工程应用分析之田口式实验计划法
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。
DOE -田口实验设计方法
7
田口博士的成就
• 在日本提出 “田口品质工程” • 获得戴明奖 • 主持福特汽车供应者协会 • 主持美国供应者协会 统计学之贡献 • DOE • S/N Ratio
DOE基本概念
控制因子
讯号
制程
误差因子 干扰因子/杂音
响应 品质特性
实验设计主要对试验进行合理安排,以较 小的试验次数、较短的试验周期和较低的 试验成本，获得理想的试验结果以及得出 科学的结论。
3
为什么需要DOE
同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商良品率 是比较高
同样是在生产同类型的产品，为什么有些厂商的产 品性能以及寿命是比较好，而成本又比较低呢？
日本工业强盛的原因
用Y7与Y6比较18
全因子实验计划法
实验计划当中,考虑全部实验因子所有水准的全部组合!
A
B
C
C1
2
C1
A2
C2
B2
C1
C2
23=8 所有可能的排列组合模式
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七个可变的因素，每个因素两种选择， 用全因素实验法进行筛选，就有128种组合， 如果用小型设备做实验，每个实验做一天， 买上8个实验用的小炉子，同时做八个实验， 8天即可完成，然后在所有128个组合中寻 找产品尺寸变异最小的组合即可
日本人在很多制造业：如汽车、钢铁、电子和纺织方 面，居于领导地位，主要是因为他们能以具有竞争力 的价格，生产高质量的产品
日本人的致胜法宝之一：田口方法
4
DOE的历史起源
20世纪20年代由英国学者费舍尔 R.A.Fisher)率先提出:最初在农田试验方面 取得重要成果,欧美各国将此法用于生物学, 医学等领域的科学研究
第1章 DOE的经典案例
第一章田口式实验计划法的经典案例1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200万美元，从西德买来一座新的隧道窑，窑本身有80米长，窑内有一部搬运平台车，上面堆放着十几层瓷砖，沿着轨道缓慢移动让瓷砖承受烧烤。
问题是，这些瓷砖尺寸大小有变异，他们发现外层瓷砖有50%以上超出规格要求，内层则正好符合规格要求。
工程师们很清楚，引起产品尺寸变异的原因是窑内各个不同位置的温度偏差导致的，只要更换隧道窑的温度控制系统，提高窑内温度的均匀就能够解决。
使得温度分布均匀，需要重新改进整个窑，需要额外再花50万美元，这在当时是一笔很大的投资，不到万不得已时谁也不愿意这样做，大家都希望寻找其他方法来解决，比如通过改变原料配方，如果能找到对温度不敏感的配方，则不需投入资金就能够化解温度不均匀而导致的尺寸变异和超差。
工程师们决定用不同的配方组合来进行试验，以寻找最佳的配方条件，具体的思路是，对现行配方组合中的每一种原料寻找替代方案，通过实际生产运行筛选能够化解温度变异的最佳配方，对于熟悉瓷砖生产工艺的工程师来说，每一种原料的替代方案其实不难找到（见下表），但每一个因素的替代方案的组合并不一定是最佳组合，最佳组合可能是各种原料现行条件和替代方案的所有组合方式中的一种，到底是哪一种，只有进行实验，对实际效果进行评价才能予以判定。
替代方案表参与过产品开发或工艺改进的人都知道，灵感可以在一秒钟内产生，但实际操作却是耗时耗力的事情。
七个可变的因素，每个因素两种选择，用全因素实验法进行筛选，就有128种组合，如果用小型设备做实验，每个实验做一天，买上8个实验用的小炉子，同时做八个实验，8天即可完成，然后在所有128个组合中寻找产品尺寸变异最小的组合即可，但本实验在小型设备中无法模拟，因为所要解决的问题的关键就在于隧道窑的温度变异，只有在该窑里做实验，找到的配方组合才是能够化解该窑温度不均匀的最佳组合（若还有另外一个窑存在类似问题，就得另外再找，因为每个窑的温度不均匀状况是不同的），这样一来，每做一次实验其实就是在不同的条件下生产一窑的瓷砖，需要全体员工折腾整整一天，128种组合就需要全体员工搞四个月，试想，能不能找到可化解温度变异的配方尚不知道，就要停产四个月搞实验，其人工、水电、材料耗费比投资50万美元还多，可行吗？除非能够有办法用几次实验就找到最佳组合方案，尚可以一试，否则就只好花钱买高精度温控系统了。
实验设计─田口方法
5
3 1 2 2 1 1 2 2 5 细 53 现 1300 4
5
4 1 2 2 2 2 1 1 5 细 53 新 1200 0
0
5 2 1 2 1 2 1 2 1 粗 53 现 1200 0
5
6 2 1 2 2 1 2 1 1 粗 53 新 1300 4
0
7 2 2 1 1 2 2 1 1 细 43 现 1200 4
36
田口试验
•假设实验执行所需花费的成本相当高，在此情况下不 管任何理由，我们希望只做四次实验，以代替全因素 实验。请问下列二表，你会选择那一项
35
田口试验
次数 A B C D E F G 结果 1234567
1 1 1 1 1 1 1 1 Y1 2 1 1 1 2 2 2 2 Y2 3 1 2 2 1 1 2 2 Y3 4 1 2 2 2 2 1 1 Y4 5 2 1 2 1 2 1 2 Y5 6 2 1 2 2 1 2 1 Y6 7 2 2 1 1 2 2 1 Y7 8 2 2 1 2 1 1 2 Y8
见次页
31
田口试验
一次一因素的实验
A 实验次
数
B
C
D
E
F
G
实验结 果
1 A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 1
2 A2 B1 C1 D1 E1 F1 G1 2
3 A2 B2 C1 D1 E1 F1 G1 3
4 A2 B2 C2 D1 E1 F1 G1 4
5 A2 B2 C2 D2 E1 F1 G1 5
上限
尺
寸
大 小
外部瓷砖
改善前
内部瓷砖
下限
17
田口试验
原材料粉碎及混合 成型 烧成 上釉 烧成
田口参数实验设计（精）
⽥⼝参数实验设计（精）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。
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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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。
总之，田口式实验计划法是一种简洁、高效和准确的工程应用分析方法。
通过合理的参数选择、水平选择和实验设计，田口式实验计划法可以帮助工程师优化设计参数，改进产品性能和质量，提高工程效率和竞争力。
该方法在工程领域的广泛应用为工程问题的解决提供了有效的工具和方法。
田口式实验计划法（Taguchi Method）在工程应用中具有许多优势和特点。
首先，田口式实验计划法通过合理的参数选择和水平选择，能够在最少的实验次数下获得最大的信息量，从而减少试验的成本和时间。
相比于传统的试验方法，田口式实验计划法能够通过较少的实验次数得出准确的结论，提高了实验效率。
其次，田口式实验计划法通过正交实验矩阵的设计，可以平衡和分离各种因素的相互作用，从而准确地确定关键参数和最佳
参数组合。
正交实验矩阵的特点使得每个因素及其相互作用都能够得到有效的考虑，避免了实验结果被其他因素的干扰所影响。
这样可以准确地找出影响结果的主要因素，以及最佳的参数组合，确保产品或系统达到最佳性能和质量。
另外，田口式实验计划法在数据分析方面也具有优势。
田口式实验计划法采用统计技术对实验结果进行分析，能够准确地识别出主要的因素和其相互作用，以及其对结果的影响程度。
通过对数据的统计分析，工程师能够得出科学的结论，并对产品、系统或过程进行优化和改进。
田口式实验计划法在工程应用中的具体实例是非常丰富的。
比如，在产品设计方面，田口式实验计划法可以通过优化设计参数，提高产品的功能和性能。
通过确定最佳参数组合，可以最大限度地满足用户的需求，提高产品的竞争力和市场占有率。
在生产过程的优化方面，田口式实验计划法可以帮助工程师找出影响产品质量的关键参数，并确定最佳的参数组合。
通过优化工艺参数，可以减少生产过程中的变异性和缺陷率，提高产品质量的稳定性和可靠性。
此外，田口式实验计划法还可以在系统设计和控制方面发挥作用。
通过合理的参数选择和水平选择，可以确定系统的优化设计和控制策略，提高系统的稳定性和可控性。
田口式实验计划法还可以用于质量改进和环境优化等领域，帮助工程师找出关键的优化因素，并制定有效的改进措施。
最后，田口式实验计划法不仅适用于传统的制造业，也适用于服务业和信息技术等现代领域。
无论是生产过程的优化，还是软件的性能改进，田口式实验计划法都能够提供科学和有效的解决方案。
总之，田口式实验计划法是一种简洁、高效和准确的工程应用分析方法。
它通过合理的参数选择、水平选择和实验设计，能够优化产品、系统或过程的设计参数，实现最佳性能和品质控制。
田口式实验计划法在工程应用中的广泛使用为工程问题的解决提供了重要的工具和方法。
它不仅可以提高产品质量和竞争力，还可以提高工程效率和可持续发展。
因此，田口式实验计划法在工程领域的应用前景非常广阔。