DOE-田口式实验计划法
DOE培训教材之二经典田口DOE
试验文档记录 (续)
• 项目小组成员清单以及在每阶段试验中的责任。 • 试验结果的文档记录:
• 执行总结 • 结果和数据分析 • 结论和建议措施 • 附件；源数据(如果实际的话)，详细数据分析和
试验设备或程序的细节。
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总体建议
• 试验的计划文档记录可能比实施试验还要重要。 • 确保试验目标已与项目的业务结果相关联。 • 每次集中精力于一个试验，别以为一次调查即可回答
3
六西格玛突破步骤
定义 测量 分析 改进 控制
步骤 1 - 选择输出特性 - 定义过程输入/输出变量
步骤 2 - 确定绩效标准 步骤 3 - 定义测量系统 步骤 4 - 建立过程能力 步骤 5 - 定义绩效目标 步骤 6 - 定义差异来源 步骤 7 - 查找潜在因素 步骤 8 - 发掘变量之间相互关系 步骤 9 - 建立操作公差范围 步骤 10 - 重新验证测量系统 步骤 11 - 重新计算过程能力 步骤12 - 实施过程控制
不可控制的输入.
31
计划编制的方法(续)
• 选择因子水平: 确定在试验中受检查的输入值，如：温度 可以设置在100度和160度级。
• 选择试验性设计: 选择进行研究的设计；暴露，特性化分 析或优化分析。
• 进行试验: 实施过程演示，确保每一个人对进行的试验程 序了解一致。
• 准备好收集数据，开始试验: 做好怎样收集和记录数据。
的改变的因子留下来
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实验设计方法 (DOE)是很有效的改进工具
• 一个实验要是没有设计好和执行好,这种实验是没 有效果的.
• 不是所有的实验都会得到主要的影响因子,但是它 们会提供很多信息.
• 新的数据让我们问更多的问题和作更多的后继研究
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。
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
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。
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。
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。
DOE实验(田口实验方法)
我们假定过程的结果当中，y1，y2，y3……是 我们关心的输出变量，这些我们常常称之为响应 （response）；
x1
y1
x2
过程
y2
x3
y3
u1
u2
几个基本术语——可控因子
我们将影响响应的那些变量称为实验问题中的因 子。其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的 因子，我们称为可控因子（controlled factor）
因子a的主效应为：
145-115=30kg
请问因子b的 主效应是？呢
几个基本术语——交互作用
在前面的资料中我们发现： 当因子b处于低水平的时候（肥少），因子a从低
水平变到高水平是从100到120，增加20kg ； 当因子b处于高水平的时候（肥多），因子a从低
水平变到高水平是从130到170，增加40kg ；
田口方法是使实验更加有效的方法
田口方法的历史
田口博士的实验设计方法在工业上较具有实际 应用性，并不以困难的统计为依归。
田口方法的观念是以减少变异、降低成本和最 终获利之间的关系为基础，同时减少变异亦即 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。
几个基本术语——响应
➢ 一般以顾客的声音来判定什么是我们
所要的Y特性。 Y可以来自：
➢顾客抱怨； ➢顾客所指定的特殊特性； ➢内部认为关键的特性‘。 ➢所选择特性尽可能是计量特性，否则 要增加试验成本。
STEP 2:决定X
1.决定Y 2.决定X 3.选择实验方法 4.配置实验 5.实验 6.数据分析
➢此时的工作人员本身要具有相应的工 程能力和知识，来判定可能影响到y特
望大：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、 寿命、燃料效率等。
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2Z公斤，而四組的體重平均增加 W公斤
直交表，回應表
7
序論--實驗樣本數
如何量測鑽石重量？在天平 理論上重量為：可為正或負
左端放置鑽石，右端放置法 1.234-
碼即可得知：大鑽石為1.234 0.567-
克拉，小鑽石為0.567克拉。 是一個隨機值，一般而言它會形
另類方法：將大鑽石+小鑽 石放在左端得到W，將大鑽
直交表之符號意義： L代表Ｌ型直交表，9代表需要做9次實驗，3代表3
水準，4代表可以擺放4個要因。 L9 34
常用之直交表種類：
L4 23 , L8 27 , L16 215 , L32 231
L9 34 , L27 313 , L81 340 L12 211 , L18 21 37 , L36 23 313
豬公食、人食
在相同的A)食物、C)餐數下
籠子、放山
在相同的A)食物、B)環境下
2餐、3餐
好像不行，因為在看食物時該用 哪一種環境、要吃幾餐？
用8隻可以嗎？
豬公食、籠子、2餐 豬公食、籠子、3餐 豬公食、放山、2餐 豬公食、放山、3餐 人食、籠子、2餐 人食、籠子、3餐 人食、放山、2餐 人食、放山、3餐
1 35
2 64 7
2020/12/3
22
常用之直交表變形
虛擬水準法：應用在將較少水準的要因配置 在較多水準的直交表之行上。
多水準法：應用在將較多水準的要因配置在 較少水準的直交表之行上。
浮動水準法：應用在要因和要因間無法獨立 改變時，亦即獨立改變將造成實驗重大影響。
2020/12/3
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虛擬水準法(L9)應用在 2*1+3*3
常用之水準為
2水準：一般用於非連續之要因。
3水準：一般用於連續之要因。
例如：塗佈時Temp為控制要因(令為Ａ)，其可能之加 工範圍為280~330時，常將其取成3水準，其代號及水
準值分別如下Ａ1＝280，Ａ2＝300，Ａ3＝330
注意：當Ａ為連續性要因，其個水準之間隔要大於6倍 標準差
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特性值Output分類
以數值形式作分類：
計數值：量測數值不為連續量，一般用“個”代表。
單純計數值：將一個特性區分為良品或不良品，常用在外觀 等，例如：不良個數、故障台數....
多重計數值：將一個特性區分為優、良、中、可、劣，例如： 外觀可分為好、有一些瑕疵、有很多瑕疵。
計量值：量測數值為連續量。訂定規格時常用它。
回饋控制 工程診斷與調整 工程連結之系統設計
適應控制 檢查設計
預防保養 安全系統設計與保養
9
田口品質工程之使用範疇
OFF LINE 技術開發 產品設計 製程設計
上述之任一項目皆包括
系統選擇 參數設計﹝決定參數之中心值﹞ 允差設計﹝決定參數之公差﹞ ON LINE 生產製造
2020/12/3
3
Design & Analysis of Experiment
DOE之分類 實驗規劃步驟
DOE
尋找特性值
×
T.M
重點
◎ 找足以代表此一特性的量
測技巧
找原因
×
× 利用魚骨圖、腦力激盪….
目前DOE
原因分類
×
大致可分
水準設定
×
為以BOX
選用直交表做
◎
實驗
◎ 利用不可控制的原因，進 行製程穩定度的評估
2020/12/3
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代表性直交表暨點線圖(L9)
A BCD Y 1 1 1 1 1 Y1 2 1 2 2 2 Y2 3 1 3 3 3 Y3 4 2 1 2 3 Y4 5 2 2 3 1 Y5 6 2 3 1 2 Y6 7 3 1 3 2 Y7 8 3 2 1 3 Y8 9 3 3 2 1 Y9
1980~1990 到美國指導時體認應用基本機能作研究之重要性，因此主張使用試 驗片作基本機能之研究。 在無法充份改善時，才考慮進行允差設計。
1990~ 將SN比擴張至醫療、生物等特殊領域之研究
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定義名詞及其重點
特性值分類
直交表及變形
要因分類
直積配置
水準及水準值
ANOVA分析
正確易懂的操作手冊
藉由QC工程表，建立製造過程中確保品質的基本保證。其中兩 大重點為作業標準書及製程用管制圖。
技術的正確性
確實可行的配方、製程條件，不單只是滿足特定要求（需求） 的生產條件，而應該是它的趨勢圖，以便日後進行局部修正 （規格改變）的依據。
對誤差（不可控制原因）的抵抗程度，因為誤差是被用來評估 技術穩定度。因此了解其對誤差的抵抗程度將有助於日後新技 術的開發。
1
4567Y
1
1
1
1 1 1 1 Y1
3
2
1
2 2 2 2 Y2
2
5
3
2
1 1 2 2 Y3
4
2
2 2 1 1 Y4
田口式實驗計劃法 （Design Of Experiment）
工程應用分析
2020/12/3
1
實驗計劃法內容
何謂實驗計劃法 特性值分類 要因分類 水準值設定 直交表入門 ANOVA分析 選擇最適條件 確認實驗
2020/12/3
2
技術累積的要件
建立技術（製程）評估指標
建立產品（製程）的初期管制圖及Cp&Cpk，作為判斷技術（製 程）穩定程度的指標
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交互作用之定義（一）
用以下2個變數A,B其分別可以設定為 Low,High。假使會有以下情形則稱為沒有交 互作用，亦即2者相互獨立。
A Low Low High High
B Low High Low High
Data-1 3 4 5 6
B-Low B-High
A-Low 3
4
A-high 5
信號要因：和特性值有一已知之函數關係，此要因只存在於
多重目標特性中，藉由改變此一要因達成不同目的特性的需求。 如前例中的三原色的添加量即為信號要因。
2020/12/3
14
何謂水準LEVEL＆水準值
水準乃是該要因在能夠被設定之可能範圍內，取得數個 不同之設定值，此時稱該要因具有數個水準。而該設定 值稱水準值。
3,4
1
2
2020/12/3
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代表性直交表暨點線圖(L8)
1234567Y 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
6
B-High B-Low
A-Low A-High
16
交互作用之定義（二）
假使會有以下情形則稱為具有交互作用，亦 即2者相互依存。
A Low Low High High
B Low High Low High
Data-2 3 5 6 4
B-Low B-High
A-Low 3
5
A-high 6
4
B-Low B-High A-Low A-High
A BCD Y 1 1 1 1 1 Y1 2 1 2 2 2 Y2 3 1 3 3 3 Y3 4 2 1 2 3 Y4 5 2 2 3 1 Y5 6 2 3 1 2 Y6 7 1 1 3 2 Y7 8 1 2 1 3 Y8 9 1 3 2 1 Y9
3,4
1
2
2020/12/3
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多水準法(L8)應用在 4*1+2*4
單一目標之特性。Ex:某一規定的尺寸或電壓或顏色.... 多重目標之特性，依據不同的需求，只要改變某一要因即可
達成不同產品。Ex:經由三原色加入量的不同即可做出不同的 顏色，此時對顏色而言是有無限多的目標。
至於單一特性或者多個特性只在於最後找出最佳組合 時會有影響，因此留在最適條件選取時再談。
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實驗之方式
實驗之方式：
Try & Error：依據每次實驗結果加入自己專業判斷，以決定下
一次實驗的參數組合。此一方法需要很強的專業知識(亦即第六 感要好)
單要因實驗方法：一次只改變一個要因，以尋求該要因的最
佳設定值。此一方法對於有兩個以上要因會同時影響特性值的 話將會有問題。
多要因（多元配置）實驗方法：將所有的要因做排列組合，
17
交互作用之重點
用已研究2變數間依存程度之大小。一般變數皆會 有依定程度之依存，因此可藉由它來判斷其大小。
如果不知交互作用之大小，而給予錯誤假設，則可 能造成實驗失敗。
研究交互作用將使得實驗規模無法減少，亦即實驗 次數將為：變數要因^變數個數(Ex:2^2=4)
有時為權衡2者，因此採用部份研究交互作用的方 式，亦即不研究高次項的交互作用。
亦即()+()=2^(1/2)*()，因此
大鑽石=(W+w)/2+()/(2^(1/2))
小鑽石=(W-w)/2+()/(2^(1/2))
結論：樣本數增加將使得誤差降低
8
田口品質工程之內容
OFF-LINE 品質工程
ON-LINE
2020/12/3
品質之評價 規格之決定方法
參數設計 允差設計
適用對象：
研究開發部門及生產技術部門，亦即必須藉由實驗以 驗證其假設或理論基礎的單位最為適用。
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實驗計劃法序論--實驗規劃
如何養豬公才可得冠軍
假設影響豬公成長的原因有