田口式實驗計劃法PPT培訓(xùn)課件教材

1田口式實驗計劃法

（DesignOfExperiment）工程應(yīng)用分析2實驗計劃法內(nèi)容何謂實驗計劃法特性值分類要因分類水平值設(shè)定直交表入門ANOVA分析選擇最適條件確認(rèn)實驗3技術(shù)累積的要件建立技術(shù)（制程）評估指標(biāo)建立產(chǎn)品（制程）的初期管制圖及Cp&Cpk，作為判斷技術(shù)（制程）穩(wěn)定程度的指標(biāo)正確易懂的操作手冊藉由QC工程表，建立制造過程中確保質(zhì)量的基本保證。其中兩大重點為作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)書及制程用管制圖。技術(shù)的正確性確實可行的配方、制程條件，不單只是滿足特定要求（需求）的生產(chǎn)條件，而應(yīng)該是它的趨勢圖，以便日后進(jìn)行局部修正（規(guī)格改變）的依據(jù)。對誤差（不可控制原因）的抵抗程度，因為誤差是被用來評估技術(shù)穩(wěn)定度。因此了解其對誤差的抵抗程度將有助于日后新技術(shù)的開發(fā)。4DOE之分類目前DOE大致可分為以BOX及Taguchi為首的2大陣營。其大致差異如右表5實驗計劃法目的：藉由有計劃的進(jìn)行實驗，以便達(dá)成未實驗前的假設(shè)。由于不是采用“試誤法”，因此能提升研發(fā)效率。利用特殊的分析方法，以求得除了平均值以外的數(shù)值。適用對象：研究開發(fā)部門及生產(chǎn)技術(shù)部門，亦即必須藉由實驗以驗證其假設(shè)或理論基礎(chǔ)的單位最為適用。6實驗計劃法序論--實驗規(guī)劃如何養(yǎng)豬公才可得冠軍假設(shè)影響豬公成長的原因有A)食物：豬公食、人食B)環(huán)境：籠子、放山C)餐數(shù)：2餐、3餐準(zhǔn)備6只相同品種的豬公可以嗎？在相同的B)環(huán)境、C)餐數(shù)下豬公食、人食在相同的A)食物、C)餐數(shù)下籠子、放山在相同的A)食物、B)環(huán)境下2餐、3餐好像不行，因為在看食物時該用哪一種環(huán)境、要吃幾餐？用8只可以嗎？豬公食、籠子、2餐豬公食、籠子、3餐豬公食、放山、2餐豬公食、放山、3餐人食、籠子、2餐人食、籠子、3餐人食、放山、2餐人食、放山、3餐用4只可以嗎？豬公食、籠子、2餐豬公食、放山、3餐人食、籠子、3餐人食、放山、2餐7序論--實驗規(guī)劃用4只可以嗎？豬公食、籠子、2餐 +32豬公食、放山、3餐 +30人食、籠子、3餐 +34人食、放山、2餐 +24假設(shè)豬公食會增加X公斤，而人食會降低X公斤（對四組的體重平均而言），其中X之正、負(fù)未知。亦即兩者差距為2X公斤。同理：環(huán)境、餐數(shù)分別為2Y公斤、2Z公斤，而四組的體重平均增加W公斤方程式如下W+X+Y+Z=32W+X-Y-Z=30W-X+Y-Z=34W-X-Y+Z=24解方程式答案為W=30X=1Y=3Z=-2最佳解為：豬公食、籠子、3餐亦即36公斤上述介紹了實驗方式：直交表，回應(yīng)表8序論--實驗樣本數(shù)如何量測鉆石重量？在天平左端放置鉆石，右端放置法碼即可得知：大鉆石為1.234克拉，小鉆石為0.567克拉。另類方法：將大鉆石+小鉆石放在左端得到W，將大鉆石放在左端，右端放置小鉆石+法碼得到w則大鉆石=(W+w)/2小鉆石=(W-w)/2測不準(zhǔn)原理：量測皆會有誤差，因此上述方法皆會有誤差。理論上重量為：可為正或負(fù)1.234-

0.567-

是一個隨機值，一般而言它會形成常態(tài)分配，N(0,^2)。它不符合四則運算，因此公式為1.234-()0.567-()從N(0,^2)中任意（隨機）取2個值，會變成N(0,2*^2)亦即()+()=2^(1/2)*()，因此大鉆石=(W+w)/2+()/(2^(1/2))小鉆石=(W-w)/2+()/(2^(1/2))結(jié)論：樣本數(shù)增加將使得誤差降低9田口質(zhì)量工程之內(nèi)容OFF-LINE質(zhì)量工程ON-LINE質(zhì)量之評價適應(yīng)控制回饋控制允差設(shè)計規(guī)格之決定方法參數(shù)設(shè)計工程診斷與調(diào)整安全系統(tǒng)設(shè)計與保養(yǎng)預(yù)防保養(yǎng)檢查設(shè)計工程鏈接之系統(tǒng)設(shè)計10田口質(zhì)量工程之使用范疇OFFLINE技術(shù)開發(fā)產(chǎn)品設(shè)計制程設(shè)計上述之任一項目皆包括系統(tǒng)選擇參數(shù)設(shè)計﹝決定參數(shù)之中心值﹞允差設(shè)計﹝決定參數(shù)之公差﹞ONLINE生產(chǎn)制造111950~1960將可以控制之要因配置在直交表上，研究在使用環(huán)境下﹝誤差要因，亦即不可控制之要因﹞會使變異最小之制程﹝配方﹞條件，在美國稱為穩(wěn)健性設(shè)計。1970~1980將原本使用于量測系統(tǒng)之動態(tài)SN比擴張至對所有系統(tǒng)機能性之研究。脫離以數(shù)理統(tǒng)計為基礎(chǔ)之實驗計劃法，而改用和技術(shù)本身十分密切之賀米特﹝Hermite﹞形式。亦即光譜﹝Spectra﹞分解之觀念。1980~1990到美國指導(dǎo)時體認(rèn)應(yīng)用基本機能作研究之重要性，因此主張使用試驗片作基本機能之研究。在無法充份改善時，才考慮進(jìn)行允差設(shè)計。1990~將SN比擴張至醫(yī)療、生物等特殊領(lǐng)域之研究田口質(zhì)量工程之演進(jìn)12定義名詞及其重點直交表及變形直積配置特性值分類要因分類水平及水平值A(chǔ)NOVA分析13特性值Output分類以數(shù)值形式作分類：計數(shù)值：量測數(shù)值不為連續(xù)量，一般用“個”代表。單純計數(shù)值：將一個特性區(qū)分為良品或不良品，常用在外觀等，例如：不良個數(shù)、故障臺數(shù)....多重計數(shù)值：將一個特性區(qū)分為優(yōu)、良、中、可、劣，例如：外觀可分為好、有一些瑕疵、有很多瑕疵。計量值：量測數(shù)值為連續(xù)量。訂定規(guī)格時常用它。單一目標(biāo)之特性。Ex:某一規(guī)定的尺寸或電壓或顏色....多重目標(biāo)之特性，依據(jù)不同的需求，只要改變某一要因即可達(dá)成不同產(chǎn)品。Ex:經(jīng)由三原色加入量的不同即可做出不同的顏色，此時對顏色而言是有無限多的目標(biāo)。至于單一特性或者多個特性只在于最后找出最佳組合時會有影響，因此留在最適條件選取時再談。14要因Factor分類要因：會影響特性值的要因(配方)?？刂埔颍嚎捎稍O(shè)計者或主事者變更之要因，用以得到最安定(最佳)之產(chǎn)品輸出值(特性值)。例如:制程條件、構(gòu)成組件等。誤差要因：不可由設(shè)計者或主事者變更之要因，或者變更時所需成本相當(dāng)高。例如；環(huán)境溫度對于產(chǎn)品的影響等。它適用來評估設(shè)計者找出的配方能否接受考驗的重要要因。信號要因：和特性值有一已知之函數(shù)關(guān)系，此要因只存在于多重目標(biāo)特性中，藉由改變此一要因達(dá)成不同目的特性的需求。如前例中的三原色的添加量即為信號要因。15何謂水平LEVEL＆水平值水平乃是該要因在能夠被設(shè)定之可能范圍內(nèi)，取得數(shù)個不同之設(shè)定值，此時稱該要因具有數(shù)個水平。而該設(shè)定值稱水平值。常用之水平為2水平：一般用于非連續(xù)之要因。3水平：一般用于連續(xù)之要因。例如：涂布時Temp為控制要因(令為Ａ)，其可能之加工范圍為280~330時，常將其取成3水平，其代號及水平值分別如下Ａ1＝280，Ａ2＝300，Ａ3＝330注意：當(dāng)Ａ為連續(xù)性要因，其個水平之間隔要大于6倍標(biāo)準(zhǔn)偏差16交互作用之定義（一）用以下2個變數(shù)A,B其分別可以設(shè)定為Low,High。假使會有以下情形則稱為沒有交互作用，亦即2者相互獨立。A-LowA-HighB-LowB-High17交互作用之定義（二）假使會有以下情形則稱為具有交互作用，亦即2者相互依存。A-LowA-HighB-LowB-High18交互作用之重點用已研究2變數(shù)間依存程度之大小。一般變量皆會有依定程度之依存，因此可藉由它來判斷其大小。如果不知交互作用之大小，而給予錯誤假設(shè)，則可能造成實驗失敗。研究交互作用將使得實驗規(guī)模無法減少，亦即實驗次數(shù)將為：變數(shù)要因^變數(shù)個數(shù)(Ex:2^2=4)有時為權(quán)衡2者，因此采用部份研究交互作用的方式，亦即不研究高次項的交互作用。19實驗之方式實驗之方式：Try&Error：依據(jù)每次實驗結(jié)果加入自己專業(yè)判斷，以決定下一次實驗的參數(shù)組合。此一方法需要很強的專業(yè)知識(亦即第六感要好)單要因?qū)嶒灧椒ǎ阂淮沃桓淖円粋€要因，以尋求該要因的最佳設(shè)定值。此一方法對于有兩個以上要因會同時影響特性值的話將會有問題。多要因（多元配置）實驗方法：將所有的要因做排列組合，因此每一種可能的情形都將被做實驗，據(jù)此找出最佳組合。此一方法在要因個數(shù)很少時可以進(jìn)行，但是一般即使重要要因也會有十幾個，如此將使得實驗完成日期遙遙無期。直交表實驗方法：藉由各要因在實驗中出現(xiàn)相同次數(shù)，以平衡該要因的影響大小。此為目前可以同時解決上述兩大缺點的方法。20何謂直交表直交表之符號意義：L代表Ｌ型直交表，9代表需要做9次實驗，3代表3水平，4代表可以擺放4個要因。常用之直交表種類：21代表性直交表暨點線圖(L9)123,422代表性直交表暨點線圖(L8)124365723常用之直交表變形虛擬水平法：應(yīng)用在將較少水平的要因配置在較多水平的直交表之行上。多水平法：應(yīng)用在將較多水平的要因配置在較少水平的直交表之行上。浮動水平法：應(yīng)用在要因和要因間無法獨立改變時，亦即獨立改變將造成實驗重大影響。24虛擬水平法(L9)應(yīng)用在2*1+3*3123,425多水平法(L8)應(yīng)用在4*1+2*4124365726何謂直積配置的示意圖內(nèi)側(cè)直交表(放置控制要因）外側(cè)多元配置、直交表或調(diào)和誤差（放置誤差或信號要因）實驗數(shù)據(jù)27可能的直積配置范例外側(cè)是放置誤差及信號因素，其配置方式有多元、直交、組合等三大類。28分析各實驗No.之優(yōu)劣方法一：進(jìn)行平均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差

之計算，其中標(biāo)準(zhǔn)偏差希望小于公差之3分之1（

/3），平均值能和目標(biāo)m相等有些特殊個案需用線性回歸作分析此為一般實驗計劃法常用的方式方法二：進(jìn)行具有“變異系數(shù)”，相類似功能之“靜態(tài)SN比及S”之計算。有些特殊個案需用“動態(tài)SN比及S”之計算。此為田口式實驗計劃法之使用方式29計算實例假使此一實驗有4個要因，每個要因有3水平，且每個實驗進(jìn)行5個樣本，每個樣本取1個數(shù)據(jù)，其結(jié)果如下：30何謂輔助表利用直交表中各要因之直交性質(zhì)，分別對于各要因之水平進(jìn)行平均值之計算。31輔助表之實例32選擇最適條件的原則第一：利用非線性要因第二：利用線性要因二階段設(shè)計（穩(wěn)健性設(shè)計）減少變異調(diào)整到目標(biāo)值即使在零件或制程有變異下，但是在不同之參數(shù)中心值下，該變異之影響程度會不同。因此如何找出使得產(chǎn)品最小變異之參數(shù)中心值是十分重要33選擇最適條件由Std圖形中找出會使Std最小的要因及其水平，此為最適條件依據(jù)最適條件計算預(yù)估的Std及Avg，并確認(rèn)是否符合目標(biāo)值m=Avg? Std*3=?假使m

Avg，再從Avg圖中選擇符合Spec要求的要因及其水平。其中最好找對于Std影響最小的要因進(jìn)行平均值的調(diào)整假使Std*3>

時，該如何進(jìn)行？34何謂確認(rèn)實驗針對現(xiàn)行條件及最適條件分別進(jìn)行推估及實際作實驗。計算個別之增益值（效益），并據(jù)以判定實驗成功否？一般差距在+/-20%以內(nèi)代表正常35另類計算方式

靜態(tài)望目特性之計算例36靜態(tài)望目特性之計算例SN比10.015.020.025.0A1A2A3B1B2B3C1C2C3D1D2D3S0.02.04.06.08.010.0A1A2A3B1B2B3C1C2C3D1D2D337靜態(tài)望大特性之計算例38另類實驗方法田口質(zhì)量工程田口質(zhì)量工程的內(nèi)容參數(shù)設(shè)計的理念數(shù)據(jù)的量測方法直積配置解析方法：ＳＮ比公式證明案例解說39田口認(rèn)為技術(shù)開發(fā)之瓶頸利用質(zhì)量特性作質(zhì)量改善：圖面與規(guī)格在質(zhì)量工程上稱質(zhì)量特性，利用此一特性值當(dāng)成改善之特性時，其問題點在于：沒有較佳之量測方法，亦即無法量測形狀(Profile)之變異，或無法真正量測出產(chǎn)品之變異性。一般規(guī)格皆要進(jìn)行壽命試驗，因此所需時間較長。常會因為本身系統(tǒng)不佳而加入其他系統(tǒng)企圖保護或回饋修正，如此反而減少該產(chǎn)品之壽命。在進(jìn)行開發(fā)時并不考慮制造生產(chǎn)及用戶之使用環(huán)境，其問題點在于：研發(fā)完成之后進(jìn)行試作及量產(chǎn)時，必須進(jìn)行設(shè)計變更，且設(shè)計變更次數(shù)多，造成時間的浪費，常在未完成研究時，即被迫上市。40技術(shù)開發(fā)之成功關(guān)鍵針對基本機能作機能性之評價利用動態(tài)SN比作解析實驗規(guī)劃要具備技術(shù)三要素先行性泛用性再現(xiàn)性應(yīng)用試驗片﹝TESTPIECE﹞作實驗41常用之ＳＮ比公式靜態(tài)ＳＮ比望小特性特性值越小越好望大特性特性值越大越好望目特性特性值具有一特定目標(biāo)值較好零點望目特性特性值具有正、負(fù)，且零為最佳動態(tài)ＳＮ比零點比例式特性值會通過原點為其理想基準(zhǔn)點比例式特性值會通過基準(zhǔn)點為其理想一次式上述二者之外42何謂輔助表利用直交表中各要因之直交性質(zhì)，分別對于各要因之水平進(jìn)行平均值之計算。43靜態(tài)公式一覽表望目特性44靜態(tài)公式一覽表零點望目特性望小特性望大特性45動態(tài)公式一覽表零點比例特性46線外質(zhì)量工程的實驗流程決定最終結(jié)果（重要特性）的量測方法或數(shù)據(jù)取法激蕩出影響最終結(jié)果的可能原因?qū)⒃蚍譃榭煽刂萍安豢煽刂?，不可控制原因?qū)⒂脕碓u估可控制原因的各種組合是否為最佳。將可控制原因放在內(nèi)側(cè)直交表，而不可控制的原因放在外側(cè)，形成直積配置。進(jìn)行實驗，取出數(shù)據(jù)，針對平均值及偏差量作S/N比的計算。找出最適條件，再作一次確認(rèn)實驗，完成田口實驗。47在此一流程中，激蕩出可控制原因，一般為負(fù)責(zé)此一項目（實驗）的工程師最為清楚，且同類型產(chǎn)品在不同公司，所取出的會十分相近，因此差異不大。不可控制的原因，目前是大半研發(fā)工程師所不清楚的，因為在學(xué)校所教導(dǎo)實驗的方式是將此一原因加以控制在可接受的范圍。而在田口方法中卻要將此一原因放入實驗中，因此此一部份將是企業(yè)決戰(zhàn)的戰(zhàn)場。田口博士常發(fā)揮的地方是如何正確量測數(shù)據(jù)。因為數(shù)據(jù)取的不適當(dāng)將使得實驗完全失敗。例如：在一個涂膜制程中膜厚的厚度及均勻性相當(dāng)重要，但是要取幾點膜厚呢？從統(tǒng)計學(xué)（抽樣理論）的角度，可以得到一個必須量測的數(shù)據(jù)數(shù)，但是在一個平面上可以量測的數(shù)據(jù)是無限多點，因此如何正確的量測膜厚將會決定此一實驗的成功與否。（因為取得的數(shù)據(jù)是否具備代表性？）流程中關(guān)鍵技能48實驗失敗之檢討（依觀察之難易度）計算錯誤：計算時不小心錯誤，此時重新計算即可。使用之公式不適：靜態(tài)特性之CASE：Ｙ值皆為負(fù)值，且負(fù)的愈小愈大時，采用望小特性作解析。此時所找出之ＯＰＴ正好和正確之ＯＰＴ相反，所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，要先了解公式之使用時機及其先決假設(shè)?？刂埔蛩皆O(shè)定范圍太小或水平間隔太?。篈1到A3范圍太小，或者A1和A2的差距不超過此一要因的6倍標(biāo)準(zhǔn)偏差。此時只要在規(guī)劃實驗時稍加注意即可避免，若此一要因無法同時滿足上述兩者的需求，則此一要因不能成為控制要因。內(nèi)側(cè)直交表外側(cè)實驗數(shù)據(jù)49實驗失敗之檢討（依觀察之難易度）誤差要因取不佳：令N1為使特性值最小，N2會使特性值最大。但在特性值取得后發(fā)現(xiàn)有很多實驗數(shù)據(jù)并沒有此一趨勢時，可得知誤差要因取的不佳或者有一些重要誤差要因沒有選取到。量測特性值無法忠實反應(yīng)實際之變異情形：此一部份是我個人認(rèn)為最重要的，因為取得的數(shù)據(jù)有誤時，接下來的計算將無任何意義。因此如何在量測厚度時能將只用1~2次即可得知全部是否均勻，而非使用膜厚計，因為使用膜厚計只能針對數(shù)各點進(jìn)行量測而已，未量測的點將不知其厚度。理想機能有誤：若以注意到以上幾點，實驗大半不會失敗，若失敗則可能是一開始所定義的該制程或該產(chǎn)品的理想機能有誤，以致于后來的方向完全錯誤。50附錄：田口方法的計算步驟51確認(rèn)數(shù)據(jù)形式數(shù)據(jù)不同其分析方式也會不同，因此要先將數(shù)據(jù)分類。一般分為計數(shù)及計量兩種。計數(shù)：常用于外觀之判斷，憑借一定標(biāo)準(zhǔn)作判斷。例如良率管理只有好、不好，用Omega轉(zhuǎn)換?？蓞^(qū)分為優(yōu)、良、中、可、劣，用配分方式做分析。計量：用于一般規(guī)格的判斷。例如尺寸單一目標(biāo)：用靜態(tài)特性多重目標(biāo)：用動態(tài)特性其分析方法如下52Step1.因素整理將會影響特性值的因素區(qū)分為可控及不可控制。水平之間要大于6倍標(biāo)準(zhǔn)偏差。53Step2.選定直交表依據(jù)因素及水平的多寡，例如：2水平m個、3水平n個，以決定適當(dāng)?shù)闹苯槐?。K（最少實驗次數(shù)）=1+(2-1)*m+(3-1)*n+…因素過多時，不要使用太大的直交表，而應(yīng)該依據(jù)“時效性”及“影響重要度”，選擇部份的因素進(jìn)行實驗。一般而言，因素個數(shù)約5~8個最適當(dāng)。據(jù)此推估實驗次數(shù)約為18次以內(nèi)。54Step3.草擬直積配置將控制因素放在內(nèi)側(cè)，而將誤差、信號因素放在外側(cè)，以形成直積配置。沒有誤差因素的實驗將沒有任何實驗價值，因為無法證明它在其他環(huán)境下能否表現(xiàn)出機能，因此沒有誤差因素的實驗是不需要作。55Step4.計算靜態(tài)ＳＮ比望小特性特性值越小越好，0最好望大特性特性值越大越好望目特性特性值具有一特定目標(biāo)值較好零點望目特性特性值具有正、負(fù)，且零為最佳動態(tài)ＳＮ比零點比例式特性值會通過原點為其理想基準(zhǔn)點比例式特性值會通過基準(zhǔn)點為其理想一次式上述二者之外56靜態(tài)公式一覽表望目特性57靜態(tài)公式一覽表零點望目特性望小特性望大特性58望目計算例St=0.8^2+0.64^2+0.5^2+0.54^2+0.5^2 d.f=5Sm=(0.8+0.64+0.5+0.54+0.5)^2/5 d.f=1 Se=St-Sm d.f=5-1Ve=Se/459Omega轉(zhuǎn)換S/N=10Log(0.58/(1-0.58))S=沒有60分類數(shù)據(jù)的SN比S/N=-10Log(0^2*10+1^2*3+2^2*5+3^2*2)/20S=沒有61SN比10.015.020.025.0a1a2a3b1b2b3