田口方法及Minitab应用
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田口方法及Minitab应用
Minitab田口正交表
Minitab 中的田口设计试 验（续）
执行田口设计试验 可能包括以下步骤：
1 开始使用 Minitab 之前，需要先完成所有预试验计划。例如， 需要为内侧阵列选择控制因子 ，为外侧阵列选择噪声因子。控制因子是可以 进行控制以优化过程的因子。噪声因子 是可以影响系统性能但在预期的产品 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 。
减少平均损失的两步法 1.减少波动，把y的标准差σ 降低 2.减少偏差，使y的均值向目标值靠拢
参数设计的基本思想：例子
解决思路： 不是去改变环境（重新设计和建造新窑），而是改变产品生产的某些参数，这些参数 的改变可使产品更具抗干扰的能力，从而减少环境温度差异对产品质量的影响。 稳健设计不是去控制波动源，而是设法降低波动源的影响；
品质特性（响应值）
M
Y
U 噪声因子（不可控因子）
Minitab 中的田口设计试 验（续）
执行田口设计试验 可能包括以下步骤：
1 开始使用 Minitab 之前，需要先完成所有预试验计划。例如， 需要为内侧阵列选择控制因子 ，为外侧阵列选择噪声因子。控制因子是可以 进行控制以优化过程的因子。噪声因子 是可以影响系统性能但在预期的产品 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 。
减少平均损失的两步法 1.减少波动，把y的标准差σ 降低 2.减少偏差，使y的均值向目标值靠拢
参数设计的基本思想：例子
解决思路： 不是去改变环境（重新设计和建造新窑），而是改变产品生产的某些参数，这些参数 的改变可使产品更具抗干扰的能力，从而减少环境温度差异对产品质量的影响。 稳健设计不是去控制波动源，而是设法降低波动源的影响；
品质特性（响应值）
M
Y
U 噪声因子（不可控因子）
田口方法与Minitab应用培训
E(L) = E( y – m )2 = E[(y – Ey) + ( Ey – m )]2=E(y – Ey)2 + ( Ey – m )2 = σ2+ δ2 σ2 =E(y – Ey)2 ，它是y与自己均值的偏差的平方，y的方差； δ2 = ( Ey – m )2 ，它是y的均值对目标值的偏差的平方；
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
15
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
2019/7/10
16
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
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
15
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
2019/7/10
16
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。
第 11 页
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。
第 12 页
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
田口方法-Minitab的应用
Main Effects Plot for Means
主效應因子平均值圖
A
B
C
D
13.8
12.6
11.410.2Fra bibliotek9.01
2
1
2
1
2
1
2
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
波霸奶茶涼度實驗
A
2
1
B
2
1
Interaction Plot for Means
交互作用因子平均值圖
1
2
1
2
15.0 12.5 10.0
Mean
15.0 12.5 10.0
B
C
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
波霸奶茶涼度實驗
• 選Stat=>DOE=>Taguchi=>Predict Taguchi Results 勾選確認實驗 預測項目
設定因子水準 來進行預測
波霸奶茶涼度實驗
最佳因子水準組合A2B2C2D1
波霸奶茶涼度實驗
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
PS：不能打中文
7.因子名稱命名 8.因子水準定義 9.因子配置欄位
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
塑膠射出成型品之融合強度
12.將直交表 輸出到表格
10.選OK
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
11.選Options
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
L9直交表的各因子 水準規劃結果
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
Ｄ 模溫
30℃
40℃
50℃
•選用L9直交表進行部份因子實驗
國立雲林科技大學 工業工程與管理所
MINITAB用于田口分析
过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。
在评估过程能力之前，过程必须受控。
如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。
.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。
这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。
你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。
能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。
选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。
这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。
在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。
在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。
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
2013-7-25
1
2013-7-25
2
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 。
静态田口设计示例-06
2013-7-25 8
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。
静态田口设计示例-09
2013-7-25 11
步骤6:预测田口结果（续）
（步骤流程图）
最后点击‘确定’， 生成预测结果
静态田口设计示例-10
2013-7-25 12
步骤6:预测田口结果（续）
（会话窗口的输出）
解释结果
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
2013-7-25 8
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。
2013-7-25
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2013-7-25
2
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 。