DFSS及公差设计与分析
dfss方法
DFSS方法DFSS（Design for Six Sigma，六西格玛设计）是一种用于产品或过程设计的方法论，旨在通过充分理解客户需求并最小化产品或过程的变异性来实现高质量和高性能。
1. 什么是DFSS方法？DFSS方法是一种基于六西格玛质量管理体系的设计方法。
它通过在产品或过程设计阶段就考虑到客户需求和期望，以及最小化变异性的原则，来确保产品或过程能够满足高质量和高性能的要求。
DFSS方法强调了对客户需求的深入研究和理解，并将这些需求转化为可量化的指标。
在设计阶段，使用各种工具和技术来优化产品或过程，并通过系统地减少变异性来提高质量。
2. DFSS方法的步骤2.1 定义阶段在定义阶段，主要目标是识别客户需求并将其转化为可衡量的指标。
这包括以下步骤：•确定项目范围和目标•研究市场需求、竞争情况和潜在风险•进行市场调研和顾客访谈，获取客户需求和期望•将客户需求转化为可量化的指标，如质量特性、性能指标等2.2 测量阶段在测量阶段，主要目标是确定当前状态和基线性能，并建立度量系统来跟踪改进进展。
这包括以下步骤：•收集数据并进行统计分析，以了解当前状态和问题•确定关键过程变量（KPVs）和关键输出变量（KPOVs）•建立度量系统来跟踪产品或过程的性能•进行数据分析，找出主要影响因素和改进机会2.3 分析阶段在分析阶段，主要目标是识别并优化关键影响因素，以实现高质量和高性能。
这包括以下步骤：•使用各种工具和技术（如因果关系图、实验设计等）来识别关键影响因素•进行设计优化，以最小化变异性并满足客户需求•进行模拟和验证实验，评估设计方案的可行性和稳定性•优化设计方案，并确定最佳方案2.4 设计阶段在设计阶段，主要目标是将最佳方案转化为可行的产品或过程，并制定详细的实施计划。
这包括以下步骤：•开发详细设计和工艺流程•制定实施计划和时间表•进行原型制作和测试•评估设计和制造的可行性，并进行风险评估2.5 验证阶段在验证阶段，主要目标是验证设计方案的可行性和稳定性，并进行最终确认。
六西格玛设计(DFSS)的方法体系
六西格玛设计(DFSS)的方法体系实现六西格玛设计的抱负目标，必需依靠更先进的工具和方法。
关于为六西格玛设计服务的武器装备也许多，常见的有：风险分析、质量功能绽开QFD、容差设计Tolerance Design、设计失效模式与影响分析DFMEA、TRIZ方法、牢靠性分析Reliability、高级试验设计Advanced DOE、模拟Simulation、数据挖掘Data Mining、面向X的设计（X 可以是制造、装配、测试、售后服务或环境等各方面）、信息可视化Information Visualizaiton等等。
下面将分别介绍几个典型的工具。
质量功能绽开（QFD）质量功能绽开是实施六西格玛设计必需应用的最重要的方法之一。
为了保证设计目标值与顾客的要求完全全都，质量特性的规格限满意顾客的需求，在六西格玛设计的首要阶段就要采用QFD方法分析和确定顾客的需求（设计目标值），并初步确定质量特性的规格限。
在定义产品的时候，就需要应用QFD技术将顾客的需求科学地转化为设计要求，并确定关键质量特性CTQ和瓶颈技术。
在产品研发后期也可以发挥辅助作用。
TRIZ方法大量创造面临的基本问题和矛盾（在TRIZ中称之为系统冲突和物理矛盾）是相同的，只是技术领域不同而已。
隐含其中的系统冲突数量是有限的，典型的系统冲突只有1250种。
解决这些冲突所需的典型技术则更少，只有40种。
这说明同样的技术创造原则和解决方案可以一次次地被重新使用。
将这些有关的学问进行提炼和重新组织，就可以指导后来者的创新和开发。
TRIZ体系正是基于这一思路开发的，打破了我们思索问题的心理惰性和学问面的制约，避免了创新过程中的盲目性和局限性，指出了解决问题的方向和途径。
试验设计(DOE)在产品研发阶段，往往会在试验设计DOE时遇到更复杂的状况。
例如，预估模型中的参数为非线性结构，用一般的线性建模方法无法胜任，或者即使构建成功也会带来不可避免的较大误差；在只存在系统偏差、不存在随机误差的确定性流程中进行试验，如何将有限的资源转换为更有效的试验方案，充分揭示因子在规定范围内的行为特征显得尤为突出；工程问题千变万化，怎样依据实际状况对因子的类型、水公平进行设定，不再有传统设计方案无法考虑到的状况，同时能够平衡模型精度和资源预算之间的矛盾，快速地找到最经济可行的试验方案……全部这些问题都需要借助更高级的试验设计的理论和方法（如非线性设计、空间填充设计和定制设计等）来解决。
6 sigma设计DFSS
公差设计案例
在一个装配环中装入4个零件，如图一所示， 要求装配间隙Gap的目标值T=0.016，波动范 围尽可能小。已知现在的零件1~4服从技术规 范1.225±0.003，装配环服从技术规范 4.916±0.003。试问：该系统的的目标值是 否达到要求？公差范围是多少？
DOE (试验设计)
六西格玛设计（DFSS）另外一个重要的方法论试验设计 (DOE)：计划安排一批试验，并严格按计划在设定的条件下 进行这些试验，获得新数据，然后对之进行分析，获得所需 要的信息，进而获得最佳的改进途径。试验设计如今已经形 成较为完整的理论体系，试验设计方案大致可分为三个层次， 第一层次的试验设计是最基本的试验设计方案，包括部分因 子设计、全因子设计和响应曲面设计(RSM)等，第二层次的 试验设计包括田口设计（稳健参数设计）和混料设计。随着 现代工业的发展，这两个层次的试验设计方案已经不能满足 要求更高的和个性化的试验设计方案，于是第三层次的试验 设计方案便由此诞生，包括非线性设计、空间填充设计（均 匀设计）、扩充设计、容差设计、定制试验设计等。
公差设计案例
统计平方公差法 （Root-Sum-Squares）
这时候，在同一个机械系统的状况下，根据统计平方公差法 的定义公式，间隙的总公差= 间隙的最小值=0.016-0.0067=0.0093 间隙的最大值=0.016+0.0067=0.0227
也就是说，系统的公差范围变为[0.0093，0.0227]，相对于 极值分析法的结论，它显得更加接近现实情况。但是，统计 平方公差法也存在一个先天性的缺陷：当初始的假定理论不 成立，即零部件明显不呈正态概率分布，或者系统与各个零 部件呈非线性相关时，原先统计平方公差的计算公式也就不 成立了。
基于DFSS方法的尺寸公差优化设计研究
基于DFSS方法的尺寸公差优化设计研究尺寸公差优化设计是制造行业中关键的技术问题之一。
为了解决这一问题，现有的方法主要有按照经验法确定尺寸公差和基于DFSS（Design for Six Sigma）方法的尺寸公差优化设计。
DFSS是一种数据驱动的设计方法，通过数据分析和统计学方法定义问题，量化目标，识别关键变量，预测效果，并构建模型进行参数优化，从而实现设计质量的优化。
本文将重点研究基于DFSS方法的尺寸公差优化设计。
DFSS方法的流程包括六个阶段：确定计划，定义，探索，详细设计，验证和转移。
在尺寸公差优化设计中，主要包含的是探索和详细设计两个阶段。
探索阶段旨在确定哪些变量对尺寸公差影响最大，详细设计阶段则是确定变量的最优值，以实现尺寸公差优化。
探索阶段的方法主要有FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）和DOE（Design of Experiments）两种。
FMEA方法通过分析每个细节参数可能的失效模式和影响，识别有较高风险的细节参数，并提出相应的应对措施。
DOE方法则是在单一变量条件下，对每个变量的影响进行实验设计，并对其结果进行统计分析，以确定对尺寸公差影响最大的因素。
在详细设计阶段，首先需要建立尺寸公差优化的数学模型。
常用的数学模型有响应面优化模型、Taguchi方法、ANFIS方法和基于神经网络的模型等。
这些方法需要利用探索阶段的数据进行训练和验证，从而预测尺寸公差和关键因素之间的关系。
建立好数学模型后，就可以进行尺寸公差的最优化设计。
最优化通常使用遗传算法、模拟退火算法、GA-KP算法、PSO算法等算法，选择最优解并进行验证。
这个过程中，需要对过程控制进行跟踪和实时监测，以便对过程参数进行更新和调整，确保最终的产品品质符合要求。
总体而言，基于DFSS方法的尺寸公差优化设计，通过探索阶段的分析和建立数学模型，有效地降低了尺寸公差的设计成本和风险。
dfss设计方法(一)
dfss设计方法(一)了解并运用DFSS设计方法什么是DFSS设计？DFSS（Design for Six Sigma）设计是一种系统性的方法论，用于在产品或服务开发的早期阶段，帮助创作者制定高质量的设计方案。
它结合了Six Sigma的质量管理原则和设计工程的最佳实践，以确保产品或服务满足客户需求并降低缺陷发生的风险。
DFSS设计的步骤DFSS设计过程通常分为五个步骤，下面将对每个步骤进行详细介绍：1. Define（定义）在这一步骤中，创作者需要明确产品或服务的目标和范围，并建立一个明确的项目定义。
这包括识别客户需求和期望，以及制定一个清晰的项目目标。
•理解客户需求：通过市场调研和用户反馈，获取对产品或服务的需求和期望。
•设定项目目标：将客户需求转化为度量指标，制定明确的目标。
2. Measure（测量）在测量步骤中，创作者需要收集和分析数据，以了解当前设计的性能和潜在问题。
•收集数据：通过实验、观察或模拟等方式，收集与设计相关的数据。
•分析数据：对收集到的数据进行统计分析和可视化，以获得对设计性能的了解。
3. Analyze（分析）在这一步骤中，创作者需要分析数据并找出与目标不一致的根本原因。
这有助于理解设计中的主要问题和限制。
•根本原因分析：运用常用的质量工具如鱼骨图、5W1H等，找出导致设计问题的主要因素。
•识别限制性条件：识别设计的限制和约束条件，以明确问题的边界。
4. Design（设计）在设计步骤中，创作者使用分析的结果和识别的限制条件，制定有效的设计方案。
•创造性思维：通过头脑风暴和创意工具，生成多个可能的设计解决方案。
•评估和筛选：基于特定的评估标准，对设计方案进行评估和筛选。
5. Verify（验证）在验证步骤中，创作者需要验证和评估最终选择的设计方案，以确保其符合预期目标。
•原型制作：制作产品或服务的原型，进行实际测试。
•评估和调整：根据测试结果，评估设计的性能并进行必要的调整。
dfss方法论简介和案例讲解
DFSS方法论简介及案例讲解
这啥玩意儿啊，DFSS方法论？哎呀妈呀，别急别急，听俺慢慢给你唠唠！
这DFSS方法论啊，其实就是一套贼拉管用的方法，能帮咱把事儿整得明明白白的！它主要包括以下几个步骤：首先，你得整明白你要干啥，这目标得明确，可不能含糊！然后，就得好好琢磨咋设计，这设计得合理，不然到时候可不好使！接下来，可别忘了验证，看看你设计的玩意儿行不行，有啥问题没！最后，就是持续改进，这世界变化快，咱也得跟上潮流不是？
在整个过程中，可得注意安全和稳定啊！这就好比你盖房子，地基得打牢，不然房子不结实，风一吹就倒了！咱得保证这事儿干得稳稳当当的，别出啥岔子！
这DFSS方法论的应用场景那可老广了！不管是制造业、服务业，还是其他啥行业，都能用得上！它的优势也是杠杠的，能提高产品质量，降低成本，还能让客户满意度蹭蹭往上涨！
给你举个实际案例吧，就说俺们那嘎达有个工厂，以前生产的产品老出问题，客户老投诉。
后来用了DFSS方法论，从设计到生产，每个环节都严格把控，产品质量那是刷刷地提升啊！客户也满意了，订单也多了，老板笑得嘴都合不拢了！
所以说啊，这DFSS方法论可真是个好东西！它能帮咱把事儿干得漂亮，让咱的生活更美好！你还等啥呢，赶紧用起来吧！。
工业4.0术语：DFSS六西格玛设计
工业4.0术语：DFSS六西格玛设计_工四术语（编号364）英文全称：DFSS，Design for Six Sigma中文名称：六西格玛设计（注：有时为了区别“面向运营的六西格玛”，也称为“面向设计的六西格玛”）中国制造2025提出之后，制造业的转型升级成为一只在弦之箭。
成功实现转型，赶超德国、日本等制造强国，绝不只是制造与信息化结合这样简单，首先要解决困扰中国设计制造行业多年的质量问题。
然而，质量问题，可不是简单呼唤一下工程师的精益求精，或者倡导“工匠精神”，就能手到病除地解决问题。
中国制造业的质量，必须在源头上进行有效的系统化设计。
而“面向设计的六西格玛”DFSS（Design for Six Sigma），正是这样的一件利器。
DFSS是正向设计思路从传统的测绘仿制或逆向工程的产品研发模式转为以顾客需求为驱动的正向设计将成为关键，DFSS在制造业转型的过程之中必定能发挥重要的作用。
DFSS倡导精细化的正向设计方法，这给设计人员会增加很多工作量，也改变了设计员的设计思维和工作习惯，因此这不仅是一种方法论的应用，而是在设计领域推动的一场管理变革。
工四100术语解读DFSS（Designfor Six Sigma）六西格玛设计，是一套应用于新产品开发的方法论，可使产品在低成本下实现六西格玛质量水平（百万机会缺陷率3.4）。
DFSS融合先进的设计理念和方法，为设计师提供面向产品质量和可靠性的正向设计方法。
DFSS遵循系统工程的科学逻辑，如果未来应能够自然地融入到产品研发体系之中，成为工程师研发活动的日常工具，那将全面提升企业自主创新能力。
DFSS以顾客需求为驱动，通过应用场景分析、卡诺分析、质量功能展开（QFD）等工具，准确把握顾客的需求，并将顾客需求转化成为技术要求，确保在设计过程中“以客户为中心”。
在设计过程中，基于系统工程、实验设计（DOE）、可靠性工程、面向制造性和装配性的设计（DFMA）等技术与方法，确定顾客需求与系统、子系统、部件、零件之间的传递函数，实现定量化描述顾客需求转化的过程，并逐层优化设计参数和公差，权衡分析后得到最优的设计结果。
基于DFSS方法的尺寸公差优化设计研究
先生提 出的 Ｉ Ｄ Ｄ Ｏ Ｖ流 程 ［ ６ １ ， 即识别 （ Ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ） 、 定 义 要求 （ Ｄ ｅ ｉ ｆ ｎ ｅ Ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ） 、开发概念 （ Ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ
到简 化 ，建 模过 程也 接近 实际 ．但是 一旦 假设 不成 立 ．该方 法无 法解决 问题 。统计 试 验法是 通 过随机 变量 的统计 试 验 、 随机 模 拟 ， 求解 数 学 物 理 、 工程 技
２ ＤＦ Ｓ Ｓ方 法 工作 流 程
迄今 为 止 ． 研 究 者 提 出了多 种 Ｄ Ｆ Ｓ Ｓ流 程 。 本 研
究 应 用 的是 由美 国 质量 管 理 专 家 Ｓ ｕ ｂ ｉ ｒ Ｃ ｈ ｏ ｗ ｄ ｈ ｕ ｒ ｙ
极值法 、概率法和统计试验法 ３ 种 。极值法是按照
完 全互 换 法设 计 尺寸 及公 差 ． 计算量小 、 理论 简 单 ，
ｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓ ， ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｓ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｂ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｔ ｄ ｉ ｍ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｄｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａ ｎ ｃ ｅ ， Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ， ＤＦＳ Ｓ ， Ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｄ ｅ ｉｇ ｎ
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二、公差分析方法理论
情形一：如右图，如何计算组装后的尺寸及公差？
∑(Xi) ±Tasm，其中，Xi----各个Part的设计值； Tasm----所有Part的叠加累积公差
情形二：如右图，如何确认组装不会有干涉？
最小 Gap =最小的X4 - 最大的（X1+X2+X3） =(X4-T4)-((X1+T1)+(X2+T2)+(X3+T3)) =(X4-X1-X2-X3)-(T1+T2+T3+T4) =设计的Gap – Tasm
Value Cycle Quality Function Deployment Product Scorecard
3: Create/Select Design Concepts
4: Identify Potential Risks
5: Find Critical Parameters and quantify their impact on CTQs via transfer functions
➢ Worst-case保证了零件的完全装配和互换性。但正因为如此，对零件的精度要求会很高，导致带来高的加工成本。
二、公差分析的方法(Worst-Case)
Tas m T i0.1 0.1 0.20.4 i
所以， 组装后的尺寸： ∑(Xi) ±Tasm =12±0.4
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DFSS及公差设计与分析
概要
一、DFSS 的概念及其与PRO-launch的关系 二、公差分析及优化设计 三、常用的公差分析表格介绍和应用
Example: 如何设定你的起床时间？
要求:
1.不会迟到，或者迟到次数不多于4次/月；
2.不能太早或是太晚到达公司，最好能够8：20刷上班卡，留10分钟吃早餐。
5
4
6
等车
5
0
10
坐车
15
10
20
下车走到公司刷卡
3
2
4
total
38
24
52
分析—— 1.如果提早52mins起床，则永远不会迟到；但有时也会到达公司太早。 2.如果24mins~52mins之间任取一个值，那么，如何保证迟到次数不多于4次/月？ 3.如果任取的这个中间值，无法保证迟到次数不多于4次/月，你该选择lerancing
Control Plan
1.分析设计方案的输入因子/干扰因子/期望结果/偏差结果
1.失效模式分析，找出潜在的风险 1.分析测量系统，确保测量数据的真实、准确
1.找出系统的关系式 2.找出系统的主要影响因子 3.确认影响因子的分布规律
1.采用Monte Carlo优化设计 1.公差的优化设计及分析 1.建立制程的控制计划
T1
Tasm
➢ RSS的公差计算公式为何说是科学、合理的，并且得以广泛应用于各行 各业的误差计算？参考高斯函数的傅立叶变换,以及中心极限定理。
➢ RSS的思想是考虑零件在加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计 理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降 低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。
有的流程进行梳理和改善, 但实践表明：一旦流程的能力达到了4σ ~ 4.5σ的时 候，就很难再取得突破，只有通过对流程或产品的重新设计才能达到更高的能 力。
对应的良率： 99.73%
99.9993%
99.9999998%
➢ 质量首先是设计出来的，80%的产品质量是在早期设计阶段决定的，因此一套应用于新产品和流程设计的6σ方法论(DFSS)应运而生。
设计的Gap =X4-X1-X2-X3=0.5
Tasm Ti0 .0 1 .0 1 .0 2 .3 0.7 i
最小 Gap =设计的Gap – Tasm=0.5-0.7= -0.2 (干涉！)
最大 Gap =设计的Gap + Tasm=0.5+0.7=1.2
如何设定Gap？
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一、6σ的概念
• DFSS ——六西格玛设计(Design For Six Sigma)的英文缩写. DFSS面向产品的全生 命周期，从项目的开始阶段，按照合理的流程、运用科学的方法准确理解客户 需求，并把关键的客户需求融入产品设计过程中，从而确保产品的开发速度以 及在低成本下实现6σ质量水平。
“DFSS” Vs
8: Test & Validate Design
9: Launch Robust Product aligned with VoC
Statistical Tolerancing / Allocation Reliability Assessment Life, ALT, Reliability Growth
同理， 最大 Gap =最大的X4 - 最小的（X1+X2+X3）
=设计的Gap + Tasm
总公式是：实际的Gap=设计的Gap ± Tasm
➢ 注意，这里的 Tasm= T1+T2+T3+T4，Tasm是否还有不同的计算方法？
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Gap
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Part 1(X1) Part 2(X2) Part 3(X3) Part 4(X4)
设计值 3 4 5
12.5
最小值 2.9 3.9 4.8 12.2
最大值 3.1 4.1 5.2 12.8
公差(T) 0.1 0.1 0.2 0.3
如何设定Gap？
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Part 4
Robust Design Verification/Validation Plan with Test procedures
Phase 4
VERIFY
Capability Analysis/Robustness assessment of CTQs Reliability Analysis of Life Test Data Reliability Analysis of Accelerated Life Test Data
Part 4
二、公差分析的方法
根据 Tasm不同的计算方法，公差分析分为：
1.Worst-Case Method(最大最小极限法). 2.Statistical Method(统计分析法)
a. Root Sum Squared (RSS)(方和根法) b. Monte Carlo Analysis（蒙特卡罗）
果影响最大？
4.如果有N个中间值，都满足迟到次数不多于4次/月，你如何选择？
➢ DFSS可以回答并解决以上的第2、3、4项！
一、6σ的概念
6σ方法体系是由摩托罗拉公司于1987年首创，作为满足客户需求的关键经营 战略，经过十多年的发展，逐渐被众多一流公司采用。
6σ方法体系分为 DMAIC 和 DFSS 两种。 • 早期的6σ 方法——DMAIC(D定义、M测量、A分析、I改善、C控制)用于对企业现
“早期的6σ方法 ”
➢ DFSS适用于任何行业、任何产品或流程的设计。利用DFSS，产品的设计、生产以及投放市场具有更强的可靠性和更高的性价比。
PROlaunch NPD
1. Concept
2. Definition
3. Design & Development
4. Validation
5. Launch
Audit / FRACAS
一、DFSS 与PRO-launch的关系
Pro-launch Phase
Phase 0~1
DFSS Phase
DFSS工具
CONCEPT
QFD Concept Trade-Off & Selection Design Score Cards
目的
1.将客户的需求展开成工程语言及规格 2.判断出哪些是关键的客户需求 1.方案的选择方法
Part 4
➢ 优化设计，有3个方案—— 1.加大“设计的Gap”0.2mm，但代价是——接受最大的Gap达到1.4mm.例如： 2.减小组装后的公差累计“Tasm”0.2mm，但代价是——需要提高单个或多个Part的精度要求，导致cost的上升。 3.同时调整“设计的Gap”和“Tasm”，使各考虑点达到平衡。
1.以现有的制程能力，预估有几成的把握满足客户的规格
Phase 2 Phase 3
DEFINITION
P-diagram
DFMEA/FTA Measurement System Analysis
Design of Experiments DESIGN & DEVELOPMENT
Monte Carlo Simulation
DFSS: A Process + Methods & Tools
Activities
Typical Methods and Tools
1: Gather Voice of Customer (VoC)
2: Establish Critical to Quality Characteristics (CTQs)
6: Optimize Robust Design Maximize performance Minimize sensitivity to variation
7: Determine Tolerances
Trade-off Matrix / Pugh Concept P-Diagram & Risk Matrix / FMEA Science / Engineering Equations Analysis Tools (FEM, Tests etc.) DOE & Regression Cost & Reliability Analysis Process Capability Flowup Multi Objective Optimization Monte Carlo Analysis