田口式实验计划法的应用-1
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。
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。
田口方法导入与配置实验设计
田口方法导入与配置实验设计田口方法，又称为田口质量管理方法，是一种通过合理设计实验来寻找最佳工艺参数的方法。
它是由日本科学家田口玄一在20世纪60年代提出的，旨在通过少量的实验次数找到最佳条件。
田口方法在工业实验设计以及优化工程中被广泛应用，具有经济、高效、科学的特点。
田口方法的核心思想是通过有限的实验次数，尽量获取到最多的信息。
在实验设计中，首先明确要研究的因素和水平，然后设计试验矩阵，并进行试验。
最后，通过分析试验结果，找到最佳的工艺条件。
田口方法的导入与配置实验设计主要包括以下几个步骤：1. 确定研究因素和水平：首先明确需要研究的因素和水平。
因素是影响实验结果的各个变量，而水平是每个因素的不同取值。
通常情况下，因素的水平数目不宜过多，一般控制在3-5个，以保证实验的可控性和可行性。
2. 构建田口试验矩阵：根据因素和水平确定田口试验矩阵。
田口试验矩阵是通过对各个因素在不同水平下的组合进行排列组合，生成实验方案。
田口试验矩阵采用正交设计，可以最大程度地减少试验次数，提高实验效率。
3. 进行试验：根据田口试验矩阵，进行实验。
在试验过程中，需要严格按照设计方案进行操作，确保实验的可靠性和可重复性。
同时，要收集实验数据，并及时记录。
4. 分析试验结果：通过对实验数据的分析，找到最佳的工艺条件。
可以利用统计方法，如方差分析、回归分析等来分析实验数据，确定各个因素对实验结果的影响程度，找到最佳的因素水平组合。
田口方法的导入与配置实验设计需要考虑以下几个因素：1. 确定目标：在实验设计之前，需要明确实验的目标。
是寻找最佳的工艺参数、优化产品性能、提高生产效率还是解决某个问题。
只有明确目标，才能有针对性地设计实验方案。
2. 确定因素和水平数目：在确定因素和水平时，需要考虑到实际情况。
因素的选择应该与实际生产密切相关，并且水平数目不宜过多。
太多的水平数目会增加实验的难度和成本，同时也会降低实验的可行性。
3. 控制实验误差：在进行实验时，需要严格按照设计方案进行操作，确保实验的可靠性和可重复性。
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。
田口设计方法基本知识 (1)
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)。
实验计划法-田口式实验法
Rule 1 一个产品的质量特性是以附合目标值为革准 , 我们可确信这些产品会有良好的质量 .
Rule 2
如果一个产品的质量特性是以附合规格为基 准我们相信这样的产品是“ As good as bad”, 好坏差异不大 .
DOE--- TAGUCHI METHOD(I) 品质工程的概念
Experiment Environment 周遭环境条件可能会对实验结果造成影响.
DOE--- TAGUCHI METHOD(I) 实验计划法之概念
实验计划用语及定义
Blocking集区原量
Experiment Design Error错误
Randomization随机 Replication
Is a portion of the experimental material or experimental environment which is likely to
例题 假设波峰焊制程之Nomial value of y(焊接炉之温度)为240℃, 已知对某产品之平均成本(每片)为NT＄200而如果我们订定y 超出240℃之±20℃时,材料就得报废.试求Quality Loss
Function L(y) 解 本例属于Nomial the best Model因此L(y) =k(y-m)2
已知 当y = 220℃ or 260 ℃时L(y) =＄200
Ao=＄200 ＄50
L (y) = k(y - m) 2
220 230 240 260
△o
Tolerance =△o =±20℃∴ △o = 20℃ Loss = Ao = L =＄200
Ao = k(△o)2
田口式实验计划法工程应用分析
田口式实验计划法工程应用分析引言田口式实验计划法是一种用于实验设计和优化的方法，由日本质量专家田口玄一于20世纪60年代提出。
该方法以极少的实验次数获得最大的信息，并且能够确定最佳条件下参数之间的相互关系。
本文将分析田口式实验计划法在工程领域的应用，并评估其在工程实践中的效果。
田口式实验计划法概述田口式实验计划法是一种基于统计学原理的实验设计方法。
它通过系统地变化和调节多个因素，以寻找最优条件和确定参数之间的关系。
田口式实验计划法可以将多个因素的不同水平进行组合，从而实现最小的实验次数。
田口式实验计划法的主要步骤包括：1.选择关键因素：确定影响实验结果的主要因素。
这些因素可以是材料、工艺参数、环境条件等。
2.确定因素水平：对于每个关键因素，确定几个不同的水平。
水平的选择应覆盖整个实验范围，以便得到全面的数据。
3.建立正交表：利用正交表设计实验矩阵，将因素水平组合在一起，以满足均匀设计要求。
4.进行实验：根据正交表的设计，依次进行实验，并记录实验结果。
5.分析结果：通过分析实验结果，找出最佳条件和参数之间的关系，以达到优化的目的。
工程应用分析田口式实验计划法在工程领域有广泛的应用，特别是在产品开发、工艺改进和质量优化方面。
产品开发产品开发过程通常需要对多个因素进行调整和优化。
田口式实验计划法可以帮助工程师确定最佳的产品设计参数，以提高产品质量和性能。
通过对关键因素的系统变化和调节，可以通过最少的实验次数确定最佳的参数组合，从而节省时间和资源。
工艺改进田口式实验计划法也可以应用于工艺改进。
通过对工艺参数的变化和调整，可以确定最佳的工艺条件，以提高生产效率和降低成本。
例如，在制药工艺中，可以利用田口式实验计划法确定最佳的温度、湿度和反应时间等工艺参数，以获得优质的产品。
质量优化质量优化是每个工程项目的关键目标之一。
田口式实验计划法可以帮助工程师找出最佳的质量控制参数，以最大程度地减少产品的变异性。
通过对关键因素的变化和调控，可以确定最佳的参数设置，从而实现产品尺寸、强度、耐用性等质量指标的要求。
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DOE
正交表(Orthogonal Array)
直交表(正交表) 直交表用于实验计划，它的建构，允许每一个因素的效 果，可以在数学上，独立予以评估。 可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又 可以得到相当好的结果。
DOE
次数 1 2
A 1 1 1
B 2 1 1
C 3 1 1
D 4 1 2
E 5 1 2
D D1 D1 D1 D1
E E1 E1 E1 E1
F F1 F1 F1 F1
G G1 G1 G1 G1
实验結果
1 2 3 4
1 2 3 4
5
6 7 8
A2
A2 A2 A2
B2
B2 B2 B2
C2
C2 C2 C2
D2
D2 D2 D2
E1
E2 E2 E2
F1
F1 F2 F2
G1
G1 G1 G2
5
6 7 8
6
6 68
7 2 2 1 1 2 2 1 1
8 2 2 1 2 1 1 2 1
细
细
43 现 1200
43 新 1300
4
0
0
5
42
26
DOE
回应表(Response Table)
要素
A1
不良总数 不良百分比
51/400 12.75
要素
E1
不良总数 不良百分比
122 30.50
A2
B1 B2 C1 C2
水准二(现行) 1% 粗 43% 现行组合 1200公斤 4% 5%
DOE
A 石 灰 A B C D E F G 石 量 L8直交表
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
1 2 3 4 5 6 7 1
1 1 1 1 1 1 1 1 5 2 1 1 1 2 2 2 2 5 3 1 2 2 1 1 2 2 5
1
1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2
1
2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2
2
1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2
DOE
田口式实验计划法
由田口玄一博士所提出的一套实验方法，它在工业上较 具有实际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难 的统计为依归。 厂商必须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可靠性，而最终目的 就是要为制造商和消费者节省更多的成本。
DOE
全因子实验法 全因子实验法 所有可能的组合都必须加以深究，信息全 面，但相当耗费时间、金钱，例如:
7因子，2水准共须做128次实验。 13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每 个实验花3分钟，每天8小时，一年250个工作天，共须 做40年的时间。
DOE
A(64) 1 1
B(32) 1
实验方法
一次一个因素法 每次只改变一个因子，而其它因子保持固定。 缺点是不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。 例如在进行A1和A2的比较时，必须考虑到其它因子， 但目前的方法无法达成。
DOE
一次一因素的实验
实验次数
A A1 A2 A2 A2
B B1 B1 B2 B2
C C1 C1 C1 C2
142
107 86 101 92
35.5
26.75 21.5 25.25 23.00
E2
F1 F2 G1 G2
71
54 139 132 61
17.75
13.50 34.75 33.00 15.25
D1
D2
76
117
19.00
29.25
合计
193
24.12
DOE
最佳条件确认
由于缺陷是愈小愈好，所以依此选出的最佳条件为： A1B2C2D1E2F1G2。 确认实验：将预期的缺陷数和“确认实验”的结果做比 较。 但事实上厂商选得是A1B2C1D1F1G2，主要的原因是C(蜡 石)要因的价格很贵，但改善的效果又不大，所以选 C1(蜡石含量为43%)
F 6 1 2
G 7 1 2
结果 Y1 Y2
3
4 5 6 7 8
1
1 2 2 2 2
2
2 1 1 2 2
2
2 2 2 1 1
1
2 1 2 1 2
1
2 2 1 2 1
2
1 1 2 2 1
2
1 2 1 1 2
Y3
Y4 Y5 Y6 Y7 Y8
DOE
DOE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，让瓷砖承受烧烤。 问题是，这些瓷砖尺寸大小的变异，他们发现外层瓷砖 ，有50%以上超出规格，则正好符合规格。引起瓷砖尺 寸的变异，很明显地在制程中，是一个杂音因素。 解决问题，使得温度分布更均匀，需要重新设计整个窑 ，需要额外再花50万元，投资相当大。
DOE
內部磁砖
外层磁砖 (尺寸大小有变异)
改善前 改善前 尺 寸 大 小
上限
下限 外部磁砖 內部磁砖
DOE
原材料粉碎及混合
控制因素 A:石灰石量 B:某添加物粗细度 C:蜡石量 D:蜡石种类 E:原材料加料量 浪费料回收量 长石量
成型
烧成
上釉
烧成
水准一(新案) 5% 细 53% 新案组合 1300公斤 0% 0%
DOE
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
DOE
讨论题
从本案例中，你认为最能提供最完整的实验数据的是 那一个方法? 一次一个因子法 全因子法 正交实验法 正交实验法有何优点？
DOE
田口式实验计划法的应用
DOE
一、为什么需要实验设计
同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就 是比较高。 同样是在生产同类型的产品，为什么有些人的产品性能 以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？
相同原料
相同制程
为什么良品率 不一样？ 为什么可以做出低成 本高质量的产品？
DOE
更便宜的原料
相同产品 相同功能
C(16) 1
D(8) 1
E(4) 1
F(2) 1
G(1) 1
结果
2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 ….. 127 128
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
1
1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
2
粗 粗 细
3
4
5
6
0 4 4
7
0 5 5 16 17 12
43 现 1300 43 新 1200 53 现 1300
4 1 2 2 2 2 1 1 5
5 2 1 2 1 2 1 2 1 6 2 1 2 2 1 2 1 1
细
粗 粗
53 新 1200
53 现 1200 53 新 1300
0
0 4
0
5 0