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时间:2020-07-28
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1、田口方法簡介張明毅宜蘭大學生機系2003.10.24田口式品質工程田口玄一博士於1950年代所開發倡導利用直交表實驗設計與變異數分析,以少量的實驗數據進行分析,有效提昇產品品質於1962年獲得品質應用戴明(Deming)獎1980年代後,美國AT&T、Ford、Xerox、Motorola、Kodak等公司陸續採用QualityEngineering、TaguchiMethod田口方法特點在於以較少的實驗組合,取得有用的資訊。雖不如全因子法真正找出確切的最佳化位置,但能以少數實驗便能指出最佳化趨勢,可行性遠大於全因子法。田口方法有以下特點:(1)基於品質損失函
2、數之品質特性、(2)實驗因子的定義與選擇、(3)S/N比、(4)田口直交表。田口方法「田口方法」是以實驗的手段來決定設計參數為了減少實驗的次數,依控制因子及其水準的數目選用適當的實驗直交表設計的目標是尋求最佳的產品(或製程)機能(性能),並且維持此一機能的穩健性,亦即受干擾因子的影響減至最少田口方法步驟(1/2)選定品質特性判定品質特性之理想機能列出所有影響此品質特性的因子定出信號因子的水準決定控制因子並定出它們的水準決定干擾因子並定出它們的水準,必要的話,可以進行「干擾實驗」田口方法步驟(2/2)選定適當的直交表,並安排完整的實驗計劃執行實驗,記錄實驗數據資
3、料分析確認實驗若有必要,可以重覆以上步驟,直到達到最佳的品質及性能為止以實驗的方法來決定設計參數試誤法(trial-and-error)一次一因子實驗法(one-factor-at-a-timeexperiments)全因子實驗法(full-factorialexperiments)田口式直交表實驗法(Taguchi’sorthogonalarrays)試誤法Trial-and-error無需任何資料分析不是一種有系統性的方法,太過依賴個人經驗有時候很有效率,但大部份的時候是沒有效率的所累積的經驗常常是沒有系統的一次一因子實驗法A1B1C2D1E1F2G1一
4、次一因子實驗法因子效應是在特定的條件下的計算值換句話說,因子效應是在某種偏見(bias)下評估出來的直交表的使用,可以消除這種偏見全因子實驗法考慮所有可能的因子排列組合沒有效率,需要太多組實驗前例中有七個因子,每個因子有兩個變動水準,共需要128(27)組實驗直交表OrthogonalArrays每一行都是自我平衡的(self-balanced)即每一行中各水準出現的頻率是相同的每兩行間都是互相平衡的(mutual-balanced)即在某一行中,出現某水準的所有實驗組,在另外一行中,出現各水準的頻率是相同的有這兩個特性的實驗計劃表稱為直交表(orthogo
5、nalarrays)全因子實驗法Full-factorialExperiments因子反應表與因子反應圖A1B1C2D1全因子實驗法Full-factorialExperiments因為實驗已經考慮到所有可能的排列組合,事實上可以不需做因子反應分析,而直接從實驗組中挑出一組最佳設計但是一般田口式直交表所預測的最佳設計組合通常並不在實驗組中田口式直交表La(bc)La(bc×de)直交表二水準的直交表L4(23)、L8(27)、L12(211)、L16(215)、L32(231)三水準的直交表L9(34)、L18(21×37)、L27(313)、L36(211
6、×312)、L36(23×313)、L54(21×325)四水準的直交表L16(45)、L32(21×49)五水準的直交表L25(56)、L50(21×511)L18(21×37)直交表L8(27)田口式直交表因子反應表與因子反應圖ResponseTable&ResponseGraphA2B1C1D1E2F2G1最佳設計OptimalDesign假設每一個因子的效應是獨立的或者我們說任何兩個因子間沒有交互作用(interaction)因此因子效應是可以疊加的(additive)預測Prediction確認實驗ConfirmationExperiments要
7、確認預測值的正確性唯一的方法是去做確認實驗若實驗值和預測值夠接近,則我們可以認定假設是合理的——因子效應是可疊加的,因子之間的交互作用是可忽略的,甚至我們可以認為因子效應的估計大致上是可靠的田口博士的品質定義產品在它的生命周期內,整個社會對它所付出的總代價此總代價稱之為品質損失(qualityloss)越少的品質損失代表越高的品質品質損失消費者購買產品時支付的費用,這包括了製造商的成本產品對消費者造成的不便產品對環境的侵害維修或更換費用消費者會把對品質損失的滿意度反應在市場上——品質差的產品或廠牌會漸漸失去市場,於是品質差的製造商最終還是要自食品質損失的後果消
8、費者是品質的最終決定者下列對產品的描述
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