田口电子讲义.docx
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田口电子讲义
田口方式实战培训
主讲：
李联伟
™实验设计概述；
™直交表介绍；
™S/N比基础；
™田口方式的实施步骤；
™田口方式中的数据解析；
™田口方式中的两时期实验策略。
什么缘故需要实验设计
™一样在生产同规格的产品，什么缘故有些厂商的良品率确实是比较高。
™一样是在生产同类型的产品，什么缘故有些人的产品性能和寿命确实是比较好，而本钱又比较低呢？
相同原料相同制程
什么缘故良品率不一样？
更廉价的原料
相同产品相同功能
什么缘故能够做出低本钱高质量的产品？
什么是实验设计
™一种安排实验和分析实验数据的数理统计方式；实验设计要紧对实验进行合理安排，以较小的实验规模（实验次数）、较短的实验周期和较低的实验本钱，获得理想的实验结果和正确的结论
实验设计的意义
™实验设计的目的是用最少的实验次数实现下述期望：
Z提高产量；Z改良质量；Z降低本钱；Z缩短研究开发的时刻；
Z成立指标与因素的关系；
Z选择工艺参数或配方；
Z…….
实验设计的进展历程
™20世纪20年代由英国学者费舍尔（）率先提出；
™最初在农田实验方面取得重要功效；欧美各国将此法用于生物学、医学等领域的科学研究；
™二战后实验设计法在工业中取得推行和应用；
™日本学者田口玄一第一将实验设计成功得应用于新产品的开发。
关于一些复杂的制程和产品，利用实验设计法合理的选择适当的参数，能够大大改善产品功能目标值的稳固性，即所谓稳健性设计；
™20世纪70年代初期，我国闻名数学家华罗庚带头在我国推行实验设计法。
实验设计进行的机会
™要为产品选择最合理的配方时（原料及其含量）；
™要对生产进程选择最合理的工艺参数时；
™要寻觅最正确的生产条件时；
™要研制开发新产品时；
™要提高老产品的产量和质量时；
™……
实验设计中的几个概念
品质特性：
实验中的应变量，是反映实验结果好坏的标准，是实验结果比较的依据。
实验的指标有定量和定性之分，也有单指标、多指标之分。
因子：
实验中的自变量，是阻碍实验指标的有关因子与条件。
阻碍实验指标的因素有单因素和多因素的情形。
水准：
每一个因素所取的用量或所处的状态，简称为因素的水准。
从专业知识、实践体会、生产技术等方面考虑，对实验指标有重要阻碍的因素都有其试验范围，一样从当选取一个或多个水准做实验
实验设计法介绍
™试误法
™一次一因子实验法
™全因子实验法
™田口方式
试误法
™体会挂帅，凭个人体会或直觉设计参数；
™机遇性实验，不断尝试；
™没有系统化，没有任何资料分析；
™不能传承；
™有时浪费人力物力资源。
一次一因子实验法
™定义:
每次实验与前次相较,只改变一个实验因子的水准!
实例：
塑胶射出成型机的制程设计
制程参数:
射出温度（A）模具温度（B）射出压力（C）保压压力（D）保压时刻（E）材料厂商（F）机器型号（G）品质特性：
翘曲量（mm）
一次一因子实验法
Exp
A
B
C
D
E
F
G
y
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
3
2
2
1
1
1
1
1
4
2
2
2
1
1
1
1
5
2
2
2
2
1
1
1
6
2
2
2
2
2
1
1
7
2
2
2
2
2
2
1
8
2
2
2
2
2
2
2
Effect
全因子实验打算法
™全因子实验打算法
™概念:
实验打算当中,考虑全数实验因子所有水准的全数不同组合
举例解析：
有四个因子（ABCD），每一个因子有两个水准，那么共需24=16组实验
全因子实验打算法
Exp.
A
B
C
D
y
1
1
1
1
1
2
1
1
1
2
3
1
1
2
1
4
1
1
2
2
5
1
2
1
1
6
1
2
1
2
7
1
2
2
1
8
1
2
2
2
9
2
1
1
1
10
2
1
1
2
11
2
1
2
1
12
2
1
2
2
13
2
2
1
1
14
2
2
1
2
15
2
2
2
1
16
2
2
2
2
Level1
Level2
Effect
全因子实验打算法
™所有可能的组合都必需加以深究，信息全面，但相当花费时刻、金钱，例如:
™7因子，2水准共须做128次实验。
™13因子，3水准就必需做了1,594,323次实验，若是每一个实验花3分钟，天天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时刻。
田口方式
田口玄一博士是著名的质量专家，他以预防为主、正本清源的哲学方法运思，把数理统计、经济学应用到质量治理工程中，进展出独特的质量操纵技术－－田口方式（Taguchi Methods），从而形成自己的质量哲学，即：
质量不是靠查验得来的，也不是靠操纵生产进程得来的；质量，确实是把顾客的质量要求分解转化成设计参数、形成预期目标值，最终生
产出来低本钱且性能稳固靠得住的物美价廉的产品。
簡單的說，也就是在产品最初的开发设计时期，通过围绕所设置的目标值选择设计参数，并通过实验最低限度减少变异从而把质量构建到产品中，使所生产的全数产品具有相同的、稳固的质量，极大地减少损失和本钱。
把质量设计的产品中去
田口方式
™由田口玄一博士所提出的一套实验方式，它在工业上较具有实际应用性，是以生产力和本钱效益，而非困难的统计为依归。
™厂商必需致力于在生产前就使复杂的产品达到高品质。
™减少变异亦即要有较大的再现性和靠得住性，而最终目的确实是要为制造商和消费者节省更多的本钱。
田口方式
田口玄一的质量观涉及整个生产职能，共有以下5个要点：
™在竞争性市场环境下，不断提高产品质量、削减本钱是企业的生存之道;
™衡量成品质量的一个重要标准是产品对社会造成的一切损失;
™改变产前实验的程序从一次改变一个因素到同时转变多个因素，提高产品和流程的质量;
™改变质量概念。
由“达到产品规格”改成“达到目标要求和尽可能减少产品变异”;通过检查各类因素，或参数因素,对产品性能特色的非线性阻碍，能够减少产品性能（或效劳质量）的变化。
™任何对目标要求的偏离都会致使质量的下降。
田口方式运用的经典案例：
瓷砖工厂的实验
™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，上面堆着几层瓷砖，沿着轨道缓慢移动，让瓷砖经受烧烤。
™问题是，这些瓷砖尺寸大小变异，他们发觉外层瓷砖，有
50%以上超出规格，内层那么正好符合规格。
引发瓷砖尺寸的
变异，很明显地在制程中存在一个杂音因素。
™解决问题，使得温度散布均匀，需要从头设计整个窑，需要额外再花50万元，投资相当大。
內部磁砖
外层磁砖（尺寸大小有变异）
尺寸大小
改善前
上限改善前
下限
外部磁砖內部磁砖
原材料粉碎及混合
）
L8直交表
A石灰石量
B粗细
度
C蜡石量
D蜡石种
类
E加料量
F浪費回收
G长石量
每百件尺寸缺陷数
A
B
C
D
E
F
G
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
1
1
1
1
1
1
1
5
细
43
新
1300
0
0
16
2
1
1
1
2
2
2
2
5
细
43
现
1200
4
5
17
3
1
2
2
1
1
2
2
5
粗
53
新
1300
4
5
12
4
1
2
2
2
2
1
1
5
粗
53
现
1200
0
0
6
5
2
1
2
1
2
1
2
1
细
53
新
1200
0
5
6
6
2
1
2
2
1
2
1
1
细
53
现
1300
4
0
68
7
2
2
1
1
2
2
1
1
粗
43
新
1200
4
0
42
8
2
2
1
2
1
1
2
1
粗
43
现
1300
0
5
26
回应表（ResponseTable）
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
E1
122
A2
142
E2
71
B1
107
F1
54
B2
86
F2
139
C1
101
G1
132
C2
92
G2
61
D1
76
合计
193
D2
117
最正确条件确认
™由于缺点是愈小愈好，因此依此选出的最正确条件为：
A1B2C2D1E2F1G2。
™确认实验：
将预期的缺点数和“确认实验”的结果做比较。
™但事实上厂商选得是A1B2C1D1F1G2，要紧原因是C（蜡石）要因的价钱很贵，但改善的成效又不大，因此选C1（蜡石含量为43%）
內部瓷砖
外层瓷砖（尺寸大小有变异）
改善前
改善后
上限
尺寸大小
下限
外部瓷砖內部瓷砖
实验设计方式
™一次一因子法：
误差大，成见下的产物。
消除成见───直交表
™全因子实验法：
实验次数多，没有效率，附和直交表特性。
™田话柄验设计法：
方便有效的实验方式。
直交表（OrthogonalArray）
™直交表（正交表）
™直交表用于实验打算，它的建构，许诺每一个因素的成效，能够在数学上，独立予以评估。
™能够有效降低实验次数，进而节省时刻、金钱而且又能够取得相当好的结果。
™直交表实验的优势：
（1）排除成见
（2）简化资料分析;
直交表特性
关于任意一个直交表都应当具有以下两个特性:
™每一列都是自我平稳的（self-balanced）,在每一列中因子的各水准显现的频率是相同的；
™每两列间都是平稳的（mutual-balanced）,也确实是在某一列中显现某一水准的所有实验组，与在另一列中，显现此水准的频率是相同的
上述两个特性同时存在，就能够够称为直交。
直交表
Exp
A
B
C
D
E
F
G
y
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
2
2
2
2
3
1
2
2
1
1
2
2
4
1
2
2
2
2
1
1
5
2
1
2
1
2
1
2
6
2
1
2
2
1
2
1
7
2
2
1
1
2
2
1
8
2
2
1
2
1
1
2
Level1
Level2
AVER.
Effect
直交表表示方式
La（bc）
水准数
列数相当于可配置多少因子
有a组实验，最多可容纳
b个水准的因子c个
行数相当于实验总数
表示直交表（Latinsquares）
直交表（二水准）
水准数
L（27）
列数相当于可配置多少因子
有8组实验，最多可容纳
2个水准的因子7个
行数相当于实验总数
表示直交表
直交表（三水准）
水准数
L（34）
列数相当于可配置多少因子
有9组实验，最多可容纳
3个水准的因子4个
行数相当于实验总数
表示直交表
直交表
™直交表为大体型。
Z2系：
L4、L8、L16、L32、L64…Z3系：
L9、L27、L81…Z混合系：
L12、L18、L36
Z经常使用直交表
L4
（2）,
L8
（2）,
L16
（2）,
L32
（2）
L9（3）,
L27
（313）,
L81（3）
L12（）
L18（）
L36（）
211,
21×37,
23×313
直交表
™直交表表示方式说明：
Z2水准系列：
™例：
L4（23）表示做4次实验、3因子（因子指操纵因素，其因子数=n-1，n为实验次数）、2水准。
Z3水准系列：
™例：
L9（34）表示9次实验、4因子（因子指操纵因素，其因子数=（n-1）/2，n为实验次数）、3水准。
Z混合型：
™例：
L18（21×37）表示18次实验、2水准1因子、3水准7
因子。
直交表的证明
™L4（23）直交表
Expt
No.
Column
ABC
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
直交表的证明
A
B
C
A×B之和
B×C之和
C×A之和
—
—
—
+
+
+
—
+
+
—
+
—
+
—
+
—
—
+
+
+
—
+
—
—
0
0
0
0
0
0
直交表证明L8（27）
2
直交表证明L8（27）
A
B
C
D
E
F
G
A×B
B×C
C×D
D×E
E×F
F×G
G×A
—
—
—
—
—
—
—
+
+
+
+
+
+
+
—
—
—
+
+
+
+
+
+
—
+
+
+
—
—
+
+
—
—
+
+
—
+
—
+
—
+
—
—
+
+
+
+
—
—
—
+
+
+
—
+
+
+
—
+
—
+
—
+
—
—
—
—
—
—
+
+
—
+
+
—
+
—
—
—
+
—
—
—
—
+
+
—
—
+
+
—
+
—
+
—
+
—
—
+
+
—
+
—
—
+
+
—
—
—
+
—
+
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
直交表证明L9（34）
NO.
A
B
C
D
1
1
1
1
1
2
1
2
2
2
3
1
3
3
3
4
2
1
2
3
5
2
2
3
1
6
2
3
1
2
7
3
1
3
2
8
3
2
1
3
9
3
3
2
1
直交表证明L9（34）
NO.
A
B
C
D
A×B
B×C
C×D
D×A
1
—
—
—
—
+
+
+
+
2
—
O
O
O
0
0
0
0
3
—
+
+
+
—
+
+
—
4
O
—
O
+
0
0
0
0
5
O
O
+
—
0
0
—
0
6
O
+
—
O
0
—
0
0
7
+
—
+
O
—
—
0
0
8
+
O
—
+
0
0
—
+
9
+
+
O
—
+
0
0
—
小计
O
O
O
O
O
O
O
O
田口方式中的名词概念
™因子名称说明：
Z操纵因子：
在制程中，会阻碍产品品质特性之参数，其参数可自由操纵的参数称为操纵因子。
例：
材料种类…。
Z误差因子：
在制程中，会阻碍产品品质特性之参数，其参数不能或不太能改变的参数称为误差因子。
例：
外界的温度…。
Z调和因子：
在制程中，会阻碍产品品质特性之参数，其参数不能或不太能改变品质特性之变异的参数称为调和因子。
Z信号因子：
犹如操纵因子，但在工程上是容易作调整，且和输出间有其理想的线性关系。
田口方式中的名词概念
Z
操纵因子
信号因子
M
产品/制程
品质特性（响应值）
y
X杂音因子
田口方式中的名词概念
™静态特性分析：
Z望小特性：
量测结果越小越好。
™例如:
不良率、表面粗度、噪音….
Z望大特性：
量测结果越大越好。
例如:
强度、寿命….
Z望目特性：
量测结果有一特定目标，越接近目标越好。
例如:
输出电流、输出电压、硬度、浓度
Z零点望目特性：
量测结果有其正负之值，其以越接近零越好。
例如:
弯曲、位置的偏移….
田口方式中的名词概念
™动态特性：
关于一个系统而言，希望通过调整设计参数来改善系统的效率（β）及此效率（β）的稳固性。
效率（β）可定义为此系统所产生的输出（y）与输入的信号因子（M）之比，理想上，咱们希望此效率越大越好，而且维持定值，换句话说，也确实是y与M成正比，而且其中效率（β）越大越好。
因此此品质特性的理想值不是一个固定值，是动态的，故此称为动态特 性。
动态特性的种类：
零点比例式：
y=βM； 基准点比例式：
y-ys=β（M-Ms）；一次式：
y=α+βM
田口方式中的名词概念
™动态特性分析：
Z零点比例式：
量测值在信号因子为零时，其量测值亦为零。
即此线性关系会通过原点之特性
S/N
M
田口方式中的名词概念
™动态特性分析：
Z基准点比例式：
量测值在信号因子为某一特性值（Ms）时，其量测值输出亦为某一特性值（Ys）为理想。
即此Ms为校正之基准。
S/N
M
田口方式中的名词概念
™动态特性分析：
™一次式：
其量测值非零点比例式、基准点比例式时，利用此一特性
S/N
M
S/N比之解析
S/N比之解析：
Z信号杂音比（signal to noise ratio）Z其为分析实验结果之共通语言。
Z其为子数与对数之关系。
Z101=10
Z102=100
Z103=1000…Z其单位为分贝（db）。
Z其值越大越好。
安宁性（稳健性）的评判标准
最正确组合：
™为其依据实验结果所计算出之S/N比，所排列出最正确化之制程参数为最正确组合。
™最适组合：
Z其依据最正确组合之排列，考虑其本钱因素，而排列出最理想化之制程参数为最正确组合。
田口方式的运用步骤
™选定品质特性（Qualitycharacteristics）。
品质特性也确实是咱们本次专案所要改善的产品
（或制程）性能（如不良率、良率、厚度
等）。
品质特性的选择往往是整个专案改善的成败。
™判定品质特性之理想性能（idealfunction）,也确实是咱们专案所要达到的理想值。
如：
不良率的理想性能是越小越好（望小特性）。
田口方式的运用步骤
™寻觅所有阻碍品质特性的因子（factors）。
在公司内一样都采纳头脑风暴（brainstorming）的方式（需要各部门的专业人员来完成）来确定阻碍品质特性的因子。
而且以特性要因图
（鱼骨图）来呈现。
™从所有因子中决定操纵因子（controlfactors）并定出它们的水准。
因此通过特性要因图（鱼骨图）来呈现的所有因子并非必然都作为操纵因子来考量。
田口方式的运用步骤
™依照操纵因子及其水准的数量来选定适当的直交表，并安排完整的实验计划。
™执行实验，搜集数据。
田口方式的运用步骤
资料分析。
资料分析的要紧工作集中在两个方面：
™
（1）计算每一个操纵因子的变更（水准变更）对品质特性（y）的效应（effects）;
™
（2）计算每一个操纵因子的变更（水准变更）对品质特性变异的效应。
依照前两项的咨讯调整操纵因子，使品质特性最接近理想性能。
田口方式的运用步骤
™对新的设计值做确认工作。
依照资料分析确定操纵因子间的最适组合，并预测在新的设计值下的品质特性值及变异。
通过进行确认实验，将实验的实际值与预测值做比较，如果很接近，那么新的设计值（最适组合）能够推行之生产线上量产用，不然，就要对整个专案的实施步骤，进行检讨改良。
田口方式的运用步骤
™在以上的步骤中咱们只是考虑的是静态特性时的实验步骤，但在动态特性时会有所不同，要紧区别在于，动态特性要考虑信号因子
（signalfactors）和干扰因子（noisefactors）。
因此动态特性时的专案进行步骤，需要增加
两个步骤。
第一，在步骤3后增加一个定出信
号因子的水准步骤。
信号因子由产品利用者
自行调整的因子；再次，在上述静态特性中步骤4后增加一个定出干扰因子及其水准的步
骤。
田口方式中S/N比公式
望小：
η
望大：
η
=−10
=−10
log1（2
ni
log1（1
i
田口方式中S/N比公式
零点望目特性
一样望目特性
因子水准的设定
因子水准的设定
因子水准的设定
因子水准的设定
因子水准的设定
因子水准的设定
田口方式手算法
™假设其制程参数及其水准数如下：
™A参数：
温度
™A1水准：
100
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