过合理的参数选择、水平选择和实验设计，田口式实验计划法可以帮助工程师优化设计参数，改进产品性能和质量，提高工程效率和竞争力。
该方法在工程领域的广泛应用为工程问题的解决提供了有效的工具和方法。
田口式实验计划法（Taguchi Method）在工程应用中具有许多优势和特点。
首先，田口式实验计划法通过合理的参数选择和水平选择，能够在最少的实验次数下获得最大的信息量，从而减少试验的成本和时间。
相比于传统的试验方法，田口式实验计划法能够通过较少的实验次数得出准确的结论，提高了实验效率。
其次，田口式实验计划法通过正交实验矩阵的设计，可以平衡和分离各种因素的相互作用，从而准确地确定关键参数和最佳
参数组合。
正交实验矩阵的特点使得每个因素及其相互作用都能够得到有效的考虑，避免了实验结果被其他因素的干扰所影响。
这样可以准确地找出影响结果的主要因素，以及最佳的参数组合，确保产品或系统达到最佳性能和质量。
另外，田口式实验计划法在数据分析方面也具有优势。
田口式实验计划法采用统计技术对实验结果进行分析，能够准确地识别出主要的因素和其相互作用，以及其对结果的影响程度。
通过对数据的统计分析，工程师能够得出科学的结论，并对产品、系统或过程进行优化和改进。
田口式实验计划法在工程应用中的具体实例是非常丰富的。
比如，在产品设计方面，田口式实验计划法可以通过优化设计参数，提高产品的功能和性能。
通过确定最佳参数组合，可以最大限度地满足用户的需求，提高产品的竞争力和市场占有率。
在生产过程的优化方面，田口式实验计划法可以帮助工程师找出影响产品质量的关键参数，并确定最佳的参数组合。
通过优化工艺参数，可以减少生产过程中的变异性和缺陷率，提高产品质量的稳定性和可靠性。
此外，田口式实验计划法还可以在系统设计和控制方面发挥作用。
通过合理的参数选择和水平选择，可以确定系统的优化设计和控制策略，提高系统的稳定性和可控性。
田口式实验计划法还可以用于质量改进和环境优化等领域，帮助工程师找出关键的优化因素，并制定有效的改进措施。
最后，田口式实验计划法不仅适用于传统的制造业，也适用于服务业和信息技术等现代领域。
无论是生产过程的优化，还是软件的性能改进，田口式实验计划法都能够提供科学和有效的解决方案。
总之，田口式实验计划法是一种简洁、高效和准确的工程应用分析方法。
它通过合理的参数选择、水平选择和实验设计，能够优化产品、系统或过程的设计参数，实现最佳性能和品质控制。
田口式实验计划法在工程应用中的广泛使用为工程问题的解决提供了重要的工具和方法。
它不仅可以提高产品质量和竞争力，还可以提高工程效率和可持续发展。
因此，田口式实验计划法在工程领域的应用前景非常广阔。