望目特性稳健设计实践
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六西格玛培训—优化阶段模块稳健性设计Robust DesignPatrick ZhaoI&CIM Deployment Champion稳健性设计•稳健性设计也称田口设计,由Dr. Genichi Tuguchi在70 年代创立。
质量损失•车主在汽车行驶过程中听到发动机有异响,担心出问题,他请假开到4S 店检修。
工作人员安排检查,两个小时后报告显示异响噪音满足标准,无法赔偿。
车主十分不满,几年后换车时,他选择了其他品牌。
传统田口传统质量损失VS 田口质量损失LSL USLTarget LSL USLTargetLoss Loss Loss Loss什么是稳健性?•稳健性定义:产品或过程在周围不可控或未控制因子(噪音因子)不断变化的条件下,持续稳定工作的能力。
(The ability of a product or process to function consistently as the surrounding uncontrollable or uncontrolled factors vary.)在冬天转动遮阳板时很紧,在夏天时很松,产品是否稳健?发泡产品在环境干燥时需要更多原材料,潮湿时需要很少原材料,过程是否稳健?产品不稳健的原因–遮阳板•温度低,使材料变硬,遮阳板难以转动。
过程不稳健的原因–发泡•湿度低时,反应变慢,填充同样模具所用材料更多。
解决策略1.直接减少噪音•控制环境温度?•控制环境湿度?•建造恒温恒湿车间?成本?2.根据噪音制定不同的策略•制定两套工艺参数应对不同环境?•产品在客户端的条件能预测吗?3.稳健性设计•减少噪音因子对产品/过程的影响!•三种策略可能同时需要。
稳健性指标•衡量一个产品/过程是否稳健的指标是信噪比,S/N –Signal to Noise Ratio。
•通过比较两种设计的信噪比差值来确定设计优化的程度。
•信噪比越大,产品/过程越稳健,越不受噪音因子的影响。
習題解答1.試詳述品質特性區分為幾大類?【解答】:田口博士將產品品質特性區分為靜態特性與動態特性兩大類,再將靜態特性區分為三種:一、靜態特性1. 望目特性(Nominal the Best;NTB)此類產品品質特性,皆有一特定的目標值,當產品品質特性偏離此目標值時,即造成社會的損失,例如:最理想之能量輸出為電壓12V,而這12V即為目標值。
2. 望小特性(Smaller the Better;STB)品質特性值越小越好的特性,此類產品品質特性,其品質特性的理想值為零,例如:I.C之封膠過程中歪線率希望為零,故其為望小特性。
3. 望大特性(Larger the Better;LTB)品質特性值越大越好的特性,此類產品品質特性,其品質特性的理想值為無限大(然在實際工程中不可能發生),例如:I.C之拉力值,期望其在拉力測試中不會斷線,即拉力值為無限大,此為望大特性。
二、動態特性品質特性除了具有靜態特性之特質外,還包含有「輸入特性」。
此輸入因子,又稱信號因子(Signal Factor),信號因子可分為主動信號因子與被動信號因子,主動信號因子是指藉由人或機械等的主動操作,被動信號因子是由於環境條件的變化所導致,用以測試當外加輸入進入靜態系統中,對整個系統之影響。
由於外加之輸入值的變化,使得輸出值發生變化的特性,亦即輸出值有時需調整並不固定,所以稱其為動態特性。
例如:腳踏車的速度是根據腳踏車踏板的次數多寡,而將車速朝理想值做變化的特性,在動態特性方面,輸出與信號因子之間存在著一種數學函數關係,例如,y Bx,其中y為輸出值,x為信號因子輸入值。
2. 某機械零件之規格公差為2.050.2±,若不合格時,則更換此零件,若其平均成本為200元,試求出此零件的損失函數。
【解答】:損失函數 ()()2, 2.5L y k y m m =⨯-=其中因2A K =∆所以2)2.0(200⨯=k我們可得到5000k =故損失函數()2y 5000( 2.50)L y =⨯-3. 什麼是穩健設計?試詳述之。
DOE系列之六:别具特色的稳健参数设计发表时间:2007-10-26 资深六西格玛咨询专家周暐关键字:质量管理六西格玛DOE信息化应用调查在线投稿加入收藏发表评论好文推荐打印文本稳健参数设计(Robust Parameter Design)是DOE的应用分支,它是一种在研究工程实际问题中很有价值的统计方法之前的五个DOE系列已经系统地介绍了很多经典试验设计的基本原理和使用技巧。
但是,DOE是一个理论和实践高度联系的统计科学门类,在不到一百年的发展历程中,企业界不断地向学术界提出新的意见和建议,而学术界也积极响应,推陈出新地向企业界提供了大量理论指导,逐步形成了更多专业化、精细化的DOE应用分支。
比如说,稳健参数设计(Robust Parameter Design)(也称健壮设计、鲁棒设计,简称参数设计)就是其中的典型代表,它是一种在研究工程实际问题中很有价值的统计方法。
日本的田口玄一(Genichi Taguchi)博士在参数设计方法方面贡献非常突出,他在设计中引进SN比(信噪比)的概念,并以此作为评价参数组合优劣的一种测度,这是很有价值的,以至于很多文献和软件都把稳健参数设计方法称为田口设计(Taguchi Design)。
稳健参数设计最主要的贡献是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。
同样,它的实现也离不开统计分析软件的支持。
高端六西格玛统计分析软件JMP是目前业界最先进的六西格玛工具,其在DOE方面的表现最为优秀,在本期案例中我们将继续以中英文双语版JMP软件作为DOE方案实现的载体。
通俗地说,稳健参数设计区别于其它DOE方法最显著的特征是在关注响应平均值改善的同时,更关注其标准差的改善。
那么它是如何实现标准差的改善,也就是说,如何使响应变量的变差减小呢?很自然的想法是,通过减小噪声的变差来实现减小响应变量的变差,噪声因子的来源可能有很多类型,例如原材料参数的变化、环境的变化、载荷因子的变化、单元间的差异和耗损降级等等。