1、實驗設計 田口方法12為什麼需要實驗設計 同樣在生同規格的品，為什麼有些廠商的良品率就是比較高。 同樣是在生同類型的品，為什麼有些人的品性能以及壽命就是比較好，而成本又比較低呢？ This is the Know how相同原料相同製程為什麼良品率不一樣？相同品相同功能更便宜的原料為什麼可以做出低成本高質量的品？3日本工業強盛的原因 日本人在多種製造業，如汽車、鋼鐵、電子和紡織方面，居於領導地位，主要是因為他們能以具競爭力的價格，生高品質品。 美國研究後認為而他們致勝的法寶主要有二項： QFD(自顧客要求一直策劃到相應的製造管理要求) 田口方法 (實驗設計方法之一，簡單易用，沒有複雜的統計原理
2、 )4實驗設計的想法processoutputinputsuppliercustomer客關心什麼，在乎什麼，抱怨什麼如何確定成為量化的品特性？ Y特性， CTQ過程中有那些的過程因子，其會影響到y特性，那些可能有相應的交互作用，從中找出 CTP有那些的輸入因子會影響到y，從中找出 CTI對供應應要提出那些的規格要求，尤其是CTI5Y=f(x)的思想過程產品原材料客戶供應商SupplierInputCTIxProcessCTPxOutputCTQyCustomerVOC6Y=f(x) Y=F(x)關鍵關鍵 x:利用其控制利用其控制 y的的平均滿足需求，標平均滿足需求，標准差滿足需要准差滿足需要
3、非關鍵非關鍵 x:由於其影響由於其影響較不大，用其來降低較不大，用其來降低成本成本Y:優先關注客重視優先關注客重視的特性，要能量化。的特性，要能量化。有時不只一個有時不只一個 Y特性特性7二階段的實驗步驟階段一階段一 :篩選試驗篩選試驗決定決定 y把有可能影響到 y的x都要考慮並做實驗，以挑選出關鍵 x階段二階段二 :最佳條件最佳條件決定決定 y針對已挑出的關鍵x，進行最佳條件的試驗，以決定最佳的x。控制階段控制階段決定決定 y針對關鍵少數的 x參數，進行持續的控制，以 spc監控其穩定性。8線外品管系統設計參數設計公差設計品設計設計品管製程設計技術品管線上品管診斷預測測量生製造品管服務顧客品
4、管供應商雙贏夥伴顧客需求期望滿意DOE的應用階段9田口工程簡介 由田口玄一博士所提出的一套實驗方法，它在工業上較具有實際應用性，是以生力和成本效益，而非困難的統計為依歸。 廠商現在必須致力於在生前就使複雜的品能達到高品質。 減少變異亦即要有較大的再現性和可靠性，而最終目的就是要為製造商和消費者節省更多的成本。10討論題 實驗設計的目的是為了什麼？ 實驗設計是線上品管還是線外品管？ 為什麼線外品管要比線上品管早做呢？11變異和雜音 雜音因素就是使機能特性，如燃料效率、換檔壓力、磨耗和轉向力等偏離目標的因素。雜音因素可分為三類： 外部雜音 品使用時，因使用條件，如溫度、濕度、灰塵等而使機能發生變異
5、，此類條件為外部雜章因素。 部雜音 (劣化)品組件的劣化。 品間雜音 在既定的製造條件下，因條件變異而造成品間發生差異。 所有品質管制活動的目標就是要生經得起各種雜音因素考驗的品。12堅耐性 所有品質管制活動的最終目標就是要生經得起各種雜音因素考驗的品。 堅耐性堅耐性 (Robustness)就是品的機能就是品的機能特性對雜音因素的差異不敏感，不受特性對雜音因素的差異不敏感，不受影響。影響。13堅耐性和雜音間的關係PROCESSINPUTOUTPUTYCUSTOMER可控因子可控因子 X表示表示不可控因子不可控因子 Z表示表示ZZZZXXX堅耐性設計，利用堅耐性設計，利用X使得使得 Y達達目標
6、，且不易受目標，且不易受Z因子方影因子方影響，謂堅耐性設計響，謂堅耐性設計14討論題 當你在讀書時，外界有人在吵，有人在放音樂，請問這些是信號，還是雜音？ 什麼是雜音，可否用比較簡易的方式來表達？ 什麼是堅耐性，如果以此題來表達時？1516一個瓷磚工廠的實驗 在1953年，日本一個中等規模的瓷磚製造公司，花了200萬元，從西德買來一座新的隧道，窯本身有80公尺長，窯有一部搬運平台車，上面堆疊著幾層瓷磚，沿著軌道緩慢移動，讓瓷磚承受燒烤。 問題是，這些瓷磚尺寸大小的變異，他們發現外層瓷磚，有 50%以上超出規格，則正好符合規格。 引起瓷磚尺寸的變異，很明顯地在製程中，是一個雜音因素。 解決問題，
7、使得溫度分佈更均勻，只要重新設計整個窯就可以了，但需要額外再花50萬元，投資相當大。17部瓷磚外層瓷磚(尺寸大小有變異 )上限下限尺寸大小改善前改善前外部瓷磚部瓷磚18原材料粉碎及混合成型燒成上釉 燒成控制因素水准一 (新案)水准二 (現行)A:石灰石量5%1%B:某添加物粗細度細粗C:蠟石量53%43%D:蠟石種類新案組合現行組合E:原材料加料量1300公斤1200公斤浪費料回收量0%4%長石量0%5%19實驗方法 一次一個因素法 每次只改變一個因子，而其他因子保持固定。 但它的缺點是不能保證結果的再現性，尤其是當有交互作用時。 例如在進行 A1和A2的比較時，必須考慮到其他因子，但目前的方
8、法無法達成。20一次一因素的實驗實驗次數ABCDEFG實驗結果1A1B1C1D1E1F1G112A2B1C1D1E1F1G123A2B2C1D1E1F1G134A2B2C2D1E1F1G145A2B2C2D2E1F1G156A2B2C2D2E2F1G167A2B2C2D2E2F2G178A2B2C2D2E2F2G2821全因子實驗法 全因子實驗法 這種實驗方法，所有可能的組合都必須加以深究。 但相當耗費時間、金錢，例如 7因子， 2水準共須做 128次實驗。 13因子， 3水準就必須做了 1,594,323次實驗，如果每個實驗花 3分鐘，每天 8小時，一年250個工作天，共須做 40年的時間。
9、22A(64)B(32)C(16)D(8)E(4)F(2)G(1)結果111111112111111231111121411111225111121161111212711112218111122291112111101112112111112121121112122131112211.1272222221128222222223正交表 (Orthogonal Array) 直交表 (正交表 ) 直交表用於實驗計劃，它的建構，允許每一個因素的效果，可以在數學上，獨立予以評估。 可以有效降低實驗次數，進而節省時間、金錢而且又可以得到相當好的結果。24次數ABCDEFG結果123456711111
10、111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y825L8直交表A石灰石量B粗細度C蠟石量D蠟石種類E加料量F浪費回收G長石量每百件尺寸缺陷數ABCD EFG12345671234567111111115粗43現13000016211122225粗43新12004517312211225細53現13004512412222115細53新1200006521212121粗53現1200056621221211粗53新13004068722112211細43現12004042822121121細43
11、新1300052626要素不良總數不良百分比要素不良總數不良百分比A151/40012.75E112230.50A214235.5E27117.75B110726.75F15413.50B28621.5F213934.75C110125.25G113233.00C29223.00G26115.25D17619.00合計19324.12D211729.25回應表 (Response Table)27最佳條件確認 由於缺陷是愈小愈好，所以依此選出的最佳條件為： A1B2C2D1E2F1G2。 確認實驗：將預期的缺陷數和“確認實驗 ”的結果做比較。 但事實上廠商選得是A1B2C1D1E2F1G2，主
12、要的原因是 C(蠟石)要因的價格很貴，但改善的效果又不大，所以選 C1(蠟石含量為 43%)28部瓷磚外層瓷磚(尺寸大小有變異 )上限下限尺寸大小改善前外部瓷磚部瓷磚改善後29討論題 從本案例中，你認為？ 最能提供最完整的實驗數據的是那一個方法 一次一個因子法 全因子法 正交實驗法 正交實驗法有何優點？3031直交表和線點圖 傳統的實驗計劃方法是由英國的R.A.Fisher在本世紀初發出來的，該方法包含多種的統計設計技巧，其需要使用比較繁複的統計技巧，所以較少使用在工業界上。 田口方法：由田口玄博士所提出，它刪除許多統計設計的工作，以一種可以直接、經濟的方式一次就可以做許多因素的實驗，所以工業
13、界上較常用。32單因素實驗 所謂單因素實驗方法，即實驗過程中只允許單一因素變動，其餘因素必須保持固定的實驗方法，但單因素實驗法可能之問題如下 將會漏失複合因素的訊息 當因素數很多時將較不真實 無法保證在實際的製造條件中，可獲得實驗結果的再現性 見次頁33一次一因素的實驗實驗次數ABCDEFG實驗結果1A1B1C1D1E1F1G112A2B1C1D1E1F1G123A2B2C1D1E1F1G134A2B2C2D1E1F1G145A2B2C2D2E1F1G156A2B2C2D2E2F1G167A2B2C2D2E2F2G178A2B2C2D2E2F2G2834全因素實驗 全因素實驗計劃方法允許在同一
14、時間檢多數因素的效果，而在做全因素實驗時所有因素的複合水準都將被檢。35A(64)B(32)C(16)D(8)E(4)F(2)G(1)結果111111112111111231111121411111225111121161111212711112218111122291112111101112112111112121121112122131112211.1272222221128222222236直交性 在實驗計劃中最主要的一個特性，便是實驗結果的再現性；另外，當我們希望能在各種相異的條件，以最有效的方式比較因素水準時，都只有在直交性實驗計畫方法中才能達到 利用直交表進行實驗，在實驗結果的可靠
15、度及高再現性上，都具有高效益。不管製程條件如何變化，在不同條件下，獲得好的再現性之效果是相同的。 假如我們的實驗計劃均為直交，則我們在回應表中比較 A1和A2時，我們將可確定 A1中B效果與 A2中的B效果應為相同，且當因素以直交方式變動時，其它的效應將不會混合於各因素的水准。37次數ABCDEFG結果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y838實驗編號ABC結果1111Y12112Y23121Y34122Y4實驗編號ABC結果1111Y12122Y23212Y
16、34221Y4 假設實驗執行所需花費的成本相當高，在此情況下不管任何理由，我們希望只做四次實驗，以代替全因素實驗。請問下列二表，你會選擇那一項39自由度的概念 自由度實為獲取情報大小的量度，通常自由度愈大，所獲得的情報愈多 例子有三個人比較身高，至少須比較多少次才可以知道結果 須比較二次才可以得到結果 直覺上的定義：因素的自由度為水準間所必需但不重覆的比較次數，而在數理運算上，因素的自由度可簡單的以水準數減一表示，它代表因素能相互獨立記述計算的數目。 在實驗中因素設定的水準愈多，則自由度隨著增加，換句話可以得到更多情報，但是相應的實驗成本會增加。40 目前有三個人的身高，如果要去進行比較，最少
17、的比較次數，而得到全部的信息。41效果A1A2效果B1B2B3二水准的情況，只須比較一次，所以自由度為一。三水准的情況，須比較二次，所以自由度為二。42交互作用 原先假設因素的效果不會受其它因素水準的影響，然而在實際的狀況並非如此；當一個因素的效果與其它因素水準相互影響時，因素間就有交互作用存在。 一般可以繪製交互作用圖來了解其間之交互作用關係。 例子：設有 A, B二種藥劑，成份完全不同，且兩者都能使病人狀況獲得改善；單獨使用時都有功效，但合併使用，病人反而更槽。43A和B無交互作用A和B有交互作用B1B2A1A2YB1B2A1A2Y44B2A1A2B1A和B有強烈交互作用B1B2A1Y1Y
18、2A2Y3Y4 交互作用分析表45交絡 在決定是否要配置交互作用效果於一直行時，要相當謹慎，必需於交互作用極端重要才可進行配置。假如A因素和 B因素間並無交互作，則行 3將可能配置另一個因素C，此時由於配置因素C在A*B交互作用存在的行，我們將無法再由該行估計A*B的交互作用。 如果我們的判斷是錯的，且A*B相當顯著，則交互作用效果將會顯現在該行的估計中，但是我們將無法由C因素效果中，將交互作用效果區分出來，此種現象稱之為交交絡絡。46二因素交互作用的自由度 數學上之表示如下 d.f.(A*B)=d.f.(A)*d.f.(B) 例子， A為二水準， B為三水準，則其自由度為(1)*(2)=2效
19、果A2A1B1B2B347直交表的自由度 (二水准 )表示直交表示直交表表ROW數相當於實驗總數相當於實驗總數數水準數水準數COLUMN數相當於數相當於可配置多少因子可配置多少因子直交表的自由為直交表的自由為實驗執行次數減一實驗執行次數減一48直交表的自由度 (三水准 )表示直交表示直交表表列數相當於實驗總列數相當於實驗總數數水準數水準數行數相當於可行數相當於可配置多少因子配置多少因子直交表的自由度直交表的自由度行次数减一行次数减一49練習 在二水准的直交表中，a和b有何關係，如果因子依此配置有何關係？ 在三水准的直交表中，a和b有何關係，如果因子依此配置有何關係？50練習 試寫出直交表 L8
20、(27)可提供多少自由度，最多可以配置幾個因子。 試寫出直交表 L9(34)可提供多少自由度，最多可以配置幾個因子。 試寫出直交表 L81(340)可提供多少自由度，最多可以配置幾個因子。 試寫出直交表 L64(421)可提供多少自由度，最多可以配置幾個因子。511231111212232124221L4(23)直交表 本直交表總共須做四次實驗，總共可提供三個自由度。 每一個二水准的因子需要一個自由度，所以最多只能配置三個因子。52L8(27)直交表 本直交表總共須做 8次實驗，總共可提供7個自由度。 每一個二水准的因子需要一個自由度，所以最多只能配置 7個因子。 如果有二水准因子間有交互作用
21、時，交互作用亦須配置自由度。次數ABCDEFG結果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y853直交表的運用 利用自由度我們可選用最小且最合適的直交表，係依據因素數量、每個因素的水準數，以及我們所欲調的交互作用數量等加以累加後實驗計畫的自由度來決定。例如：一實驗包含二水準因素 A、B、C、D、E和交互作用A*B，A*C，請問應選用何種直交表解決此一問題54 每個二水準因素具有2-1=1的自由度。 每個交互作用具有1*1=1的自由度 總自由度 d.f.=(5個因素
22、*1d.f.)+(2交互作用 *1d.f.)=7d.f. 因此， 7個自由度是獲得期望資料數量所必需的自由度，而L8直交表為二水準具 7個自由度的實驗計畫，因此L8直交表是可以滿足此項要求的。55兩行間交互作用的配置 假如我們預期兩變數存在有顯著的交互作用，則我們可能在直交表中，預先保留一直行供配置交互作用，以利清晰的估計交互作用。 如果我希望避開交絡現象，則必需妥慎的配置交互作用，不應任意配置；如果不加注意，則不管是最簡單的L4直交表，或是最複雜的直交表，交互作用的追蹤分析將變得困難。 可以利用的方法是三角矩陣法。 練習於行 (3)和(7)的交互作應配置於那裡。561234567(1)325
23、476(2)16745(3)7654(4)123(5)32(6)1(7)L8(27)直交表的交互作用配置表57練習假設目前是要找出關鍵因子，所以都用二水准實驗，請問該用那個直交表。如果溫度和時間是有交互作用，如果溫度配在L8的第三行，時間配在第五行，那麼其交互作用行應配置在那裡？熱處理熱處理原材料原材料溫度溫度時間時間淬火油種類淬火油種類硬度硬度58線點圖 線點圖為田口博士在運用直交表於實驗計畫上的另一個貢獻，所謂線點圖即為三角矩陣的圖示方法，它利用圓點與直線圖型為工具，以便利完成直交中與交互作用的配置。59線點圖之使用 配置因素於圓點上 考慮因素間的交互作用，若交互作用存在，則配置該交互作用
24、於聯接該兩因素圓點的直線上。 若某兩因素間的交互作並未確定存在，則該兩因素的聯線上可配置其他的因素。1325467123546760交互作用的考慮主效果二因子交互三因子交互四因子交互五因子交互AABABCABCDABCDEBACABDABCECADABEABDEDAEACDACDEEBCACEBDADEBEBCDCDBCECEBDEDECDE一般工業上，研究交互作用並非實際，就算交互作用存在，也是不容易對付的，所以一般高層的交互不考慮。61直交表的因素配置 步驟一 計算實驗總自由度。二水準因素A、B、C、D、E，交互作用 B*C，C*D，故自由度=5+2=7。 一個二水準 m行(column)
25、的直交表，具有m個自由度，由各種直交表中選擇一個能包含實驗所需自由度的直交表。62 步驟二：繪出所需要的線點圖。 步驟三：由標準的線點圖中選擇適當的線點圖。 步驟四：將繪出的線點圖與標準線點圖相比對配合，選出最合適的線點圖。 步驟五：配置每個主效果和交互作用到合適的行中。63練習 如果現有 A,B,C,D四個因子，其 AB, CD, BC是有交互作用的。 請試著利用點線圖進行實驗配置。 如果利用 L8直交表配置不出來時該如何處理？ 請利用 L16表配配看，是否可以滿足？64有交互作用之直交表配置 計算所有因子與交互作用自由度之和，即所有要因自由度總和。 選取自由度不小於要因自由之和且試驗次數最
26、小之相同水準數直交表。 選定一交互作用，將其相關之兩因子任意配置於直交表之行上，然後根據“交互作用配行表 ”將此交互作用配置於直交表之行上 重覆上個步驟，直至所有交互作用之因子皆配置完為止。65 將剩餘之因子任意配置於直交表之剩餘行上。 依據各要因所配置行上的數字1,2或3，決定各試驗的水準組合。 依隨機順序進行全部之試驗。66線點圖的練習 二水准： A,B,C,D,E,F,G,H,I,J，交互作用AB, AC, BC, BG, GH。 二水准： A,B,C,D,E,F,G,H,I，交互作用AB, AC, AD, AE, EF, EG 。 二水准： A,B,C,D,E,F,G,H，交互作用AB
27、, AC, AE, BC, GH 。67如何修改標準的線點圖 利用三角矩陣表使一個特殊的實驗可以利用標準的線點圖，修改為合乎使用的線點圖。 此項須配合練習 做法 繪製符合題意的線點圖 選擇合適的標準線點圖 檢三角矩陣圖，以瞭解標準線點圖可被修改的方式 修改標準線點圖，並且配置合適的因子效果682641211011133598715142641211011133598715143修改 利用三角矩陣使一個特殊的實驗可以利用標准線點圖型，修改為合乎使用的線點圖。 此圖線 3已被移動，原先的直線已刪除，即1,2的交互作用是 3，但12,15的交互作用也是 3可以移過來。69交互作用直交表練習 利用L1
28、6直交表，配置下列實驗計劃 A,B,C,D,E,F,G,H,I,J AB, CD, EF, FG, GH STEP1：繪出需要的圖 IJABCDEFGH70 STEP2a：選擇合適的標准線點圖132412851510714961311 STEP2b：利用 L16三角矩陣表，以了解可被修的方式；由於行 7與10的交互作用配置於行13，因此，可將線 13移動，使其聯接點 7與點10 IJACDEFGHB13241285151013714961171123456789101112131415(1)32547698111013121514(2)1674510118914151213(3)7654111
29、09815141312(4)12312131415891011(5)3213121514981110(6)114151213101189(7)15141312111098(8)1234567(9)325476(10)16745(11)7654(12)123(13)32(14)1(15)L16三角矩陣表72線點圖的練習 二水准： A,B,C,D,E,F,G,H交互作用 AB, AC, AD, AE, BC, CD, EF。 二水准： A,B,C,D,E,F,G,H,I,J，交互作用AB, CD, EF, EG, GH。 二水准： A,B,C,D,E交互作用 AD, BE。73直交表的數據分析 傳
30、統的變異數分析係以統計檢定的方法來決定各因素對變異影響程度是否顯著。 田口方法卻強調以回應分析方法 (回應表及回應圖 )來區分各因素平均效果的大小。 正規分析 決定因素間的平均回應。 比較這些回應平均，並選出最佳因素水準。 由選出的最佳水準來估計製程平均。 確認實驗的結果與估計比較。74次數ABABCACBCABC結果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8 123, 145, 246, 167 一般而言，三階交互作用的存在不明顯，可以假定該交互作用不存在，所以
31、此行可以用來配置其他主要因子。但如果交互作用明顯則會生交絡現象。75次數ABCDEFG結果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8飽和配置當所有的 COLUMN均配置主因子時，完全忽視交互作用時，則稱為飽和配置76配置練習 三水准， A, B, C, AC有交互作用，請進行配置。 三水准， A, B, C, D, E, AD, BE請進行配置。77配置練習 在塑膠射出成型的工廠中，研究影響塑膠製品強度的三個因子分別，A,B,C。是用三水准。 如果A,B,C之間沒
32、有存交互作用，則可利用那一個直交表配置？ 若A與B有交互作用，則用那一個直交表來配置？7879直交表的數據分析 正規分析 決定每個因素的平均回應。 估計每個因素及交互作用之主效果。 接著比較各主效果，找出較強之主效果。 完成回應表 交互作用的分析 只需點繪較強之主效與交互作用，因為較弱效果的因素水準，對推動力的影響極微，可以忽略不計。 最佳化及最佳條件的估計。 確認實驗80遊艇的真空控制閥門組合的推動力 目標：推動力 (望大特性 ) 交互作用： BC與CD控制因素水准一水准二A:原材料M-270M-290B:停留時間2.7秒2.2秒C:鎗溫度410室溫D:拼裝壓力60磅80磅E:接方法音波法電
33、阻法81次數CBBCDCDAE數據合計123456711111111383573211122224046863122112257521094122221145551005212121241488962122121282452722112212625518221211235417682決定每個因素水准的平均回應CBDAECBCD水准146.0037.5040.2542.2534.535.7538.75水准233.5042.0039.2537.254543.7540.751-212.504.501510.58283B1B2C139.7552.25C235.2531.75交互作用的計算84推動力E1
34、E21020304050推動力D1D21020304050推動力B1B21020304050推動力A1A21020304050推動力C1C21020304050推動力C1C21020304050B2B1回應圖Tbar85 最佳化條件的選定 因為推動力為望大特性，從CB交互作用之回應圖知因素 B與因素 C之最佳水准組合為 C1B2。 從回應圖上看出： A1的效果不錯 D1的效果尚不錯 E2的效果最強 所以最佳條件為 C1B2D1A1E286 最佳水准回應之估計 為確認所定之結果的再現性，必須再估計出此最佳條件 C1B2D1A1E2的推定，並與確認實驗的結果相驗證，看是否具有再現性。87推動力E1
35、E21020304050推動力D1D21020304050推動力B1B21020304050推動力A1A21020304050推動力C1C21020304050推動力C1C21020304050B2B1效果可加性分析TTTTTTT88 確認實驗 確認實的目的是為了確認結果的再現性。即在最佳條件 A1B2C1D1E2之下，做了一次確認實驗，本次實驗的製程平均為55.25。 CASE1：Y=58，再現性非常好。 CASE2：Y=54，沒有 CASE1好，但仍算好的再現性。 CASE3：Y=42，再現性差，但比 38好，可以先用，然後考慮再改善。 CASE4：Y=30，再現性差，不可接受，必須重新考
36、慮。 CASE5：Y=65，遠較所期望的還好，可能存在某種交互作用。89確認實驗結果之明 如果確認實驗之結果不佳時，一般原因如下： 可加性極差，即所選取之控制因素有極強烈的交互作用存在。 最佳條件所選取之控制因素仍不足，可能遺漏了一個極顯著的控制因素。 因素水準距離太小，無法測得因素水準改變所造成的效果。 再現性不好的措施 水准距離是否設得太小。 是否漏了重要因子。 有交互作用沒有考慮到。90練習磨耗率控制因素水准一水准二A:活塞間隙低高B:軸承間隙低高C:襯墊厚度厚薄D:調節板型態1型態2E:閥門設計型態1型態2交互作用： AB與AC望小特性91次數ABABCACDE數據合計12345671
37、111111166621282111222268631313122112288801684122221163651285212121273711446212212137427972211221383977822121125748105 n=16 T=96092ABCDEABAC水准169.37560.2564.62563.12551.555.12560水准250.62559.7555.37556.87568.564.875601-218.750.59.256.25179.6450回應表B1B2A164.7574A255.7545.5交互作用的計算93E1E220406080100C1C2204
38、06080100B1B220406080100D1D220406080100A1A220406080100A1A220406080100B2B1回應圖94 最佳條件選定 最佳水准估計 確認實驗 實驗結果為 30 實驗結果為 35 實驗結果為 4095練習 為提高某型冷氣機之EER，考量下列控制因子皆為 2水准控制因子 A壓縮機規格 B散熱片型式 C散熱片處理 冷媒銅管型式 毛細管長度 試設計本實驗96實驗數據分析練習ABCDEee123411111112.112.132.102.1411122221.982.012.052.1412211222.182.202.222.2312222112.0
39、02.052.032.0721212121.991.892.032.0021221212.062.082.102.0422112212.262.282.192.2422121122.182.162.132.1997直交表的數據分析1231111212232124221L4(23)直交表132做四次實驗，可配置三個因子，是最小的直交表98直交表的數據分析L8(27)直交表12345671111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112135264。7132546799直交表的數據分析 L12直交表 L12是一個非常特殊
40、的直交表，交互作用的效果平均分配到該直交表的11個縱行上。 它沒有線點圖可以使用。 使用之前提在於交互作用並不明顯時。 它的再現性很好，是田口博士所推薦使用的。1001234567891011111111111111211111222222311222111222412122122122512212212121612221221211721221122121821212221112921122212211102221111221211221212111221222112121221L12(211)直交表101三水準系列直交表 每一 column可提供二個自由度。 每個因子需佔用一行。 三水準須
41、使用二個自由度 交互作用需佔用兩行 (3-1) (3-1)=4。1021234111112122231333421235223162312731328321393321L9(34)直交表13,42103L18(2137)直交表 此表可配置一個 2水准與七個 3水准。 1+27=15，但事實上 L18應是提供 17個自由度。 但實際上此表在第一行與第二行之間存在一個“含”的交互作用， (2-1) (3-1)=2。 在第一行和第二行之間可用配置表及回應圖將交互作用給檢出來。 在AT&T，L18是最普遍被使用的直交表。 最常使用的直交表為：L16, L18, L8, L27, L12。1041234
42、5678111111111211122222311333333412112233512223311612331122713121323813232131913313212102113322111212113321221322113132212313214222312131522312321162313231217232111231823323231L18(2137)直交表12105衝突時的解決方式 此時要將 y1,y2,y3都必須做分析，並針對彼此做出最佳的妥協。 不然就可能會出現，y1好了，但是 y2可能變不好了。y1,y2,y3x1,x2x3x4x5x6106品質特性的選取 田口方法係一種
43、工程方法，擁有製程或品的專門知識及有效率的實驗方法，才能設計出來一個極有效的工業實驗，因此必須懂得此兩種型態的知識才可能成功。 品質特性的選取及因素與水準的區分是屬於工程專家的工作；而各因素的配置及實驗數據的解析則屬於數據分析專家的工作。 田口博士視品質特性的選擇為實驗計畫中最主要的部份，也是最困難的部份。107体方法实际问题統計問題統計解決方法實際解決方法108109LSLUSL正規分析的目的110LSLUSL參數設計的做法LSLUSLSTEP1STEP2111參數設計 參數設計的目的，在於決定品與製程的參數，以求得品機能的穩定，使其在高水準下運作，而受干擾的影響程度最低。 參數設計在於運用
44、因素間非線性與線性的一些關係，找出控制因素與誤差因素間的交互作用，利用非線性減少變異，再利用線性關係提高水準，即使使用便宜的材料或在不良的環境之下，製程或品也能達到堅耐性。112 參數設計所運用的技術是 S/N比(訊號雜音比 )，它可以表示製程或品的水準及其誤差因素影響的程度 參數設計是一種提高品質而又不影響成本的設計，一般而言，要提高品質一定要把影響這個品的不良原因消除，才能達到，如此則必須提高成本，如果不去消除原因，而把這些原因所生的影響設法消除，則不必花什麼成本，也能提高品質，此即參數設計。113參數設計的配置 參數設計的第一步，為分開列出控制因素與誤差因素，然後找出具有最小交互作用的控
45、制因素以便研究控制因素與誤差因素之間的交互作用問題。 一般而言控制因素放在直交表側，誤差因素放在直交表外側。114參數設計設置ABCDEFG誤差因素1234567N1 N21111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112115ABCDEFG1122123456712121111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112誤差因素MN116誤差因素的選擇 作參數設計時，雖然誤差因素愈多愈好，如此才可獲致較多情報，但實驗將會變得很大，在費用與時
46、間將不允許，故只能在經營能力範圍之，選擇重要的，影響較大的才予以考慮。 對策 為了避免太大的實驗，最好能使用誤差因素複合成 1,2或最多 3個。 複合時可依工程知識做取捨，假如不能確知時，應事先用直交表做實驗，一定是選重要的，影響最大的。117 選擇最重要的誤差，經驗告訴我們，試驗時若對最大的誤差具有堅耐性的話，對其他的誤差也必將穩定。 一般採用 2水準即可，並可用兩極端條件複合。118ABCDEFG11221212123456712211111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112誤差因素MNO119信號雜音比
47、 望小特性 (不包括負，不包括不良率0%，最佳條件最理想狀態為0)。 當品質特性能分類，而希望愈小愈好時，如品的收縮度，劣化度、噪音、各種公害等，其標准的信號雜音計算如下120望小特性的 S/N比121練習平均排序平均平方偏差損失/單位S/NdbA10.200.200.200.2040.047.7713.98A20.100.200.300.2050.0479.1213.28A30.200.100.150.1520.024A40.100.100.100.1010.01020A50.100.300.050.1530.034假設LD-50=0.6，修理成本為 70美元，求損失函數。計算K以及每一方法
48、中單位品的損失金額，本例品的損失金額為 25美元122練習123望小特性 SN的特性 S/N是量測平均與變異程度的指標。 S/N對平均的靈敏度大過於對變異數的靈敏度。 當S/N比每增加 3分貝時，則單位損失將減少 一半。 X分具的增益 (Gain)可用S/N比數字來表 示，其公式為：124補充Why125126127練習：射出成型（望小特性參數設計）控制因素水准一水准二A:周期時間B:成型溫度C:凹處深度D:握住壓力E:旋轉速度F:握住時間G:閥門大小128練習：射出成型（望小特性參數設計）誤差因素水准一水准二H:再磨光率 %I:水分含量J:周圍溫度 回應特性：收縮長度（吋）百分率 用L8直交
49、表排在内側， L4直交表排在外側。 計算S/N比。 完成回應表及回應圖。 決定最佳因素組合。129參數設計配置試驗號碼ABCDEFGHIJ111122212221S/N111111112.22.12.32.3-6.95211122220.32.52.70.3-5.35312211220.53.10.42.8-6.50412222112.01.91.82.0-5.70521212123.03.13.03.0-9.62621221212.14.21.03.1-9.12722112214.01.94.62.2-10.53822121122.01.91.91.8-5.58130S/N回應表 根據計算的
50、 S/N比，可以製作回應表，並繪圖如下而選擇最佳的組合。因素水準ACBDEFG水准1-6.12-7.76-7.11-8.41-7.04-6.96-8.07水准2-8.72-7.09-7.74-6.44-7.81-7.88-6.76131A1A2-9-8-7-6B1B2C1C2D1D2E1E2-9-8-7-6F1F2G1G2最佳組合是 回應圖132練習：射出成型（望小特性參數設計） 當S/N比計算出來後，即可求出回應表，繪出回應圖，並可選出最佳因素組合。（亦可將成本與品質因素並同考慮選擇 )。133練習：射出成型（望小特性參數設計） 由此可知： 增益每增加 3db，則MSD可減少一半。 增益每增
