田口品质损失函数共38页文档
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
25、学习是劳动，是充满思想Fra bibliotek劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
{品质管理品质知识}质量损失函数
{品质管理品质知识}质量损失函数质量损失函数日本质量管理学家田口玄一（Taguchi）认为产品质量与质量损失密切相关，质量损失是指产品在整个生命周期的过程中，由于质量不满足规定的要求，对生产者、使用者和社会所造成的全部损失之和。
田口用货币单位来对产品质量进行度量，质量损失越大，产品质量越差；反之，质量损失越小，产品质量越好。
一、质量特性产品质量特性是产品满足用户要求的属性，包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、可维修性和环境适应性等。
（与前描述是否一致）（一）质量特性分类田口先生为了阐述其原理，对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整，分为计量特性和计数特性，如图1所示。
1、望目特性。
设目标值为m，质量特性y围绕目标值m波动，希望波动愈小愈好，则y就被称为望目特性，例如加工某一轴件图纸规定φ10±0.05(mm)，加工的轴件的实际直径尺寸y就是望目特性，其目标值m=10(mm)。
2、望小特性。
不取负值，希望质量特性y愈小愈好，波动愈小愈好，则y 被称为望小特性。
比如测量误差，合金所含的杂质、轴件的不圆度等就属于望小特性。
3、望大特性。
不取负值，希望质量特性y愈大愈好，波动愈小愈好，则y 被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
（二）质量特性波动产品在贮存或使用过程中，随着时间的推移，发生材料老化变质、磨损等现象，引起产品功能的波动，我们称这种产品由于使用环境，时间因素，生产条件等影响，产品质量特性y偏离目标值m，产生波动。
引起产品质量特性波动的原因称为干扰源。
主要有以下三种类型：1、外干扰（外噪声）使用条件和环境条件（如温度，湿度，位置，输入电压，磁场，操作者等）的变化引起产品功能的波动，我们称这种使用条件和环境条件的变化为外干扰，也称为外噪声。
2、内干扰（内噪声）材料老化现象为内干扰，也称为内噪声。
3、随机干扰（产品间干扰）在生产制造过程中，由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方法和环境（简称5MIE）等生产条件的微小变化，引起产品质量特性的波动，我们称这种在生产制造过程中出现的功能波动为产品间波动。
田口二次式损失函数.
Dimensions of Service Quality
(3) Assurance: Ability to convey trust and confidence. ex. being polite and showing respect for customer.
(4) Empathy: Ability to be approachable. ex. being a good listener.
ES<PS (Quality surprise) 2. Expectations met
ES~PS (Satisfactory quality) 3. Expectations not met
ES>PS (Unacceptable quality)
5
2. Gaps in Service Quality
Responsiveness Assurance Empathy Tangibles
Personal needs
Past experience
Expected service
Perceived service
Service Quality Assessment 1. Expectations exceeded
Chapter 6. Service Quality
1
Learning Objectives
1. Measuring service quality: five dimensions 2. Diagnose quality problems: service quality gap
model 3. Service design methods: Taguchi, Poka-Yoke,
田口实验与质量损失函数
田口实验与质量损失函数由日本田口玄一(Genichi Taguchi)所提之品质工程的理念和方法，是将品质改善之重点由制程阶段向前提升到设计阶段，一般称其为离线之品质管制方法(off-line quality control)。
在哲理方面，田口提出品质损失(quality loss)之观念来衡量产品品质，一些不可掌握之杂音(noise)(例如环境因素)造成特性偏离目标值，并因而造成损失。
田口方法的重点在於降低这些杂音对产品品质的影响性，依据稳健性(robustness)之观念，打算可掌握因子的最佳设定，建立产品?制程之设计，以使产品品质不受到杂音因素之影响。
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，仍旧严把质量关，应用田口方法创造出了很多世界知名品牌。
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。
其基本思想是把产品的稳健性设计到产品和制造过程中，通过掌握源头质量来抵挡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转变．为企业增加效益指出了一个新方向。
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入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抱负目标，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、削减产品波动上发挥作用。
田口品质损失函数
四．田口實驗法的例子-4
•進行實驗 由於中斷文書人員的工作將造成公
司損失，因此管理階層決定只進行兩次 實驗。一但實驗決定了最適水準後，將 進行一個確認實驗以驗證前次結果，預 期結果將減低輸入資料的錯誤。
二．田口方法的背景基礎-8
•使用品質損失函數
•假設修理汽車暖氣機所需金額為200美金。在允差 為6± 0.5mm、 且距目標值的離差平方為(1/6)2 的 條件下，計算由於目標設定的離差而導致的品質損 失函數。
•帶入公式：Ｋ＝200/0.52=800 ，而 Ｌ＝Ｋ＊Ｖ2 =800*(1/6) 2=22.22 (美元/單位） 因此可知，由於目標標準的離差而導致的損失是每 單位22.22美元。在以這個成本和其他缺陷比較， 便可決定實施產品設計改善的優先順序。
Chapter 7
產品與過程設計中的品質 補充部分
指導教授：陳永璋 博士 學生：林宜亭(93633115)
產品壽命週期－舉例說明
•雪橇設計
在1970年代之間，滑雪運動受歡迎程度 達到顛峰；但是到1980年代時，滑雪運 動開始退燒，導致雪橇的銷售量下滑； 因此雪橇製造商投注更多財力於產品研 發上，於是滑雪板應運而生。藉由吸引 滑雪板的人群及年輕人的注意，滑雪板 的產量穩定成長。雪橇在設計科技上的 改變讓該市場東山再起。
一．田口實驗設計
•田口方法 •田口方法是透過實驗設計(DOE)來決定參數， 以找出生產產品或服務的最適輸入組合的標 準方法。實驗設計在設計與處理工程方面是 極為重要的工具，它能找出生產高品質產品 或服務的最適原料份量。 •田口對設計的看法可分為四個方面： 穩健設計、概念設計、 參數設計及允差設計
最新质量损失函数
产品质量特性是产品满足用户要求的属性，包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、 可维修性和环境适应性等。 （与前描述是否一致）
（一）质量特性分类 田口先生为了阐述其原理，对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整，分为计量特性和 计数特性，如图 1 所示。
望目特性
质量特性
静态特性
计量特性
3、随机干扰（产品间干扰）
在生产制造过程中，由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方法和环境（简称
5MIE）等
生产条件的微小变化，引起产品质量特性的波动，我们称这种在生产制造过程中出现的功能波动
为产品间波动。
以电视机电源电路为例，其输出特性的干扰分类及抗干扰性能如 1 表所示。
二、质量损失函数
干扰引起了产品功能的波动，有波动就会造成质量损失。如何度量由于功能波动所造成的损
3、望大特性。不取负值，希望质量特性 y 愈大愈好，波动愈小愈好，则 y 被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
（二）质的推移，发生材料老化变质、磨损等现象，引起产品功
能的波动，我们称这种产品由于使用环境，时间因素，生产条件等影响，产品质量特性
失，田口先生提出了质量损失函数的概念，它把功能波动与经济损失联系起来。田口先生把产品
（或工艺项目）看作一个系统，这个系统的因素分为输入因素（可再分为可控因素
X 和不可控因
素 Z）和输出因素（即质量特性或响应） y，如图 2 所示。系统的设计目标值为 m。
干扰
外部干扰（温度、湿度、尘
特
性
埃、输入电压等环境条件波
量损失函数，给我们提供了很多重要信息，从图 3 的曲线可以看出。
第一，质量损失函数如连续的二次函数曲线所示，质量特性仅仅在规范（ T）以内并不一定表
质量损失函数讲
质量损失函数日本质量管理学家田口玄一（Taguchi）认为产品质量与质量损失密切相关，质量损失是指产品在整个生命周期的过程中，由于质量不满足规定的要求，对生产者、使用者和社会所造成的全部损失之和。
田口用货币单位来对产品质量进行度量，质量损失越大，产品质量越差；反之，质量损失越小，产品质量越好。
一、质量特性产品质量特性是产品满足用户要求的属性，包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、可维修性和环境适应性等。
（与前描述是否一致）（一）质量特性分类田口先生为了阐述其原理，对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整，分为计量特性和计数特性，如图1所示。
图1 质量特性的分类计数特性请查阅有关书籍，这里主要对计量特性进行描述。
1、望目特性。
设目标值为m，质量特性y围绕目标值m波动，希望波动愈小愈好，则y就被称为望目特性，例如加工某一轴件图纸规定φ10±0.05(mm)，加工的轴件的实际直径尺寸y就是望目特性，其目标值m=10(mm)。
2、望小特性。
不取负值，希望质量特性y愈小愈好，波动愈小愈好，则y 被称为望小特性。
比如测量误差，合金所含的杂质、轴件的不圆度等就属于望小特性。
3、望大特性。
不取负值，希望质量特性y愈大愈好，波动愈小愈好，则y被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
（二）质量特性波动产品在贮存或使用过程中，随着时间的推移，发生材料老化变质、磨损等现象，引起产品功能的波动，我们称这种产品由于使用环境，时间因素，生产条件等影响，产品质量特性y偏离目标值m，产生波动。
引起产品质量特性波动的原因称为干扰源。
主要有以下三种类型：1、外干扰（外噪声）使用条件和环境条件（如温度，湿度，位置，输入电压，磁场，操作者等）的变化引起产品功能的波动，我们称这种使用条件和环境条件的变化为外干扰，也称为外噪声。
2、内干扰（内噪声）材料老化现象为内干扰，也称为内噪声。
3、随机干扰（产品间干扰）在生产制造过程中，由于机器、材料、加工方法、操作者、计测方法和环境（简称5MIE）等生产条件的微小变化，引起产品质量特性的波动，我们称这种在生产制造过程中出现的功能波动为产品间波动。
第三章品质损失函数
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16、我总是站在顾客的角度看待即将推出的产品或服务，因为我就是顾客。2021年9月27日星期一11时48分41秒11:48:4127 September 2021
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17、当有机会获利时，千万不要畏缩不前。当你对一笔交易有把握时，给对方致命一击，即做对还不够，要尽可能多地获取。上午11时48分41秒上午11时48分11:48:4121.9.27
企业
衬衣：每人喜欢衬衫款式不同，可通过各商场销售情况决定生产什么种 类衬衣，产品开发战略非常重要 品质优劣，颜色、花色品种及流行款式
品种与品质关系
品种与流行趋势有关系，品质与经济有关系，二者决定市场占有 率
第三章
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9、经验显示，市场自己会说话，市场永远是对的，凡是轻视市场能力的人，终究会吃亏的！21.9.2721.9.27Monday, September 27, 2021
结束
小结：三种质量特性的损失函数 返回
例1：解：
返回
例2：解：
返回
例3：解：死亡一人的损失为（国民收入×寿命）
=200万日元×77.5
=1.55亿日元
每辆汽车的损失为
A0
1.55亿日元 / 人 1.2亿人 0.4亿辆
4.65亿日元 / 辆
返回
例4：解：
L( y)
A0 02 y2
130 1.52
品质与成本
品质损失函数
教学目标
• 掌握品质、品种、成本、损失概念及品质与 损失关系；
• 了解不同特性的品质与损失之间的函数关系 的建立；
• 清楚品质特性偏离目标值，就会造成品质损 失，偏离越远，损失越大；
• 根据目标特性、趋小特性、趋大特性的损失 来对其品质作出定量评价。
田口玄一质量损失函数QLF
田口玄一质量损失函数QLF质量损失函数日本质量管理学家田口玄一(Taguchi)认为产品质量与质量损失密切相关，质量损失是指产品在整个生命周期的过程中，由于质量不满足规定的要求，对生产者、使用者和社会所造成的全部损失之和。
田口用货币单位来对产品质量进行度量，质量损失越大，产品质量越差;反之，质量损失越小，产品质量越好。
一、质量特性产品质量特性是产品满足用户要求的属性，包括产品性能、寿命、可靠性、安全性、经济性、可维修性和环境适应性等。
(与前描述是否一致)(一)质量特性分类田口先生为了阐述其原理，对质量特性在一般分类的基础上作了某些调整，分为计量特性和计数特性，如图1所示。
望目特性望小特性计量特性静态特性望大特性质量特性计件特性动态特性计数特性计点特性图1 质量特性的分类计数特性请查阅有关书籍，这里主要对计量特性进行描述。
1、望目特性。
设目标值为m，质量特性y围绕目标值m波动，希望波动愈小愈好，则y就被称为望目特性，例如加工某一轴件图纸规定φ10?0.05(mm)，加工的轴件的实际直径尺寸y就是望目特性，其目标值m=10(mm)。
2、望小特性。
不取负值，希望质量特性y愈小愈好，波动愈小愈好，则y 被称为望小特性。
比如测量误差，合金所含的杂质、轴件的不圆度等就属于望小特性。
11/10页3、望大特性。
不取负值，希望质量特性y愈大愈好，波动愈小愈好，则y被称为望大特性。
比如零件的强度、灯泡的寿命等均为望大特性。
(二)质量特性波动产品在贮存或使用过程中，随着时间的推移，发生材料老化变质、磨损等现象，引起产品功能的波动，我们称这种产品由于使用环境，时间因素，生产条件等影响，产品质量特性y偏离目标值m，产生波动。
引起产品质量特性波动的原因称为干扰源。
主要有以下三种类型:1、外干扰(外噪声)使用条件和环境条件(如温度，湿度，位置，输入电压，磁场，操作者等)的变化引起产品功能的波动，我们称这种使用条件和环境条件的变化为外干扰，也称为外噪声。
六西格玛工具箱之质量损失函数
六西格玛工具箱之质量损失函数六西格玛工具箱之质量损失函数质量特性的波动(即产品性能相对设计目标值的偏离)是引起质量损失和质量问题的原因，田口博士建立了质量损失函数，以描述质量损失与质量波动之间的关系。
质量损失QL(Quality Loss)是质量特性y的函数。
不同的产品和不同的质量特性对应不同的质量损失曲线。
当产品性能恰好为目标值m时，质量损失最小，相对值可定义为零。
产品性能偏离目标值越远，质量损失越大。
质量损失函数L(y)的图象为一条曲线，在y=m处有极小值零。
假定L(y)在y=m处存在二阶导数，可将L(y)在y=m处展开成泰勒级数，考虑L(y)=0，L,(m)=0，并忽略高阶无穷小，L(y)可简化为式中k=L,,(m)/2!为不依赖于y的常数。
因此质量损失函数的图像在y=m附近近似地等于一条抛物线。
j(y)为一批产品的性能概率分布密度函数，其均值为μ，标准差为σ，则这批产品的质量损失的数学期望为?????? 当随机变量y服从正态分布N(μ，σ2)时，由(1-8)式可得 ?????? ??????可见质量损失的数学期望L与产品性能方差σ2、平均波动的平方(μ-m)2和损失系数k有关。
?????? σ2和(μ-m)2决定了曲线j(y)的形状与位置，而k 则决定了质量损失函数L(y)的形状。
健壮设计的目标有两个，一个目标是使[s2+(m-m)2]最小，即曲线j(y)很陡且均值接近m，另一个目标是使k最小，即曲线L(y)很平坦，从而使产品的质量损失最小。
六西格玛工具箱之因果图因果图又叫“石川馨图”，也称为鱼刺图、特性要因图等。
它是利用“头脑风暴法”，集思广益，寻找影响质量、时间、成本等问题的潜在因素，然后用图形形式来表示的一种十分有用的方法，它揭示的的是质量特性波动与潜在原因的关系。
因果图有三个显著的特征: 是对所观察的效应或考察的现象有影响的原因的直观的表示; 这些可能的原因的内在关系被清晰地显示出来; 内在关系一般是定性的和假定的。
品质损失函数的型式
n 1 2 E L k i 1 yi n
(13-8)
品質管理 Chapter 13 品質工程
13-14
貳、直交表 1/3
直交表 (orthogonal array) ：是實驗設計中的部分 因子設計(fractional factorial design)。
品質管理 Chapter 13 品質工程
13-3
章前導讀 2/2
線上品管：
指在生產線上所做的品管活動，如以 SPC 中的管 制圖監控製程或分析改善製程變異的品管活動。
線外品管：
指在生產線外所做的品管活動，如以實驗設計或 田口(或稱品質工程) 方法，設計產品品質或設計 製程生產條件；或以可靠度方法分析產品的可靠 度等。
品質管理 Chapter 13 品質工程
13-24
望目特性
品質特性為望目特性的特徵是：
品質特性是連續且非負值 品質特性的目標值是不為零的有限值 有調整因子，用以降低品質特性之平均值與目 標值之偏差
望目特性之SN比為
y2 SN 10 log 2 S
品質管理 Chapter 13 品質工程
品質管理 Chapter 13 品質工程
13-5
品質損失函數的型式 2/2
圖 13.1
品質管理 Chapter 13 品質工程
望目特性的二次損失函數
13-6
望小特性與損失函數 1/2
產品品質特性值越小越好，當品質特性值為 0 時， 損失為 0；
當品質特性值越大時損失愈大，其二次損失函數 如式(13-2)和圖(13.2)。
「行」放置雜音因子
「列」則表示雜音因子的水準組合