实验工具之一田口方法实例

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实验设计——田口方法(精)

实验设计——田口方法(精)
實驗次 數
A
A1 A2 A2 A2 A2 A2 A2 A2
B
B1 B1 B2 B2 B2 B2 B2 B2
C
C1 C1 C1 C2 C2 C2 C2 C2
D
D1 D1 D1 D1 D2 D2 D2 D2
E
E1 E1 E1 E1 E1 E2 E2 E2
F
F1 F1 F1 F1 F1 F1 F2 F2
G
•直交表(正交表)
–直交表用於實驗計劃,它的建構,允許每一 個因素的效果,可以在數學上,獨立予以評 估。 –可以有效降低實驗次數,進而節省時間、金 錢而且又可以得到相當好的結果。
24
)
次數
1 2 3 4 5 6 7 8
)
A 1 1 1 1 1 2 2 2 2
B 2 1 1 2 2 1 1 2 2
C 3 1 1 2 2 2 2 1 1
28
)
內部瓷磚
外層瓷磚 (尺寸大小有變異)
改善前
改善後 上限
尺 寸 大 小
)
下限 外部瓷磚 內部瓷磚
29
討論題
• 從本案例中,你認為?
– 最能提供最完整的實驗數據的是那一個方法
• 一次一個因子法 • 全因子法 • 正交實驗法
• 正交實驗法有何優點?
30
)
31
)
直交表和線點圖
•傳統的實驗計劃方法是由英國的R.A.Fisher在 本世紀初發出來的,該方法包含多種的統計設 計技巧,其需要使用比較繁複的統計技巧,所 以較少使用在工業界上。 •田口方法:由田口玄博士所提出,它刪除許多 統計設計的工作,以一種可以直接、經濟的方 式一次就可以做許多因素的實驗,所以工業界 上較常用。

实验计划法田口式实验法

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

田口参数实验设计案例

田口参数实验设计案例

教学案例一:田口参数实验设计1田口质量损失函数田口对产品质量提出了一个新概念,他认为:质量就是产品上市后给于社会的损失。

一般,一个产品的成本分为两个主要部分:销售前成本和出售后成本,前者是指制造成本,后者是指产品销售给用户后由于产品质量的损失(质量特性偏离目标值)所需的费用,这就是上述产品质量定义中的“给予社会的损失”对此中损失,田口提出用质量损失函数来度量。

为了描述产品的质量损失,引入了以下几种类型质量特性的损失函数。

1. 望目特性的质量损失函数望目特性质量损失函数适用于产品的输出特性y 有一个确定的目标值y 0(通常不为零),并且质量损失在目标值的两侧呈对称分布,如图3所示,这种质量特征称为望目特性。

则质量损失函数为:20)()(y y K y L -=(1)其中K 是不依赖于y 的常数,称为质量损失系数。

若y 离y 0越近,则L(y)值越小,表明该项设计的质量损失小,功能质量好。

式(1)说明,由于功能波动所造成的损失与偏离目标值y0的偏差平方成正比。

这也可以说明,不仅不合格产品会造成损失,即使合格产品也会造成损失。

输出特性值偏离目标值越远,造成的损失越大。

这就是田口玄一对产品质量概念的一个观点。

由于产品的质量特性y 表现为随机性,所以L(y)亦为随机变量,故有必要取L(y)的期望值作为评定产品的质量水平。

设有N 件产品,若质量特性的N 个测试值为y 1,y 2,……, y N ,则其质量损失可近似表示为:⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=N i i y y N K y L 120)(1)((2)L(y)A 0 y Ly 0y u图3 功能质量损失函数称L(y)为这N 件产品的平均质量损失。

质量损失系数K 的确定可以有两种方法确定,一种是根据功能界限和相应的损失来确定;另一种是根据容差Δy 和相应的损失来确定。

2. 望小特性的质量损失函数有些产品的质量特征是:不取负值,越小越好,目标值为零;当其输出特性值增大时,其性能逐渐变差,质量损失逐渐变大。

田口方法资料

田口方法资料

• 主图分析:通过主图分析实验结果的波动情况
• 田口图包括主图和副图
• 副图分析:通过副图分析各因素对质量损失的影响
• 因素优化:根据田口图的结果优化因素水平,降低质量
损失
持续改进与迭代优化
田口方法强调持续改进与迭代优化
持续改进与迭代优化的方法
• 通过质量设计和质量控制实现持续改进
• PDCA循环:通过PDCA循环实现持续改进
田口方法强调实验数据的分析与处理
• 通过田口图等工具分析实验结果
• 确定最佳参数组合和设计方案
实验数据的分析方法
• 田口图:通过田口图分析实验结果,找出最佳参数组合
• 方差分析:通过方差分析检验实验结果的显著性
• 回归分析:通过回归分析建立响应面模型,优化设计方案
04
田口方法的质量控制与改进
质量损失函数(Quality Loss Function)
响应面法是通过实验数据建立响应面模型
• 通过模型优化寻找最佳设计方案
响应面法的优点
• 提高实验效率:响应面法可以在有限的实验次数内找到最佳方案
• 描述复杂关系:响应面法可以描述多因素之间的复杂关系
• 便于优化设计:响应面法可以方便地优化设计方案,实现质量目标
实验数据的分析与处理
跨领域融合与拓展应用
田口方法将与其他领域进行融合与拓展应用
• 与供应链管理相结合,实现供应链质量的控制与优化
• 与环保工程相结合,实现绿色制造与环保设计
跨领域融合与拓展应用的前景
• 供应链质量优化:通过田口方法实现供应链环节的质量控制与优化
• 绿色制造与环保设计:通过田口方法实现环保产品的设计与制造
• 质量设计:通过实验设计寻找最佳设计方案,实现质量目标

工程应用分析之田口式实验计划法

工程应用分析之田口式实验计划法

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。

实验设计─田口方法

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

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


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

DOE设计——田口优化

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

实验计划法-田口式实验法
Quality Loss Function观念
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
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某产品射出成型之色差
变化因素探讨
一问题描述
二品质特征及因子说明
三直交表及因子配置
四实验步骤及资料汇集
五资料分析
六验证实验
七结论
八再次实验
九未来计划
问题描述
一背景
自我司生产某产品以来,一直受到色差问题困扰,经常会有此不良现象发生,不良比率在10%左右,由此给我司造成较大损失,使利润提高受到抑制。

并且因客户严格要求我司对此作以改进完善,故现经我司生产部,品保部及工程课人员共同探讨,利用田口品质工程技术进行实验设计,用尽可能少的时间,成本,实验次数,将影响该产品色差的因素寻找出来。

使此不良现象逐步消失,给公司带来更大的收益。

二制程分析及可控因素标示
射出成型是在加工过程中,将热塑性塑胶原料加热至熔融状态,再在高压下送入并填满由两个半边摸闭合形成的模腔,经过一段时间冷却定型后,将两个半模分开,取出塑件,即完成一个操作程式,操作过程中两边模闭合须与注射操作时间互相配合,并准确控制温度,压力及个别动作时间,使形成有规律性地循环。

射出成型制造流程及可控因素标示:
品质特性及因素说明
一品质特性:
本实验包含之品质特性为我司射出成型的某产品中的色差不良数量,实验目的是希望色差产品的数量得以减少,即不良率不断降低,此即为望小特性.
(一)色差之实验设计部分:
按照SOP要求操作并使用色差比对样品检测色差,每组检测50PCS,其S/N之计算公式为:
S/N=-10log(1/n∑Yi2)
Yi为每组50PCS的色差总数。

二可控因素:
本实验可控因素之选取,是将前述之制造流程经现场技术人员分析后,选取四个三水准的可控因素,列表如下:
直交表及因素配置
一直交表:
本实验共有四个三水准可控因数,每一实验条件下均检测50PCS样本,计数色差不良数量,故本实验采用L9(34)之直交表。

二因素配置:
本实验之四个可控因素,经成份分析后,分别配置于L9(34)之直交表之1,2,3,4列。

实验步骤及资料汇集
一实验步骤:
本次实验经直交表配置分析后,交由射出成型现场技术人员进行实验,进行9组实验,每一组实验选取50个样本数,共选取450个样本数进行计数值资料分析。

二资料汇集:
由于本次实验规划之品质特性为色差不良数,有关资料之汇集,将9组450个样本一一与样品比对,并按SOP进行操作得出9组资料,由此计算S/N值。

经由执行上述之步骤,得出直交表。

资料分析
一最佳化条件之选定
二回应表
验证实验
一验证实验条件描述:
经资料分析后得出一组最佳条件组合如下:
转换为可控因素描述如下:
结论
经过我司工作人员的不懈努力,结合以上9组实验,最终得出一组最佳条件:烘料温度120℃,烘料时间4小时45分,螺杆温度295℃,模温118℃.
自从本星期五开始使用此条件后,通过两天来的长时间检测,发现到该产品的色差不良现象有所降低,这几天的不良率基本控制在5%至7%.
总而言之,以上说明此前的条件并不是非常理想,而现在的条件方是较为理想的条件,且公司的利益由此得以体现.
再次实验
一前提
因经过以上实验,仍有较高之不良率,且在做前三项不良统计时,色差不良现象依然是第一项,故我司射出课及相关工程人员决定在此基础上再次加以改进.
二可控因素:
本实验可控因素之选取,是将前述之制造流程经现场技术人员分析后,选取四个三水准的可控因素,列表如下:
三直交表:
本实验共有四个三水准可控因数,每一实验条件下均检测100PCS样本,计数色差不良数量,故本实验采用L9(34)之直交表。

四因素配置:
本实验之四个可控因素,经成份分析后,分别配置于L9(34)之直交表之1,2,3,4列。

五实验步骤:
本次实验经直交表配置分析后,交由射出成型现场技术人员进
行实验,进行9组实验,每一组实验选取100个样本数,共选取900个样本数进行计数值资料分析。

六资料汇集:
由于本次实验规划之品质特性为色差不良数,有关资料之汇集,将9组900个样本一一与样品比对,并按SOP进行操作得出9组资料,由此计算S/N值。

经由执行上述之步骤,得出直交表。

七最佳化条件之选定
八回应表
九验证实验条件描述:
经资料分析后得出一组最佳条件组合如下:
转换为可控因素描述如下:
十结果
经过此次实验,关于该色差不良现象已降低至1~2%.
未来计划
有关未来之计划部分,由于田口式品质工程技术于设计规划或制程改善,均不失为一犀利之工具,故我司主管要求相关单位未来应加强田口式品质工程技术探讨,并将此应用于产品品质提升上.
但是应该考虑到的问题是:若因某项不良而改变条件后,同时出现其他严重问题又该如何因此是否可以对几项不良问题点同时分析并寻找最适合之条件.
制作人: 余利高
完成日期:14/02/07。

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