田口设计方法基本知识
实验计划法田口式实验法
案例二：电子产品研发中的优化设计
总结词
田口式实验法在电子产品研发中应用，有助于优化产品设计，提高产品性能和用户体验。
详细描述
电子产品研发过程中，设计优化是关键。田口式实验法通过设计合理的实验方案，对不同设计方案进 行对比和分析，以找出最优设计方案。同时，通过实验验证和数据分析，还可以对产品性能进行预测 和改进，提高产品的性能和用户体验。
02
田口式实验法的基本原理
田口式实验法的概念
田口式实验法是一种以正交表为基础，通过实验 设计、数据分析与优化来研究多因素多水平系统 的一种实验设计方法。
它是由日本学者田口玄一先生提出，被广泛应用 于工业工程、生产制造、品质管理等领域。
田口式实验法的优点
科学性强
田口式实验法采用正交表进行实验设计，能 够科学地安排实验因素和水平，减少实验次 数，提高实验效率。
06
田口式实验法的总结与展望
总结
田口式实验法是一种 以正交表为基础，通 过控制实验条件进行 多水平实验的方法。
田口式实验法广泛应 用于各种领域，如化 工、机械、电子等， 旨在提高产品质量和 性能。
田口式实验法的核心 思想是通过控制三个 因素（质量、成本和 交货期）的组合，实 现产品优化。
田口式实验法采用正 交表设计实验方案， 具有高效、经济、灵 活的特点。
部分因子设计
只考虑部分可能的因素组合，以减少实验次数并获得 有价值的结论。
随机设计
以随机顺序进行实验，以避免实验者偏差和系统误差 。
实验误差控制
01 重复实验
进行多次实验以增加结果的可靠性和稳定性。
02 盲法
消除实验者和被试者对实验目的和分组情况的知 晓，以避免主观影响。
03 对照实验
田口实验简介
田口法设计原理1.1田口法简介田口法是工程领域中一种求最佳产品品质的实验方法，是由田口玄一博士所创立，它的核心思想是以最少的实验次数确定最佳的参数组合,快速筛选出最优设计方案。
其设计策略是尽可能减少由于状态改变而引起的品质变化，此方法已在众多工程领域中大量应用。
它的设计观念在于：①认为品质是产品的固有特性，并且是由决定产品或系统品质好坏的因素(控制因素)的水准取值决定，因此可以通过对控制因素水准的设计来对产品或系统的品质进行设计。
②产品的品质需要从“与目标的差别”、“抵抗噪声的影响的能力”以及经济性三方面来综合衡量。
图 2.1 田口法设计流程Fig. 2.1 Flow chart of Taguchi design method它创新地将产品中“恰与规格相符者”视为“最佳的性能”，从工程的角度出发，将社会损失成本作为衡量产品品质的依据，首先通过实验求取特定的品质特性指标和鲁棒性指标来求得各控制因素对产品“与目标的差别”以及“抵抗噪声的影响的能力”两个方面特性的影响效应，然后根据效应指标，在设计过程中结合成本对产品进行设计，最大限度减少产品在不同噪声环境下品质的变异，从而把质量构建到产品当中，最终生产出低成本且性能稳定可靠的物美价廉的产品。
1.2 田口法设计流程在设计时，田口法首先根据设计问题的实际将设计所涉及到的各类因素分类，并确定它们可能的水准取值，然后根据这些因素和水准的情况通过正交表工具进行实验安排并进行实验，根据实验得出各指标并将各控制因素筛选分类进而为设计提供依据，最后采用两阶段最佳化程序对产品或者系统进行设计，提炼出最经济有效的方案。
田口法具体设计流程如图 2.1 所示。
2 田口法设计相关概念2.1 因素及水准在田口法中，因素表示的是一件事物中的几个要素，水准则是因素的取值。
类似自动控制理论的原理，在田口法中对于一个产品或系统所涉及到的因素可用如图产品/系统影响因素示意图来表示：图 2.2 产品/系统影响因素示意图Fig. 2.2 Product/system influence factors sketch map如上图所示，因素可以分为信号因素(M)、控制因素(Z)，以及噪声因素(X)：①信号因素是由产品或系统使用人或操作人设定的参数，用以表示对产品所期望的质量参数。
田口设计、筛选设计原理及优缺点
田口设计、筛选设计原理及优缺点田口设计是一种常用的设计方法，其核心思想是通过系统性地变化设计参数，以确定最优的设计方案。
它可以帮助设计师在产品开发过程中快速找到最佳设计方案，提高产品的质量和性能。
田口设计的原理主要包括以下几个方面：1. 设计参数的选择：田口设计需要明确产品的设计参数，即影响产品性能的各个因素。
设计参数的选择应该尽量全面，涵盖产品的各个方面，并且要具有一定的独立性，即一个参数的变化不会对其他参数产生显著影响。
2. 参数的水平选择：在确定设计参数后，需要确定每个参数的变化水平，即参数的取值范围。
参数的水平选择应该考虑到参数的实际操作范围和对产品性能的影响程度。
3. 实验设计的设计矩阵：田口设计使用正交表设计矩阵来组织实验。
正交表是一种特殊的表格，可以保证在有限的实验次数内获得全面的实验数据。
设计矩阵中的每一行表示一个实验条件，每列对应一个设计参数及其变化水平。
4. 实验数据的收集与分析：在进行实验时，需要收集各个实验条件下的产品性能数据。
通过对实验数据的分析，可以确定最佳的设计方案，并找出各个设计参数对产品性能的影响程度。
田口设计方法的优点主要体现在以下几个方面：1. 综合考虑：田口设计能够综合考虑各个设计参数的影响，找到最佳的设计方案。
它不仅考虑了单个参数的影响，还考虑了不同参数之间的相互作用。
2. 提高效率：田口设计使用正交表设计矩阵，可以在有限的实验次数内得到全面的实验数据。
这样可以节省时间和资源，提高设计效率。
3. 易于操作：田口设计方法简单易懂，设计参数的选择和实验设计的步骤清晰明确。
即使没有专业的统计学知识，设计师也能够很好地应用该方法。
然而，田口设计方法也存在一些缺点：1. 实验结果的依赖性：田口设计方法依赖于实验数据的收集和分析，实验结果的准确性和可靠性对最终设计方案的确定具有重要影响。
如果实验数据存在误差或偏差，可能会导致设计方案的不准确或不可靠。
2. 参数选择的主观性：田口设计需要设计师根据经验和专业知识选择设计参数和参数水平，这涉及到一定的主观性。
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。
工程应用分析之田口式实验计划法
工程应用分析之田口式实验计划法田口式实验计划法（Taguchi Method）是由日本质量管理专家田口玄一郎于20世纪60年代提出的一种工程应用分析方法。
该方法是通过设计和执行一系列实验来优化产品、系统或过程的设计参数，以实现最佳性能和品质控制。
田口式实验计划法以其简洁、高效和准确的特点在全球范围内被广泛应用于工程领域。
田口式实验计划法的核心思想是通过考虑设计参数对结果的影响，确定最佳的参数组合来优化产品或系统的性能。
与传统的试验方法相比，田口式实验计划法减少了实验次数，但仍能得出可靠的结论。
田口式实验计划法主要包括三个步骤：参数选择、水平选择和实验设计。
首先，确定影响结果的关键参数。
然后，为每个参数选择适当的水平。
最后，设计实验矩阵并执行实验，以收集数据和分析结果。
在参数选择阶段，田口式实验计划法强调选择对结果影响最大的参数。
通过使用正交实验矩阵，可以确定最少的实验次数来获得最大的信息量。
正交实验矩阵是一种特殊的矩阵，具有平衡各种因素的能力，并且可以减少因素之间的相互作用。
因此，正交实验矩阵能够在最少的实验次数下提供有效的数据。
在水平选择阶段，田口式实验计划法要求选择适当的水平来代表参数的范围。
通常，参数的水平可以分为三种类型：高水平、低水平和中心水平。
高水平和低水平用于极端测试，而中心水平用于检测参数的相互作用。
通过选择不同水平的参数组合，可以确定最佳的参数组合来实现最佳性能。
在实验设计阶段，根据正交实验矩阵的设计，执行一系列实验并收集数据。
通过对数据进行统计分析，可以确定影响结果的关键参数和最佳参数组合。
这种分析方法可以减少试验次数和时间，并提高实验结果的准确性和可靠性。
田口式实验计划法的应用非常广泛，涵盖了各个领域的工程问题。
例如，在产品设计中，田口式实验计划法可以优化产品的功能、性能和可靠性。
在生产过程中，田口式实验计划法可以优化工艺参数，减少产品的变异性和缺陷率。
此外，田口式实验计划法还可以用于系统设计、质量改进和环境优化等领域。
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。
第五章田口方法 Ⅰ
例1：(单指标的分析方法) 某炼铁厂为提高铁水温度，需要通过试验选择最好的 生产方案经初步分析，主要有3个因素影响铁水温度，它 们是焦比、风压和底焦高度， 每个因素都 考虑3个水 平，具体情况见表。问对这3个因素的3个水平如何安 排，才能获得最高的铁水温度?
解：如果每个因素的每个水平都互相搭配着进行全面试 验，必须做试验33=27次。现在我们使用L9(34)正交表来安 排试验。
2. 减少变异性，与额定值或目标值更为一致；
3. 减少开发时间； 4. 减少总成本；
实验设计的发展过程:
试验设计始于20世纪20年代，其发展过程大致可分为三个阶段： 1. 早期的方差分析法: 20世纪20年代由英国生物统计学 家、数学 家费歇(R.A.Fisher)提出的，开始主要应用于农业、生物学、遗 传学方面，取得了丰硕成果。二战期间，英、美采用这种方法在 工业生产中取得显著效果；
产品间干扰（产品间噪声）：在相同生产条件下，生产制造出来一些 产品，由于机器、材料、加工方法、操作者、测量误差和生产环境（简称 5M1E）等生产条件的微小变化，引起产品质量特性值的波动，称之为产品间 干扰，也称为产品间噪声。 可控因素：在试验中水平可以人为加以控制的因素，称为可控因素。 标示因素：在试验水平中可以指定，但使用时不能加以挑选和控制的 因素称为标示因素。 误差因素：引起产品质量特性值波动的外干扰、内干扰、产品间干扰 统称为误差因素。
我们应当在不影响试验效果的前提下，尽可能地减少试验次数。
正交设计就是解决这个问题的有效方法。
正交设计的主要工具是正交表。
正交表:
右图是一個比较典型 的正交表. “L”表示此为正交表, “8”表示試驗次數
,
“2”表示兩水平,
“7”表示試驗最多可 以有7個因素 (包括單 個因素及其交互作 用)
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田口设计方法基本知识田口设计方法在质量管理中的应用稳健设计(田口方法)简介稳健设计(田口方法)由小日本质量工程学家田口玄一博士于20世纪70年代创立的新的优化设计技术,主要用于技术开发,产品开发,工艺开发.一:基本概念望目特性:存在固定目标值,希望质量特性围绕目标值波动,且波动越小越好,这样的质量特性称为望目特性望小特性:不取负值,希望质量特性越小越好(理想值为0),且波动越小越好,这样饿质量特性称为望小特性望大特性:不取负值,希望质量特性越大越好(理想值为∞),且波动越小越好,这样的质量特性称为望大特性动态特性:目标值可变的特性,称为动态特性,与之相对的,望目特性,望小特性,望大特性统称为静态特性外干扰(外噪声):由于使用条件及环境条件(如温度,湿度,位置,操作者等)的波动或变化,引起产品质量特性值的波动,称之为外干扰,也称为外噪声.请注意,外噪声并非常说的噪音内干扰(内噪声):产品在储存或使用过程中,随着时间的推移,发生材料变质等老化,劣化现象,从而引起产品质量特性值的波动,称之为内干扰,也叫内噪声.产品间干扰(产品间噪声):在相同生产条件下,生产制造出来的一批产品,由于机器,材料,加工方法,操作者,测量误差和生产环境(简称5M1E)等生产条件的微笑变化,引起产品质量特性值的波动,称为产品间干扰,也称为产品间噪声.可控因素:在试验中水平可以人为加以控制的因素,称为可控因素标示因素:在试验中水平可以指定,但使用时不能加以挑选和控制的因素称为标示因素.误差因素:引起产品质量特性值拨动的外干扰,内干扰,产品间干扰统称为误差干扰.稳定因素:对信噪比有显著影响的可控因素,称为稳定因素.调整因素:对信噪比无显著影响,但对灵敏度有显著影响的可控因素,称为调整因素.次要因素:对信噪比及灵敏度均无显著影响的可控因素称为次要因素.信号因素:在动态特性的稳健设计中,为实现人变动着的意志或赋予不同目标值而选取的因素,称为信号因素.稳健性:指质量特性的波动小,抗干扰能力强信噪比:稳健设计中用以度量产品质量特性的稳健程度的指标灵敏度:稳健设计中用以表征质量特性可调整性的指标稳健设计:以信噪比为指标,以优化稳健性为目的的设计方法体系.内设计:在稳健设计中,可控因素与标示因素安排在同一正交表内,进行试验方案的设计.相应的正交表称为内表(内侧正交表),所对应的设计称为内设计.外设计:在稳健设计中,将误差因素和信号因素安排在一张正交表内,进行试验方案的设计,相应的正交表称为外表(外侧正交表),所对应的设计称为外设计.稳健设计又叫动静参数设计，是日本著名质量管理专家田口玄一博士在七十年代初从工程观点、技术观点和经济观点对质量管理的理论与方法进行创新研究，创立了"田口方法(Taguchi Methods)。
田口方法可应用于产品设计、工艺设计和技术开发阶段，从而可提高产品设计质量，降低成本，缩短研制开发周期。
田口方法可应用于汽车、机械、航空航天、化工、冶金、电子、光学、医药、生化、农业等领域。
现在有专门的软件进行，叫：“均匀设计ＵＤ４.０”，主要功能如下：1 静态特性试验型参数设计辅助用户进行内设计与外设计，外设计又分内外表直积法、综合误差因素法和重复试验法，并安排试验，为用户提供试验方案表，根据试验数据计算望目特性、望小特性、望大特性或望零特性的信噪比与灵敏度，并对信噪比与灵敏度进行方差分析，绘制趋势图，得到最优参数组合方案。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、信噪比与灵敏度、方差分析表、趋势图、参数优化方案表；输入数据和输出数据可导入Word；正交表与试验数据可以文本文件形式导入导出。
2静态特性计算型参数设计根据用户提供的产品数学模型，辅助用户进行内设计与外设计，外设计又分内外表直积法和综合误差因素法并安排试验，提供用户数学模型输入窗口与接口规范，对于简单数学模型用户可直接输入，复杂数学模型提供用户接口和多种程序语言编程样例。
根据数学模型计算数据计算望目特性、望小特性、望大特性或望零特性的信噪比与灵敏度，并对信噪比与灵敏度进行方差分析，绘制趋势图，得到最优参数组合方案。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、信噪比与灵敏度、方差分析表、趋势图、参数优化方案表；输入数据和输出数据可导入Word；正交表可以文本文件形式导入导出。
3数字系统参数设计辅助用户进行内设计，安排试验，为用户提供试验方案表，根据试验数据计算单一动作系统和两种动作系统时的信噪比与标准信噪比，并对信噪比或标准信噪比进行方差分析，绘制趋势图，得到最优参数组合方案。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、信噪比与标准信噪比、方差分析表、趋势图、参数优化方案表；输入数据和输出数据可导入Word；正交表与试验数据可以文本文件形式导入导出。
4动态特性产品开发参数设计辅助用户进行内设计与外设计，外设计又分内外表直积法、综合误差因素法和重复试验法，并安排试验，为用户提供试验方案表，对单信号因素时的信号因素已知时零点比例式、基准点比例式和线性式，信号因素未知时的信号水平等差线性式、信号水平等比零点比例式、信号水平等比线性式和信号真值不明确的几种状况计算信噪比，并对信噪比与灵敏度进行方差分析，绘制趋势图，得到最优参数组合方案。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、信噪比与灵敏度、方差分析表、趋势图、参数优化方案表；输入数据和输出数据可导入Word；正交表与试验数据可以文本文件形式导入导出。
5动态特性技术开发参数设计辅助用户进行内设计与外设计，安排试验，为用户提供试验方案表，对单信号因素与双信号因素并且在信号因素已知、零点比例式、综合误差因素法这种特殊的情况计算信噪比与灵敏度，并对信噪比与灵敏度进行方差分析，绘制趋势图，得到最优参数组合方案。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、信噪比与灵敏度、方差分析表、趋势图、参数优化方案表；输入数据和输出数据可导入Word；正交表与试验数据可以文本文件形式导入导出。
6单因素容差设计采用贡献率法对单因素时的试验数据进行统计分析，利用质量损失函数求质量损失，并比较质量与成本。
可以打印试验数据、统计分析表和容差设计表。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出。
7多因素容差设计辅助用户进行外设计，为用户提供试验方案表。
采用贡献率法对多因素进行容差设计，利用质量损失函数求质量损失，并比较质量与成本。
对于计算型提供用户数学模型输入窗口与接口规范，数学模型可从参数设计中导入。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、统计分析表和容差设计表。
输入数据和输出数据可导入Word；正交表与试验数据可以文本文件形式导入导出。
8静态特性信噪比计算对质量特性为望目特性、望小特性、望大特性或望零特性的对一组或多组外侧设计试验数据计算信噪比与灵敏度。
可以打印试验数据与信噪比、灵敏度。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出并与静态特性试验型参数设计模块进行试验数据的交换。
9静态功能窗信噪比计算对质量特性为静态功能窗（两个质量指标：一个望大特性，一个望小特性）的一组或多组外侧设计试验数据计算信噪比。
可以打印试验数据与信噪比。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出。
10数字系统信噪比计算对质量特性为单一动作系统的一组或多组外侧设计数据计算信噪比；对质量特性为两种动作系统的一组或多组外侧设计试验数据计算信噪比与标准信噪比。
可以打印试验数据与信噪比与标准信噪比。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出并与数字系统参数设计模块进行试验数据的交换。
11动态特性产品开发信噪比计算对动态特性产品开发参数设计中的对一组或多组外侧设计试验数据计算信噪比与灵敏度。
可以打印试验数据与信噪比、灵敏度。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出并与动态特性产品开发参数设计模块进行试验数据的交换。
12动态特性技术开发信噪比计算(XDtJs)对动态特性技术开发参数设计中的对一组或多组外侧设计试验数据计算信噪比与灵敏度。
可以打印试验数据与信噪比、灵敏度。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出并与动态特性技术开发参数设计模块进行试验数据的交换。
13单因素方差分析对单一因素不同水平下的试验数据进行方差分析并判定因素的影响是否显著。
可以打印试验数据和方差分析表。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出。
14双因素无交互方差分析对双因素无重复试验时不同水平下的试验数据进行方差分析并判定因素的影响是否显著。
可以打印试验数据和方差分析表。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出。
15双因素等重复方差分析对双因素等重复不同水平下的试验数据进行方差分析并判定因素及交互作用的影响是否显著。
可以打印试验数据和方差分析表。
输入数据和输出数据可导入Word；试验数据可以文本文件形式导入导出。
16多因素方差分析以正交表为工具安排试验方案，将试验后的试验数据（SN比或灵敏度）进行方差分析。
通过统计分析可以确定试验指标的最优参数组合条件。
此功能主要为已计算出SN比、灵敏度的参数设计试验进行多因素方差分析。
可以打印正交表、试验方案表、试验数据、方差分析表、趋势图、参数优化方案表；输入数据和输出数据可导入Word；。