DOE实验设计与田口法介绍
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
DOE工程方法丨④田口设计
DOE工程方法丨④田口设计
田口设计（Taguchi Design），也称健壮设计、鲁棒设计、或稳健参数设计。
它通过选择可控因子的水平组合来减少一个系统（或产品、过程）对噪声变化的敏感性，从而达到减少此系统性能波动的目的。
系统（或产品、过程）的性能除了受可控因子的影响外，还受到噪声因子的影响。
一般的实验设计对误差的分析比较笼统，全部归为随机误差或试验误差。
但在田口设计中，为了能达到产品或性能的稳健性，一定要细致地分析这些变差是如何形成的，进而设法在试验中反映这些变差，最后讨论如何通过田口设计来实现控制这些变差的目标。
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。
《doe田口方法》课件
本课件将深入介绍doe田口方法，包括其起源、发展、优点和局限性。了解基 本原理、步骤，并了解为什么在产品设计和制造业中需要使用doe田口方法。
doe田口方法的起源和发展
doe田口方法起源于日本工程师田口玄一郎之手，发展至今已成为质量管理中的重要工具。 该方法通过系统的实验设计和数据分析，帮助企业降低成本、提高质量、优化流程。
2
使用正交表等方法设计实验方案。
3
执行实验
按照实验方案执行实验并记录数据。
数据分析
4
使用统计学方法分析数据，确定因素对 结果的影响。
为什么需要使用doe田口方法
doe田口方法可以帮助企业发现影响产品质量和流程稳定性的因素，提升生产 效率，降低变异。 通过合理的设计实验，可以找到最优的工艺参数和操作方法，提高产品品质。
编制doe田口实验计划的基本技巧
1 明确目标
确定实验的目的和期望达到的效果。
2 选取因素
选择与目标密切相关的因素作为实验的研究对象。
3 确定水平
确定每个因素的水平范围，并进行适当的限制。
doe田口方法在产品设计中的应用
新产品开发
利用doe田口方法进行产品参数 的优化设计。
产品测试
通过实验设计，确定产品的最佳 使用条件。
市场调研
通过doe田口方法，统计数据较 全面的反映市场需求。
doe田口方法在制造业中的应用
工艺优化
通过实验设计找出最佳的工艺 究 各种因素对工艺的影响，提升 制造效率。
质量改良
利用doe田口方法，找出影响产 品质量的关键因素，持续改善 质量。
doe田口方法的优点和局限性
优点
可以同时考虑多个因素对结果的影响，减少试 错成本。
实验设计DOE田口方法
1.2. 应用领域、目的、特点
二战之后，日本的田口玄一博士，将试验设计方法应用于改进产品和系统质 量，并研究开发出“田口品质工程方法”，简称田口方法。从而提升了日本产品 品质及日本产业界的研发设计能力，成为日本战后质量管理及设计开发的核心工 具。
田口方法具有很强的抗干扰能力，因此又称为“稳健参数设计”——通过 调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对Y的影响, 从而提高设计方案的抗干扰 能力.
田口方法的优势: 通过调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对Y的影响, 从而提高设计方案
的抗干扰能力.
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1.9. 田口方法中正交表的特点
试验观察值
实验次数成倍数增加: 9*8 = 72 次
一次游程（设置）重复了8次，在重复试验每一次对噪音a,b,c,d的水平有调整，—— 会造成 Nhomakorabea件间的变异。
对于噪音的识别分类，还可以有更多的分类，只要有益于改进，就应该做深入地分析！
噪音是量产过程“人、机、料、法、环”的非可控部分；它不是人为的破坏或不遵守，不 是硬件资源故障，不是违背管理要求的非批准供方物料，不是原材料的彻底不合格等。它 是过程要素在批准准备或批准（作为PPAP的前提条件或已经PPAP）条件下（即许可的量 产条件下）的非受控波动。如：资格（拟）认可的两个班次的操作者；（拟）批准两家合 格供应商供应的同一材料号或不同批号；（拟）批准的两种测量方法；（拟）批准的常规 生产环境；（拟）批准的协变量（非受控的连续变量）-如：环境温度等等
正交表具有正交性，导致对试验结果有“均衡分散，整齐可比”的特点，有 利于计算回归方程。因此，虽然是局部试验（使用了全部试验的一部分），但 仍有可靠的代表性。 ➢ 信噪比 —— 评价品质优劣的基础
DOE-之田口式实验法
田口實驗方法簡介 基本觀念
在一個制程里,發和不良的原因很多 如果我們能 在一個制程里 發和不良的原因很多,如果我們能 發和不良的原因很多 把不良原因杜絕,我們可防止不良產生 但在現實 把不良原因杜絕 我們可防止不良產生.但在現實 我們可防止不良產生 的世界里,很多時候我們知道那些不良原因 但完 的世界里 很多時候我們知道那些不良原因,但完 很多時候我們知道那些不良原因 成去杜絕卻有困難.可能涉及成本或技術 但我們 成去杜絕卻有困難 可能涉及成本或技術.但我們 可能涉及成本或技術 卻可透過制程參數最佳化可控制不良原因之變異. 卻可透過制程參數最佳化可控制不良原因之變異 田口式實驗方法就是協助我們找出主要的因子和 最有利的制程參數. 最有利的制程參數
L (y) = k(y - m)2
Ao=＄200 ＄
Tolerance = △o = ±20℃ ∴ △o = 20℃ ℃ ℃ Loss = Ao = L = ＄200 Ao = k(△o)2 △ k = 0.5＄/℃ ＄℃ L(y) = 0.5 (y - m)2 k=
(△o) △ (△o)2 △
=
＄200 (20)2
應用統計方法 基本的統計方法與技巧將有利於實驗者 基本的統計方法與技巧將有利於實驗者. 1.應用最簡便之方法 應用最簡便之方法. 應用最簡便之方法 2.在復習的問題中作有系統性之分析 在復習的問題中作有系統性之分析. 在復習的問題中作有系統性之分析 3.了解在何時何地需要支援 了解在何時何地需要支援. 了解在何時何地需要支援 4.節省實驗成本 節省實驗成本. 節省實驗成本 5.容易達成實驗之積極性目標 容易達成實驗之積極性目標. 容易達成實驗之積極性目標
品質工程的概念
Quality Loss Function觀念 觀念
DOE -田口实验设计方法
17.75 34.75 15.25
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水准1 水准2
A
B
C
D
石灰石 添加物 蜡石量 蜡石
量 粗细度
种类
12.75 26.75 25.25 19.00
35.50 21.50 23.00 29.25
E
F
G
原材料 浪费料 长石量
加料量 回收量
30.50 13.50 33.00
17.75 34.75 15.25
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
加 料 量 1300
1200
1300
1200
1200
1300
1200
1300
F 浪费料
回 收 量 0
4
4
0
0
4
4
0
G 长石量
0 5 5 0 5 0 0 5
瓷砖 尺寸不
良 率
16 17 12 6 6 68 42 26
25
A1（5%的石灰石）的作用所对应的不良率 为：（16+17+12+6）/4=12.75%，A2(1%的石灰 石)的作用所对应的不良率为：（6+68+42+26） /4=35.50%。
44.1
24.1
4.1 A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2 E1 E2 F1 F2 G1 G2
DOE设计——田口优化
DOE实验设计(田口方法)▲设计思想现代企业已经充分意识到了品质管理的重要性，不少成功企业已将品质管理（QC）很好的融入到了产品研发及生产的各个阶段。
众所周知，品质管理包括离线品管和线上品管两个部分。
离线品管活动发生在产品和制程的设计阶段。
DOE实验设计中的田口方法是一种统计方法，利用该方法可以简化或是删除许多统计设计工作。
英瑞奇特推出此课程，旨在向您讲述如何将各项实验方法运用于产品和制程设计中，以便更有效的降低杂音因素的敏感影响，减少过程中各项的变差，从而使产品及制程设计臻于完美。
一、田口方法的涵义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。
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。
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。
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2.2 Find Critical Xs
Pareto Chart of Key Input Variables
350 300 250 200 150 100 50 0 Coffee Type(咖啡 Amt. of Coffee(咖 Grind Time(研磨 Brew Time(烹調 Water Temp.(水 Cup Size(杯子大 Cook Type(煮法) 品牌) 啡量) 時間) 時間) 的溫度) 小)
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1.4.4 S/N Ratio
• 平均品質損失可以直接做為一批產品的品 質指標 • 田口博士將平均品質損失排除係數k後, 以 對數轉換、乘以10、並取反號, 並將它們稱 為S/N比, 做為品質的同義字
S/N 10 logMSD
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1.7 田口方法
• 直交表的使用 • 沒有討論干擾因子仍是傳統實驗設計，並 非田口方法
• 損失函數 • 非線性關係的利用 • S/N比
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評分分數
April 24, 2006 NTHU
Variable Name Raymond's Presentation
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2.3 Set Level of Xs
因素(輸入變數 X) Coffee Type(咖啡品牌 ) Amt. of Coffee(咖啡量 ) Grind Time(研磨時間 ) Water Temp.(水的溫度 ) Cook Type(煮法 ) Cup Size(杯子大小 ) Brew Time(烹調時間 ) 水準 (Level) 1 2 3 藍山 摩卡 仙度施 1 CUP 2 CUP 3 CUP 細 標準 粗 90℃ 100℃ 110℃ 蒸餾式 吸虹式 大 中 小 5分鐘 6分鐘 7分鐘
2.HOW to Do DOE?
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Define Ys: 問題的認知及陳述 Find Critical Xs：選擇因子 Set Levels：選擇水準 Design Treatments：選擇適當的實驗設計 Experiments：進行實驗 Data Analysis：資料分析 Repeat Experiment： 重覆試驗 Summary & Suggestion：結論及建議
1.1.1 Responses, Ys
望目特性
靜態
計量
望小特性 望大特性
Y (品質特性)
動態
計數
計件 計點
感官
視覺, 聽覺, 嗅覺, 味覺, 觸覺, 偏好
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1.1.2 Factors, Xs
• 對Y有影響的一系列原因中，稱為X
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1.3.3 2k因子階層設計
• k個因子，每個因子2個水準(+,-) ，共2k次 實驗（當 n = 1 時） • 在因子數不多的狀況下，常用於實驗初期， 來了解因子對反應變數之可能影響。
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1.4 Taguchi Method
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18
1.6 資料分析方法
• 資料分析
– 數據檢定：t test, F test, pair t, ANOVA – 圖形分析：Box plot, QC chart, etc
• 軟體應用
– Minitab, SPSS, SAS等等
變異最小
14
1.4.3 損失函數種類
L(y) A0 A0 L(y)
y m–Δ0 m m +Δ0 0 Δ0 Smaller the better 望小型
y
Nominal the best 望目型 L(y)
L(y) A0
A0 0 Δ0 Larger the better 望大型
y
y m–Δ́0 m m +Δ0 Asymmetric 不對稱型 15
實驗設計與田口法介紹 DOE & Taguchi Method
Reporter: Raymond Chang Date: April 24, 2006 Professor:
Agenda
1. 2. 3. 4. What is DOE & Taguchi Method How to do DOE? How to use Taguchi Method? Summary
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6
Y=f(X1,X2,…,Xk)
輸入 X1 X2 X3 X4 X5 Process Step 輸出 Y1 Y2 Y3
純 度 濃 度 長 度 重 量 強 度 壽 命 磨耗率 縮收率 噪 音 硬 度 收 率 電 壓 電 阻 電 流 不良率 缺點數
• 發展縮小變異方法的新名稱，配合直交表使用 • 田口品質工程不以傳統實驗設計的概念為主軸。
– S/N ratio處理資料與數據
• 田口法可在短期間產出最優值的實驗結果 • 田口品值觀點：
– 品質定義 – 損失函數 – 穩健設計的觀念
• 美國: 統計學基礎的DOE, 日本: 田口法的DOE
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Raymond's Presentation 21
April 24, 2006 NTHU
2.1 Define Y (煮咖啡為例)
輸入變數 X Coffee Type(咖啡品牌 ) Amt. of Coffee(咖啡量 ) Grind Time(研磨時間 ) Water Temp.(水的溫度 ) Cook Type(煮法 ) Cup Size(杯子大小 ) Brew Time(烹調時間 )
製程 (Process) 烹調咖啡的過程
輸出變數 Y Taste(味道 ) Aroma(香味 ) Price(價格 ) Acidity(酸度 )
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Raymond's Presentation
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2.2 Find Critical Xs
輸出變數 Y 輸入變數 X 評比 Coffee Type(咖啡品牌 ) Amt. of Coffee(咖啡量 ) Grind Time(研磨時間 ) Water Temp.(水的溫度 ) 相關程度 Cook Type(煮法 ) Cup Size(杯子大小 ) Brew Time(烹調時間 ) Taste Aroma Price Acidity 味道 香味 價格 酸度 10
Raymond's Presentation
– MSD: Mean Square deviation
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1.4.5 干擾因子
干擾因子類別 使用階段的 干擾因子 製造階段的 干擾因子 品質特性量測時的 干擾因子 外部干擾因子 內部干擾因子 外部干擾因子 內部干擾因子 量測干擾因子
10 9 9 9 2 2 9
10
10 7 6 3 4 4 6
10
10 10 2 2 4 5 2
2
10 10 3 2 2 1 2
評比分數
評比 %
320 280 176 144 104 112 174
24.4% 21.4% 13.4% 11.0% 7.9% 8.5% 13.3%
評分分數 = (X1 x Y1) + (X1 x Y2) + (X1 x Y3) + (X1 x Y4)
1.4.1 直交表
• Ln(tk)
– – – – L：拉丁方格(Latin Squares)的字頭。 n：直交表的列數，實驗的組數。 k：直交表的行數，實驗因子數。 t：直交表行可考慮的水準數，即配置因子的水準數。
• 較少實驗次數，研究更多的因子。
• 可以類似傅立葉分析進行統計分析。 • 直交表中任意兩行，所有的因子水準組合出現的次數相同。
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Raymond's Presentation
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1. What is DOE & Taguchi Method
• DOE: Design Of Experiment
– 在一個或連串的試驗中刻意地改變製程輸入參數值, 以 便觀察並找出影響製程輸出變數之因素
• 提升製程良率、降低製程變異、改善產品品質、降低研發時間、 降低總體成本、評估各種可行之設定值、評估各替代原料、確 定影響產品特性之因素
C : Controllable 速度 , 溫度 , 壓力 U : Uncontrollable 環境溫度 , 濕度 , 作業員
April 24, 2006 NTHU
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7
1.3 DOE 的進行方式
• • • • Try-and-error (試誤法) One Factor a time (一次一因子法) Full factorial experiment (全因子法) Taguchi’s orthogonal arrays(田口法)
例子 使用環境（溫度、濕度）、使用者 材料磨耗、材料老化 製造環境（溫度、濕度）、製造者 材料變異、製程參數變異 量測的位置、量測的時間