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TaguchiDOEExamples田口设计案例 LeanSixSigmaMBBTraining精益六西格玛黑带大师培训 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 制造高尔夫球及设计开发其有效的增加最大飞行距离 4个控制因子 2水平核心材料 液体与钨 核心直径 118与156 波纹数 392与422 表层厚度 03与 06 交互作用 CorematerialV SCorediameter干扰因子 twotypeofgolfclubs driveranda5 iron 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step1 因子数及水平数之決定 开启功能选单Stat DOE Taguchi CreateTaguchiDesign 勾选2水平设计及因子数 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step2 实验次数选定 点选Designs按钮 正交表类型 決定L8正交表 4因子2水平作8次实验 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step3 因子及水平Data输入 点选Factors按钮 依照各因子名称及水平Data输入视窗表中 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step4 因子间交互作用选定 在TaguchiDesign Factors对话框中 点选Interactions按钮 选择已知交互作用由AvailableTerms栏位 SelectedTerms栏位 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step5 田口正交表及实验结果输入 将正交表中C5及C6栏位分別输入干擾因子Driver及Iron名称 实验结果Key in至表中 Taguchi golfball mtw 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step6 实验结果分析 选项设定 在功能表选择Stat DOE Taguchi AnalyzeTaguchiDesign 将C5 Driver 及C6 Iron 移至Responsedataarein栏位中 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 点选Analysis按钮 在Fitlinearmodelfor选项中勾选SignaltoNoiseratios及Means 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 在AnalyzeTaguchiDesign对话框中 选择Options按钮 因此范例为望大特性 故在SignaltoNoiseRatio选项中勾选Largerisbetter 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step7 实验结果分析 S N比及Mean值之视窗分析表及绘图 在反应表中藉由各因子S N比之大小來決定因子变异之影响性 並选择因子最小变异之水平值 降低变异后 其他因子将平均值调整至目标设定 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 在ANOVA分析各因子Mean值差异性 Material Diameter是显著的因子 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 S N比以Diameter最大 为极显著因子 其水平1又较水平2之效果好Thickness与Material Diameter有极大关系 成反比 Mean值以Diameter最大 为極顯著因子 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step8 结论 最佳组合及图形解析 此范例因为品质特性设定为望大型 目标为增加高尔夫球最大的飞行距离 所以想得到因子水平最高的Mean值 S N比最大的因子最佳水平组合 在S N比主效应图中 每個因子水平S N比较 设定最佳组合为FactorLevelCoreMaterial LiquidDiameter 118Dimples 392Thickness 0 06 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 在Mean值主效应图中 每個因子水平Mean值比较 设定最佳组合为FactorLevelCoreMaterial LiquidDiameter 118Dimples 392Thickness 0 06 綜合以上分析结果得知最佳组合为 代号表示 A1B1C1D2 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step9 预测结果目的在于利用Minitab PredictTaguchiResults指令來预测S N比与相对选定因子设定的反应特性 在功能表选择Stat DOE Taguchi PredictTaguchiResults 取消Standarddeviation及Naturallogofstandarddeviation勾选 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 点选Terms按钮 确认因子 A B C D 及交互作用 A B 皆在SelectedTerms栏位中 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 在PredictTaguchiResults对话框中点选Levels按钮 在Methodofspecifyingnewfactorlevels下选择Selectlevelsfromalist 並将因子最佳水平组合输入表中 案例之一 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 选择的最佳因子组合预测S N比为53 68及Mean值 球的平均飞行距离 约为276码 接下來 以此组合再作一次实验去验证与预测结果之正确性 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 例 电感电路的稳健设计电感电路是由电阻R 单体 电感L 单位 H 和一个电源组成 当输入交流电压V 单位 V 和电源频率f 单位 Hz 时 输出电流强度y 单位 A 可由下列公式算得 y V SQRT R2 2 fL 2 如果在输入电压V 100V 10V和频率f 55Hz 5Hz的各取三种Level条件下 电路中的R 和L 也各取三种Level条件要求输出电流强度的目标值为m 10A时 如何确定元件的R与L的参数值 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step1 因子数及水平数之決定 开启功能选单Stat DOE Taguchi CreateTaguchiDesign 勾选3水平设计及因子数 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step2 实验次数选定 点选Designs按钮 正交表类型 決定L9正交表 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step3 因子及水平Data输入 点选Factors按钮 依照各因子名称及水平Data输入视窗表中 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step4 田口正交表及实验结果输入 将正交表中C3至C11栏位分別输入干扰因子R L Vf1111 R L Vf1222 R L Vf1333 R L Vf2123 R L Vf2231 R L Vf2312 R L Vf3132 R L Vf3213 R L Vf3321 通过计算公式计算 把结果Key in至表中 Taguchi s R L mtw 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step5 实验结果分析 选项设定 在功能表选择Stat DOE Taguchi AnalyzeTaguchiDesign 将C3 R L Vf1111 及C11 R L Vf3321 移至Responsedataarein栏位中 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 点选Graphs按钮 勾选Standarddeviations选项 点选Analysis按钮 在Displayresponsetablesfor及Fitlinearmodelfor选项中勾选Standarddeviations 设定完成后在AnalyzeTaguchiDesign对话框中 按Ok按钮 利用绘图及视窗分析表作S N比及最佳组合比较 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step6 实验结果分析 S N比及Mean值之视窗分析表及绘图 在反应表中藉由各因子S N比之大小来決定因子变异之影响性 并选择因子最小变异之水平值 降低变异后 其他因子将平均值调整至目标设定 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 S N比以R最大 为极显著因子 其水平3之效果最好 对平均值而言 以L对平均值的影响最大 对标准偏差而言 以R对标准偏差的影响最大 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step7 结论 最佳组合及图形解析 此范例因為要求输出电流强度的目标值为m 10A时 如何确定元件的R与L的参数值 是一个望目特性的田口设计 所以想得到因子水平中最大的S N比及10A的电流平均值与最小的标准偏差即為最佳水平组合 在S N比主效应图中 每个因子水平S N比较 取最大值 设定最佳组合为FactorLevelR 3L 1 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 綜合平均与标准偏差 以上分析结果得知最佳组合為 代号表示 R3L1 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 Step9 预测结果目的在于利用Minitab PredictTaguchiResults指令來预测S N比与相对选定因子设定的反应特性 在功能表选择Stat DOE Taguchi PredictTaguchiResults 确认Standarddeviation勾选 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 点选Terms按钮 确认因子 A B 皆在SelectedTerms栏位中 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 在PredictTaguchiResults对话框中点选Levels按钮 在Methodofspecifyingnewfactorlevels下选择Selectlevelsfromalist 並将因子最佳水平组合输入表中 案例之二 MinitabDOE 田口法静态型 操作說明 选择的最佳因子组合预测S N比为19 1840及平均值为9 76444 接下來 以此组合再作一次实验去验证与预测结果之正确性 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 您正尝试增强测量系统的稳健性 测量系统是动态的 因为随着输入信号的变化 输出响应也会变化 理想情况下 测量系统在被测量值 信号因子 和已测量响应 系统输出 之间应达到1 1的对应 同样 由于输入信号为零应得到测量值为零 因此零应作为固定参考点 所有拟合线都应通过原点 初始试验包括七个可能的控制因子 但结果表明 有三个因子 每个因子有两个水平 最为重要 传感器 输出设备和继电器 信号因子是被测量项的实际值 而输出响应是测量值 您确定了两个噪声条件 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 3个控制因子 各2水平 2个干扰因子信号因子 SignalFactor 1 25 25 250 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step1 因子数及水平数之決定 开启功能选单Stat DOE Taguchi CreateTaguchiDesign 勾选2水平设计及因子数 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step2 实验次数选定 点选Designs按钮 正交表类型 決定L8正交表 并勾选添加动态特性信号因子选项 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step3 因子及水平Data输入 点选Factors按钮 依照各因子名称及水平Data输入视窗表中 信号因子水平输入 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step4 田口正交表及实验结果输入 将正交表中C5及C6栏位分別输入干扰因子Noise1及Noise2名称 实验结果Key in至表中 Taguchi Sensor mtw 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step5 实验结果分析 选项设定 在功能表选择Stat DOE Taguchi AnalyzeTaguchiDesign 将C5 Noise1 及C6 Noise2 移至Responsedataarein栏位中 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 点选Graphs按钮 勾选Standarddeviations及Displayscatterplotswithfittedlines选项 点选Analysis按钮 在Displayresponsetablesfor及Fitlinearmodelfor选项中勾选Standarddeviations 设定完成后在AnalyzeTaguchiDesign对话框中 按Ok按钮 利用绘图及视窗分析表作S N比及最佳组合比较 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step6 实验结果分析 S N比及Mean值之视窗分析表及绘图 在反应表中藉由各因子S N比之大小来決定因子变异之影响性 并选择因子最小变异之水平值 降低变异后 其他因子将平均值调整至目标设定 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 S N比以Sensor最大 为极显著因子 其水平1又较水平2之效果好 对斜率而言 以Sensor对斜率的影响最大 对标准差而言 以Sensor对标准差的影响最大 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 案例之三 MinitabDOE 田口法动态型 操作說明 Step7 结论 最佳组合及图形解析 此范例因为要增加量测系统的穩健性 所以想得到因子水平中最大的