田口方法与Minitab应用培训
田口方法与Minitab应用培训
信号因子(M)，是由产品使用人或操作人设定
的参数，用以表示产品反应所应有的值。举例
来说，一台电扇的转速，即为使用人期望应有
风量的信号因子。汽车前轮的操纵的角度，即
为使用人期望该车行车转弯半径的信号因子。
X
又例如数字通讯系统中发送的0与1，复印机影
印时的原始文件等，也皆为信号因子。
控制因子（输入变量）
一则发人深省的新闻报道
2019/7/10
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田口方法是最常应用在参数设计和允差设计， 以使制造出来的产品成本最低、变异最小。
一则发人深省的新闻报道
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所谓质量就是产品上市后给与社会的损失，但是由于功能本身所产生的损失除外；
1、定义中的“社会”系指生产者以外的所有人，即使用者以及其他第三者； 2、定义中“给与社会的损失”系包括：
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。” 若设计质量水平不高,生产制造中很难造出高质量的产品,即所谓“先天不足,后患无 穷”。
质量损失函数示例
田口方法及Minitab应用分解
田口DOE及MINITAB应用
田口方法的产生背景 正交设计是田口方法的主要工具，创立于50年代初;它是一种高效益的试验设计与最优化技术。在60年 代，日本应用正交设计就已超过百万次。 田口玄一博士介绍：“日本人学质量管理，用一半时间学习正交设计”。 在日本，据说一个工程师如果不懂这方面知识，只能算半个工程师。 二次大战后日本经济高速增长并超过美国的一个决定性(技术)因素是在于推广应用正交设计。其原因 是:美国对专业技术(系统设计)投入很多，日本则较少，主要是向美国照搬照学；对通用技术(参数设计和 容差设计)美国缺少和落后，日本则大大领先。
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田口方法的基本概念-03
田口DOE及MINITAB应用
正交表意味着设计是平衡的，即各个因子水平被赋予相等的权重。
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田口方法的应用
田口DOE及MINITAB应用
技术开发
生产线外 品质工程
★系统设计 ★参数设计 ★允差设计 ★测量器具的系统校正
产品设计
制程设计
★利用计量值的控制 ★制程的诊断与调节 ★反馈系统的设计与管制 ★预防保养 ★规格、安全与检查设计
田口DOE及MINITAB应用
Taguchi Design of Experiments and Minitab Application
朱克龙
2013年8月18日
主要内容
田口DOE及MINITAB应用
产品全生命周期质量保证技术的特点 田口方法的产生背景 田口方法的特点、基本概念及其应用 田口的产品设计的三个阶段 正交试验法的概念和基本方法 田口对产品质量引入了新的定义 田口方法与传统设计的区别 Minitab 中的田口设计试验 静态田口设计示例 插拨电开关机爆音问题参数优化示例 小结—Minitab中田口方法的优点
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
Minitab做实验设计(田口法)
Minitab做实验设计（DOE）（田口法）（3因子3水平）编著：鲁仁山2007.12.271．双击桌面上的Minitab图标。
2．这是打开后的界面。
3.如上所示，将资料输入表中。
4. 数据输入完毕，打开Stat菜单，点选DOE Taguchi Create Taguchi Design…5. 这是弹出的界面。
6.根据水平的数量点选相应的水平设计，根据因子的数量点选相应的数字，然后按下Designs…按钮。
7.在弹出的界面上点选相应的正交方案，本例点选L9，然后按OK确认。
8. 这是弹出的界面，之前的灰色按钮（未激活）的已全部激活，按下Factors按钮。
9. 这是弹出的界面。
10．如图所示，将资料输入弹出的界面，然后按OK确认。
11.按下Options按钮，这是弹出的界面。
12. 如图所示，钩选Store design in worksheet，然后按OK确认。
13.这是弹出的实验设计组合排列表。
14.将根据实验组合进行实验得到的实验数据作为响应填入表中。
15. 打开Stat菜单，点选DOE Taguchi Analyze Taguchi Design…16. 这是弹出的界面。
17.在Response data are in处填入响应所在的栏位号，然后按下Graphs…18. 这是弹出的界面。
19.根据需要，如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Analysis。
20. 这是弹出的界面。
21. 根据需要，如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Terms。
22. 这是弹出的界面。
23. 如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下已激活的Analysis Graphs。
24. 这是弹出的界面。
25. 如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Options。
26. 如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Storage。
27. 这是弹出的界面。
28. 如图所示点选相应的项目，按全部OK确认。
田口方法和Minitab应用 (ppt 52页)
2019/10/19
一则发人深省的新闻报道
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田口方法是最常应用在参数设计和允差设计， 以使制造出来的产品成本最低、变异最小。
2019/10/19
一则发人深省的新闻报道
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所谓质量就是产品上市后给与社会的损失，但是由于功能本身所产生的损失除外；
1、定义中的“社会”系指生产者以外的所有人，即使用者以及其他第三者； 2、定义中“给与社会的损失”系包括：
产品使用过程中不受控制的因子。请注意，虽然在过程或产品使用中不能控制噪 声因子，但是为了进行试验必须能够控制噪声因子。 2 使用创建田口设计生成田口设计（正交表）。或者使用自定义田口设计根据工 作表中已有的数据创建设计。使用“自定义田口设计”，可以指定哪些列是因子 和信号因子。然后，便可以轻松地分析设计并生成图。 3 创建设计后，可以使用修改设计来重命名因子、更改因子水平、向静态设计中 添加信号因子、忽略现有信号因子（将设计作为静态设计处理）以及为现有信号 因子添加新水平。 4 创建设计后，可以使用显示设计来更改 Minitab 在工作表中表示因子所用的单 位（已编码或未编码）。 5 执行试验并收集响应数据。然后在 Minitab 工作表中输入数据。请参见收集和 输入数据。 6 使用“分析田口设计”分析试验数据。请参见分析田口设计。 7 使用“预测结果”预测所选新因子设置的信噪比和响应特征。请参见预测结 果。
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。” 若设计质量水平不高,生产制造中很难造出高质量的产品,即所谓“先天不足,后患无 穷”。
正交实验(田口)与Minitab应用
假设要预测高尔夫球试验的结果。确定了认为会影响高尔夫球飞行距离的四个可控因子：核心材料、核心 直径、波纹数和表层厚度。由于要使信噪比和均值最大化，因此选择了以下因子设置：液体核心、核心直 径 118、392 个波纹以及表层厚度0 .06。具体 操作步骤如下： 1 打开工作表“高尔夫球 .MTW”。已保存了设计和响应信息。 2 选择统计 > DOE > 田口 > 预测田口结果。 3 取消选中标准差和标准差的自然对数。 4 单击项。确保项 A、B、C、D 和 AB 都位于所选项框中。单击确定。 4 单击水平。 5 在指定新因子水平的方法下，选择从列表中选择水平。 6 在水平下，单击第一行并根据下表选择因子水平。然后，使用沿该列下移并选择其余的因子水平. 7 在每个对话框中单击确定。
静态田口设计示例-06
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步骤5:分析静态田口设计（续）
（图形窗口的输出1）
结果解释： 在此示例中，秩表明核心直径对信噪比和均值的影响最大。 对于信噪比，表层厚度的影响次之，然后是核心材料和波 纹。对于均值，核心材料的影响次之，然后是波纹和表层 厚度
对于此示例，由于目标是增加球的飞行距离，因此您需要的 是能产生最高均值的因子水平。在田口试验中，始终都需要 使信噪比最大化。响应表中的水平平均值表明，当核心材料 为液体、核心直径为 118、有 392 个波纹以及表层厚度为 0.06 时，信噪比和均值达到最大。检查主效应图和交互作 用图可以确证这些结果。交互作用图表明，球核使用液体时， 飞行距离在核心直径为 118 时达到最大。
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例1背景：您是高尔夫球制造商，现在正在进行一项旨在使球的飞行 距离最大化的新设计。您确定了四个控制因子，每个因子有两个水平： ●核心材料（液体与钨） ●核心直径（118 与 156） ●波纹数（392 与 422） ●表层厚度（0.03 与0.06） 您还想检验核心材料与核心直径之间的交互作用 。 响应为球的飞行距离（以英尺计）。 噪声因子为两种类型的高尔夫球棍：长打棒和 5 号铁头球棒。测量每种球棍打出 球的距离，在工作表中形成两个噪声因子列。 由于目标是使飞行距离最大化，因此选择望大信噪比 。
minitab中因子设计与田口设计
minitab中因子设计与田口设计因子设计和田口设计是统计实验设计中常用的两种方法，它们能够帮助我们有效地确定影响产品质量或过程性能的关键因素，并确定优化的方向。
下面我们将分别介绍这两种设计方法，并说明它们在Minitab软件中的应用。
1.因子设计：因子设计是通过系统地改变关键因素的水平，来研究对应响应变量的影响的一种实验设计方法。
它的主要目的是确定哪些因素对产品质量或过程性能具有显著影响，并确定各个因素的最佳水平。
一般来说，因子设计包括两个主要的步骤：选择因子和水平，以及分析数据。
在Minitab中，我们可以使用因子设计来确定关键因素及其最佳水平。
我们可以通过以下几个步骤来进行因子设计的分析：1.1.数据收集：收集有关因素和响应变量的数据。
通常，这些数据可以通过实际的生产或实验收集。
1.2.设计因子和水平：根据实际情况和经验，选择关键因素和它们的水平。
在Minitab中，我们可以使用"Stat"菜单中的"DOE"子菜单来选择适当的设计。
1.3.运行实验：根据设计的要求，在实验中设置因子的水平，并记录每个试验条件下的响应变量数据。
在Minitab中，我们可以使用"Stat"菜单中的"DOE"子菜单中的"Factorial"设计和"Response"子菜单来运行实验。
1.4.数据分析：使用Minitab中的统计工具来分析收集的数据，以确定因素对响应变量的影响以及各因子的最佳水平。
常用的分析方法包括方差分析（ANOVA）、回归分析等。
因子设计的优点是可以在较少的实验次数中确定关键因素，并且可以比较不同因素对响应变量的影响。
然而，因子设计的主要局限性是不能考虑因素之间的交互作用，可能会忽略一些潜在的复杂因素。
2.田口设计：田口设计是由日本质量管理专家田口玄一所提出的一种实验设计方法，它主要用于优化产品设计和制程控制。
Minitab培训课程最新整理版
学员B
课程中的案例分析和实战练习让 我对Minitab的应用有了更直观 的认识，对未来的工作有很大帮
助。
学员C
老师的讲解非常细致，让我这个 初学者也能快速上手，感谢老师
的耐心指导。
未来发展趋势预测
数据分析技能需求增加
随着大数据时代的到来，企业对数 据分析技能的需求将不断增加， Minitab等统计分析软件的应用将 更加广泛。
02 基础操作与界面 认识
软件安装与启动方法
01
02
03
系统要求
了解安装Minitab所需的 操作系统、内存和硬盘空 间等要求。
下载与安装
从官方网站或其他可靠来 源下载Minitab安装程序 ，并按照提示完成安装。
启动方法
掌握通过桌面快捷方式、 开始菜单或命令行等方式 启动Minitab。
界面布局及功能区域划分
THANKS
感谢观看
菜单栏
了解Minitab菜单栏中 各个菜单项的功能和使
用方法。
工具栏
熟悉工具栏中常用工具 按钮的作用和快捷操作
方式。
会话窗口
掌握会话窗口的组成部 分，包括命令历史记录 、当前命令和结果输出
等。
图形窗口
了解图形窗口中图形的 展示方式和编辑方法。
基本操作流程演示
数据导入与整理
演示如何导入外部数据、设置 变量属性、处理缺失值和异常
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目 录
• 课程介绍与背景 • 基础操作与界面认识 • 数据处理与图形展示技巧 • 假设检验与方差分析应用实例 • 回归分析预测模型构建方法 • 实验设计与质量改进工具应用 • 课程总结与展望
01 课程介绍与背景