【正文】 64 動態(tài)特性之探討 ? 動態(tài)零點(diǎn)比例式 ? 沒有誤差因素 0102030400 1 2 3 4? ?? ?? ?y xy x ee y xe y x FFx y xx yxe y x y x y xyx yi ii i ii i ii i iy x y xi i ii iii i i i i i iii ii i i i?? ?? ?? ? ?? ??? ? ??? ? ? ? ?? ?????? ????? ? ? ??? ? ????? ?? ?????? ? ?? ???理想關(guān)係實(shí)際情況具有誤差由於會有抵消之顧慮令令將此式代入原式22222222 2 220 0 2 2222 2 2( )( )? ??????? ????????????? ? ? ? ?xx yx yxx yx yxS S Sii ii iii ii iit m e2 222 22265 ? 信號因素之選用注意點(diǎn)： ? 在理想上，其和輸出之特性值具有直線函數(shù)關(guān)係。 ? 可區(qū)分為優(yōu)、良、中、可、劣，用配分方式做分析。因?yàn)橘Y料取的不適當(dāng)將使得實(shí)驗(yàn)完全失敗。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最小的要因及其水準(zhǔn)，此為最適條件 ? 依據(jù)最適條件計算預(yù)估的 Std及 Avg，並確認(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要求的要因及其水準(zhǔn)。 N1 N1 N2 N2A B C D R1 R2 R1 R2 Avg Std1 1 1 1 1 Y11 Y12 Y13 Y14 Avg1 Std12 1 2 2 2 Y11 Y22 Y23 Y24 Avg2 Std23 1 3 3 3 Y3 Y32 Y33 Y34 Avg3 Std34 2 1 2 3 Y41 Y42 Y43 Y44 Avg4 Std45 2 2 3 1 Y51 Y52 Y53 Y54 Avg5 Std56 2 3 1 2 Y61 Y62 Y63 Y64 Avg6 Std67 3 1 3 2 Y71 Y72 Y73 Y74 Avg7 Std78 3 2 1 3 Y81 Y82 Y83 Y84 Avg8 Std89 3 3 2 1 Y91 Y92 Y93 Y94 Avg9 Std9Avg A B C D Std A B C D1 a1 b1 c1 d1 1 39。 19 實(shí)驗(yàn)之方式 ? 實(shí)驗(yàn)之方式： ? Try amp。 ? 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。 ? 1970~1980 ? 將原本使用於量測系統(tǒng)之動態(tài) SN比擴(kuò)張至對所有系統(tǒng)機(jī)能性之研究。因此了解其對誤差的抵抗程度將有助於日後新技術(shù)的開發(fā)。 S一群數(shù)據(jù)不可只考慮平均值而已重要因素判斷ANO V A M ax Mi n定量及定性之差異選取最適條件RSM ◎求穩(wěn)再求準(zhǔn)確認(rèn)實(shí)驗(yàn)○ ○ ：完全不考慮 ○ ：有提及 ◎ ：有特殊技法? 目前 DOE大致可分為以 BOX及 Taguchi為首的 2大陣營。 ? 1990~ ? 將 SN比擴(kuò)張至醫(yī)療、生物等特殊領(lǐng)域之研究 田口品質(zhì)工程之演進(jìn) 12 定義名詞及其重點(diǎn) 直交表及變形 直積配置 特性值分類 要因分類 水準(zhǔn)及水準(zhǔn)值 ANOVA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。 15 何謂水準(zhǔn) LEVEL＆水準(zhǔn)值 ? 水準(zhǔn)乃是該要因在能夠被 設(shè)定之可能範(fàn)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)個水準(zhǔn)。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(shí)驗(yàn)完成日期遙遙無期。a2 39。 ? 常會因?yàn)楸旧硐到y(tǒng)不佳而加入其他系統(tǒng)企圖保護(hù)或回饋修正，如此反而減少該產(chǎn)品之壽命。 ? 控制要因水準(zhǔn)設(shè)定範(fàn)圍太小或水準(zhǔn)間隔太?。? ? A1到 A3範(fàn)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)差。 ? K（最少實(shí)驗(yàn)次數(shù)） =1+(21)*m+(31)*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(shí)驗(yàn)。 ? 將此一大小排除在 “ 隨機(jī)誤差變動 ” 之外。但是藉由有計畫性的實(shí)驗(yàn)，可以得到其他得資訊，因此實(shí)驗(yàn)要有良好得規(guī)畫。 ? 理想機(jī)能有誤： ? 若以注意到以上幾點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)大半不會失敗，若失敗則可能是一開始所定義的該製程或該產(chǎn)品的理想機(jī)能有誤，以致於後來的方向完全錯誤。 ? 找出 最適條件 ，再作一次確認(rèn)實(shí)驗(yàn)，完成田口實(shí)驗(yàn)。c3 39。 ? 浮動水準(zhǔn)法：應(yīng)用在要因和要因間無法獨(dú)立改變時，亦即獨(dú)立改變將造成實(shí)驗(yàn)重大影響。 A B D a t a 1L o w L o w 3L o w H i gh 4H i gh L o w 5H i gh H i gh 6B L o w B H i g hA L o w 3 4A h i g h 5 6ALow AHigh BLow BHigh 17 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。 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)。亦即兩者差距為 2X公斤。1 田口式實(shí)驗(yàn)計劃法 （ Design Of Experiment） 工程應(yīng)用分析 2 實(shí)驗(yàn)計劃法內(nèi)容 ? 何謂實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn) 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。 6 實(shí)驗(yàn)計劃法序論 實(shí)驗(yàn)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?yàn)樵诳词澄飼r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(shí)驗(yàn)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。 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。假使會有以下情形則稱為沒有交互作用，亦即 2者相互獨(dú)立。 ? 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。b3 39。 ? 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，取出資料，針對平均值及偏差量作 S/N比的計算。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?yàn)槭褂媚ず裼嬛荒茚槍?shù)各點(diǎn)進(jìn)行量測而已，未量測的點(diǎn)將不知其厚度。 A B C D a b c d e1 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 現(xiàn)行 2 2 2 2最適55 Step ? 靜態(tài)ＳＮ比 ? 望小特性 ? 特性值越小越好， 0最好