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。
时要重做分析。
➢ 如果是符合期望或高于期望，则可以 此项组合进行标准化。
STEP 12:标准化
7.找出关键因子 8.决定最佳实验组合
9.估计最佳值 10.确认试验
➢ 将最佳组合予以标准化 ➢ 修改相应的作业标准书、检验标准书。 并对相关人员进行宣讲。
➢ 针对关键的输入参数或过程参数进行 SPC控制，以有效维持过程的稳定。 ➢ 持续的计算其CPK或则PPK，看是否 可以接受。
各因子选定了各自的水平之后，其组合被称为一 个处理（treatment）或者一次实验（trail）
温度
70度 level1
90度 level2
几个基本术语——主效应
举一个简单的例子在农田实验中，考虑两个因子， 每个因子都设置了两个水平：
A因子：浇水 水少 水多 B因子：施肥 肥少 肥多
实验结果如下（响应是产量（kg））：
分析：显然同样a因子的变动在不同的b状态下，变化 量不同，所以因子a和因子b之间存在交互作用。
交互作用的定义：如果a的效应依赖于因子b 所处的水平，则称a和b之间有交互作用。
几个基本术语——交互作用
交互作用图示
产量
170 150
130
120
110 100
低
A
B 肥多 肥少
高
几个基本术语——统计知识
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：
➢ 一般典型的分析只有一个y特性。 ➢ 一般都要有反复的实验，以确认其组 内的变化。
➢ 详细的作业如下： 输入数据 定义实验 分析数据
STEP 7:找出关键因子
7.找出关键因子 8.决定最佳实验组合
9.估计最佳值 10.确认试验 11.数据分析
➢ 我们根据平均值响应图、响应表，找 出关键的平均值影响因子，藉由这些平 均影响因子来调整平均值。 ➢ 根据标准差响应图、响应表，找出关 键的标准差影响因子，藉由这些标准差 影响因子来调整标准差。 ➢ 分析交互作用响应图、响应表，找出 如果交互作用的显著状况，是影响了平 均值或是影响了标准差。
➢部分因子 ➢响应曲面 ➢混料设计 ➢田口设计 ➢我们建议目前先使用田口方法，以后 陆续有机会我们再教导其它的方法。
6.数据分析
STEP 4:配置实验
1.决定Y 2.决定X 3.选择实验方法 4.配置实验 5.实验
此部份我们要做的工作如下：
➢ 决定我们的因子共有几个。 ➢ 考虑其有没有交互作用。 ➢ 要用二水准的实验或是三水准的实验。 ➢ 一般筛选实验只要用二水准。 ➢ 考虑找出最佳水准时可以用三水准的 实验。
12.标准化
STEP 8:决定最佳实验组合
7.找出关键因子 8.决定最佳实验组合
9.估计最佳值 10.确认试验 11.数据分析
➢ 根据平均值的响应图、响应表找出最 佳因子组合。
➢ 根据标准差的响应图、响应表找出最 佳因子组合。
➢ 根据交互作用的响应图、响应表找出 最佳因子组合。
➢ 如果有二个Y以上要同时考虑时，必 须考虑到妥协。
当其顺流而下展开，在实际的制造过程，我们称 之为“生产线上品质管制”。
而当其逆流而上实行时，在其设计的过程，我们 称之为“生产线外品质管制”。
生产线上的品质管制
制造阶层，每天的品质管制活动，包括各种型式 的制程管制，修正和预防保养。休华特的制程管 制图的使用即是一种线上品管制的型式。
ucl
cl lcl
因子a的主效应为：
145-115=30kg
请问因子b的 主效应是？呢
几个基本术语——交互作用
在前面的资料中我们发现： 当因子b处于低水平的时候（肥少），因子a从低
水平变到高水平是从100到120，增加20kg ； 当因子b处于高水平的时候（肥多），因子a从低
水平变到高水平是从130到170，增加40kg ；
望大：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、 寿命、燃料效率等。
其它特性
分类计数
外表、多孔性、破裂等，A，B，C，D等级等。 分成为良品／不良品。
LSL m USL
LSL m USL
请问你 会选择 哪个
LSL m USL
LSL m USL
品质工程
品质工程是由目标着眼于减少变异，藉以减少损 失的活动所构成。
MINITAB运用于DOE 案例研究与练习
SECTION I
基础与原理
第一章 DOE 简介
为什么需要DOE
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
试验设计—田口方法
Design Of Experiment
课程目录
基础与原理
为什么需要DOE DOE的分类 DOE使用时机 DOE基本步骤 DOE基本概念 损失函数介绍 田口实验方法 直交表的配置
应用与分析
直交表的数据分析
• 计数型特性 • 计量型特性
参数设计与分析
• 望大特性 • 望目特性 • 望小特性
假设检验 方差分析 回归
田口博士的品质概念
一般之定义：符合规格、零缺点、满足顾客的要 求。
田口博士的品质定义
他将品质与以金钱表示的成本和损失给合起来，不只 是考虑厂商生产时，还将消费者和社会成本、损失也 一并包括进去。
〞产品的品质就是该产品售出后对社会的(最小)损 失〞
品质特性的种类
二阶段的实验步骤
阶段一:筛选试验 阶段二:优化试验
寻找到所有可能影响y的关键x
DOE
确定出关键x最佳取值
利用SPC 控制这些关键的X
STEP 1:决定Y
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
➢Y一般是指你所想要達到的目的， 你首先要決定你想要解決什麼問
題。
品质特性可分为二类
计量特性：能以连续尺度量测。 计数特性：不能以连续尺度量测，但能按不连续分
级尺度分类。常依主观而判定，如好、更好、最好。
计量特性的种类
望目：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值 愈好)，例如尺寸、换档压力、间隙、粘度等。
望小：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、 收缩、劣化、杂音水准等
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？
实验设计的想法
supplier input
process
output customer
对供应 应要提 出那些 的规格 要求， 尤其是
CTI
有那些的 输入因子 会影响到y， 从中找出
CTI
过程中有那些的过程 因子，其会影响到y 特性，那些可能有相 应的交互作用，从中
找出CTP
如何确定 成为量化 的产品特 性？Y特 性，CTQ
客户关心 什么，在 乎什么， 抱怨什么
Y=f(x)的思想
供货商
原材料
Supplier
Input CTI
x
过程
Process CTP x
产品
客户
Output CTQ
y
Customer VOC
DOE的分类
全因子试验设计(Full Factorial Design) 部分因子试验设计(Fraction Factorial Design) 响应曲面方法（Response Surface Methodology） 田口试验设计（Robust Parameter Design） 混料设计（Mixture Design） 调优运算 (Evolutionary Operation)
生产线外品质管制
线外品质管制的活动，包括，产品和制程设计最 佳化的方法。实验计划是使用于产品／制程设计 最佳化，是这类方法的一种。
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）
B/a
水少
水多
肥少
100
120
肥多
130
170
几个基本术语——主效应
由于a处于低水平（水少）时，得到的产量平均 值为（100+130）/2=115kg；
由于a处于高水平（水多）时，得到的产量平均 值是（120+170）/2=145kg，
分析：产量从115kg提高到145kg完全是因子a的作 用（因为分析过程中没有考虑因子b），这时我们称
11.数据分析
12.标准化
田口方法的历史
第二次世界大战过后不久，大家都认为日本工业 只会制造便宜但品质不良的产品。不过日本人马 上发起一项改变形象的计划。1949年，首先由 日本的电信实验室做起，他们致力于改良日本的 电信通讯系统；
田口玄一博士为了减少实验计划的时间和成本， 开发出了一套实验设计的方法。
➢ 切记，一定要做。 ➢ 记录下各项的实验结果。
10标准化
STEP 11:数据分析
7.找出关键因子 8.决定最佳实验组合
9.估计最佳值 10.确认试验 11.数据分析
12.标准化
➢ 将前面的各项数据进行计算。主要计 算内容可为：
平均值：是否符合期望。 标准差：是否符合期望。 或计算S/N值，看其是否符合期望。 ➢ 如果差距太大表示，可能有些因子未 考虑到，或则有交互作用未考虑到。此
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。
田口方法是使实验更加有效的方法
田口方法的历史
田口博士的实验设计方法在工业上较具有实际 应用性，并不以困难的统计为依归。
田口方法的观念是以减少变异、降低成本和最 终获利之间的关系为基础，同时减少变异亦即 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。
几个基本术语——响应
➢ 一般以顾客的声音来判定什么是我们
所要的Y特性。 Y可以来自：
➢顾客抱怨； ➢顾客所指定的特殊特性； ➢内部认为关键的特性‘。 ➢所选择特性尽可能是计量特性，否则 要增加试验成本。
STEP 2:决定X
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
➢此时的工作人员本身要具有相应的工 程能力和知识，来判定可能影响到y特