田口方法
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。
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
田口方法简介
田口方法简介引言田口方法，又称作田口设计，是一种应用于实验设计和质量管理中的统计技术。
它是由日本统计学家田口玄一郎（Genichi Taguchi）于20世纪50年代初提出的。
田口方法通过减少质量波动性，提高产品和服务的质量，从而降低成本并增加客户满意度。
本文将介绍田口方法的由来、基本原理以及应用领域。
田口方法的由来田口方法的提出源于田口玄一郎对质量管理的思考和实践。
田口玄一郎为了解决当时日本制造业中存在的质量问题和高成本，开始寻求一种新的方法来改善产品和服务的质量。
他意识到，传统的质量管理方法仅关注产品在特定条件下的质量，无法应对生产过程中存在的随机变动因素。
于是，他提出了田口方法，通过优化产品和服务的设计以及控制生产过程，来减少质量波动性，提高整体质量水平。
田口方法的基本原理田口方法的核心原理是通过三个步骤：参数设计、参数优化和参数控制，来实现质量的持续改进。
参数设计参数设计是田口方法的第一个步骤，其目标是确定影响产品或服务质量的关键参数。
在传统的实验设计中，只关注少数几个重要参数，而忽略了其他可能影响质量的参数。
田口方法则采用了正交表的方法，通过设计一组相对独立和均匀分布的试验条件，覆盖了尽可能多的参数组合情况，从而更全面地了解参数对质量的影响。
参数优化参数优化是田口方法的第二个步骤，其目标是找到最佳的参数组合，以最大化产品或服务的质量。
田口方法使用信号-噪声比（S/N比）作为质量评估指标，通过优化S/N比来确定最佳参数组合。
在田口方法中，S/N比根据具体的质量特征可以选择不同的计算方法，如最小化方差、最大化平均值等。
参数控制参数控制是田口方法的第三个步骤，其目标是通过控制生产过程中的关键参数，实现质量的稳定控制。
田口方法常用的控制方法包括平均值控制、离散程度控制和参数偏移控制。
通过监控和调整关键参数，可以减少生产过程中的波动性，实现质量的稳定控制。
田口方法的应用领域田口方法广泛应用于各个领域的质量管理和实验设计中，包括制造业、服务业以及科研领域的实验设计等。
实验设计─田口方法
实验设计─田口方法实验设计是科学研究中非常重要的一环，能够确保实验结果可靠、有效。
田口方法（Taguchi method）是一种常用的实验设计方法，采用统计学原理和数学模型，能够在较少的实验次数下得到较准确的实验结果。
下面将详细介绍田口方法的原理和实施步骤。
田口方法的原理基于“变动因子设计”的思想，即通过有选择性地改变实验因素，观察其对实验结果的影响，从而找到对结果最敏感的因素。
田口方法的核心原则是尽量降低实验次数，同时保持实验可靠性和有效性。
以下是田口方法的实施步骤：1.确定实验目标和结果指标：首先明确实验的目标和所要考察的结果指标。
结果指标应具体、可量化并符合实验目的。
例如，如果实验目标是改进产品的质量，结果指标可以是产品的尺寸、外观等。
2.选择实验因素和水平：在确定了实验目标和结果指标后，选择对结果指标有潜在影响的因素和其水平。
实验因素可以是材料的组成、工艺参数等。
每个因素应有两个或多个不同的取值水平。
3.构建田口表：田口表是田口方法的核心工具，用于设计实验矩阵。
根据实验因素和水平的选择，使用田口表，可以确定实验的设计，以达到尽量少的实验次数。
田口表是一个n×k的矩阵，其中n表示实验次数，k表示实验因素的个数。
4.进行实验并记录结果：按照田口表中的设计，在每一次实验中使用对应的实验参数，在相同条件下进行实验。
记录每次实验的条件设定和所得的结果。
5.分析实验结果：通过对实验结果的统计分析，寻找对结果产生最大影响的因素和最佳水平组合。
可以使用图形分析、假设检验等方法进行分析。
6.优化实验条件：根据实验结果的分析，调整实验因素的水平，以达到最佳的实验结果。
通过最优化实验条件，可以找到最佳的因素组合，提高产品的质量或性能。
田口方法的优点在于它能够在较少的实验次数下获得比较准确和可靠的结果。
由于实验设计是经过统计学原理和数学模型导出的，因此可以避免大量的试验和浪费资源。
此外，田口方法还可以降低环境因素的干扰，提高实验的稳定性。
田口方法_
水平2 1% 细 53% 新组合 1200公斤 4%
G：长石含量
0%
5%
不是去改变环境（重新设计和建造新窑），而是改变产 品生产的某些参数，这些参数的改变可使产品更具抗干 扰的能力，从而减少环境温度差异对产品质量的影响。
信号因素 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。 控制因素 指的是工程设计师可通过自由设定来对产 品或者是系统的品质进行设计的参数。 噪声因素 指那些设计工程师所不能控制、极难控制 或者是控制成本极高的因素。
从工程角度来看田口方法就是在产品设计或设计过程中， 在不增加成本（甚至降低成本）的前提下，突破设计瓶颈 或改善生产制造流程，提高产品品质的一种试验方法。 核心思想：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。（品质工程原理）
2田口方法工具
（正交表）
（信噪比）
品质：产品出厂后给予社会的最小损失
对于多因素试验，正交试验设计是简单常 用的一种试验设计方法，其设计基本程序 包括试验方案设计及试验结果分析两部分。
2.3.1试验方案设计
试 验 目 的 与 要 求
试 验 指 标
选 因 素 ， 定 水 平
选 择 正 交 表
表 头 设 计
试 验 方 案
2.3.2试验方案设计实例
实例1.为提高山楂原料的利用率，研究酶法液化工艺制造山 楂原汁，拟通过正交试验来寻找酶法液化的最佳工艺条件。
主要成分，分别添加不同增效剂、被膜剂和不同的浸泡时间，进行4因素4 水平正交试验。试设计试验方案。 ① 明确目的，确定指标。本例的目的是通过试验，寻找一个最佳的鸭肉天然
复合保鲜剂。
② 选因素、定水平。根据专业知识和以前研究结果，选择4个因素，每个因素
《doe田口方法》课件
详细描述
对实验数据进行统计分析，包括数据的整理、描述性统计、推断性统计等，以得出实验结果和结论。
结果验证
总结词
验证实验结果的可靠性和有效性
详细描述
对实验结果进行可靠性和有效性 验证，包括重复实验、对比实验 等，以确保实验结果的可信度和 实用性。
04
CATALOGUE
DOE田口方法的实际应用案例
增强创新能力
DOE田口方法不仅是一种实验设计方法，更是一种创新思 维模式，可以帮助企业从多角度、多层次地思考问题，激 发创新灵感。
DOE田口方法的发展趋势和未来展望
融合其他设计方法
随着科技的不断发展，DOE田口方法将进一步融合其他先进的设计方法和工具，如人工智 能、大数据分析等，以实现更高效、精准的设计。
培训和知识传递
01
02
03
04
培训计划制定
制定详细的培训计划，确保 所有相关人员都能接受到必要
的培训。
知识传递方式
采用多种方式进行知识传递 ，如讲座、案例分析、实践操 作等，确保知识传递的有效性
。
培训效果评估
对培训效果进行评估，及时 发现和解决培训中存在的问题
，提高培训质量。
持续学习文化
培养持续学习的文化，鼓励 员工不断学习和提高自己的技
通过计算信噪比，可以了解产品输出 的稳定性和一致性，以及生产过程中 噪声对产品品质的影响。
容差设计
01
容差定义
容差是指产品特性的可接受范围，在田口方法中，容差设计是指根据产
品特性的要求，合理设定容差范围，以提高产品的稳定性和可靠性。
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容差分析
对容差进行分析，了解容差对产品品质的影响程度，为优化容差范围提
taguchi方法
taguchi方法Taguchi方法。
Taguchi方法，又称田口方法，是一种质量工程方法，旨在通过优化设计参数，使产品或过程对外部变化具有更强的鲁棒性，从而提高产品质量和稳定性。
该方法最早由日本工程师田口玄一提出，被广泛应用于工程、制造和设计领域。
Taguchi方法的核心理念是通过系统性的实验设计，找到最优的设计参数组合，从而使产品或过程对外部干扰具有更强的抵抗能力。
与传统的试验设计方法相比，Taguchi方法更加高效、经济，能够在较少的试验次数内找到最优解。
它强调通过合理的参数设计和实验方案，减少试验次数，节约成本，提高研发效率。
Taguchi方法的实施过程包括确定影响产品或过程质量的关键参数，建立参数设计矩阵，进行实验设计和数据分析，并最终确定最优的参数组合。
通过这一过程，可以找到最优的设计参数，提高产品质量，降低成本，增强产品的竞争力。
Taguchi方法在实际应用中取得了显著的成效。
许多企业通过应用Taguchi方法，取得了产品质量的显著提升，降低了产品的变异性，提高了生产效率，降低了成本，提高了客户满意度。
在汽车制造、电子产品、航空航天等领域，Taguchi方法都得到了广泛的应用。
然而，Taguchi方法也存在一些局限性。
例如，在实际应用中，可能会受到实验条件的限制，导致无法完全按照设计要求进行实验。
此外，Taguchi方法在处理非线性、复杂系统时效果可能不佳，需要结合其他方法进行优化。
总的来说，Taguchi方法作为一种质量工程方法，对于提高产品质量、降低成本、提高生产效率具有重要意义。
在实际应用中，需要结合具体情况，灵活运用，才能取得最佳的效果。
希望通过不断的研究和实践，Taguchi方法能够在更多领域发挥作用，为各行各业带来更大的价值。
田口方法介绍
田口方法介绍田口方法是一种基于质量管理的统计试验设计方法，由日本质量管理专家田口玄一于20世纪60年代提出。
它被广泛应用于产品设计与改进、工艺优化以及问题解决等领域。
田口方法通过精确的试验设计和统计分析，帮助企业找到影响产品质量和性能的关键因素，从而实现问题的解决和质量的提升。
田口方法的核心是正交试验设计。
正交试验设计是指在确定试验因素的基础上，按照统计原理设计试验方案，通过构建一组能充分反映因素间相互影响的试验条件，以最少的试验次数获取最多的信息。
田口方法使用正交设计的目的是排除多余的试验次数，提高试验效率。
田口方法将试验因素分为控制因素和干扰因素。
控制因素是指被试验者可以改变和控制的因素，干扰因素是指不能改变但可能对试验结果产生影响的因素。
在田口方法中，通过将干扰因素随机化，采用正交试验设计来排除干扰因素，从而提高试验的可靠性和有效性。
田口方法的步骤包括确定试验目标、选择试验因素、选择试验水平、设计正交表、进行试验和数据分析。
首先，确定试验目标是解决的问题和改进的目标。
然后，选择试验因素，即影响产品质量和性能的关键因素。
接着，选择试验水平，确定每个试验因素的不同水平，以考察其对试验目标的影响。
然后，设计正交表，根据试验因素和试验水平的组合设计正交表格，确保试验的均衡和完整。
进行试验时，按照正交表依次进行试验，记录试验结果数据。
最后，根据试验数据进行统计分析，确定影响试验目标的关键因素和最佳水平组合。
田口方法的优点是试验效率高、试验成本低、结果可靠、数据分析简单。
通过田口方法，企业可以通过有限的试验次数，获得最多的信息，较快地解决问题和提升质量。
同时，田口方法能够帮助企业实现创新，从而提高竞争力。
此外，田口方法还可以应用于产品设计的初期阶段，通过优化设计参数，达到产品性能的最佳状态。
田口方法的应用范围广泛。
在产品开发中，田口方法可以用来优化设计参数，改进产品性能。
在生产过程中，田口方法可以用来优化工艺条件，提高生产效率和产品质量。
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１．什么是田口方法田口方法是田口玄一博士在1950年代开始构筑的预防设计技术。
简单地说就是告诉工程师如何把质量设计到产品当中。
田口方法在国外被应用到各个领域，比如机械，汽车，电子，半导体，化学和医学等领域，但是在我国还却很少见。
几乎没有相关图书的出版。
许多人误解田口方法就是实验计划法或者是6σ等质量管理方法。
其实田口方法并不是质量管理方法，而是面向工程师的，能够提高产品质量和缩短开发时间的设计方法。
使用田口方法，可以提高我们产品质量，使我们的产品在各种环境下都能够安定地工作，不发生或者少发生故障。
使用田口方法，可以使工程师摆脱试行错误，用最短的时间设计出最高的产品质量，提高设计效率。
本空间主要面向大学生，企业工程师或者自学者讲解田口方法。
使工程师学会如何设计产品质量，提高我国产品在世界上的竞争能力。
２．田口方法的诞生1953年伊奈制陶公司进行了一个先驱性的瓷砖实验，这个实验被认为是田口方法的诞生。
当时，伊奈制陶从欧洲购买了一套烧制瓷砖的隧道窑。
可是烧出来的瓷砖尺寸，光泽和翘曲都不合格。
十分令人头痛。
问题的原因是隧道窑内的温度分布不均匀。
要想使温度分布均匀，就需要改造设备，就会发生巨大的费用。
不改变设备，有没有办法提高产品的质量哪？当时指导这个实验的田口玄一博士开始思考这个问题。
其结果是瓷砖100%合格，并且还降低了成本。
之后，这个方法发表在《质量管理》上，并且被译成英文，受到工程师们的极大关注。
这个方法当时在日本被称为田口式实验计划法，在海外被称为田口方法。
1993年在日本成立了品质工学会，开始被称为品质工学（质量工学）。
田口博士到底想了些什么又做了些什么，逐渐被人们所了解。
在我国田口方法的叫法比较多，但是作为一门学问和技术，我个人认为称为质量工学更为合理。
我们从实用的角度来学习田口方法。
我们首先介绍一些必要的基本概念。
1.系统田口方法的做法是把系统定量化，计算实测数据来实现系统最佳化的手法。
所以我们首先要明确田口方法所说的系统是什么。
系统是为了实现某个功能，由一些要素组成的有机结合体。
为了定量系统，在田口方法中，系统由4个部分构成，分别是输出，输入，杂音因子和控制因子。
系统的输出是系统功能的表现形式。
系统的输入是改变输出的因子，也被称为信号因子。
控制因子是能够改变系统的输出，并且工程师可以自由设定的因子。
杂音是能够改变系统的输出，但是工程师无法控制的因子，也被称为误差因子。
这些因子之间的关系用下图表示，被称为系统图。
几乎任何一个人造系统都可以用这个系统图来表示。
大的比如说核发电系统，小的到电池都可以用系统图来表示。
核发电系统的输出是电力，输入是控制棒的位置，控制因子是核燃料的数量，控制核分裂的减速材，冷却材，控制材，隧道盒的大小等等。
误差因子是电网的使用电量，气候温度，冷却水的温度等等。
电池系统的输出是电压，输入则是被隐藏起来的某一个因子，这个因子被固定在某一个值，使输出电压固定在1.5V。
控制因子是电极的材质，尺寸，形状，电解液的材质，浓度，层间构造等等。
误差因子是使用温度，负荷大小，放电时间等等。
在田口方法中，我们的对象系统都是人造系统，它包括硬件和软件，以及它们的结合体。
它可以是一个比较复杂的系统，如汽车的刹车系统，也可以是一个电阻部件。
还可以是一个生产系统，如瓷砖的烧制过程等。
但是它必须是一个可以定量化的系统。
2.鲁棒性（稳健性，顽健性）鲁棒性是，当系统中的控制因子出现变动或者杂音干扰时，系统输出保持不变的性质。
简单地说就是系统抵抗外来干扰，或者内部劣化，老化的能力。
另外，有人把鲁棒性称为稳健性或者顽健性。
我个人认为鲁棒性是一个科学名词，在控制论中也被使用，它对应的英文是明确的，为了避免混乱，我们采用鲁棒性。
3.SN比SN比是系统抵抗杂音程度的尺度，也就是鲁棒性的定量化。
SN比源于通信的信号杂音比概念，田口博士扩张了这个概念。
用它来定量质量的好坏。
更进一步用它来定量技术的好坏。
这个概念比较复杂，我们需要时间慢慢来理解。
什么是质量的好与坏？从本质上讲所谓质量就是产品（或者服务）出厂后，给社会带来的损失。
损失小我们就说质量好，损失大就是不好。
在现实中损失不可能为零，但是越接近零越好。
比如汽车，我们最理想的汽车是把我们从A地点送到B地点（有用功能），同时没有污染，没有噪音，没有交通事故（无用功能）。
无用功能越小越好。
我们把这个想法用数式来表示，定义它为SN比。
这样SN比就是一个具体的数字，越大质量越好。
这里的１０和ｌｏｇ没有实质的意义，只不过是和通信中的ＳＮ比整合而已。
4.实验计划法实验计划法不是田口方法，只是一个计算工具。
在此为了应用田口方法我们只做最小限的介绍。
在一个简单的事例中，我们讲到了工程师A和工程师B的设计。
对同一个电路设计的结果不同，得到的质量也不相同。
我们如何才能得到像工程师A那样的设计哪？从来的方法是利用反复设计的试行错误来实现的。
如果是一个非常小的系统的话，采用全数组合控制因子的实验，从实验结果中一定可以找到最好的一个。
但是如果系统较大的话，全数组合数就会非常大，无法实现。
如果只采用一部分组合的话，我们就不能保证能够找到最好的一个。
所以应用从来方法的设计就出现了问题。
如何解决这个问题哪。
目前最优秀的方法就是实验计划法。
应用实验计划法就可以利用少量的组合数，找到最好的。
请读者注意并不是从实验中找到最好的。
5.特性值特性值就是系统的输出值。
比如安定化电源回路的特性值是输出电压。
6.要因和因子要因是影响系统输出的所有因素。
这些要因对系统的影响程度不同，通常我们不是对所有的要因都一视同仁，只对重要的要因感兴趣。
因子是从重要要因中选出用于实验的要因。
7.水准和水准数当考察因子A如何影响系统输出时，我们就把因子A的值由小变到大，测量输出值的变化。
把因子值由小变到大的方法可以是连续变化，也可以是离散变化。
在田口方法中采用离散变化。
而把各个离散值称为水准。
水准的个数称为水准数。
8.要因效果图要因效果图就是把要因做为横轴，特性值做为纵轴的曲线关系图。
从这个图中我们可以看到要因增大时特性值如何变化。
例如在设计高强度混凝土时，碎石的量会如何影响强度哪。
我们可以把强度作为特性值y，把碎石的量做为因子A，水准数为3时，假设A1水准为8%，A2水准为16%，A3水准为24%，通过实验我们可以得到y1，y2，y3。
下面这个图就是要因效果图。
9.直交表直交表是分离因子效果的数学工具。
有素数直交表和混合直交表。
比如L8直交表表示如下。
这是一个2的7次方素数直交表。
A，B，...，G代表因子，这个直交表可以分离7个因子的要因效果。
1，2，...，8表示实验组合。
也就是说利用这个直交表，我们只要做8个实验，就可以掌握A，B，...，G这7个因子对系统特性值影响趋势。
表中的1，2数字表示这个直交表可以对应2个水准值的因子。
把各个因子的水准值填入表中的作业被称为配置。
还有素数为3的直交表，比如L9。
还有素数为2和3的混合直交表比如L18等。
直交表的做成相当复杂。
从应用的角度来讲，我们没有必要自己做直交表，根据需要从教科书中选择即可。
直交表可以应用于任何一个领域，用于分离因子的影响程度。
比如我们想知道，在百度空间，空间名，照片，性别，年龄，体型，教育程度，兴趣爱好，居住地等是如何影响访问量的话，只要做一个调查实验，利用直交表就可以把我们想要知道的因子分离出来。
（当然如果必要的话，我们还可以利用这些因子来控制访问量）。
在此我们不做具体的实验，只是说明如何具体应用直交表。
我们用一个假想的数据来具体说明。
因子的选择A：空间名B：照片有无C：性别D：年龄E：教育程度F：兴趣爱好（G：没使用）各个因子水准A1：幻想型A2：美丽型B1：有B2：无C1：女C2：男D1：25岁D2：50岁E1：高中E2：大学F1：文学F2：足球我们把这些数据配置到L8直交表中得到下表。
按照1，2，...，8的组合来做实验。
也就是把下表第1行指示的数据填写到个人档案当中，起一个幻想型的空间名，加一张相应的照片，性别选择女，年龄25岁，教育程度为高中，兴趣爱好填写文学。
把一星期的访问量记录在下表的最右列（访问量）假如28。
第2列到第8列也同样处理。
得到的数据如下表右侧所示。
根据这个表的数据，我们计算列的访问量平均值就可以得到要因效果图。
比如我们计算A（空间名）列的要因效果。
因为第1行到第4行都是幻想型，所以计算对应的访问量平均值就可以得到幻想型时的效果值。
这个值为（28+26+21+18）/4=23.4，美丽型的值为（21+15+22+15）/4=18.3。
B（照片有无）列，有照片的值为（28+26+21+15）/4=22.5,无照片为（21+18+22+15）/4=19。
其它也同样计算。
我们把这组数据用图表示（比如Excel的折线图）的话，得到下图。
这个图被称为要因效果图。
把各个因子的效果分离出来。
从这个要因效果图中我们可以知道，空间名是决定访问量的最重要要因．幻想型的名字比美丽型的名字更有效．照片的有无也很重要．而兴趣爱好则不影响访问量．第1章概论田口方法在我国还处在一个初级阶段，存在一些误解，比如有人认为田口方法是质量管理方法，有些教科书把6西格玛也写入了田口方法，还有人认为实验设计法（试验计划法）就是田口方法。
这些都是误解。
还有些人说田口方法只能用于实验室，并不适用于解决实际问题。
相反还有人说，田口方法能解决各种各样的难题，是个万能的方法。
这些也是误解。
到底什么是田口方法，它能给我们提供什么利益，它适用于那些领域。
它和其它的方法相比有什么不同。
本章我们用实例来说明，有关具体计算将在以后各章中详细解说。
1.1 提高瓷砖合格率某公司从欧洲进口了一套烧制瓷砖的隧道窑。
可是用它烧制的瓷砖，在色泽和翘曲上都不合格。
经过调查知道问题的原因是隧道窑内的温度分布不均匀所造成的。
如果改造隧道窑使窑内温度变得均匀的话，就可以提高瓷砖的合格率，但是问题是需要一笔巨大的改造费用。
如果不改造设备，就需要增加选别工序，这样不仅增加成本，处理废料的运输费也要增加。
1.1.1 问题是什么按以往的思路，我们要么改造设备，要么增加工序。
可是这都不是我们想要的。
如果我们改造设备，有可能导致资金周转困难。
如果我们增加工序，产品质量不仅没有提高反而会增加成本。
其结果都是败给竞争对手。
还有没有其它的方法哪？当时指导试验的田口玄一博士，给出了第三个方法，这就是我们今天所说的田口方法。
我们的问题是既要提高瓷砖的合格率又不花钱或者少花钱。
1.1.2 解决手段如何才能做到不花钱或者少花钱，还能提高产品质量哪？田口方法是这样做的。
1.把瓷砖的生产工艺，包括瓷砖配方在内看成是一个系统。
这个系统的输出是瓷砖的合格率。
把炉内温度，烧制时间，原材料的配合等等这些可以由工程师自由决定的量做为控制因子。