DOE内部培训教材ppt课件

1、DOE 实验设计 Design of Experiments 知识品管中心制造: 左新辉 审核: 钟小青日期:2021.10.03瑞丰内部培训教材.什么是实验？实验本身代表什么？ - 用科学的方法及数据来验证明验的因子对结果 产生的影响.实验的目的？ 挑选 优化 望大， 望小) 稳健设计(望目, 通常运用田口设计).什么是设计？ 概念设计-设计人应以产品应有的功能为根底，研讨分析多项不同的产品构造 及工艺，然后从中选出一项以为最适当者。 参数设计设计人必需决议各项控制要素的最正确决策，务使不致影响制造本钱或 坚持质量损失于最小。 容差设计 降低因性能变异而产生的质量损失和添加制造本钱两者之间的

2、妥善 衡量。什么是设计过程？ 设计输入- 设计评审- 设计验证- 设计输出- 设计修正什么是实验设计？ 实验- 设计- 过程 = Design of Experiments( DOE.DOE 根底DOE的意义DOE的定义根本术语直交表.为什么需求实验设计同样在消费同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就是比较高。同样是在消费同类型的产品，为什么有些人的产品性能以及寿命就是比较好，而本钱又比较低呢？一样原料一样制程为什么良品率不一样？一样产品一样功能更廉价的原料为什么可以做出低本钱高质量的产品？.实验设计的意义: 运用数理统计学的根本知识，讨论如何合理地安排实验、获得数据，然后进展综合科学分析，从

3、而尽快获得最优组合方案。在工序开发运用实验设计方法能得出以下成果：1. 提高产量；2. 减少变异性，与额定值或目的值更为一致；3. 减少开发时间；4. 减少总本钱；实验设计的意义1.Pg 7Y=f(x)实验 定义 实验是一个或一系列有目的地改动流程或系统的输入变量以察看识别输出应变量随之改动的实验那些自变量X显著的影响着Y?这些自变量X取什么值时将会使Y到达最正确值?.DOE阶段一:挑选实验阶段二:优化实验确定出关键x最正确取值寻觅到一切能够影响y的关键x利用SPC 控制这些关键的X实验设计的意义2.输入 可控制的因子 (输入变量)输出不可控制的因子 (杂音变量)(输出变量)Process資源

4、產品实验设计的意义.实验设计是对实验方案进展最优设计，以降低实验误差和消费费用，减少实验任务量，并对实验结果进展科学分析的一种方法。广义当需求探寻或验证产质量量或工艺或资源利用能否为最正确形状时，实验设计Design of Experiments是最科学、最经济的方法。狭义DOE的定义.1)在研发新产品时, 验证原资料物料之间, 作业方 法结合之间，产生最正确的搭配而实现实本最低的 方案.2)改善问题： 当发现问题，使问题进一步凸显而找到问题影响 的最关键因子。DOE运用的两种时机.1)随机化2)区组化3)反复性DOE运用的3个原那么.质量特性的种类质量特性可分为二类计量特性：能以延续尺度量测

5、。计数特性：不能以延续尺度量测，但能按不延续分级尺度分类。常依客观而断定，如好、更好、最好。.过程参数设计优化选择最正确的参数组合使产品对杂音最不敏感；运用直交表进展缘由检测和平均值的处置；运用直交表使变异最小；最低本钱田口是运用最多的好方法.计量特性的种类望目：此特性具有一特定的目的值(愈近目的值愈好)，例如尺寸、换档压力、间隙、粘度等。望小：目的的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等望大：目的值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。.根本术语呼应我们假定过程的结果当中，y1，y2，y3是我们关怀的输出变量，这些我们经常称之为呼应response过程x1x2

6、x3u1u2y1y2y3.根本术语可控因子我们将影响呼应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的因子，我们称为可控因子controlled factor过程x1x2x3u1u2y1y2y3可控因子是输入变量，是影响过程最终结果的.根本术语不可控因子在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些非可控因子uncontrolled factor：u1,u2,他们通常包括环境、操作员、资料批次等，对于这些变量我们通常很难把它们控制在某个准确值上。过程x1x2x3u1u2y1y2y3这些经常被叫做杂音.根本术语主效应举一个简单的例子在农田实验中，思索两个因子，每个因

7、子都设置了两个程度：A因子：浇水 水少 水多B因子：施肥 肥少 肥多实验结果如下呼应是产量kg：B/A水少水多肥少100120肥多130170.根本术语主效应由于A处于低程度水少时，得到的产量平均值为100+130/2=115kg；由于A处于高程度水多时，得到的产量平均值是120+170/2=145kg，分析：产量从115kg提高到145kg完全是因子A的作用由于分析过程中没有思索因子B，这时我们称因子A的主效应为：145-115=30kg请问因子B的主效应是？呢.根本术语程度和处置为了研讨因子对呼应的影响，需求用到因子的两个或者更多不同的取值，这些取值称为因子的程度level。各因子选定了各

8、自的程度之后，其组合被称为一个处置treatment或者一次实验trail70度90度温度level1level2.根本术语交互作用在前面的资料中我们发现：当因子B处于低程度的时候肥少，因子A从低程度变到高程度是从100到120，添加20kg ；当因子B处于高程度的时候肥多，因子A从低程度变到高程度是从130到170，添加40kg ；分析：显然同样a因子的变动在不同的b形状下，变化量不同，所以因子a和因子b之间存在交互作用。交互作用的定义：假设A的效应依赖于因子B所处的程度，那么称A和B之间有交互作用。.根本术语交互作用交互作用图示A低高产量100170150130120110B肥多肥少.正交

9、表(Orthogonal Array)正交表特点：每一列都是自我平衡，即每一列中各水准出现的频率一样。每两列间都是相互平衡 ，即在某一列中出现某水准的一切实验组，在另一列中出现各水准的频率一样。正交表(直交表)直交表用于实验方案，它允许每一个要素的效果可以在数学上独立予以评价。可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到相当好的结果。.正交表(直交性)在实验方案中最主要的一个特性，便是实验结果的再现性；另外，当我们希望能在各种相异的条件，以最有效的方式比较要素水准时，都只需在直交性实验方案方法中才干到达利用直交表进展实验，在实验结果的可靠度及高再现性上，都具有高效益。不控制程条件如何

10、变化，在不同条件下，获得好的再现性之效果是一样的。.DOE 知识第一章、 实验方法 田口式实验方案法的经典案例第二章、利用正交表进展实验设计 第三章、实验数据分析 第四章、参数设计 .第一章 实验方法.DOE运用的经典案例：瓷砖工厂的实验 在1953年，日本一个中等规模的瓷砖制造公司，花了200万元，从西德买来一座新的隧道，窑本身有80公尺长，窑内有一部搬运平台车，上面堆着几层瓷砖，沿着轨道缓慢挪动，让瓷砖接受烧烤。 问题是，这些瓷砖尺寸大小的变异，他们发现外层瓷砖，有50%以上超出规格,引起瓷砖尺寸的变异，很明显地在制程中，是一个杂音要素。 处理问题，使得温度分布更均匀，需求重新设计整个窑，

11、需求额外再花50万元，投资相当大。.內部磁砖外层磁砖(尺寸大小有变异)上限下限尺寸大小改善前改善前外部磁砖內部磁砖.原资料粉碎及混合成型烧成上釉 烧成控制因素水准一(新案)水准二(现行)A:石灰石量5%1%B:某添加物粗细度细粗C:蜡石量53%43%D:蜡石种类新案组合现行组合E:原材料加料量1300公斤1200公斤浪费料回收量0%4%长石量0%5%.实验设计的想法processoutputinputsuppliercustomer客户关怀什么，在乎什么，埋怨什么如何确定成为量化的产品特性？Y特性，CTQ过程中有那些的过程因子，其会影响到y特性，那些能够有相应的交互作用，从中找出CTP有那些的

12、输入因子会影响到y，从中找出CTI对供应应要提出那些的规格要求，尤其是CTI.Y=f(x)的思想过程产品原资料客户供货商SupplierInputCTIxProcessCTPxOutputCTQyCustomerVOC.DOE的分类OFAT法 每次一个因子(One-Factor-At-a-Time)全因子实验设计(Full Factorial Design)部分因子实验设计(Fraction Factorial Design)田口实验设计Robust Parameter Design呼应曲面方法Response Surface Methodology混料设计Mixture Design调优运算

13、 (Evolutionary Operation).所谓一次一个要素法，就是先固定一种组合，而其它因子坚持固定，然后每次改动一个条件，将相邻的两次实验结果进展比较，以估计两个条件的效果差别，实验方案如下表：缺陷是不能保证结果的再现性，尤其是有交互作用时。 例如在进展A1和A2的比较时，必需思索到其它因子，但目前的方法无法达成。用Y2与Y1的结果比较A2和A1的效果是在其他要素不变的条件下进展的，假设在实验1和实验2中将B1换成B2，C1换成C2，那么Y2与Y1能否会有比较大的变化，甚至大小顺序都逆转？实验次数虽然减少了，但结果的可靠性却明显不能保证。 实验法1： 一次一个要素法(OFAT.一次

14、一要素的实验实验次数ABCDEFG实验結果1A1B1C1D1E1F1G112A2B1C1D1E1F1G123A2B2C1D1E1F1G134A2B2C2D1E1F1G145A2B2C2D2E1F1G156A2B2C2D2E2F1G167A2B2C2D2E2F2G178A2B2C2D2E2F2G28Pg 36一次一个要素(OFAT)的实验缺陷主要缺陷 OFAT 未能思索交互作用交互作用 在另一个因子的不同程度, 一个因子产生的效果不一样另一个缺陷OFAT 总是比统计学实验设计效率差.实验法2：全因子实验法全因子实验法一切能够的组合都必需加以深究，信息全面，但相当耗费时间、金钱，例如: 7因子，2

15、水准共须做128次实验。 13因子，3水准就必需做了1,594,323次实验，假设每个实验花3分钟，每天8小时，一年250个任务天，共须做40年的时间。 .A(64)B(32)C(16)D(8)E(4)F(2)G(1)结果111111112111111231111121411111225111121161111212711112218111122291112111101112112111112121.12722222211282222222.实验法3：田口式实验方案法由田口玄一博士所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实践运用性，是以消费力和本钱效益，而非困难的统计为依归。 厂商必需努力于在消

16、费前就使复杂的产品到达高质量。 减少变异亦即要有较大的再现性和可靠性，而最终目的就是要为制造商和消费者节省更多的本钱。.正交表(Orthogonal Array)直交表(正交表) 直交表用于实验方案，它的建构，允许每一个要素的效果，可以在数学上，独立予以评价。 可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到相当好的结果。 .次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8正交表.在后四次实验中，B、C、D、E、F、G等6个要素的两种选择也都

17、出现了两次，于是我们可以大胆的得出结论，Y1、Y2、Y3、Y4的总和之所以与Y5、Y6、Y7、Y8的总和不同，就是由A1与A2的差别导致的，由于其他要素的两个水准都出现了一样的次数，其影响力曾经各自抵消！这个结论虽然大胆，但确实可靠，原理将在后述内容中阐明，同理： B1和B2的作用分别对应于Y1+Y2+Y5+Y6与Y3+Y4+Y7+Y8 ; C1和C2的作用分别对应于Y1+Y2+Y7+Y8与Y3+Y4+Y5+Y6；D1和D2的作用分别对应于Y1+Y3+Y5+Y7与Y2+Y4+Y6+Y8；。 .L8直交表A石灰石量B粗细度C蜡石量D蜡石种类E加料量F浪費回收G长石量每百件尺寸缺陷数ABCDEFG

18、12345671234567111111115粗43现13000016211122225粗43新12004517312211225细53现13004512412222115细53新1200006521212121粗53现1200056621221211粗53新13004068722112211细43现12004042822121121细43新13000526正交表.要素不良总数不良百分比要素不良总数不良百分比A151/40012.75E112230.50A214235.5E27117.75B110726.75F15413.50B28621.5F213934.75C110125.25G11323

19、3.00C29223.00G26115.25D17619.00合计19324.12D211729.25回应表(Response Table).最正确条件确认 由于缺陷是愈小愈好，所以依此选出的最正确条件为：A1B2C2D1E2F1G2。确认实验：将预期的缺陷数和“确认实验的结果做比较。但现实上厂商选得是A1B2C1D1F1G2，主要的缘由是C(蜡石)要因的价钱很贵，但改善的效果又不大，所以选C1(蜡石含量为43%) .內部瓷砖外层瓷砖(尺寸大小有变异)上限下限尺寸大小改善前外部瓷砖內部瓷砖改善后.第二章、利用正交表进展实验设计 .原先假设要素的效果不会受其它要素水准的影响，然而在实践的情况并非

20、如此；当一个要素的效果与其它要素水准相互影响时，要素间就有交互作用存在。例子：设有A, B二种冷媒，成份完全不同；单独运用时效果挺好，但混合运用，反而效果很差。 交互作用.我们在第一章曾经讨论过，用正交表进展实验设计，利用简单的加和运算来处置实验结果需求首先处理两个问题1 、各实验要素所产生的作用和影响力能否具有加和性？2 、假设两个要素之间存在剧烈的相互作用，能否真的可以将其相 互作用看作第三个要素来处置？ 现实上，在现实世界里，并非简单的1+1=2,各种变量之间其实往往不能简单加和。比如一个人的力气假设是100斤，两个人就应可以正好推得动200斤的车，可实践上两个人一同推的时候，由于推车时

21、用力的角度偏向、发力的不同时等情况的存在，力量的总和并非准确的200斤，只需在两个人用力的方向完全一样且同时发力的情况下才是200斤。因此，只需两个要素之间所存在的各种复杂关系对实验结果的影响力小于实验本身的动摇和误差，我们就可以以为两个要素对最终结果的奉献具有加和性。 .我们怎样知道两个要素的交互作用究竟有多大呢？实验之前如何知道？这个问题比较难回答，但需求进展实验设计的人都是专业人员，也就是说，实验方案法是供专业设计开发人员运用的,对于专业人员来说，其实靠阅历和知识背景可以判别出来哪些要素几乎独立发扬作用，哪些要素之间存在比较明显的交互作用，假设无法靠知识和阅历排除某些要素之间的交互作用的

22、时候也没关系，姑且先以为有，待实验结果出来后，再进展判别。 .正交表的性质 ：1、对称性实验结果1和结果2的总和、结果3和结果4的总和的差别就可以以为是由要素1的两种不同水准导致的，由于要素2和3的奉献在两种情况下都分别抵消： 因素实验123结果总和12111212Y1Y2Y1+Y234221221Y3Y4Y3+Y4.2、正交表的乘法运算性质：在正交表中为了表示实验参数的两种选择，我们用了1和2来表示，其实正交表来自于群论一种数学实际，详细内容可参考近代数学原理，在一个正交表中，除了各行之间具有对称性之外，各列之间还存在相乘运算，假设我们恢复正交表的本来面目，将表中的形状“2用“-1表示，那么

23、正交表变为： 1 2 3 4 5 6 7123456781 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -11 -1 -1 1 1 -1 -11 -1 -1 -1 -1 1 1-1 1 -1 1 -1 1 -1-1 1 -1 -1 1 -1 1-1 1 1 1 -1 -1 1-1 -1 1 -1 1 1 -1正交表.这时我们会发现正交表某些列之间具有相乘关系,第一列和第二列的每一行的两个数字相乘的结果正好是第三列: 第一列第二列第三列11X1=121X1=131X-1=-141X-1=-15-1X1=-16-1X1=-17-1X-1=18-1X-1=1在正交表中，这样的闭环还有1，4

24、，5，2，4，6，3，4，7，1，6，7，2，5，7，3，5，6总共七个组合 135264。73254671.这种列之间的乘法关系正好对应要素之间的交互作用，就是说假设将A要素排在第一列，B要素排在第二列，那么AXB交互作用会在第三列表达出来，如下表： A B AXB 4 5 6 7结果123456781 1 1 1 1 1 11 1 1 2 2 2 21 2 2 1 1 2 21 2 2 2 2 1 12 1 2 1 2 1 22 1 2 2 1 2 12 2 1 1 2 2 12 2 1 2 1 1 2Y1Y2Y3Y4 Y5Y6Y7Y8正交表.1234567(1)325476(2)1674

25、5(3)7654(4)123(5)32(6)1(7)L8(27)直交表的交互作用配置表.常用正交表引见见WORD文档 有人问假设有50个要素，每个要素有7种选择怎样办？其实就是有500个要素，每个要素70种选择也无妨，从数学的角度来讲，正交表是无限的，由于数字是无限的，总会有适宜的正交表可以选用。 .直交表的自在度(二水准)表示直交表列数相当于实验总数水准数行数相当于可配置多少因子直交表的自在度为实验执行次数减一.直交表的自在度(三水准)表示直交表列数相当于实验总数水准数行数相当于可配置多少因子直交表的自在度为实验执行次数减一.1231111212232124221L4(23)直交表本直交表总

26、共须做四次实验，总共可提供三个自在度。每一个二水准的因子需一个自在度，所以最多只能配置三个因子。 L8(27)直交表本直交表总共须做8次实验，总共可提供7个自在度。每一个二水准的因子需求一个自在度，最多能配置7个因子。假设有因子间有交互作用时，交互作用亦须配置自在度。次数ABCDEFG结果123456711111111Y121112222Y231221122Y341222211Y452121212Y562122121Y672211221Y782212112Y8.直交表的运用 利用自在度我们可选用最小且最适宜的直交表，系根据要素数量、每个要素的水准数，以及我们所欲调查的交互作用数量等加以累加后的

27、自在度来决议。例如：一实验包含二水准要素A、B、C、D、E和交互作用A*B，A*C，请问应选用何种直交表处理此一问题？. 每个二水准要素具有2-1=1的自在度。 每个交互作器具有1*1=1的自在度 总自在度d.f.=(5个要素*1d.f.)+(2交互作用*1d.f.)=7d.f.因此，7个自在度是获得期望资料数量所必需的自在度，而L8直交表为二水准具7个自在度的实验计画，因此L8直交表是可以满足此项要求的。 .123456789101111111111111121111122222231122211122241212212212251221221212161222122121172122112

28、2121821212221112921122212211102221111221211221212111221222112121221L12(211)直交表L12直交表，将交互作用的效果平均分配到该直交表的11个纵行上，交互作用不明显时运用。它的再现性很好，是田口博士所引荐运用的。.1234111112122231333421235223162312731328321393321L9(34)直交表.123456781111111112111222223113333334121122335122233116123311227131213238132321319133132121021133221

29、11212113321221322113132212313214222312131522312321162313231217232111231823323231L18(2137)直交表.第三章、实验数据分析 .正规分析：正规分析的步骤是：1、根据选择的正交表设计实验方案；2、进展实验，搜集实验数据；3、根据对称性求出相应要素所对应的实验结 果，建立回应表；4、选择实验条件的最正确组合；5、按照最正确组合进展确认实验，验证明验结 果的正确性。 .案例：光学检测仪器的吸光板的光电转化效率研讨(望大特性) 1实验条件：某公司在研讨光学检测仪器的吸光板光电转化后的信号电流强度，经研讨发现，光电转化后的

30、信号电流强度与以下要素有关：A吸光资料种类、B吸光资料密度、C吸光资料涂层厚度、D信号光波长、E信号光强度，根据阅历估计B吸光资料密度和C吸光资料涂层厚度之间，C吸光资料涂层厚度和D信号光波长之间存在交互作用，各要素都选择两水准进展实验。 控制要素水准1水准2A吸光资料种类A1A2B吸光资料密度B1B2C吸光资料涂层厚度C1C2D信号光波长D1D2E信号光强度E1E2.2实验结果：采用 正交表设计实验方案，实验结果为： C B BXC D CXD A E？结果(mA)平均极差123456781 1 1 1 1 1 11 1 1 2 2 2 21 2 2 1 1 2 21 2 2 2 2 1 1

31、2 1 2 1 2 1 22 1 2 2 1 2 12 2 1 1 2 2 12 2 1 2 1 1 253568063573936494964737767343557516076.5706236.535.5534871410518实验结果的总平均值为：55.6,反复性实验的平均极差为7。.3数据分析： 采用 正交表设计实验方案，实验结果为：根据正交表的对称性原理，C1的实验回应值为:(51+60+76.5+70)/4=64.4；C2的实验回应值为:(62+36.5+35.5+53)/4=46.8；(BXC)1的实验回应值为:(51+60+35.5+53)/4=49.9；(BXC)2的实验回应

32、值为:(76.5+70+62+36.5)/4=61.3同样的方法，求得一切要素实验回应值,建回应表: ABCDEBXCCXD？水准159.052.464.456.348.349.954.3水准252.258.846.854.962.961.356.9差别6.86.417.61.414.611.42.6.表中的回应值分别对应于每个要素的两个可选条件对光电信号强度的奉献,回应结果的差别对应于每个要素的两个可选条件之间的差别,从回应数据可以得出以下结论:1、C、E两个要素的两个可选条件条件之间有显著差别；2、B、C之间存在明显的交互作用；3、A、B两个要素的两个可选条件之间有差别,但各个实验条件的8

33、种实验组合的两次实验之间的极差平均值为7，因此无法判别6.4和6.8的差别程度究竟是要素本身的差别，还是实验误差,但假设一定要在两个可选条件之间作出选择,那么仍可以为回应值的差别来自于要素的两个可选条件的差别；4、D要素的两个可选条件无差别(留意:只能说所选取的D要素的两个条件之间无差别,不能说D要素对实验结果无影响)；5、请断定C与D之间的交互作用能否明显；4实验结论： .C1C2B1(51+60)/2=56(62+36.5)/2=49.3B2(76.5+70)=73.3(35.3+53)/2=44.3因此，B与C要素的最正确组合是B2C17本实验的最正确实验条件的组合是:A1B2C1E2,

34、D的两个条件可以恣意选取。5最正确组合的实践效果预测：根据加和性原理，我们只需计算出实验结果的总平均值，就可代表每个要素的两个可选条件的平均程度，回应值与平均值的差别可以作为该水准的奉献度，因此，可以预测最正确组合的总效果为：6、 由于B与C之间存在较强的相互作用,因此,需求计算B与C的各种组合的回应表:.最正确组合的实验结果预测值为:T+(A1-T)+(E2-T)+(B2C1-T) =55.6+(59.0-55.6)+(62.9-55.6)+(73.3-55.6) =84 6确认实验利用最正确组合条件进展两次实验,得到的光电信号强度值为82和81mA,虽然结果与预测结果有差别,但总体效果令人

35、称心。评论: 普通来说,实验结果假设与预测值接近,那么可以以为实验再现性良好,假设差别显著(超越平均极差),那么需求分析能否还存在没有发现的交互作用或还存在某种未纳入控制的要素,待分析出缘由后,重新设计实验。 .第四章、参数设计 .线外品管系统设计参数设计公差设计产品设计设计品管制程设计技术品管线上品管诊断预测测量生产制造品管服务顾客品管供应商双赢同伴顾客需求期望称心第一节 参数设计的原理 .变异与杂音 杂音要素就是机能特性，如制冷效率、磨耗和转向力等偏离目的值的要素。杂音要素可分为三类：外部杂音产品运用时，因运用条件，如温度、湿度、灰尘等使机能发生变异，此类条件为外部杂音要素。 内部杂音(劣

36、化)产品组件的劣化。 产品间杂音既定制造条件下，条件变异所呵斥的产品间差别。质量控制活动的目的就是要消费经得起杂音要素考验的产品。 坚耐性(Robustness)就是产品的机能特性对杂音要素的差别不敏感，不受影响。.杂音和坚耐性 一些不想要和无法控制的要素，导致功能质量特性偏离目的值。 杂音对质量有不良影响，然而，消除杂音要素常是很花钱的。 例如在工厂内，制程能够会遭到温度动摇的影响。透过全厂的空调系统，消除此一杂音要素，很能够是太昂贵的处理方案。 田口的技术是减少杂音要素的影响。这一套技术，协助设计产品和改善制程，使得对杂音的敏感程度，降低最低。 产品和制程对杂音最不敏感，我们称之为“坚耐性

37、。坚耐性=高质量 .质量工程消费线外品管产品设计(产品改良)制程设计(制程改善)系统设计(创新)参数设计(最正确化)允差设计(最正确化)线上品管制程控制.设计过程系统设计 系统设计：需求专门领域的技术知识和广泛阅历，用以开创设计，或订出产品和制程的规格。 例如，一位熟习空调系统的工程师，能够被选来担任新型空调的原型设计，他的阅历和知识，可以活用过来。 系统设计不用利用诸照实验方案之类的设计最正确方法。 .设计过程参数设计和允差设计 二者都相当依赖设计最正确化的技术，以决议产品的参数值，而且或是以本钱有效的方法，找出其所允许的参数值偏向范围. 田口方法是最常运用在参数设计和允差设计以使制造出来的

38、产品本钱最低、变异最小.参数设计目的 选择最正确的条件(参数)设计产品，使设计出来的产品，对杂音变量最不敏感。战略 设计产品，刚开场从低本钱的零件或原资料用起。 控制主要要素和杂音要素间的交互作用和非线性效果，以达成“坚耐性。 减少变异性，而不用除去变异的缘由，由于去除缘由，通常都是昂贵的。 .参数设计的步骤 确定目的 讨论：要测什幺，如何运用资料具有可加性 防止(0,1)资料 分类值可以变换为延续变量 分类组数越多越好 分类值的分析也能够发现安定性的条件。 S/N比是最好的特性值(可加性的时机加大) 列出要素 怕少，不怕多 分类为控制要素、杂音要素 . 选择直交表 控制要素配置于内侧直交表，

39、误差要素配置于外侧直交表。 内侧直交表的选择 L12,L16,L18,L27,L32较适用。 引荐L12,L18 各行控制要素水准间隔要大。 外侧直交表的选择 规模要小，杂音引起的变化要大。 实行杂音要素的复合。 重要的杂音要素有两、三个即可. 有时可以不配置杂音要素.计算S/N比对应分析望小特性望大特性望目特性最正确条件的估计确认实验与估计比较.参数设计的配置 参数设计的第一步，为分开列出控制要素与杂音要素，然后找出具有最小交互作用的控制要素以便研讨控制要素与杂音误差要素之间的交互作用问题。 普通而言控制要素放在直交表内侧，杂音要素放在直交表外侧。 .参数设计的配置ABCDEFG杂音因素12

40、34567N1N21111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112.ABCDEFG1122123456712121111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112杂音要素MN.质量特性的选取 田口方法系一种工程方法，拥有制程或产品的专门知识及有效率的实验方法，才可以设计出来一个极有效的工业实验，因此必需懂得此两种型态的知识才能够胜利。 质量特性的选取及要素与水准的区分是属于工程专家的任务；而各要素的配置及实验数据的解析那么属于数据分析专家的任务。 质量特性的选择是实验方案中最主要的部份。 .杂音要素的选择 作参数设计时，虽然杂音要素愈多愈好，如此可获致较多情报，但实验将会变得很大，在费用与时间将不允许，故只能在运营才干范围之内，选择重要的，影响较大的才予以思索。对策 为了防止太大的实验，最好将杂音要素复合成最多3个。 复合时可依工程