田口方法实战训练

主讲 施荣伟 田口方法实战训练 施荣伟2011 05 三星六西格玛系列培训 田口方法与健壮设计 二战之后 日本的田口玄一博士 将试验设计方法应用于改进产品和系统质量 并研究开发出 田口品质工程方法 简称田口方法 从而提升了日本产品品质及日本产业界的研发设计能力 成为日本战后质量管理及设计开发的核心工具 田口方法具有很强的抗干扰能力 因此又称为 稳健参数设计 通过调整可控因子的水平 来降低或弱化噪音对Y的影响 从而提高设计方案的抗干扰能力 1962年田口博士获得戴明个人奖 田口的质量哲学 定义 质量是产品出厂后给社会带来的损失 品质不是检验出来的 品质必须设计到产品中去 品质的目标是 最小化与目标值的偏差 且能免于噪音的影响 品质成本应当用与标准值偏移的函数关系来衡量 这就是著名的 质量损失函数模型 品质损失函数模型 设质量特性为y 目标值为m 质量损失函为L y 当产品性能恰好为趋近目标时 质量损失最小 产品性能偏离目标值越远 质量损失越大 田口关于参数分类 对于一个产品或者制程 我们可以用参数图来表示 如图2 3所示 其中y表示此过程输出的产品或制程的品质特性 响应值 影响y的参数可分为可控因子 噪音因子和信号因子三类 可控因子与噪音 可控因子 可控因子是工程师能够控制和调整的因素及过程参数 如反应温度 时间 压力 材料种类 等等 噪音 有许多参数非为设计工程师所能控制的因子 即随机误差 田口称其为噪音 田口博士将噪音归纳为外部噪音 内部噪音和零件间变异三类 噪音 外部噪音 内部噪音 零件间变异 噪音分类1 外部噪音 外部噪音由于环境因素与使用条件的变化或变异 如温度 湿度 位置 粉尘 电压 电磁干扰 震动以及操作者人为错误等 噪音分类2 内部噪音 内部噪音产品在库存和使用过程中 产品本身的零件 材料会随着时间的推移发生质量变化 例如 绝缘材料的老化零件在使用过程中的磨损 蠕变等 噪音分类3 零件间的变异 零件间的变异由于构成产品的材料 零件存在变异 制程中由于操作 设备 工艺参数的变化以及环境因素的变化形成的变异 会造成零件间的变异 对于噪音的识别分类 还可以有更多的分类 只要有益于改进 就应该做深入地分析 噪音分析的意义 产品性能指标除了受可控因子的影响外 还受到噪音的影响 但传统的试验设计对误差的分析比较笼统 全部归为随机误差 实验误差 但是在稳健设计中 为了达到产品或过程的稳定性 必须仔细的分析这些误差是如何形成的 首先要识别噪音的具体状况 进行仔细的分析并加以描述 进而在设法在试验中反映这些变差 才能通过稳健设计的策略实现 抗干扰 的目的 正交表和信噪比是田口方法的重要基础及工具 正交表 建立试验计划的基础信噪比 评价品质优劣的基础 正交表与信噪比 正交表 什么是正交表 正交表是一种规格化的表格 也是试验计划 从一般意义讲 只要掌握正交表的运用方法就可达到DOE目的 正交表的表达方式 L9 3 正交表 样式 4 正交表的正交性质 1 每一列都是自我平衡的 在任意一列中 因子各水平出现次数相同 2 每两列都是平衡的 任两列中 某一水平的试验组出现的频率都是相同的 这两个性质称正交性 导致对试验结果有 均衡分散 整齐可比 的特点 有利于计算回归方程 因此 虽然是局部试验 但仍有可靠的代表性 正交表的优势 试验次数少L9 34 的全部组合 81次 3 3 3 3 正交表获得的结论 在整个试验范围都成立 具有良好的再现性 资料分析简单 田口乘积表 田口方法建立实验计划也是使用正交表 所不同的是 使用内表 外表 乘积表将可控因子安排在 内表 控制表 将噪音因子安排在 外表 噪音表 同时考虑可控因子及噪音对响应的影响 是田口方法的特点 田口方法的优势 通过调整可控因子的水平 来降低或弱化噪音对Y的影响 从而提高设计方案的抗干扰能力 田口正交表样式 实验次数成倍数增加 9 8 72次 噪音表 控制表 试验观察值 设置噪音的简化方法 正确识别和确定噪音及其水平 是成功实现稳健设计的基础 综合误差法 选择少数几个点 如3 4个最不利误差法 选定2个端点 正偏 正负 田口正交表样式 简化 实验次数 9 2 18次 信噪比 S N 田口博士创造性提出了信噪比的概念 以S N比作为分析改善对象和评价方案的核心指标 S N比的特点 综合反映关于响应位置和离散度两个特性的信息 从而达到获得最理想的品质效果 这也正是稳健设计的核心机理 虽然缺少统计理论支持 但实践证明它是最优良的方法 在通讯工程里 常以电讯的输出 信号 与 噪音 之比作为品质指标 以此值越大表示通讯品质越好 S N比的原始定义是指信号噪音比 可用以下公式表示 S N 信号 噪音该比值越达 表明品质越好 单位以分贝 db 表示 S N之来源 S N理论表达式 设实际测量值y与目标值m之偏差为y1 y2 yn 则有 总误差 ST 平均误差 Sm 误差方差 Ve 信噪比 S N 10log 3 0 S N应用公式 望目 S N 10log y2 s2 3 1 望大 S N 10log 3 2 望小 S N 10log 3 3 S N以10倍的对数来表示 田口设计选优准则 田口博士将S N做为实验设计的优选评价标准 S N比极大化 无论特性是什么情形 望小 望大 望目SN值越大则品质越好 静态设计与动态设计 信号因子 是指产品使用人设定的参数 是动态特性中输出变量的因素 举例说 一台电扇的转速 是使用人期望风量的信号因子 在一个测量系统中 零件真值是信号因子 其测量值是响应变量 静态设计 在一个系统中 如果没有信号因子或者信号因子表现为一常数值 以寻求 点 的最佳设计 便称为静态设计 动态设计 在一个系统中 如果加入了信号因子 以寻求 线 的最佳设计 便称为动态实验设计 本课程只介绍静态设计方法 田口方法的类型 田口方法 静态设计 动态设计 望大特性 望小特性 望目特性 加入了信号因子 田口设计的基本程序 步骤1 明确改善目标或试验目的 步骤2 选择品质特性 起关键作用的 步骤3 筛选并确定因子及其水平 步骤4 确定试验计划 步骤5 实施试验 收集数据 步骤5 构建田口模型 步骤7 分析数据 确定最优因子组合 步骤8 验证设计 计划 分析 实施 田口方法与正交实验的区别 相同 都使用正交表 但田口使用内外表 区别 使用的分析评价标准不同正交实验设计 极差分析法田口实验设计 信噪比分析 例1 改善小组计划采取降低PCB过炉泛黄不良率的 改善活动 因子水平表 田口设计展开应用 望小 建立试验计划 使用L4 23 正交表 信噪比S N手工计算 第一次实验的SN比 SN 10 152 23 5218第二次实验的SN比 SN 10 182 25 1055第三次实验的SN比 SN 10 122 21 5836第四次实验的SN比 SN 10 452 33 0643 直交表与实验数据表 A1信噪音比 23 5218 25 1055 2 24 3137 信噪比S N分析 S N比一览表 29 084 22 552 23 64 24 73 25 82 26 6 91 28 00 A1 A2 B1 B2 C1 C2 S N比 工程推断 1 主次因子顺序 B速度 C镀银 A炉温度2 最优因子水平组合 A1 B1 C2 静态望大设计实例演练 案例2 提高磁鼓电机力矩之改善磁鼓电机是彩色录象机的关键部件 国外同类产品力矩指标规定大于210g cm 为提高电机的输出力矩 需要进行实验 因子水平表 望大问题 步骤1 制定试验计划 选择正交表 菜单 Stat DOE Taguchi CreateTaguchiDesign 选择设计类型 是L9 34 默认 b 因子数选3 a 水平数选3 c 确认所选定的设计 田口设计 试验计划表 由系统得到正交表 L9 34 修改设计 因子水平命名 菜单Stat DOE ModifyDesign 修改因子命名 水平设定 中文因子命名 水平值设置 数字间留空格 为保证课程讲述方便 取默认值 静态田口设计 步骤2 执行试验 收集数据 进行实验 将响应值Y输入工作单 提示 试验顺序应按照随机原则执行 步骤3 设置SN 构造田口模型 菜单 Stat DOE Taguchi AnalyzeTaguchiDesign 输入y 确定S N比 本例属望大 望大 望目 望小 要点 通过 Option 正确设置S N 望目 优选 步骤4 数据分析 SN分析 均值分析 效应 效应 等级 等级 对Y的响应值 田口实验设计分析基础 正交实验设计分析基础 步骤5 效应图分析 S N 分析 1 显著因素顺序 B A C 2 最优因素组合 充磁量A2 角度B2 匝数C3 S N主效应图 充磁量 角度 匝数 田口方法 根据S N做决策 步骤5 效应图分析 均值 均值主效应图 分析 显著因素 B角度 A充磁量 C匝数 2 最优因素组合 充磁量A2 角度B2 匝数C3 充磁量 角度 匝数 两种分析方法的结论一致 但 不会总是一致的 步骤6 试验结论 工程推断 1 主次因子顺序 B角度 A充磁量 C匝数2 最优因子水平组合 A2 B2 C3 步骤7 预测 菜单 Stat DOE Taguchi PredietTaguchiResults 3 点三角下拉表 设定最优因子水平值 1 点选L T设置 只分析主效应 ABC系统是默认的 最佳水平 A2 B2 C3 2 点选 田口设计预测结果 Predictedvalues信噪比均值S NRatioMean47 7985240 778Factorlevelsforpredictions 最优因子水平组合 充磁量角度线圈匝数11001190 步骤8 验证实验 田口望目设计实例演习 案例3 提高塑料袋密合强度的稳定性产品工程师要评估影响装货用塑料袋密合强度的因素 有3个可控因素温度 压力 厚度 它们分别有3个水平 另外识别出有2个噪音条件 Noise1和Noise2 Y属于望目特性 规格要求定为18 步骤1 制定试验计划 选择正交表 菜单 Stat DOE Taguchi CreateTaguchiDesign 选择设计类型 试验计划是L9 34 2 因子数选3 1 选择3水平的设计 3 确认所选定的设计 步骤2 执行试验 收集数据 可控因子 噪音 内表 外表 试验操作每行实验 应分别在两个噪音条件下做2次实验 真实的实验次数是9 2 18次 Y1 Y2 本步骤最关键 望目问题 步骤3 设置SN 构造田口模型 菜单 Stat DOE Taguchi AnalyzeTaguchiDesign 1 输入y 2 确定S N比 3 本例属望目 选下边的 要点 通过 Option 正确设置S N计算机默认生成SN及均值分析的数据与效应图 望大 望目 望小 望目 步骤4 数据分析 SN分析 均值分析 效应 效应 等级 等级 SN分析主次顺序B C A 均值分析主次顺序A B C 矛盾 取哪种 步骤5 效应图分析 SN 信噪比S N主效应图 分析 显著顺序 B C A最佳组合 A1 B2 C2 步骤5 效应图分析 均值 均值主效应图 分析主次顺序 A B C 最佳水平 A2 B2 C1 注意 与SN分析不一致 步骤6 试验结论 本案SN分析与均值分析的结果是相悖的 这并不影响做决定 更复杂更高级的策略参见 田口两阶段优化程序 田口设计的选优标准是 SN比 故工程推断 1 主次因子顺序 B压力 C厚度 A温度2 最优因子水平组合 A1 B2 C2 思考 学习本章节 你怎样理解田口方法的概念 田口乘积表与正表有什么不同 田口方法的建模和分析的基础是什么 选优的基准是什么 在什么情况下必须确定噪音因子及水平 Minitab三步曲 1 根据问题选择工具 找对医生 你准备好了么 从现在开始 就让Minitab带着我们 在DOE的天空里自由地翱翔吧 2 按照图标进行操作 拿脉检查 3 解释数据作出决策 处方开药 要做什么 到哪去 约束条件 数据准备好了吗 你了解路径 限制条件 要求及要点吗 经常提醒自己 我正在做什么 不要因为机械的操作而忘记了目的 需要何种形式的信息 哪些是重要的指标需要评估 评价的准则是什么 最后我要作出什么结论 一项有效的试验 必须满足如下条件 正确确定因子及水平 确定合适的实验计划 选择正交表 确定每次试验都在同样的环境条件下进行 按照随机原则安排实验的顺序 正确选择实验样本并获取实验数据 如何有效安排试验 正确合理的选择因子及因子水平 是保证实验能够顺利实现改进目标的最重要的基础 确定因子及水平的方法的来源 工程师的经验及团队知识对流程的调查和了解确定因子及水平的一般原则 可控因子数目应尽可能的多 一般6 8个因子水平数目一般2 3个因子水平间隔尽可能的大些 如何确定试验因子与水平 案例1 利用头脑风暴和鱼刺图 如何确定试验因子与水平 品质不良 药液浓度 温度 速度 放置方式 压力 温度 能量 放置时间 放置方式 撕Mylar 速度 负荷量 放置时间 其他 曝光 显影 压模 底片 异物 透光不均 薄膜Mylar 水洗喷压 风力 板面氧化 曝偏 皱纹刮伤 毛头 板面清洁度 Ring大小 异物 气泡 制程改善模式 7 借助头脑风暴的成果 规划完成实用的正交表和制造改善模式 如何确定试验因子与水平 案例2 利用流程的原始数据2水准 3水准 实验的样本规模与度量 计量型数据最低限度样本量 n 计数型数据最低限度样本量 n 利特克量化尺度将属性数据转换为连续数据进行评分 定义 为最好 为最差 反之亦可 量化后的样本保持在 个足够管理领域的样本度量譬如衡量顾客满意度 或者某服务流程的绩效 可以设计优劣等级和评分标准 如百分制 案例3 晶片表面缺陷的量度 田口博士著名案例 瓷砖制程设计20世纪50年代日本一家瓷砖公司向德国购买了一套砖窑 有一种型号的瓷砖存在严重品质问题 厚度要求10 0 15mm 约有30 超差 成为不良品 改善小组知道瓷窑内温度的变异 引起瓷砖的变异 瓷砖承受的 温度 是噪音因素 解决问题的两种策略 A 重新设计砖窑 但需要额外花费50万元B 采用稳健设计 找到控制因素水准的最佳组合 以减少尺寸变异这家公司的工程师经过几天头脑风暴后 确定了影响品质的8个因素 他们应用田口试验得到如下数据 案例研究 瓷砖制程设计控制因子设计值 原始设计 试验计划 L18 21 37 正交表 非对称水平 瓷砖制程设计试验数据 Y值 厚度mm 瓷砖制程设计 试验数据分析 S N比效应图表 均值效应图表 Means S N 主次 EAHDC 主次 FHBEA 重要因子判定准则与分类 重要因子判定准则 一半一半原则 一组因子中一半视为重要 一半视为不重要 S N效应排列 EAHDC均值效应排列 FHBEA因子四种分类 1 对SN比和均值都有影响2 对SN比没影响 但对均值有影响3 对SN比有影响 但对均值没影响4 对二者均无影响的因子 位置因子 调节因子 散度因子 第一步 最大化S N比减小变异 降低噪音的敏感性 选择能使SN比最大化的控制因子水准 第二步 调整平均值到目标值上 选择调节因子 使平均值靠近目标值 而变异维持不变 田口两步优化程序 瓷砖设计因子分类与优化应用 瓷砖设计的可控因子分类与优化策略 Tagdchi应用1 一线铜品质改善 改善前操作规范 运用L18 21 37 直交表 持续改善品质 因子水平表 望目 选择L18 21 37 直交表 根据需要 也可以选择L12 28 全部使用2水平 实验数据 系统输出 望目 实验数据分析 因子影响次序 GECDHFBA显著重要因子 GECDH最佳因子水平组合 A2B2C3D2E3F1G1H3 Tagdchi应用 一线铜品质改善 改善后操作规范 原标准 新标准 运用L18 21 37 持续改善品质 望目特性 Tagdchi应用2 整板电镀改善项目 因子水平表 选择L18 21 35 直交表 系统输出 实验数据分析 因子影响次序 BDAECF显著重要因子 BDAE最佳因子水平组合 A1B2C2D3E2F2 案由及成果AT T公司多晶矽沉淀长期存在两大困扰晶片厚度变异过大表面缺点计数太大成果厚度标准差减少到原来的1 4表面缺点数从600 c 减少到10 c 案例分析 多晶矽沉淀实验 案例分析 多晶矽沉淀实验 控制因子及其水平 6因子3水平 注 开始水准 实验计划 L18直交表 空列 空列 当然 你也可以选择L27 36 直交表 实验样本及数据记录 表面缺点 多晶矽沉淀实验 显著因素 开始值 增加20db 分析方法 将开始值与改善值进行比较 A B C D E F 多晶矽沉淀实验 开始值 显著因素 品质与效率的权衡 减少5db A B C D E F 最适化因子水平组合A1B2C1D3E2F2 多晶矽沉淀实验 结论 如果在一个田口设计中加入了信号因素 就变成了一个动态响应设计 信号因子至少须有2个水平 动态设计的目的 研究一个动态系统的信号与响应之间的关系 在正交表中加入信号因子后 其实验的次数 行数 会成倍增加 并与信号因子的水平数成比例 L4 22 L4 信号水平数3 12次 田口动态设计 问题 一位QE工程师正在尝试提高一个测量系统的稳健性 测量系统属于动态的 因为输入信号的改变会影响输出的结果 在这里 信号因素是被测物的真值 而输出响应则是测量所得的值 如果信号因素与输出响应之间是1 1的关系 这个测量系统就是完美的 工程师已找到2个可控因素感觉 A 和报告 B 各有2各水平 1和2 同时选了2个噪音Noise1 Noise2 另外选了1个信号因子 有3个水平 1 2 3 信号因子的水平至少要选择2个 动态田口设计 菜单 S