田口式實驗計劃法工程應(yīng)用分析工程綜合-文庫吧在線文庫
【正文】 S12 1 2 2 2 S N 2 S23 1 3 3 3 S N 3 S34 2 1 2 3 S N 4 S45 2 2 3 1 S N 5 S56 2 3 1 2 S N 6 S67 3 1 3 2 S N 7 S78 3 2 1 3 S N 8 S89 3 3 2 1 S N 9 S9? ?? ?? ?? ?St YSm YSe St SmVe SeS VVeS S Vijjiijjim em e????????? ?? ???????????? ?????????213121312212 312 32 32 3 11010/ */( * )* l o g** l o g *( * )( * )?望目特性 57 靜態(tài)公式一覽表 ? ?? ?St YSm YSe St SmVe SeVS y Yijjiijjieijji????????? ?? ????????? ???????????????????213121312213122 32 3 11012 3/ */( * )* l o g/ *?零點望目特性 望小特性 望大特性 ? ?Ve YVSijjie?????????????????? 213122 3101/ ** l o g?沒有? ?VeYVSijjie?????????????????? 1 2 310121312/ ** l o g?沒有58 望目計算例 ? St=^2+^2+^2+^2+^2 =5 ? Sm=( ++++)^2/5 =1 ? Se=StSm =51 ? Ve=Se/4 A B C D 上 中 下 左 右 S/N S1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 3 1 3 3 3 4 2 1 2 3 5 2 2 3 1 6 2 3 1 2 7 3 1 3 2 8 3 2 1 3 9 3 3 2 1 Avg= 59 Omega轉(zhuǎn)換 ? S/N=10Log(()) ? S=沒有 n= 1A B C Data 良率 SN 比η 感度 S1 1 1 1 % 2 1 2 2 % 3 2 1 2 % 4 2 2 1 % 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)/20 ? S=沒有 配分 0 1 2 3A B C Data 優(yōu) Data 良 Data 中 Data 劣 SN 比η 感度 S 樣本數(shù)1 1 1 1 10 3 5 2 2 1 2 2 3 8 6 3 3 2 1 2 15 4 0 1 4 2 2 1 7 4 4 5 61 SN比 a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 d1 d2 d3 S a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 d1 d2 d3 S / N A B C D1 1 8 . 4 6 1 7 . 8 3 1 6 . 2 9 1 2 . 7 82 1 7 . 4 8 1 6 . 9 9 2 1 . 0 9 1 6 . 1 43 1 6 . 0 7 1 7 . 1 8 1 4 . 6 3 2 3 . 0 8M m 2 . 3 9 0 . 8 4 6 . 4 7 1 0 . 3 0S A B C D1 0 . 8 2 2 . 4 7 6 . 5 8 0 . 5 82 4 . 4 8 4 . 3 7 5 . 7 9 6 . 9 93 8 . 5 2 6 . 9 8 1 . 4 5 7 . 4 1M m 7 . 7 0 4 . 5 5 . 1 2 7 . 9 9Step 、 表 依據(jù)直交的特性，進(jìn)行每個因素的影響程度的計算 62 Step ? 如何看出選擇的控制因素是正確？ ? 如何看出選擇的誤差因素是正確？ ? 如何看出選擇的信號因素是正確？ ? 在此一個案中，一般情況會將 ,5,6,8的實驗數(shù)據(jù)捨棄，因為它們不是太大即是太小。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 52 Step ? 將會影響特性值的因素區(qū)分為可控及不可控制。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。（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。 ? 進(jìn)行實驗，取出資料，針對平均值及偏差量作 S/N比的計算。 ? 計算個別之增益值（效益），並據(jù)以判定實驗成功否？一般差距在 +/20%以內(nèi)代表正常 A v g amp。b3 39。b1 39。 ? 多水準(zhǔn)法：應(yīng)用在將較多水準(zhǔn)的要因配置在較少水準(zhǔn)的直交表之行上。此一方法需要很強(qiáng)的專業(yè)知識 (亦即第六感要好 ) ? 單要因?qū)嶒灧椒ǎ?一次只改變一個要因，以尋求該要因的最佳設(shè)定值。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。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。 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。亦即光譜 ﹝ Spectra﹞ 分解之觀念。 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隻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隻可以嗎？ ? 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隻可以嗎？ ? 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隻可以嗎？ ? 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。 An al ysi s o f Ex p eri m en t實驗規(guī)劃步驟DOE T .M重點尋找特性值 ◎找足以代表此一特性的量測技巧找原因 利用魚骨圖 、腦力激盪 ….原因分類 ◎利用不可控制的原因 ，進(jìn)行製程穩(wěn)定度的評估水準(zhǔn)設(shè)定 ○A1 A2 6* σ選用直交表做實驗◎ ◎依據(jù)因素個數(shù)及水準(zhǔn)決定考慮交互作用◎ 將直交表中衍生行當(dāng)成交互作用之行外側(cè)配置方法 ◎採用直積配置實驗進(jìn)行順序○ 採用隨機(jī)實驗分析＆評價單一 ： A vgamp。1 田口式實驗計劃法 （ Design Of Experiment） 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 ? 水準(zhǔn)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)（製程）評估指標(biāo) ? 建立產(chǎn)品（製程）的初期管制圖及 Cpamp。 S td多特性 ：回歸靜態(tài) S
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