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田口方法与Minitab应用培训分析解析

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田口方法与Minitab应用培训

田口方法与Minitab应用培训
例2：加工某装配件共20件，其尺寸与目标尺寸的偏差（mm）为 0.3 0.6 -0.5 -0.2 0 1 1.2 0.8 -0.6 0.90 0.2 0.8 1.1 -0.5 -0.2 0 0.3 0.8 1.3 用户使用的容许范围（相当于功能界限）为△0 = 3mm, 否则将装配不上，此造成 的损失为A0 = 180 元，求这批产品的平均质量损失。
田口方法的特点
2018/12/11 9
对于一个设计、产品或者制程，我们可用其参数图来表示。如图所 示，其中y表示此过程输出的产品或制程的品质特性(响应值)。影 响y的参数可分为信号因子(M)、控制因子(X)和噪音因子(u)三类。 下面将对这三类参数详细探讨。
信号因子(M)，是由产品使用人或操作人设定 的参数，用以表示产品反应所应有的值。举例 来说，一台电扇的转速，即为使用人期望应有 风量的信号因子。汽车前轮的操纵的角度，即 为使用人期望该车行车转弯半径的信号因子。 又例如数字通讯系统中发送的0与1，复印机影 印时的原始文件等，也皆为信号因子。
超出容差的质量成本损失A0
损失函 数系数 消费者允许容差 (产品容差、功能界限）
损 失 函 数
△0
已知某损失A，求允许 容差公式△
田口对产品质量引入了新的定义
2018/12/11 16
平均质量损失：
K的决定方法： 1、根据功能界限
△0和相应的损失A0确定k
2、根据容差△和相应的损失A确定k
例1：某电视机电源电路的直流输出电压Y的目标值m = 115V , 功能界限 △0 = 25V ， 丧失功能的损失A0 = 300 元。 1、求损失函数中的系数k ; 2、已知不合格时的损失A = 1 元，求容差△������ ； 3、若某产品的直流输出电压y = 112 V, 问此产品该不该上市；

田口方法与Minitab应用培训

田口方法与Minitab应用培训
E(L) = E( y – m )2 = E[(y – Ey) + ( Ey – m )]2=E(y – Ey)2 + ( Ey – m )2 = σ2+ δ2 σ2 =E(y – Ey)2 ，它是y与自己均值的偏差的平方，y的方差； δ2 = ( Ey – m )2 ，它是y的均值对目标值的偏差的平方；
信号因子(M)，是由产品使用人或操作人设定
的参数，用以表示产品反应所应有的值。举例
来说，一台电扇的转速，即为使用人期望应有
风量的信号因子。汽车前轮的操纵的角度，即
为使用人期望该车行车转弯半径的信号因子。
X
又例如数字通讯系统中发送的0与1，复印机影
印时的原始文件等，也皆为信号因子。
控制因子（输入变量）
一则发人深省的新闻报道
2019/7/10
15
田口方法是最常应用在参数设计和允差设计， 以使制造出来的产品成本最低、变异最小。
一则发人深省的新闻报道
2019/7/10
16
所谓质量就是产品上市后给与社会的损失，但是由于功能本身所产生的损失除外；
1、定义中的“社会”系指生产者以外的所有人，即使用者以及其他第三者； 2、定义中“给与社会的损失”系包括：
用工程的方法来研究产品质量,把产品设计当成工程设计,把产品设计质量的好 坏看成是工程设计质量,用产品给社会造成的经济损失来衡量产品的质量。 (2)“源流”管理理论
“源流”管理的思想把质量管理向前推进了一步。认为开发设计阶段是源流、
是上游,制造和检验阶段是下游。质量管理中,“抓好上游管理,下游管理就很容易。” 若设计质量水平不高,生产制造中很难造出高质量的产品,即所谓“先天不足,后患无 穷”。
质量损失函数示例

田口方法及Minitab应用分解

田口方法及Minitab应用分解

田口DOE及MINITAB应用
田口方法的产生背景 正交设计是田口方法的主要工具，创立于50年代初;它是一种高效益的试验设计与最优化技术。在60年 代，日本应用正交设计就已超过百万次。 田口玄一博士介绍：“日本人学质量管理，用一半时间学习正交设计”。 在日本，据说一个工程师如果不懂这方面知识，只能算半个工程师。 二次大战后日本经济高速增长并超过美国的一个决定性(技术)因素是在于推广应用正交设计。其原因 是:美国对专业技术(系统设计)投入很多，日本则较少，主要是向美国照搬照学；对通用技术(参数设计和 容差设计)美国缺少和落后，日本则大大领先。
第 11 页
田口方法的基本概念-03
田口DOE及MINITAB应用
正交表意味着设计是平衡的，即各个因子水平被赋予相等的权重。
第 12 页
田口方法的应用
田口DOE及MINITAB应用
技术开发
生产线外 品质工程
★系统设计 ★参数设计 ★允差设计 ★测量器具的系统校正
产品设计
制程设计
★利用计量值的控制 ★制程的诊断与调节 ★反馈系统的设计与管制 ★预防保养 ★规格、安全与检查设计
田口DOE及MINITAB应用
Taguchi Design of Experiments and Minitab Application
朱克龙
2013年8月18日
主要内容
田口DOE及MINITAB应用
产品全生命周期质量保证技术的特点 田口方法的产生背景 田口方法的特点、基本概念及其应用 田口的产品设计的三个阶段 正交试验法的概念和基本方法 田口对产品质量引入了新的定义 田口方法与传统设计的区别 Minitab 中的田口设计试验 静态田口设计示例 插拨电开关机爆音问题参数优化示例 小结—Minitab中田口方法的优点

MINITAB用于田口分析

MINITAB用于田口分析

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。

这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。

在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。

如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。

在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。

田口方法和Minitab应用 (ppt 52页)

田口方法和Minitab应用 (ppt 52页)

2019/10/19
一则发人深省的新闻报道
14
田口方法是最常应用在参数设计和允差设计， 以使制造出来的产品成本最低、变异最小。
2019/10/19
一则发人深省的新闻报道
15
所谓质量就是产品上市后给与社会的损失，但是由于功能本身所产生的损失除外；
1、定义中的“社会”系指生产者以外的所有人，即使用者以及其他第三者； 2、定义中“给与社会的损失”系包括：
产品使用过程中不受控制的因子。请注意，虽然在过程或产品使用中不能控制噪 声因子，但是为了进行试验必须能够控制噪声因子。 2 使用创建田口设计生成田口设计（正交表）。或者使用自定义田口设计根据工 作表中已有的数据创建设计。使用“自定义田口设计”，可以指定哪些列是因子 和信号因子。然后，便可以轻松地分析设计并生成图。 3 创建设计后，可以使用修改设计来重命名因子、更改因子水平、向静态设计中 添加信号因子、忽略现有信号因子（将设计作为静态设计处理）以及为现有信号 因子添加新水平。 4 创建设计后，可以使用显示设计来更改 Minitab 在工作表中表示因子所用的单 位（已编码或未编码）。 5 执行试验并收集响应数据。然后在 Minitab 工作表中输入数据。请参见收集和 输入数据。 6 使用“分析田口设计”分析试验数据。请参见分析田口设计。 7 使用“预测结果”预测所选新因子设置的信噪比和响应特征。请参见预测结 果。
用工程的方法来研究产品质量,把产品设计当成工程设计,把产品设计质量的好 坏看成是工程设计质量,用产品给社会造成的经济损失来衡量产品的质量。 (2)“源流”管理理论
“源流”管理的思想把质量管理向前推进了一步。认为开发设计阶段是源流、
是上游,制造和检验阶段是下游。质量管理中,“抓好上游管理,下游管理就很容易。” 若设计质量水平不高,生产制造中很难造出高质量的产品,即所谓“先天不足,后患无 穷”。

正交实验(田口)与Minitab应用

正交实验(田口)与Minitab应用

2013-7-25
1
2013-7-25
2
例1背景：您是高尔夫球制造商，现在正在进行一项旨在使球的飞行 距离最大化的新设计。您确定了四个控制因子，每个因子有两个水平： ●核心材料（液体与钨） ●核心直径（118 与 156） ●波纹数（392 与 422） ●表层厚度（0.03 与0.06） 您还想检验核心材料与核心直径之间的交互作用 。 响应为球的飞行距离（以英尺计）。 噪声因子为两种类型的高尔夫球棍：长打棒和 5 号铁头球棒。测量每种球棍打出 球的距离，在工作表中形成两个噪声因子列。 由于目标是使飞行距离最大化，因此选择望大信噪比 。
静态田口设计示例-06
2013-7-25 8
步骤5:分析静态田口设计（续）
（图形窗口的输出1）
结果解释： 在此示例中，秩表明核心直径对信噪比和均值的影响最大。 对于信噪比，表层厚度的影响次之，然后是核心材料和波 纹。对于均值，核心材料的影响次之，然后是波纹和表层 厚度
对于此示例，由于目标是增加球的飞行距离，因此您需要的 是能产生最高均值的因子水平。在田口试验中，始终都需要 使信噪比最大化。响应表中的水平平均值表明，当核心材料 为液体、核心直径为 118、有 392 个波纹以及表层厚度为 0.06 时，信噪比和均值达到最大。检查主效应图和交互作 用图可以确证这些结果。交互作用图表明，球核使用液体时， 飞行距离在核心直径为 118 时达到最大。
静态田口设计示例-09
2013-7-25 11
步骤6:预测田口结果（续）
（步骤流程图）
最后点击‘确定’， 生成预测结果
静态田口设计示例-10
2013-7-25 12
步骤6:预测田口结果（续）
（会话窗口的输出）
解释结果

正交实验(田口)与Minitab应用


假设要预测高尔夫球试验的结果。确定了认为会影响高尔夫球飞行距离的四个可控因子：核心材料、核心 直径、波纹数和表层厚度。由于要使信噪比和均值最大化，因此选择了以下因子设置：液体核心、核心直 径 118、392 个波纹以及表层厚度0 .06。具体 操作步骤如下： 1 打开工作表“高尔夫球 .MTW”。已保存了设计和响应信息。 2 选择统计 > DOE > 田口 > 预测田口结果。 3 取消选中标准差和标准差的自然对数。 4 单击项。确保项 A、B、C、D 和 AB 都位于所选项框中。单击确定。 4 单击水平。 5 在指定新因子水平的方法下，选择从列表中选择水平。 6 在水平下，单击第一行并根据下表选择因子水平。然后，使用沿该列下移并选择其余的因子水平. 7 在每个对话框中单击确定。
静态田口设计示例-06
2013-7-25 8
步骤5:分析静态田口设计（续）
（图形窗口的输出1）
结果解释： 在此示例中，秩表明核心直径对信噪比和均值的影响最大。 对于信噪比，表层厚度的影响次之，然后是核心材料和波 纹。对于均值，核心材料的影响次之，然后是波纹和表层 厚度
对于此示例，由于目标是增加球的飞行距离，因此您需要的 是能产生最高均值的因子水平。在田口试验中，始终都需要 使信噪比最大化。响应表中的水平平均值表明，当核心材料 为液体、核心直径为 118、有 392 个波纹以及表层厚度为 0.06 时，信噪比和均值达到最大。检查主效应图和交互作 用图可以确证这些结果。交互作用图表明，球核使用液体时， 飞行距离在核心直径为 118 时达到最大。
2013-7-25
1
2013-7-25
2
例1背景：您是高尔夫球制造商，现在正在进行一项旨在使球的飞行 距离最大化的新设计。您确定了四个控制因子，每个因子有两个水平： ●核心材料（液体与钨） ●核心直径（118 与 156） ●波纹数（392 与 422） ●表层厚度（0.03 与0.06） 您还想检验核心材料与核心直径之间的交互作用 。 响应为球的飞行距离（以英尺计）。 噪声因子为两种类型的高尔夫球棍：长打棒和 5 号铁头球棒。测量每种球棍打出 球的距离，在工作表中形成两个噪声因子列。 由于目标是使飞行距离最大化，因此选择望大信噪比 。

minitab中因子设计与田口设计

minitab中因子设计与田口设计因子设计和田口设计是统计实验设计中常用的两种方法，它们能够帮助我们有效地确定影响产品质量或过程性能的关键因素，并确定优化的方向。

下面我们将分别介绍这两种设计方法，并说明它们在Minitab软件中的应用。

1.因子设计：因子设计是通过系统地改变关键因素的水平，来研究对应响应变量的影响的一种实验设计方法。

它的主要目的是确定哪些因素对产品质量或过程性能具有显著影响，并确定各个因素的最佳水平。

一般来说，因子设计包括两个主要的步骤：选择因子和水平，以及分析数据。

在Minitab中，我们可以使用因子设计来确定关键因素及其最佳水平。

我们可以通过以下几个步骤来进行因子设计的分析：1.1.数据收集：收集有关因素和响应变量的数据。

通常，这些数据可以通过实际的生产或实验收集。

1.2.设计因子和水平：根据实际情况和经验，选择关键因素和它们的水平。

在Minitab中，我们可以使用"Stat"菜单中的"DOE"子菜单来选择适当的设计。

1.3.运行实验：根据设计的要求，在实验中设置因子的水平，并记录每个试验条件下的响应变量数据。

在Minitab中，我们可以使用"Stat"菜单中的"DOE"子菜单中的"Factorial"设计和"Response"子菜单来运行实验。

1.4.数据分析：使用Minitab中的统计工具来分析收集的数据，以确定因素对响应变量的影响以及各因子的最佳水平。

常用的分析方法包括方差分析（ANOVA）、回归分析等。

因子设计的优点是可以在较少的实验次数中确定关键因素，并且可以比较不同因素对响应变量的影响。

然而，因子设计的主要局限性是不能考虑因素之间的交互作用，可能会忽略一些潜在的复杂因素。

2.田口设计：田口设计是由日本质量管理专家田口玄一所提出的一种实验设计方法，它主要用于优化产品设计和制程控制。

Minitab田口设计学习

Minitab田口设计学习Minitab田口设计学习田口原一博士被认为是稳健性参数设计的最先提出者，该设计是用于产品或过程设计的工程方法，关注的是使变异性和/或对噪声的敏感度最小化。

只要使用得当，田口设计可成为一种高效有力的方法，用于设计能在各种条件下以最优状态一致运行的产品。

田口设计：一种试验设计方法，使用它可以选择在操作环境中执行得更一致的产品或过程。

田口设计认识到，并非所有引起变异的因子都可以真正得到控制。

这些无法控制的因子称为噪声因子。

田口设计尝试确认使噪声因子的效应最小化的可控制因子（控制因子）。

在试验中，对噪声因子进行操作以强制产生变异，然后中找出使过程或产品健壮（即对来自噪声因子的变异有抵抗力）的最优控制因子设置。

田口设计的著名示例来自 20 世纪 50 年代日本的 Ina Tile 公司。

该公司生产了大量在指定尺寸之外的瓦片。

质量小组发现，用于烧制瓷砖的窑中的温度发生了变化，从而导致了瓷砖的尺寸不均匀。

由于建造新窑的成本很高，因此无法消除温度变异。

这样，温度就成了噪声因子。

使用田口设计的试验，小组发现通过增加粘土的石灰含量（一个控制因子），瓷砖对窑内温度变异更具抵抗力（即更健壮），使其可以生产出更均匀的瓷砖。

田口设计使用正交表，后者估计因子对响应均值和变异的效应。

使用正交表可以单独研究每个效应，并可以减少使用部分设计的试验时与试验关联的时间和成本。

在经典设计试验中，主要目标是确认影响均值响应并将其控制在期望水平的因子。

田口设计重点关注减少变异，以及将均值设置为目标。

在稳健性参数设计中，主要目标是在调整（或保持）目标过程的同时，找出使响应变异最小化的因子设置。

确定影响变异的因子之后，可以尝试找出将减小变异、使产品对不可控（噪声）因子的变化不敏感或同时达到这两种效果的可控制因子的设置。

为此目标设计的过程会产生更一致的输出。

以此目标设计的产品可以提供更一致的性能，而无论使用该产品的环境如何。

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参数设计的基本思想
2018/10/20 21
解决思路： 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。 稳健设计不是去控制波动源，而是设法降低波动源的影响；
参数设计的基本思想：例子
2018/10/20 22
生产管制
生产线上 品质工程
田口方法的应用
2018/10/20 13
1979年4月17日，日本《朝日新闻》报道：对日本索尼工厂生产 的彩色电视机与美国加州索尼工厂生产的彩色电视机进行报导， 美国索尼工厂生产线全由日本引进，产品检验、上市都是合格品，而日本 产品有0.3%不合格。然而，美国制造的索尼电视机并不受美国人欢迎。因为 美国生产的电视机虽然检验严格，然而只是保证了个个产品应通过合格的下限， 质量平平；而日本生产的电视机则增加了稳健设计的关键的参数容差设计思想， 使产品从色彩、清晰度、抗干扰能力等诸多指标上保证有99.7%的产品是令顾客满 意的高质量产品。
X
控制因子（输入变量）
信号因子 M
设计/产品/制程
U
品质特性（响应值） Y
噪声因子（不可控因子）
设计、产品或制程的图解
田口方法的基本概念-01
2018/10/20 10
正交试验法是研究与处理多因素试验的一种科学方法，它是在 实践经验与理论认识的基础上，利用正交表来科学、合理安排 和分析众多因素的试验方法。 选择三个或两个不同的水平 影响因素 全面试验次数 正交试验次数 4 34 9 10 310= 59049 7 27=128 9
美国研究日本战后强盛的原因后，认为日本制胜的法宝有两项： QFD(质量机能展开，自顾客要求一直策划到相应的制造管理要求) 田口方法(简单易学，沒有复杂的统计原理)
田口实验设计与田口方法的产生背景
2018/10/20 8
田口方法是日本质量管理专家田口玄一博士创立的一门崭新的 质量管理技术,它立足于工程技术,着眼于经济效益,开辟了质量管 理的新天地。与传统的质量管理相比,有以下特色: (1)工程特色 用工程的方法来研究产品质量,把产品设计当成工程设计,把产品设计质量的好 坏看成是工程设计质量,用产品给社会造成的经济损失来衡量产品的质量。 (2)“源流”管理理论 “源流”管理的思想把质量管理向前推进了一步。认为开发设计阶段是源流、 是上游,制造和检验阶段是下游。质量管理中,“抓好上游管理,下游管理就很容易。” 若设计质量水平不高,生产制造中很难造出高质量的产品,即所谓“先天不足,后患无 穷”。 (3)产品开发的三次设计法 产品开发设计(包括生产工艺设计)可以分为三个阶段进行,即系统设计—参数设 计—容差设计。
使用 Minitab 之前，需要确定最适合您试验的田口设计 。 在田口设计中，是以所选控制因子水平组合来测量响应的。每个 控制因子水平组合称为一个运行，每个度量称为一个观测值。田口设计 提供每个试验检验运行的规范。 田口设计也称为正交表，是一个部分因子矩阵，可确保对任一因子的各个水平进 行平衡比较。在田口设计分析中，每个因子 可以独立于其他所有因子进行评估。 选择设计时，需要 确定相关控制因子 的数量 确定每个因子的水平数 确定可以执行的运行 数 确定其他因素（如成本、时间或设施可用性）对设计选择的影响
20世纪40年代，田口玄一博士使用设计好的正交表安排实验
1. 正交试验设计就是使用正交表（Orthogonal Array）来安排实验的方法。 2. 正交表是按正交性排列好的用于安排多因素实验的表格
3.稳健性参数设计使用田口设计（正交表），使您可以通过很少几次运行 便可分 析许多因子。田口设计是平衡的，也就是说，试验中不对因子进行或多或少的加 权，因此，可以相互独立地对因子进行分析。
例2：加工某装配件共20件，其尺寸与目标尺寸的偏差（mm）为 0.3 0.6 -0.5 -0.2 0 1 1.2 0.8 -0.6 0.90 0.2 0.8 1.1 -0.5 -0.2 0 0.3 0.8 1.3 用户使用的容许范围（相当于功能界限）为△0 = 3mm, 否则将装配不上，此造成 的损失为A0 = 180 元，求这批产品的平均质量损失。
产品设计的三个阶段
2018/10/20 20
产品质量特性y是随机变量，所以损失函数L(y)也是随机的； 对随机变量评定的最好方法是用其平均值（数学期望）。 损失函数L(y)的均值EL = E[L(y)]称为平均损失
E(L) = E( y – m )2 = E[(y – Ey) + ( Ey – m )]2=E(y – Ey)2 + ( Ey – m )2 = σ2+ δ2 σ2 =E(y – Ey)2 ，它是y与自己均值的偏差的平方，y的方差； δ2 = ( Ey – m )2 ，它是y的均值对目标值的偏差的平方； 减少平均损失的两步法 1.减少波动，把y的标准差σ 降低 2.减少偏差，使y的均值向目标值靠拢
试验设计定义
2018/10/20 6
在质量管理中所遇到的，不论是设计新产品， 还是改革旧工艺、提高产品质量、减低成本， 大都需要做试验。
如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大量的试验，也未必能 达到预期的目的； 一个好的试验设计方法，既可以减少试验次数，缩短试验时间和 避免盲目性，又能迅速得到有效的结果 相同原料 更便宜的原料 相同制程 相同产品 相同功能
为什么良品率不一样？ 为什么可以做出低成本 高质量的产品？
试验设计的效果
2018/10/20 7
田口实验设计 田口设计 或正交表是一种设计试验的方法，这种设计通常只 需要全因子组合的一部分。是一个部分因子矩阵，可确保对任一因子 的各个水平进行平衡比较。在田口设计分析中，每个因子 可以独立于其他 所有因子进行评估。 田口方法的产生背景 正交设计是田口方法的主要工具，创立于50年代初;它是一种高效益的试验设 计与最优化技术。在60年代，日本应用正交设计就已超过百万次。 田口玄一博士介绍：“日本人学质量管理，用一半时间学习正交设计”。 在日本，据说一个工程师如果不懂这方面知识，只能算半个工程师。 二次大战后日本经济高速增长并超过美国的一个决定性(技术)因素是在于推广 应用正交设计。其原因是:美国对专业技术(系统设计)投入很多，日本则较少，主 要是向美国照搬照学；对通用技术(参数设计和容差设计)美国缺少和落后，日本 则大大领先。
主要内容
2018/10/20 2
产品全生命周期质量保证技术的特点
2018/10/20 3
产品全生命周期质量保证技术的特点
2018/10/20 4
DOE对企业的积极影响：雷达图
2018/10/20 5
实验设计是对实验方案进行最优设计， 以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量， 并对实验结果进行科学分析的一种方法。（广义）
当需要探寻或验证产品质量或工艺或资源利用是否为最佳状 态时，实验设计（ Design of Experiments ）是最科学、最 经济的方法。（狭义）
对试验设计的需求迫切性 20世纪90年代前，美国工厂中90％不知道如何解决长期性质量问题 公司利用的是工人的体力而不是智慧 90％的技术规范和容差是错的 不知道对产品/工艺参数进行优化 认为缺陷和偏差是不可避免的
质量损失函数示例
2018/10/20 17
田口提出的“质量损失函数”的概念，是评价产品质量的另 一个重要方面。
技术规格限与目标值
2018/10/20 18
田口方法与传统设计的区别
2018/10/20 19
田口原一博士被认为是稳健性参数设计的最先提出者，该设计是用于产品或过程设计的工程方法，关注的是使变异性 和/或对噪声的敏感度最小化。只要使用得当，田口设计 可成为一种高效有力的方法，用于设计能在各种条件下以最优状态 一致运行的产品。 在稳健性参数设计中，主要目标是在调整（或保持）目标过程的同时，找出使响应变异最小化的因子设置。确定影响 变异的因子之后，可以尝试找出将减小变异、使产品对不可控（噪声）因子 的变化不敏感或同时达到这两种效果的可控制 因子 的设置。
一则发人深省的新闻报道
2018/10/20 14
田口方法是最常应用在参数设计和允差设计， 以使制造出来的产品成本最低、变异最小。
一则发人深省的新闻报道
2018/10/20 15
所谓质量就是产品上市后给与社会的损失，但是由于功能本身所产生的损失除外；
1、定义中的“社会”系指生产者以外的所有人，即使用者以及其他第三者； 2、定义中“给与社会的损失”系包括： ●由于产品功能波动所造成的损失 ●由于产品弊害项目所造成的损失 3、定义中“给与社会的损失”，不包括功能本身所产生的损失。 关于功能本身给社会以怎样的损失，以及如何减少其损失，这不是质量管理的问题。
田口方法的基本概念-02
2018/10/20 11
正交表意味着设计是平衡的，即各个因子水平被赋予相等的权重。
田口方法的基本概念-03
2018/10/20 12
技术开发
生产线外 品质工程
★系统设计 ★参数设计 ★允差设计 ★测量器具的系统校正
产品设计
制程设计
★利用计量值的控制 ★制程的诊断与调节 ★反馈系统的设计与管制 ★预防保养 ★规格、安全与检查设计
Minitab田口正交表
Minitab 中的田口设计试验
2018/10/20 23
执行田口设计试验 可能包括以下步骤：
1 开始使用 Minitab 之前，需要先完成所有预试验计划。例如， 需要为内侧阵列选择控制因子 ，为外侧阵列选择噪声因子。控制因子是 可以进行控制以优化过程的因子。噪声因子 是可以影响系统性能但在预期的 产品使用过程中不受控制的因子。请注意，虽然在过程或产品使用中不能控制噪 声因子，但是为了进行试验必须能够控制噪声因子。 2 使用创建田口设计生成田口设计（正交表）。或者使用自定义田口设计根据工 作表中已有的数据创建设计。使用“自定义田口设计”，可以指定哪些列是因子 和信号因子。然后，便可以轻松地分析设计并生成图。 3 创建设计后，可以使用修改设计来重命名因子、更改因子水平、向静态设计中 添加信号因子、忽略现有信号因子（将设计作为静态设计处理）以及为现有信号 因子添加新水平。 4 创建设计后，可以使用显示设计来更改 Minitab 在工作表中表示因子所用的单 位（已编码或未编码）。 5 执行试验并收集响应数据。然后在 Minitab 工作表中输入数据。请参见收集和 输入数据。 6 使用“分析田口设计”分析试验数据。请参见分析田口设计。 7 使用“预测结果”预测所选新因子设置的信噪比和响应特征。请参见预测结 果。