实验设计─田口方法

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实验设计——田口方法(精)

实验设计——田口方法(精)
實驗次 數
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。

实验设计DOE田口方法

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。

田口方法简介

田口方法简介

田口方法简介引言田口方法,又称作田口设计,是一种应用于实验设计和质量管理中的统计技术。

它是由日本统计学家田口玄一郎(Genichi Taguchi)于20世纪50年代初提出的。

田口方法通过减少质量波动性,提高产品和服务的质量,从而降低成本并增加客户满意度。

本文将介绍田口方法的由来、基本原理以及应用领域。

田口方法的由来田口方法的提出源于田口玄一郎对质量管理的思考和实践。

田口玄一郎为了解决当时日本制造业中存在的质量问题和高成本,开始寻求一种新的方法来改善产品和服务的质量。

他意识到,传统的质量管理方法仅关注产品在特定条件下的质量,无法应对生产过程中存在的随机变动因素。

于是,他提出了田口方法,通过优化产品和服务的设计以及控制生产过程,来减少质量波动性,提高整体质量水平。

田口方法的基本原理田口方法的核心原理是通过三个步骤:参数设计、参数优化和参数控制,来实现质量的持续改进。

参数设计参数设计是田口方法的第一个步骤,其目标是确定影响产品或服务质量的关键参数。

在传统的实验设计中,只关注少数几个重要参数,而忽略了其他可能影响质量的参数。

田口方法则采用了正交表的方法,通过设计一组相对独立和均匀分布的试验条件,覆盖了尽可能多的参数组合情况,从而更全面地了解参数对质量的影响。

参数优化参数优化是田口方法的第二个步骤,其目标是找到最佳的参数组合,以最大化产品或服务的质量。

田口方法使用信号-噪声比(S/N比)作为质量评估指标,通过优化S/N比来确定最佳参数组合。

在田口方法中,S/N比根据具体的质量特征可以选择不同的计算方法,如最小化方差、最大化平均值等。

参数控制参数控制是田口方法的第三个步骤,其目标是通过控制生产过程中的关键参数,实现质量的稳定控制。

田口方法常用的控制方法包括平均值控制、离散程度控制和参数偏移控制。

通过监控和调整关键参数,可以减少生产过程中的波动性,实现质量的稳定控制。

田口方法的应用领域田口方法广泛应用于各个领域的质量管理和实验设计中,包括制造业、服务业以及科研领域的实验设计等。

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。

DOE -田口实验设计方法

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。
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
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

田口实验设计方法 -回复

田口实验设计方法 -回复

田口实验设计方法-回复什么是田口实验设计方法?田口实验设计方法,又称为田口方法或田口质量工程,是一种广泛应用于工程和科学领域的实验设计方法。

它由日本工程师田口玄一于20世纪60年代提出,并由此得名。

田口实验设计方法旨在通过最小的实验次数,获得较为准确的研究结果,从而提高产品或过程的质量和效率。

田口实验设计方法的核心理念是寻找和优化实验因素对于结果的影响情况。

这些实验因素也被称为设计变量,它们是在一个实验中被设定和调整的不同变量。

通过系统的实验设计和数据分析,田口方法帮助研究者确定哪些设计变量对于结果的影响最大,并帮助找到优化的工作条件。

如何运用田口实验设计方法?田口实验设计方法的运用可以分为以下几个步骤:1.明确研究目标:首先需要明确研究目标,确定要优化的结果是什么。

这可以是产品质量、工艺性能、生产效率等。

2.确定关键因素和水平:在田口方法中,关键因素是指对结果有较大影响的变量。

研究者需要根据经验或文献调研确定哪些因素可能对结果有影响,并确定每个因素的水平。

水平可以是离散的(例如高、中、低)或连续的。

3.构建田口表:田口表是田口实验设计方法的基础,它通过系统地排列和组合不同水平的因素来构建。

该表的设计使得能够识别出主要因素的影响,同时最小化实验次数。

4.进行实验和收集数据:根据田口表进行实验,并记录每个实验条件下的结果数据。

确保数据的准确性和可重复性。

5.分析数据和建立模型:通过统计方法和数据分析,研究者可以确定不同因素对结果的影响程度。

这有助于建立模型并找出优化的工作条件。

6.验证和优化:最后一步是验证和优化结果。

通过对实验结果的确认和分析,可以确定最佳的工作条件,并对过程或产品进行进一步的改进。

田口实验设计方法的优势和应用领域田口实验设计方法具有以下几个优势:1.最小化实验次数:田口实验设计方法的设计能够最小化实验次数,节约时间和资源。

2.系统的变量分析:田口方法能够系统地分析多个变量对结果的影响,帮助确定主要因素并解释变量之间的相互作用。

DOE田口实验设计

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。

实验设计─田口方法

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─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。

田口方法介绍

田口方法介绍

田口方法介绍田口方法是一种基于质量管理的统计试验设计方法,由日本质量管理专家田口玄一于20世纪60年代提出。

它被广泛应用于产品设计与改进、工艺优化以及问题解决等领域。

田口方法通过精确的试验设计和统计分析,帮助企业找到影响产品质量和性能的关键因素,从而实现问题的解决和质量的提升。

田口方法的核心是正交试验设计。

正交试验设计是指在确定试验因素的基础上,按照统计原理设计试验方案,通过构建一组能充分反映因素间相互影响的试验条件,以最少的试验次数获取最多的信息。

田口方法使用正交设计的目的是排除多余的试验次数,提高试验效率。

田口方法将试验因素分为控制因素和干扰因素。

控制因素是指被试验者可以改变和控制的因素,干扰因素是指不能改变但可能对试验结果产生影响的因素。

在田口方法中,通过将干扰因素随机化,采用正交试验设计来排除干扰因素,从而提高试验的可靠性和有效性。

田口方法的步骤包括确定试验目标、选择试验因素、选择试验水平、设计正交表、进行试验和数据分析。

首先,确定试验目标是解决的问题和改进的目标。

然后,选择试验因素,即影响产品质量和性能的关键因素。

接着,选择试验水平,确定每个试验因素的不同水平,以考察其对试验目标的影响。

然后,设计正交表,根据试验因素和试验水平的组合设计正交表格,确保试验的均衡和完整。

进行试验时,按照正交表依次进行试验,记录试验结果数据。

最后,根据试验数据进行统计分析,确定影响试验目标的关键因素和最佳水平组合。

田口方法的优点是试验效率高、试验成本低、结果可靠、数据分析简单。

通过田口方法,企业可以通过有限的试验次数,获得最多的信息,较快地解决问题和提升质量。

同时,田口方法能够帮助企业实现创新,从而提高竞争力。

此外,田口方法还可以应用于产品设计的初期阶段,通过优化设计参数,达到产品性能的最佳状态。

田口方法的应用范围广泛。

在产品开发中,田口方法可以用来优化设计参数,改进产品性能。

在生产过程中,田口方法可以用来优化工艺条件,提高生产效率和产品质量。

DOE实验(田口实验方法)

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。

田口方法是一种的方法

田口方法是一种的方法

田口方法是一种的方法田口方法是一种统计实验设计方法,用于确定多个因素对产品质量的影响,以寻找合适的因素水平组合,以达到产品最佳的质量要求。

这个方法由日本统计学家田口玄一于20世纪60年代提出,被广泛应用于工程领域和产品开发过程中。

田口方法的核心思想是通过有限的实验次数,系统地研究多个因素的影响,确定各个因素的最佳水平组合。

田口方法主要包括三个步骤:确定实验因素及其水平、确定实验方案、分析实验结果。

下面将详细介绍这三个步骤。

首先,确定实验因素及其水平。

在使用田口方法进行实验设计时,我们需要确定需要研究的因素及其不同的水平。

对于一个产品或者一个工艺流程来说,可能会存在多个因素,例如温度、压力、时间等。

每个因素需要确定几个不同的水平,例如温度可以选择高、中、低三个水平。

这样就形成了一个多因素多水平的实验设计。

其次,确定实验方案。

在田口方法中,我们使用正交表设计实验。

正交表是一个用于实验设计的特殊表格,能够避免因素之间的相互影响,从而减少实验次数。

通过正交表,我们可以确定每个因素在每个水平上的实验条件。

在进行实验之前,我们需要根据实际情况选择正交表,并将因素与水平填入表中。

最后,分析实验结果。

在实验完成后,我们需要对实验结果进行统计分析,以找出最佳的因素水平组合。

通常使用统计软件进行分析,例如使用方差分析(ANOVA)来确定每个因素的显著性水平,从而选择对产品质量影响最大的因素。

通过进一步的统计技术,可以确定每个因素在不同水平下的最佳组合。

田口方法的优点是可以通过有限次数的实验,快速确定最佳的因素水平组合,从而提高产品质量。

它能够在考虑多个因素相互影响的情况下进行实验设计,并通过统计分析找出最佳方案。

通过这种方法,可以减少实验次数和资源的浪费。

田口方法被广泛应用于各个行业,包括制造业、化工业、医药业等。

在产品开发过程中,田口方法可以帮助研发人员快速定位问题,找出最佳方案。

在流程改进中,田口方法可以帮助优化工艺参数,提高生产效率和产品质量。

田口实验方法

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。

什么是田口方法

什么是田口方法

什么是田口方法田口方法是指由日本质量专家田口玄一博士创建的试验设计方法。

由于田口对质量的理解是:产品上市后给予社会带来的损失(由功能本身所产生的损失除外),即:质量等于功能波动的损失加上使用成本加上项目的损失。

成本等于材料费加上加工费加上管理费加上项目的损失。

总损失等于质量加上成本。

因此,田口认为,由于质量定义为产品上市后所产生的三部分损失之和,要使总损失最小,就要求质量和成本的总损失最小,换言之:就是提高质量(减少质量损失),降低成本。

产品质量的好坏很大程度上是由设计决定的,因此在新产品的开发设计阶段就要十分重视,当然设计的好产品要成为真正高质量的产品,在生产过程中还必须有好的工艺参数,因此经常需要进行试验设计。

田口方法就是依据统计学原理、方法所开发出来的一种试验方法,可协助从事产品和过程设计开发的工程技术人员以最少的试验次数,快速寻找最佳的过程参数组合条件,从而大量减少试验次数,降低试验成本,提高效率。

作者:唐晓芬一、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。

由日本田口玄一(Genichi Taguchi)所提之品质工程的理念和方法,是将品质改善之重点由制程阶段向前提升到设计阶段,一般称其为离线之品质管制方法(off-line quality control)。

在哲理方面,田口提出品质损失(quality loss)之观念来衡量产品品质,一些不可控制之杂音(noise)(例如环境因素)造成特性偏离目标值,并因而造成损失。

田口方法的重点在於降低这些杂音对产品品质的影响性,根据稳健性(robustness)之观念,决定可控制因子的最佳设定,建立产品?制程之设计,以使产品品质不受到杂音因素之影响。

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”。

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

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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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

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


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
控制因素
水准一(新案)
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
6 A2 B2 C2 D2 E2 F1 G1 6
7 A2 B2 C2 D2 E2 F2 G1 7
8 A2 B2 C2 D2 E2 F2 G2 8
32
田口试验
全因素实验
全因素实验计划方法允许在同一时间内检查多 数因素的效果,而在做全因素实验时所有因素 的复合水平都将被检查。
有A, B, C, D, E, F , G七个因子 27 128次实验 28 256次实验 37 2187次实验 312 1,594,323次实验
23
田口试验
L8直交表
A B CDE
石 粗 蜡蜡加 A B C DE F G灰 细 石 石 料
石 度 量种量


FG 浪长 费石 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
2 1 1 1 2 2 2 2 5 粗 43 新 1200 4
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,另外50%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,只要重新设计整个窑就 可以了,但需要额外再花50万元,投资相当大。
16
内部瓷砖
田口试验
外层瓷砖 (尺寸大小有变异)
改善前
所有质量管理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。
12
田口试验
坚耐性和杂音间的关系
可控因子X表示
X
X
INPUT
PROCESS
X
OUTPUT Y
CUSTOMER
Z
Z
不可控因子Z表示
Z
Z
坚耐性设计,利用X使得Y达目标值, 且不易受Z因子方影响,谓坚耐性设计
田口试验
实验设计─田口方法 实验设计简介
1
田口试验
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?This is the Know how来自相同原料 更便宜的原料
相同制程
相同产品 相同功能
33
田口试验
A(64) B(32) C(16) D(8)
E(4)
F(2)
G(1) 结果
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
2
3
1
1
1
1
1
2
1
4
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1
1
1
1
2
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5
1
1
1
1
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
12
1
1
1
2
1
2
2
13
1
1
1
2
2
非关键x:由于其影响较不大, 用其来降低成本
6
田口试验
二阶段的实验步骤
阶段一:筛选试验 决定y
把有可能影响到y的x都要考虑并做实验,以挑 选出关键x
阶段二:最佳条件 决定y
针对已挑出的关键x,进行最佳条件的试验, 以决定最佳的x值。
控制阶段 决定y
针对关键少数的x参数,进行持续的控制,以 spc监控其稳定性。
21
田口试验
正交表(Orthogonal Array)
3.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。
22
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
1
1
…..
127
2
2
2
2
2
2
1
128
2
2
2
2
2
2
2
34
田口试验
直交性
•在实验计划中最主要的一个特性,便是实验结果的再现 性;另外,当我们希望能在各种相异的条件,以最有效 的方式比较因素水平时,都只有在直交性实验计划方法 中才能达到 •利用直交表进行实验,在实验结果的可靠度及高再现性 上,都具有高效益。不管制程条件如何变化,在不同条 件下,获得好的再现性之效果是相同的。 •假如我们的实验计划均为直交,则我们在回应表中比较 A1和A2时,我们将可确定A1中B效果与A2中的B效果应为 相同,且当因素以直交方式变动时,其它的效应将不会 混合于各因素的水准内。
0%
5%
18
田口试验
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。
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。
19
一次一因素的实验
A 实验次

B
C
D
E
F
1 A1 B1 C1 D1 E1 F1
13
田口试验
讨论题
当你在读书时,外界有人在吵,有人在放音 乐,请问这些是信号,还是杂音?
什么是杂音,可否用比较简易的方式来表达? 什么是坚耐性,如果以此题来表达时?
14
田口试验
正交实验法导入
15
一个瓷砖工厂的实验
田口试验
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,上面堆栈着几层瓷砖,沿着轨道缓慢移 动,让瓷砖承受烧烤。
厂商现在必须致力于在生产前就使复杂的产 品能达到高质量。
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。
9
田口试验
讨论题
实验设计的目的是为了什么? 实验设计是线上品管还是线外品管? 为什么线外品管要比线上品管早做呢?
10
田口试验
变异和杂音
杂音因素就是使机能特性,如燃料效率、换档压 力、磨耗和转向力等偏离目标值的因素。 杂音因素可分为三类:
客户关心 什么,在 乎什么, 抱怨什么
4
Y=f(x)的思想
田口试验
供货商
原材料
过程
产品
客户
Supplier
Input CTI
x
Process CTP x
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