实验工具之一田口方法实例
实验计划法-田口式实验法
i2=
y2
+
σ2
∵ y = 2 Ao =＄100
∴k=
yo2 Ao
= ＄100
4
k =＄25
Quality Loss Function案例 Sony美国厂 与 Sony日本厂 产品比较
结论
Lower
Sony日本厂之 Grade A产品远
spec. Limit
比Sony美国厂
为多.
Freq.
Sony日本
Upper spec. Limit
理由
Color.Density
︸ ︸ Meet Spec.与 D
DOE--- TAGUCHI METHOD(I) 田口实验方法简介
有关田口实验的案例 日本某一地砖制造厂 Ina Tile Company Japan
问题 Ina Tile Company所做出来的成品(地砖),其 尺寸大小差异很大.
工程分析结果 因炉子温度不均而发生问题 也是说,炉子温度是做成问题的主因.
Meet Target
CB
A
︸B ︸C
D
之差异.
Distribution of color density in TV sets (1979 Data)
DOE--- TAGUCHI METHOD(I)
Quality Loss Function
Make to Specification Step Function
DOE--- TAGUCHI METHOD(I) 田口实验方法简介
基本观念
在一个制程里,发和不良的原因很多,如果我们能 把不良原因杜绝,我们可防止不良产生.但在现实 的世界里,很多时候我们知道那些不良原因,但完 成去杜绝却有困难.可能涉及成本或技术.但我们 却可透过制程参数优化可控制不良原因之变异. 田口式实验方法就是协助我们找出主要的因子和 最有利的制程参数.
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
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。
[管理工具-质量管理]田口方法（TaguchiMethods）
![[管理工具-质量管理]田口方法（TaguchiMethods）](https://img.taocdn.com/s3/m/1da2dfe54793daef5ef7ba0d4a7302768e996f4f.png)
田口方法（Taguchi Methods）什么是田口方法田口方法是一种低成本、高效益的质量工程方法，它强调产品质量的提高不是通过检验，而是通过设计。
田口方法是日本田口玄一博士创立的，其核心内容被日本视为“国宝”。
日本和欧美等发达国家和地区，尽管拥有先进的设备和优质原材料，仍然严把质量关，应用田口方法创造出了许多世界知名品牌。
随着市场竞争的日趋激烈，企业只有牢牢把握市场需求，用较短的时间开发出低成本、高质量的产品，才能在竞争中立于不败之地。
在众多的产品开发方法中，田口方法不失为提高产品质量，促进技术创新，增强企业竞争力的理想方法。
田口方法的目的田口方法的目的在于，使所设计的产品质量稳定、波动性小，使生产过程对各种噪声不敏感。
在产品设计过程中，利用质量、成本、效益的函数关系，在低成本的条件下开发出高质量的产品。
田口方法认为，产品开发的效益可用企业内部效益和社会损失来衡量．企业内部效益体现在功能相同条件下的低成本，社会效益则以产品进人消费领域后给人们带来的影响作为衡量指标。
假如，由于一个产品功能波动偏离了理想目标，给社会带来了损失，我们就认为它的稳健性设计不好，而田口式的稳健性设计恰能在降低成本、减少产品波动上发挥作用。
田口方法的基本思想田口方法的基本思想是把产品的稳健性设计到产品和制造过程中，通过控制源头质量来抵御大量的下游生产或顾客使用中的噪声或不可控因素的干扰，这些因素包括环境湿度、材料老化、制造误差、零件间的波动等等。
田口方法不仅提倡充分利用廉价的元件来设计和制造出高品质的产品，而且使用先进的试验技术来降低设计试验费用，这也正是田口方法对传统思想的革命性改变．为企业增加效益指出了一个新方向。
与传统的质量定义不同，田口玄一博士将产品的质量定义为：产品出厂后避免对社会造成损失的特性，可用“质量损失”来对产品质量进行定量描述。
质量损失是指产品出厂后“给社会带来的损失”，包括直接损失（如空气污染、噪声污染等）和间接损失（如顾客对产品的不满意以及由此导致的市场损失、销售损失等）。
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。
实验设计─田口方法
实验设计─田口方法实验设计是科学研究中非常重要的一环，能够确保实验结果可靠、有效。
田口方法（Taguchi method）是一种常用的实验设计方法，采用统计学原理和数学模型，能够在较少的实验次数下得到较准确的实验结果。
下面将详细介绍田口方法的原理和实施步骤。
田口方法的原理基于“变动因子设计”的思想，即通过有选择性地改变实验因素，观察其对实验结果的影响，从而找到对结果最敏感的因素。
田口方法的核心原则是尽量降低实验次数，同时保持实验可靠性和有效性。
以下是田口方法的实施步骤：1.确定实验目标和结果指标：首先明确实验的目标和所要考察的结果指标。
结果指标应具体、可量化并符合实验目的。
例如，如果实验目标是改进产品的质量，结果指标可以是产品的尺寸、外观等。
2.选择实验因素和水平：在确定了实验目标和结果指标后，选择对结果指标有潜在影响的因素和其水平。
实验因素可以是材料的组成、工艺参数等。
每个因素应有两个或多个不同的取值水平。
3.构建田口表：田口表是田口方法的核心工具，用于设计实验矩阵。
根据实验因素和水平的选择，使用田口表，可以确定实验的设计，以达到尽量少的实验次数。
田口表是一个n×k的矩阵，其中n表示实验次数，k表示实验因素的个数。
4.进行实验并记录结果：按照田口表中的设计，在每一次实验中使用对应的实验参数，在相同条件下进行实验。
记录每次实验的条件设定和所得的结果。
5.分析实验结果：通过对实验结果的统计分析，寻找对结果产生最大影响的因素和最佳水平组合。
可以使用图形分析、假设检验等方法进行分析。
6.优化实验条件：根据实验结果的分析，调整实验因素的水平，以达到最佳的实验结果。
通过最优化实验条件，可以找到最佳的因素组合，提高产品的质量或性能。
田口方法的优点在于它能够在较少的实验次数下获得比较准确和可靠的结果。
由于实验设计是经过统计学原理和数学模型导出的，因此可以避免大量的试验和浪费资源。
此外，田口方法还可以降低环境因素的干扰，提高实验的稳定性。
田口参数实验设计教学案例
田口参数实验设计教学案例教学案例一：田口参数实验设计1 田口方法源起实验设计是以概率论与数理统计为理论基础，经济地、科学地制定实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论和方法。
其基本思想是英国统计学家R. A. Fisher在进行农田实验时提出的。
他在实验中发现，环境条件难于严格控制，随机误差不可忽视，故提出对实验方案必须作合理的安排，使实验数据有合适的数学模型，以减少随机误差的影响，从而提高实验结果的精度和可靠度，这就是实验设计的基本思想。
在三十、四十年代，英、美、苏等国对实验设计法进行了进一步研究，并将其逐步推广到工业生产领域中，在冶金、建筑、纺织、机械、医药等行业都有所应用。
二战期间，英美等国在工业试验中采用实验设计法取得了显著效果。
战后，日本将其作为管理技术之一从英美引进，对其经济复苏起了促进作用。
今天，实验设计已成为日本企业界人士、工程技术人员、研究人员和管理人员必备的一种通用技术。
实验计划法最早是由日本田口玄一（G. Taguchi）博士将其应用到工业界而一举成名的。
五十年代，田口玄一博士借鉴实验设计法提出了信噪比实验设计，并逐步发展为以质量损失函数、三次设计为基本思想的田口方法。
田口博士最早出书介绍他的理论时用的就是“实验计划法─DOE”，所以一般人惯以实验计划法或DOE来称之。
但随着在日本产业界应用的普及，案例与经验的累积，田口博士的理论和工具日渐完备，整个田口的这套方法在日本产业专家学者的努力之下，早已脱离其原始风貌，展现出更新更好的体系化内容。
日本以质量工程（Quality Enginerring）称之。
但是，严格来讲，田口方法和DOE 是不同的东西。
田口方法重视各产业的技术，着重快速找到在最低成本时的最佳质量。
DOE则重视统计技术，着重符合数学的严谨性。
虽然学术界普遍认为田口方法缺少统计的严格性，但该方法还是以其简单实用性广为工业界所应用和推广。
先进国家对田口方法越来越重视，并且也已经取得了很好的效果。
DOE实验(田口实验方法)
➢ 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。
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：
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。
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）
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实验工具之一田口方法实
例
The following text is amended on 12 November 2020.
某产品射出成型之色差
变化因素探讨
一问题描述
二品质特征及因子说明
三直交表及因子配置
四实验步骤及资料汇集
五资料分析
六验证实验
七结论
八再次实验
九未来计划
问题描述
一背景
自我司生产某产品以来，一直受到色差问题困扰，经常会有此不良现象发生，不良比率在10%左右，由此给我司造成较大损失，使利润提高受到抑制。
并且因客户严格要求我司对此作以改进完善，故现经我司生产部，品保部及工程课人员共同探讨，利用田口品质工程技术进行实验设计，用尽可能少的时间，成本，实验次数，将影响该产品色差的因素寻找出来。
使此不良现象逐步消失，给公司带来更大的收益。
二制程分析及可控因素标示
射出成型是在加工过程中，将热塑性塑胶原料加热至熔融状态，再在高压下送入并填满由两个半边摸闭合形成的模腔，经过一段时间冷却定型后，将两个半模分开，取出塑件，即完成一个操作程式，操作过程中两边模闭合须与注射操作时间互相配合，并准确控制温度，压力及个别动作时间，使形成有规律性地循环。
射出成型制造流程及可控因素标示：
品质特性及因素说明
一品质特性:
本实验包含之品质特性为我司射出成型的某产品中的色差不良数量,实验目的是希望色差产品的数量得以减少,即不良率不断降低,此即为望小特性.
(一)色差之实验设计部分:
按照SOP要求操作并使用色差比对样品检测色差,每组检测
50PCS,其S/N之计算公式为:
S/N=-10log(1/n∑Yi2)
Yi为每组50PCS的色差总数。
二可控因素：
本实验可控因素之选取，是将前述之制造流程经现场技术人员分析后，选取四个三水准的可控因素，列表如下：
直交表及因素配置
一直交表：
本实验共有四个三水准可控因数，每一实验条件下均检测50PCS样本，计数色差不良数量，故本实验采用L9（34）之直交表。
二因素配置：
本实验之四个可控因素，经成份分析后，分别配置于L9（34）之直交表之1，2，3，4列。
实验步骤及资料汇集
一实验步骤：
本次实验经直交表配置分析后，交由射出成型现场技术人员进行实验，进行9组实验，每一组实验选取50个样本数，共选取450个样本数进行计数值资料分析。
二资料汇集：
由于本次实验规划之品质特性为色差不良数，有关资料之汇集，将9组450个样本一一与样品比对，并按SOP进行操作得出9组资料，由此计算S/N值。
经由执行上述之步骤，得出直交表。
资料分析
一最佳化条件之选定
二回应表
验证实验
一验证实验条件描述：
经资料分析后得出一组最佳条件组合如下：
转换为可控因素描述如下：
结论
经过我司工作人员的不懈努力,结合以上9组实验,最终得出一组最佳条件:烘料温度120℃,烘料时间4小时45分,螺杆温度295℃,模温118℃.
自从本星期五开始使用此条件后,通过两天来的长时间检测,发现到该产品的色差不良现象有所降低,这几天的不良率基本控制在5%至7%.
总而言之,以上说明此前的条件并不是非常理想,而现在的条件方是较为理想的条件,且公司的利益由此得以体现.
再次实验
一前提
因经过以上实验,仍有较高之不良率,且在做前三项不良统计时,色差不良现象依然是第一项,故我司射出课及相关工程人员决定在此基础上再次加以改进.
二可控因素：
本实验可控因素之选取，是将前述之制造流程经现场技术人员分析后，选取四个三水准的可控因素，列表如下：
三直交表：
本实验共有四个三水准可控因数，每一实验条件下均检测100PCS样本，计数色差不良数量，故本实验采用L9（34）之直交表。
四因素配置：
本实验之四个可控因素，经成份分析后，分别配置于L9（34）之直交表之1，2，3，4列。
五实验步骤：
本次实验经直交表配置分析后，交由射出成型现场技术人员进行实验，进行9组实验，每一组实验选取100个样本数，共选取900个样本数进行计数值资料分析。
六资料汇集：
由于本次实验规划之品质特性为色差不良数，有关资料之汇集，将9组900个样本一一与样品比对，并按SOP进行操作得出9组资料，由此计算S/N值。
经由执行上述之步骤，得出直交表。
七最佳化条件之选定
八回应表
九验证实验条件描述：
经资料分析后得出一组最佳条件组合如下：
转换为可控因素描述如下：
十结果
经过此次实验,关于该色差不良现象已降低至1~2%.
未来计划
有关未来之计划部分,由于田口式品质工程技术于设计规划或制程改善,均不失为一犀利之工具,故我司主管要求相关单位未来应加强田口式品质工程技术探讨,并将此应用于产品品质提升上.
但是应该考虑到的问题是:若因某项不良而改变条件后,同时出现其他严重问题又该如何因此是否可以对几项不良问题点同时分析并寻找最适合之条件.
制作人: 余利高
完成日期:14/02/07。