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1、1,田口式實驗計劃法 （Design Of Experiment）,工程應用分析,2,實驗計劃法內容,何謂實驗計劃法 特性值分類 要因分類 水準值設定 直交表入門 ANOVA分析 選擇最適條件 確認實驗,3,技術累積的要件,建立技術（製程）評估指標 建立產品（製程）的初期管制圖及Cp&Cpk，作為判斷技術（製程）穩定程度的指標 正確易懂的操作手冊 藉由QC工程表，建立製造過程中確保品質的基本保證。其中兩大重點為作業標準書及製程用管制圖。 技術的正確性 確實可行的配方、製程條件，不單只是滿足特定要求（需求）的生產條件，而應該是它的趨勢圖，以便日後進行局部修正（規格改變）的依據。 對誤差（不可控制
2、原因）的抵抗程度，因為誤差是被用來評估技術穩定度。因此了解其對誤差的抵抗程度將有助於日後新技術的開發。,4,DOE之分類,目前DOE大致可分為以BOX及Taguchi為首的2大陣營。 其大致差異如右表,5,實驗計劃法,目的： 藉由有計劃的進行實驗，以便達成未實驗前的假設。 由於不是採用“試誤法”，因此能提升研發效率。 利用特殊的分析方法，以求得除了平均值以外的數值。 適用對象： 研究開發部門及生產技術部門，亦即必須藉由實驗以驗證其假設或理論基礎的單位最為適用。,6,實驗計劃法序論-實驗規劃,如何養豬公才可得冠軍 假設影響豬公成長的原因有 A)食物：豬公食、人食 B)環境：籠子、放山 C)餐數：
3、2餐、3餐 準備6隻相同品種的豬公可以嗎？ 在相同的B)環境、 C)餐數下 豬公食、人食 在相同的A)食物、C)餐數下 籠子、放山 在相同的A)食物、B)環境下 2餐、3餐 好像不行，因為在看食物時該用哪一種環境、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 +3
4、4 人食、放山、2餐 +24 假設豬公食會增加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、負未知。亦即兩者差距為2X公斤。 同理：環境、餐數分別為2Y公斤、 2Z公斤，而四組的體重平均增加W公斤,方程式如下 W+X+Y+Z=32 W+X-Y-Z=30 W-X+Y-Z=34 W-X-Y+Z=24 解方程式答案為 W=30 X=1 Y=3 Z=-2 最佳解為：豬公食、籠子、3餐亦即36公斤 上述介紹了實驗方式：直交表，回應表,8,序論-實驗樣本數,如何量測鑽石重量？在天平左端放置鑽石，右端放置法碼即可得知：大鑽石為1.234克拉，小鑽石為0.567克拉。 另類方法：將大鑽石+小
5、鑽石放在左端得到W，將大鑽石放在左端，右端放置小鑽石+法碼得到w則 大鑽石=(W+w)/2 小鑽石=(W-w)/2 測不準原理：量測皆會有誤差，因此上述方法皆會有誤差。,理論上重量為：可為正或負 1.234- 0.567- 是一個隨機值，一般而言它會形成常態分配，N(0,2)。它不符合四則運算，因此公式為 1.234-() 0.567-() 從N(0,2)中任意（隨機）取2個值，會變成N(0,2*2) 亦即()+()=2(1/2)*()，因此 大鑽石=(W+w)/2+()/(2(1/2) 小鑽石=(W-w)/2+()/(2(1/2) 結論：樣本數增加將使得誤差降低,9,田口品質工程之內容,OF
6、F-LINE,品質工程,ON-LINE,品質之評價,適應控制,回饋控制,允差設計,規格之決定方法,參數設計,工程診斷與調整,安全系統設計與保養,預防保養,檢查設計,工程連結之系統設計,10,田口品質工程之使用範疇,OFF LINE 技術開發 產品設計 製程設計 上述之任一項目皆包括 系統選擇 參數設計決定參數之中心值 允差設計決定參數之公差 ON LINE 生產製造,11,19501960 將可以控制之要因配置在直交表上，研究在使用環境下誤差要因，亦即不可控制之要因會使變異最小之製程配方條件，在美國稱為穩健性設計。 19701980 將原本使用於量測系統之動態SN比擴張至對所有系統機能性之研究
7、。 脫離以數理統計為基礎之實驗計劃法，而改用和技術本身十分密切之賀米特Hermite形式。亦即光譜Spectra分解之觀念。 19801990 到美國指導時體認應用基本機能作研究之重要性，因此主張使用試驗片作基本機能之研究。 在無法充份改善時，才考慮進行允差設計。 1990 將SN比擴張至醫療、生物等特殊領域之研究,田口品質工程之演進,12,定義名詞及其重點,直交表及變形,直積配置,特性值分類,要因分類,水準及水準值,ANOVA分析,13,特性值Output分類,以數值形式作分類： 計數值：量測數值不為連續量，一般用“個”代表。 單純計數值：將一個特性區分為良品或不良品，常用在外觀等，例如：不
8、良個數、故障台數 多重計數值：將一個特性區分為優、良、中、可、劣，例如：外觀可分為好、有一些瑕疵、有很多瑕疵。 計量值：量測數值為連續量。訂定規格時常用它。 單一目標之特性。Ex:某一規定的尺寸或電壓或顏色 多重目標之特性，依據不同的需求，只要改變某一要因即可達成不同產品。Ex:經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。 至於單一特性或者多個特性只在於最後找出最佳組合時會有影響，因此留在最適條件選取時再談。,14,要因Factor分類,要因：會影響特性值的要因(配方) 。 控制要因：可由設計者或主事者變更之要因，用以得到最安定(最佳)之產品輸出值(特性值)。例如
9、:製程條件、構成元件等。 誤差要因：不可由設計者或主事者變更之要因，或者變更時所需成本相當高。例如；環境溫度對於產品的影響等。它適用來評估設計者找出的配方能否接受考驗的重要要因。 信號要因：和特性值有一已知之函數關係，此要因只存在於多重目標特性中，藉由改變此一要因達成不同目的特性的需求。如前例中的三原色的添加量即為信號要因。,15,何謂水準LEVEL水準值,水準乃是該要因在能夠被設定之可能範圍內，取得數個不同之設定值，此時稱該要因具有數個水準。而該設定值稱水準值。 常用之水準為 2水準：一般用於非連續之要因。 3水準：一般用於連續之要因。 例如：塗佈時Temp為控制要因(令為)，其可能之加工範
10、圍為280330時，常將其取成3水準，其代號及水準值分別如下1280，2300，3330 注意：當為連續性要因，其個水準之間隔要大於6倍標準差,16,交互作用之定義（一）,用以下2個變數A,B其分別可以設定為Low,High。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。,A-Low,A-High,B-Low,B-High,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。,A-Low,A-High,B-Low,B-High,18,交互作用之重點,用已研究2變數間依存程度之大小。一般變數皆會有依定程度之依存，因此可藉由它來判斷其大小。 如果不知交互作用之
11、大小，而給予錯誤假設，則可能造成實驗失敗。 研究交互作用將使得實驗規模無法減少，亦即實驗次數將為：變數要因變數個數(Ex:22=4) 有時為權衡2者，因此採用部份研究交互作用的方式，亦即不研究高次項的交互作用。,19,實驗之方式,實驗之方式： Try & Error：依據每次實驗結果加入自己專業判斷，以決定下一次實驗的參數組合。此一方法需要很強的專業知識(亦即第六感要好) 單要因實驗方法：一次只改變一個要因，以尋求該要因的最佳設定值。此一方法對於有兩個以上要因會同時影響特性值的話將會有問題。 多要因（多元配置）實驗方法：將所有的要因做排列組合，因此每一種可能的情形都將被做實驗，據此找出最佳組合
12、。此一方法在要因個數很少時可以進行，但是一般即使重要要因也會有十幾個，如此將使得實驗完成日期遙遙無期。 直交表實驗方法：藉由各要因在實驗中出現相同次數，以平衡該要因的影響大小。此為目前可以同時解決上述兩大缺點的方法。,20,何謂直交表,直交表之符號意義： L代表型直交表，9代表需要做9次實驗，3代表3水準，4代表可以擺放4個要因。 常用之直交表種類：,21,代表性直交表暨點線圖(L9),1,2,3,4,22,代表性直交表暨點線圖(L8),1,2,4,3,6,5,7,23,常用之直交表變形,虛擬水準法：應用在將較少水準的要因配置在較多水準的直交表之行上。 多水準法：應用在將較多水準的要因配置在較
13、少水準的直交表之行上。 浮動水準法：應用在要因和要因間無法獨立改變時，亦即獨立改變將造成實驗重大影響。,24,虛擬水準法(L9)應用在2*1+3*3,1,2,3,4,25,多水準法(L8)應用在4*1+2*4,1,2,4,3,6,5,7,26,何謂直積配置的示意圖,27,可能的直積配置範例,外側是放置誤差及信號因素，其配置方式有多元、直交、組合等三大類。,28,分析各實驗No.之優劣,方法一： 進行平均值及標準偏差之計算，其中標準差希望小於公差之3分之1（/3），平均值能和目標m相等 有些特殊個案需用線性回歸作分析 此為一般實驗計畫法常用的方式 方法二： 進行具有“變異係數”，相類似功能之“靜
14、態SN比及S”之計算。 有些特殊個案需用“動態SN比及S”之計算。 此為田口式實驗計畫法之使用方式,29,計算實例,假使此一實驗有4個要因，每個要因有3水準，且每個實驗進行5個樣本，每個樣本取1個數據，其結果如下：,30,何謂輔助表,利用直交表中各要因之直交性質，分別對於各要因之水準進行平均值之計算。,31,輔助表之實例,32,選擇最適條件的原則,第一：利用非線性要因 第二：利用線性要因,二階段設計 （穩健性設計）,減少變異 調整到目標值,即使在零件或製程有變異下，但是在不同之參數 中心值下，該變異之影響程度會不同。因此如何 找出使得產品最小變異之參數中心值是十分重要,33,選擇最適條件,由S
15、td圖形中找出會使Std最小的要因及其水準，此為最適條件 依據最適條件計算預估的Std及Avg，並確認是否符合目標值 m=Avg ? Std*3= ? 假使mAvg，再從Avg圖中選擇符合Spec要求的要因及其水準。其中最好找對於Std影響最小的要因進行平均值的調整 假使Std*3時，該如何進行？,34,何謂確認實驗,針對現行條件及最適條件分別進行推估及實際作實驗。 計算個別之增益值（效益），並據以判定實驗成功否？一般差距在+/-20%以內代表正常,35,另類計算方式 靜態望目特性之計算例,36,靜態望目特性之計算例,SN比,10.0,15.0,20.0,25.0,A1,A2,A3,B1,B2
16、,B3,C1,C2,C3,D1,D2,D3,S,0.0,2.0,4.0,6.0,8.0,10.0,A1,A2,A3,B1,B2,B3,C1,C2,C3,D1,D2,D3,37,靜態望大特性之計算例,38,另類實驗方法田口品質工程,田口品質工程的內容 參數設計的理念 資料的量測方法 直積配置 解析方法：比 公式證明 案例解說,39,田口認為技術開發之瓶頸,利用品質特性作品質改善：圖面與規格在品質工程上稱品質特性，利用此一特性值當成改善之特性時，其問題點在於： 沒有較佳之量測方法，亦即無法量測形狀(Profile)之變異，或無法真正量測出產品之變異性。 一般規格皆要進行壽命試驗，因此所需時間較長。 常會因為本身系統不佳而加入其他系統企圖保護或回饋修正，如
