【正文】 此階段即為靈敏度設計。 ? 階段二：調(diào)整平均值在目標值上。 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 打開 Minitab文件 : 分析實驗 ? 如下圖設置 Minitab對話框 分析實驗 ? 如下圖設置 Minitab對話框 信息窗口輸出 ? 因子顯著性的判斷：田口博士的一半一半原則（把大約一半的因子作為重要因子，另外一半視為不重要因子） 因子的分類 ? 可把因子分成以下四類 SN比和質(zhì)量特征平均值都有影響的因子 SN比有影響但對質(zhì)量特征平均值沒有影響的因子 SN比沒有影響但對質(zhì)量特征平均值都有影響的因子 SN比和質(zhì)量特征平均值都沒有影響的因子 ? 案例中的因子分類 ? 1類因子： X3 ? 2類因子： X1 ? 3類因子： X2 ? 4類因子：無 兩階段優(yōu)化程序 ? 田口博士提出了兩階段優(yōu)化程序： ? 階段一：最大化 SN比，降低對噪音的敏感度。 正交表 )(kNL)2(4 3L 正交表)2(4 3L實驗序 號 列 X1 X2 X3 1 1 1 1 2 1 2 2 3 2 1 2 4 2 2 1 內(nèi)部陣列設計 ? 對于內(nèi)部陣列 3個因子，可以選擇 L4（ 23）正交表安排實驗 ? X1=異氰酸鹽水平 ? X2=涂層量 ? X3=固化時間 X1 X2 X3 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 外內(nèi)部陣列設計 ? 6個噪聲變量，每個有 2個水平 ? 可以選擇傳統(tǒng)的設計： ? 26全因子（運行 64次） ? 26半因子（運行 32次） ? 26四分之一因子（運行 16次） ? 26八分之一因子（運行 8次） ? 也可以選擇 L8（ 27）安排實驗 ? 6個因子放在正交表的 1~6列上，第 7列為空列 實驗序號 列 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 2 2 2 1 2 1 2 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2 實驗序號 列 X1’ X2’ X3’ X4’ X5’ X6’ 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 4 1 2 2 1 2 1 5 2 1 2 1 2 1 6 2 1 2 2 1 2 7 2 2 1 1 2 2 8 2 2 1 2 1 1 L8(27)正交表 外部陣列試驗 設計矩陣：內(nèi)部和外部陣列 ? Minitab并不懂此工作，必須自己用 Excel或者筆紙來完成 X1 1 1 1 1 2 2 2 2 X2 1 1 2 2 1 1 2 2 X3 1 1 2 2 2 2 1 1 X4 1 2 1 2 1 2 1 2 X5 1 2 1 2 2 1 2 1 X6 1 2 2 1 1 2 2 1 X1 X2 X3 實驗數(shù)據(jù) 平均值 標準差 SNR 1 1 1 1 5 9 13 17 21 25 29 1 2 2 2 6 10 14 18 22 26 30 2 1 2 3 7 11 15 19 23 27 31 2 2 1 4 8 12 16 20 24 28 32 共 32次試驗（內(nèi)部陣列實驗次數(shù) *外部陣列實驗次數(shù)） 外部陣列 內(nèi)部陣列 Taguchi類型輸出 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 分析實驗 ? Minitab不懂外部陣列設計，對它而言，外部陣列是響應。 ? 如 表示一張正交表， 在這張正交表里最多可以安排 3個兩水平的實驗，共運行 4次。 因子 說明 Level 1 Level 2 Level 3 A 石灰含量 5 1 B 壽山石含量 43 53 63 C 壽山石種類 新配方加添加物 原來配方 新配方無添加物 D 燒粉含量 0 1 3 E 添加物粒徑 小一些 原來粒徑 大一些 F 燒成次數(shù) 一次燒成 一次燒成 三次燒成 G 長石含量 7 4 0 H 黏土種類 Ktype 各一半 Gtype 練習： SN比計算（實驗數(shù)據(jù)） 進一步討論 ? 如何設計實驗？ ? 如何分析實驗？ ?哪些是影響 SN比的因子？ ?哪些是調(diào)節(jié)因子？ ?哪些因子重要？ 田口實驗回答這些問題 試驗中的內(nèi)部和外部陣列變量 ? 田口的兩種類型變量 ?內(nèi)部陣列變量 ?外部陣列變量 ? 內(nèi)部陣列變量容易控制，并且我們希望控制它們 ? 外部陣列變量很難控制，而且控制起來代價昂貴 ? 該技術的目標是定義將在最終產(chǎn)品中產(chǎn)生最低可能的變異的內(nèi)部陣列中 “ 容易控制的 ” 變量組合，而不考慮外部陣列中 “ 很難控制的 ” 變量水平 范例 ? 一個涂料織物廠商想優(yōu)化橡膠對織物黏結(jié)的抗剝強度 ? 此質(zhì)量特征為望目質(zhì)量特征，規(guī)格要求 40177。 田口博士的損失函數(shù) 2)min()( alNoykyL ??? 田口博士發(fā)展出以下的損失函數(shù)來衡量產(chǎn)品特征偏離目標值時給社會帶來的損失。用參數(shù)設計方法，找到一個原料配比。篩選，將尺寸不合格的瓷磚挑出來 增加很多成本 2。 ? 穩(wěn)健性設計的思想不是去控制波動源改變外在環(huán)境，而是致力于改進產(chǎn)品內(nèi)部的結(jié)構(gòu)而提高抗干擾能力。 減少變異的兩種方法 ? 消極方法：限制產(chǎn)品的使用環(huán)境，使用更高等級的元件。 ? 低濃度的原材料在溫度為 180℃ 時的反應度較高 穩(wěn)健參數(shù)設計介紹 田口實驗方法 穩(wěn)健性（ Robustness）的定義 ? 穩(wěn)健性是指產(chǎn)品對各種干擾因素的抵抗能力，反映為產(chǎn)品質(zhì)量特性的變異程度。 實驗的統(tǒng)計分析第 4步：尋找最佳設置 ?在實驗的區(qū)域中，提高流程反應度的最佳設置是： 溫度 : 180 催化劑濃度 : 2 原材料濃度 : 3 ? 統(tǒng)計＞ＤＯＥ＞因子＞因子圖＞立方圖 結(jié)論 ? 以下的因子對反應度有顯著影響 : ? 溫度 ? 催化劑濃度 ? 原材料濃度 ? 進給速度和攪動速度似乎無關緊要，因此我們可使用經(jīng)濟型的設置。 ? 異常點，需要分析其原因。 ? 為了確保分析的精確性，在簡化模型之前可以分析“主效應圖”和“交互作用圖” EB ED EB DC DA CA EA DDC ECB CA BBA2 01 51 050項效 應4 . 8 2A 催 化 劑 濃 度B 溫 度C 原 材 料 濃 度D 進 給 速 度E 攪 拌 速 度因 子 名 稱效 應 的 P a r e t o 圖（ 響 應 為 反 應 完 全 度 ， A l p h a = . 0 5 )L e n t h 的 P S E = 1 . 8 7 5? 統(tǒng)計＞ＤＯＥ＞因子＞分析因子設計＞圖形＞柏拉圖 簡化模型 ? 重新打開實驗分析窗口：統(tǒng)計 DOE因子 分析因子設計 … ? 在“項”中只保留重要的因子項 其他按“確定” 實驗的統(tǒng)計分析第 2步：分析模型的有效型 ? 模型有效嗎？ 5 . 02 . 50 . 0 2 . 5 5 . 09 99 05 01 01殘 差百分比9 08 07 06 05 0420 2 4擬 合 值殘差420 2 443210殘 差頻率1 61 51 41 31 21 11 0987654321420 2 4觀 測 值 順 序殘差正 態(tài) 概 率 圖 與 擬 合 值直 方 圖 與 順 序反 應 完 全 度 殘 差 圖統(tǒng)計＞ DOE＞因子＞分析因子設計＼圖形＼四合一 實驗的統(tǒng)計分析第 3步：各種統(tǒng)計量分析 ? 因子項的顯著性 ? 此模型解析了流程輸出%的變異。 1 8 01 4 0 63 1 51 0 1 2 01 0 09 07 56 09 07 56 09 07 56 09 07 56 0催