田口方法实战训练

1、主讲：施荣伟,田口方法实战训练,施荣伟 2011-05,三星六西格玛系列培训,田口方法与健壮设计,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. 1962年田口博士获得戴明个人奖。,田口的质量哲学,定义：“质量是产品出厂后给社会带来的损失”。 品质不是检验出来的，品质必须设计到产品中去； 品质的目标是： “最小化与目标值的偏差，且能免于噪音的影响”； 品质成本应当用与标准值偏移的函数关系来衡量这就是著名的“质量损失函数模型”。,品质损失函数模型,设质量特性为y，目标值为m，质量损失函为L（y）：,当产品性能恰好为趋近目标时，质量损失最小；产品性能偏离目标值越远，质量损失越大。,田口关于参数分类,对于一个产品或者制程，我们可以用参数图来表示。如图2-3所示，其中y表示此过程输出的产品或制

2、程的品质特性（响应值）。影响y的参数可分为可控因子、噪音因子和信号因子三类。,可控因子与噪音,可控因子： 可控因子是工程师能够控制和调整的因素及过程参数，如反应温度、时间、压力、材料种类等等/ 噪音： 有许多参数非为设计工程师所能控制的因子，即随机误差，田口称其为噪音，田口博士将噪音归纳为外部噪音、内部噪音和零件间变异三类。,噪音,外部噪音,内部噪音,零件间变异,噪音分类1：外部噪音,外部噪音 由于环境因素与使用条件的变化或变异，如 温度、湿度、位置、粉尘、电压、电磁干扰、震动 以及操作者人为错误等。,噪音分类2：内部噪音,内部噪音 产品在库存和使用过程中，产品本身的零件、材料会随着时间的推移发生质量变化。例如： 绝缘材料的老化 零件在使用过程中的磨损、蠕变等,噪音分类3：零件间的变异,零件间的变异 由于构成产品的材料、零件存在变异， 制程中由于操作、设备、工艺参数的变化 以及环境因素的变化形成的变异， 会造成零件间的变异。,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！,噪音分析的意义,产品性能指标除了受可控因子的影响外，还受到噪音的影响。但传统的试验设

3、计对误差的分析比较笼统，全部归为随机误差（实验误差）。 但是在稳健设计中，为了达到产品或过程的稳定性，必须仔细的分析这些误差是如何形成的。首先要识别噪音的具体状况，进行仔细的分析并加以描述，进而在设法在试验中反映这些变差，才能通过稳健设计的策略实现“抗干扰”的目的。,正交表和信噪比是田口方法的重要基础及工具。 正交表建立试验计划的基础 信噪比评价品质优劣的基础,正交表与信噪比,正交表,什么是正交表？ 正交表是一种规格化的表格，也是试验计划，从一般意义讲，只要掌握正交表的运用方法就可达到DOE目的。 正交表的表达方式：,L9（ 3 ）正交表 (样式),4,正交表的 正交性质,1. 每一列都是自我平衡的：在任意一列中，因子各水平出现次数相同； 2.每两列都是平衡的：任两列中，某一水平的试验组出现的频率都是相同的。 这两个性质称正交性，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，但仍有可靠的代表性。,正交表的优势,试验次数少 L9(34)的全部组合 = 81次（3*3*3*3） 正交表获得的结论,在整个试验范围都成立; 具有良好的再现性； 资料分

4、析简单.,田口乘积表,田口方法建立实验计划也是使用正交表,所不同的是,使用内表+外表乘积表 将可控因子安排在内表 (控制表） 将噪音因子安排在外表 (噪音表) 同时考虑可控因子及噪音对响应的影响,是田口方法的特点. 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.,田口正交表样式,实验次数成倍数增加: 9*8 = 72 次,噪音表,控制表,试验观察值,设置噪音的简化方法,正确识别和确定噪音及其水平，是成功实现稳健设计的基础。 综合误差法： 选择少数几个点，如3-4个 最不利误差法： 选定2个端点 正偏，正负,田口正交表样式(简化),实验次数: 9*2= 18 次,信噪比 (S/N),田口博士创造性提出了信噪比的概念，以S/N比作为分析改善对象和评价方案的核心指标。 S/N比的特点： 综合反映关于响应位置和离散度两个特性的信息，从而达到获得最理想的品质效果。 这也正是稳健设计的核心机理。虽然缺少统计理论支持，但实践证明它是最优良的方法。,在通讯工程里，常以电讯的输出“信号”与“噪音”之比作为品质指标，以此值越大表示通讯品质越好。S/N

5、比的原始定义是指信号噪音比，可用以下公式表示： S/N = 信号/噪音 该比值越达，表明品质越好。 单位 以分贝（db）表示。,S/N 之来源,S/N 理论表达式,设实际测量值y与目标值m之偏差为y1、y2、，yn，则有: 总误差： ST = 平均误差： Sm = 误差方差： Ve = 信噪比： S/N = 10log （3-0）,S/N 应用公式,望目： S/N= 10log（y2/ s2） （3-1） 望大： S/N = 10log （3-2） 望小： S/N = - 10log （3-3）,S/N以10倍的对数来表示,田口设计选优准则,田口博士将S/N做为实验设计的优选评价标准:,S/N比极大化,无论特性是什么情形-望小/望大/望目 SN值越大则品质越好!,静态设计与动态设计,信号因子： 是指产品使用人设定的参数，是动态特性中输出变量的因素。举例说，一台电扇的转速，是使用人期望风量的信号因子；在一个测量系统中，零件真值是信号因子，其测量值是响应变量。 静态设计： 在一个系统中，如果没有信号因子或者信号因子表现为一常数值，以寻求“点”的最佳设计，便称为静态设计； 动态设计： 在一个

6、系统中，如果加入了信号因子，以寻求“线”的最佳设计，便称为动态实验设计。,本课程只介绍静态设计方法,田口方法的类型,，,田口方法,静态设计,动态设计,望大特性,望小特性,望目特性,加入了信号因子,田口设计的基本程序,步骤1：明确改善目标或试验目的； 步骤2：选择品质特性（起关键作用的） 步骤3：筛选并确定因子及其水平； 步骤4：确定试验计划； 步骤5：实施试验，收集数据； 步骤5：构建田口模型； 步骤7：分析数据，确定最优因子组合； 步骤8：验证设计。,计 划,分析,实施,田口方法与正交实验的区别,相同：都使用正交表(但田口使用内外表) 区别：使用的分析评价标准不同 正交实验设计 极差分析法 田口实验设计 信噪比分析,【例1】改善小组计划采取降低PCB过炉泛黄不良率的改善活动。,因子水平表,田口设计展开应用,望小,建立试验计划,使用L4（23）正交表,信噪比S/N 手工计算,第一次实验的SN比：SN=-10152 = -23.5218 第二次实验的SN比：SN=-10182 = -25.1055 第三次实验的SN比：SN=-10122 = -21.5836 第四次实验的SN比：SN=-

7、10452 = -33.0643,直交表与实验数据表,A1信噪音比 = （ -23.5218 -25.1055）/2 = - 24.3137,信噪比S/N 分析,S/N比一览表,-29.084,-22.552,-23.64,-24.73,-25.82,-26.6.91,-28.00,A1,A2,B1,B2,C1,C2,S/N比,工程推断：,1）主次因子顺序：B 速度C 镀银A 炉温度 2）最优因子水平组合：A1-B1-C2,静态望大设计实例演练,【案例2】提高磁鼓电机力矩之改善 磁鼓电机是彩色录象机的关键部件，国外同类产品力矩指标规定大于210g.cm。为提高电机的输出力矩，需要进行实验。 因子水平表,望大问题,步骤 1：制定试验计划（选择正交表）,菜单：Stat-DOE-Taguchi-Create Taguchi Design.,选择设计类型,是L9（34） ，默认,b.因子数选3,a.水平数选 3,c.确认所选定的设计,田口设计- 试验计划表,由系统得到正交表 ： L 9 （34）,修改设计（因子水平命名）,菜单 Stat-DOE-Modify Design.,修改因子命名/水平

8、设定,中文因子 命名,水平值设置： 数字间留空格！,为保证课程讲述方便 取 默认值,静态田口设计,步骤2：执行试验，收集数据,进行实验，将响应值Y输入工作单。,提示：试验顺序应按照随机原则执行。,步骤3： 设置SN，构造田口模型,菜单：Stat-DOE-Taguchi-Analyze Taguchi Design,输入y,确定S/N比,.本例属望大,望大,望目,望小,要点：通过Option正确设置 S/N,望目 (优选),步骤4：数据分析,SN分析,均值分析,效 应,效 应,等级,等级,对Y的响应值,田口实验设计 分析基础,正交实验设计 分析基础,步骤5：效应图分析- S/N,分析：（1）显著因素顺序: BAC; （2）最优因素组合：充磁量A2-角度B2-匝数C3,S/N 主效应图,充磁量,角度,匝数,田口方法：根据S/N 做决策！,步骤5：效应图分析-均值,均值 主效应图,分析：显著因素B角度A充磁量C 匝数 （2）最优因素组合：充磁量A2-角度B2-匝数C3,充磁量,角度,匝数,两种分析方法的结论一致但，不会总是一致的！,步骤6：试验结论,工程推断：,1）主次因子顺序：B角度A充磁

9、量C 匝数 2）最优因子水平组合：A2-B2-C3,步骤7：预测,菜单：Stat-DOE-Taguchi-Prediet Taguchi Results,3）点三角下拉表，设定最优因子水平值,1）点选L,T设置： 只分析主效应：A B C 系统是默认的,最佳水平： A2-B2-C3,2）点选,田口设计预测结果,Predicted values 信噪比 均值 S/N Ratio Mean 47.7985 240.778 Factor levels for predictions （最优因子水平组合） 充磁量 角度 线圈匝数 1100 11 90,步骤8：验证实验。,田口望目设计实例演习,【案例3】提高塑料袋密合强度的稳定性 产品工程师要评估影响装货用塑料袋密合强度的因素。有3个可控因素温度、压力、厚度（它们分别有3个水平），另外识别出有2个噪音条件（Noise1和Noise2）。 Y属于望目特性，规格要求定为18。,步骤 1：制定试验计划（选择正交表）,菜单：Stat-DOE-Taguchi- Create Taguchi Design.,选择设计类型,试验计划是 L9（34）,2.因子数选3,1.选择3水平的设计,3.确认所选定的设计,步骤2：执行试验，收集数据,可控因子,噪音,内 表,外 表,试验操作 每行实验应分别在两个噪音条件下做2次实验,真实的实验次数是9*2=18次！,Y1,Y2,本步骤最关键,望目问题,步骤3： 设置SN，构造田口模型,菜单：Stat-DOE-Taguchi-Analyze Taguchi Design,1.输入y,2.确定S/N比,3.本例属望目 选下边的,要点：通过Option正确设置 S/N 计算机默认生成SN及均值分析的数据与效应图。,望大,望目,望小,望目,步骤4：数据分析,SN分析,均值分析,效 应,效 应,等级,等级,

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