DOE田口式实验

DOE田口式实验计划法的应用Minitab数据分析专业论坛一、为什么需要实验设计同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就是比较高。同样是在生产同类型的产品，为什么有些人的产品性能以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？相同原料相同制程为什么良品率不一样？相同产品相同功能更便宜的原料为什么可以做出低成本高质量的产品？DOE实验方法一次一个因素法每次只改变一个因子，而其它因子保持固定。缺点是不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。例如在进行A1和A2的比较时，必须考虑到其它因子，但目前的方法无法达成。DOE一次一因素的实验实验次数ABCDEFG实验結果1A1B1C1D1E1F1G112A2B1C1D1E1F1G123A2B2C1D1E1F1G134A2B2C2D1E1F1G145A2B2C2D2E1F1G156A2B2C2D2E2F1G167A2B2C2D2E2F2G178A2B2C2D2E2F2G28DOE全因子实验法全因子实验法所有可能的组合都必须加以深究，信息全面，但相当耗费时间、金钱，例如:7因子，2水准共须做128次实验。13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每个实验花3分钟，每天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时间。DOEA(64)B(32)C(16)D(8)E(4)F(2)G(1)结果111111112111111231111121411111225111121161111212711112218111122291112111101112112111112121…..12722222211282222222DOE田口式实验计划法由田口玄一博士所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。厂商必须致力于在生产前就使复杂的产品达到高品质。减少变异亦即要有较大的再现性和可靠性，而最终目的就是要为制造商和消费者节省更多的成本。DOE正交表(OrthogonalArray)直交表(正交表)直交表用于实验计划，它的建构，允许每一个因素的效果，可以在数学上，独立予以评估。可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到相当好的结果。DOE次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8DOEDOE运用的经典案例：瓷砖工厂的实验在1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200万元，从西德买来一座新的隧道，窑本身有80公尺长，窑内有一部搬运平台车，上面堆着几层瓷砖，沿着轨道缓慢移动，让瓷砖承受烧烤。问题是，这些瓷砖尺寸大小的变异，他们发现外层瓷砖，有50%以上超出规格，则正好符合规格。引起瓷砖尺寸的变异，很明显地在制程中，是一个杂音因素。解决问题，使得温度分布更均匀，需要重新设计整个窑，需要额外再花50万元，投资相当大。DOE內部磁砖外层磁砖(尺寸大小有变异)上限下限尺寸大小改善前改善前外部磁砖內部磁砖DOE原材料粉碎及混合成型烧成上釉烧成控制因素水准一(新案)水准二(现行)A:石灰石量5%1%B:某添加物粗细度细粗C:蜡石量53%43%D:蜡石种类新案组合现行组合E:原材料加料量1300公斤1200公斤浪费料回收量0%4%长石量0%5%DOEL8直交表A石灰石量B粗细度C蜡石量D蜡石种类E加料量F浪費回收G长石量每百件尺寸缺陷数ABCDEFG12345671234567111111115粗43现13000016211122225粗43新12004517312211225细53现13004512412222115细53新1200006521212121粗53现1200056621221211粗53新13004068722112211细43现12004042822121121细43新13000526DOE要素不良总数不良百分比要素不良总数不良百分比A151/40012.75E112230.50A214235.5E27117.75B110726.75F15413.50B28621.5F213934.75C110125.25G113233.00C29223.00G26115.25D17619.00合计19324.12D211729.25回应表(ResponseTable)DOE最佳条件确认由于缺陷是愈小愈好，所以依此选出的最佳条件为：A1B2C2D1E2F1G2。确认实验：将预期的缺陷数和“确认实验”的结果做比较。但事实上厂商选得是A1B2C1D1F1G2，主要的原因是C(蜡石)要因的价格很贵，但改善的效果又不大，所以选C1(蜡石含量为43%)DOE內部瓷砖外层瓷砖(尺寸大小有变异)上限下限尺寸大小改善前外部瓷砖內部瓷砖改善后DOE讨论题从本案例中，你认为最能提供最完整的实验数据的是那一个方法?一次一个因子法全因子法正交实验法正交实验法有何优点？DOE线外品管系统设计参数设计公差设计产品设计设计品管制程设计技术品管线上品管诊断预测测量生产制造品管服务顾客品管供应商双赢伙伴顾客需求期望满意二、品质工程DOE变异与杂音杂音因素就是使机能特性，如制冷效率、磨耗和转向力等偏离目标值的因素。杂音因素可分为三类：–外部杂音─产品使用时，因使用条件，如温度、湿度、灰尘等使机能发生变异，此类条件为外部杂音因素。–内部杂音(劣化)─产品组件的劣化。–产品间杂音─既定制造条件下，条件变异所造成的产品间差异。–品质管制活动的目标就是要生产经得起杂音因素考验的产品。坚耐性(Robustness)就是产品的机能特性对杂音因素的差异不敏感，不受影响。DOE品质管制活动某家公司做了一部份的空调，行销世界各国：–在发达国家其反应制冷效果相当良好，但未不发达国家其反应制冷效果不好，请问这是什么杂音。–在进行产品测试时，发现一百台产品中，有些制冷效果好，有些制冷效果差，请问这些什么杂音。–产品使用了一段时间之后，制冷效果变差，发现是里面的某一个零件寿命匹配不佳所造成，请问这些是什么杂音。DOE25%50%75%100%199019801970196019501945借由检验而获致的品质效果借由制程控制而获致的品质成果借由实验计划而获致的品质成果品质控制演进DOE品质特性的种类品质特性可分为三类–计量特性：能以连续尺度量测。–计数特性：不能以连续尺度量测，但能按不连绩分级尺度分类。常依主观而判定，如好、更好、最好。–动态特性：是一“系统”的机能品质特性，取决于该系统的投入及其造成的结果(产出)。汽车自动排档就是此种特性的好例子。当引擎速度改变(投入)，排档也跟着变换、下移、上移或保留在原齿。DOE计量特性的种类望目特性：此特性具有特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、间隙等。望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。DOELSLmUSLLSLmUSLLSLmUSLLSLmUSLDOE乙工厂甲工厂工厂近似的分布不良百分率甲工厂均等几近于零乙工厂常态0.3%DOE杂音和坚耐性一些不想要和无法控制的因素，导致功能品质特性偏离目标值。杂音对品质有不良影响，然而，消除杂音因素常是很花钱的。例如在工厂内，制程可能会受到温度波动的影响。透过全厂的空调系统，消除此一杂音因素，很可能是太昂贵的解决方案。田口的技术是减少杂音因素的影响。这一套技术，帮助设计产品和改善制程，使得对杂音的敏感程度，降低最低。产品和制程对杂音最不敏感，我们称之为“坚耐性”。坚耐性=高品质DOE品质工程生产线外品管产品设计(产品改良)制程设计(制程改善)系统设计(创新)参数设计(最佳化)允差设计(最佳化)线上品管制程管制DOE设计过程─系统设计系统设计：需要专门领域的技术知识和广泛经验，用以创始设计，或订出产品和制程的规格。例如，一位熟悉空调系统的工程师，可能被选来负责新型空调的原型设计，他的经验和知识，能够活用过来。系统设计不必利用诸如实验计划之类的设计最佳方法。DOE设计过程─参数设计和允差设计二者都相当依赖设计最佳化的技术，以决定产品的参数值，而且／或是以成本有效的方法，找出其所允许的参数值偏差范围.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.DOE参数设计目的选择最佳的条件(参数)设计产品，使设计出来的产品，对杂音变量最不敏感。策略设计产品，刚开始从低成本的零件或原材料用起。控制主要因素和杂音因素间的交互作用和非线性效果，以达成“坚耐性”。减少变异性，而不必除去变异的原因，因为去除原因，通常都是昂贵的。DOE应用实验计划选择最好的组合水准保留对杂音最不敏感的参数组合达成高品质而不需增加成本日本的强项／美国的弱项0%10%20%30%40%50%60%70%美國日本美國70%2%28%日本40%40%20%系統設計參數設計允差設計DOE允差设计当参数设计不足以减少产出的变异，我们才转向允差设计。对于某些生产因素，其变异会对输出变异造成很大的影响，所以我们必须缩小其允差范围。为了符合较紧的制程规格，往往需要较高级的材料和较好的设备。因此允差设计经常导致生产成本增加。DOE允差设计其实是资料变异分解的应用，以找出对最终产品的变异影响最大的因素。它所采取的方法，不是缩紧系统的所有允差，而是透过分析得知，允差何者需要缩紧，何者可以放宽。换句话说，我们找出那些具有最高贡献率的杂音因素，加以紧缩其允差，对低贡献率的零件则可以放宽其允差，而达到成本最小化。DOE允差设计目的–在产品及制程参数，经参数实验计划，得到最佳设定条件后，用以决定可容许的变异范围。策略–开始阶段，采用俱较宽允差的低成本材料和零件。–利用经参数实验计划决定的最佳设定条件，以确定我们品质特性的总变异。–如果变异超出允许的范围，则选择性地紧缩允差，并且／或者提高材枓和零件的等级。使用技术–用变异数分析法，决定各种因素导致的总变异量。–影响变异较大的因素，必须考虑较紧的规格和较高等级的品质。DOE三、直交表•传统的实验计划方法是由英国的R.A.Fisher在本世纪初发明出来的，该方法包含多种的统计设计技巧，需要使用繁复的统计技巧，所以较少使用在工业界。•田口方法：由田口玄一博士所提出，它删除许多统计设计的工作，以一种可以直接、经济的方式一次就可以做许多因素的实验，所以工业界上较常用。DOE次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8DOE交互作用原先假设因素的效果不会受其它因素水准的影响，然而在实际的状况并非如此；当一个因素的效果与其它因素水准相互影响时，因素间就有交互作用存在。一般可以绘制交互作用图来了解其间之交互作用关系。例子：设有A,B二种冷媒，成份完全不同；单独使用时效果挺好，但混合使用，反而效果很差。DOE直交表(二水准))2(78L表示直交表列数相当于实验总数水准数行数相当于可配置多少因子DOE直交表(三水准))3(49L表示直交表列数相当于实验总数水准数行数相当于可配置多少因子DOE1231111212232124221L4(23)直交表本直交表总共须做四次实验，最多只能配置三个因子。DOEL8(27)直交表•本直交表总共须做8次实验，最多能配置7个因子。次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8DOE两行间交互作用的配置•假如我们预期两变量存在有显着的交互作用，则我们可能在直交表中，预先保留一直行供配置交互作用，以利清晰的估计交互作用。•如果我希望避开交络现象，则必需妥慎的配置交互作用；如果不加注意，则即使是最简单的