品質(zhì)設(shè)計(jì)之實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法60課件

第一章品質(zhì)設(shè)計(jì)之實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法1.1何謂實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是一門探討實(shí)驗(yàn)進(jìn)行方式及其實(shí)驗(yàn)觀測(cè)值解析法以提高情報(bào)獲得效率、使實(shí)驗(yàn)成本最低的學(xué)問。此一利用事前的、有計(jì)劃的、考慮週詳?shù)馁Y料蒐集程序是由1920年代英國(guó)人RonaldA.Fisher所創(chuàng)始的。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)傳入美國(guó)後，開始大部份是使用於農(nóng)業(yè)與生物實(shí)驗(yàn)方面。直到第二次世界大戰(zhàn)發(fā)生，工業(yè)製品的品質(zhì)管制開始被重視後，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)就成為品質(zhì)管制上一重要的方法。後來(lái)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)傳到日本後，日本工業(yè)隨著品質(zhì)管制的實(shí)施，但是工業(yè)方面的實(shí)驗(yàn)會(huì)比農(nóng)業(yè)、生物實(shí)驗(yàn)方面有更複雜的的內(nèi)容，例如較多的控制因子及時(shí)間的限制等。1此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載1950年代田口玄一(TaguchiGenichi)博士倡導(dǎo)使用直交表的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，並領(lǐng)導(dǎo)一群研究人員開發(fā)各種直交表、點(diǎn)線圖、應(yīng)用技巧及解析方法。此方法由於對(duì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果再現(xiàn)性高，配置實(shí)驗(yàn)的伸縮性大，實(shí)驗(yàn)次數(shù)少，實(shí)驗(yàn)配置容易與解析方法簡(jiǎn)便等理由與益處，因此在日本迅速的普及。日本人將田口博士的學(xué)問稱為品質(zhì)工程(QualityEngineering)，歐美各國(guó)在1980年代開始接受此方法而稱之為田口方法(Taguchi’sMethod)。為什麼要學(xué)習(xí)要學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)？我們可以從以下調(diào)查圖表可以看出未來(lái)品質(zhì)改進(jìn)上實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)應(yīng)用的程度。(資料來(lái)源：KekiR.Bhote之WorldClassQuality一書)統(tǒng)計(jì)品質(zhì)管制對(duì)於品質(zhì)改善的貢獻(xiàn)率實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)於品質(zhì)改善的貢獻(xiàn)率2此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載內(nèi)容：(1)特性值的合理化－改良目的的特性。(2)要因的配置法－利用直交表及其他修改配置的方法。(3)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的解析法－SN比(信號(hào)雜音比)(a)和工程平均T之間的差，只計(jì)算約一半的大要因。(b)根據(jù)折扣係數(shù)法。(c)作變異數(shù)分析，只採(cǎi)用變異比是2以上的。(d)作變異數(shù)分析，F(xiàn)檢定之後只考慮推定有意義的3此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載不論是最終產(chǎn)品或是零件與材料，其目的特性中存有目標(biāo)值，也存在著決定合格、不合格的允差。一但制定規(guī)格，則不合規(guī)格的產(chǎn)品就會(huì)被廢棄或修理而造成損失，所以若產(chǎn)生不合規(guī)格的產(chǎn)品，就會(huì)發(fā)生增加成本的問題。何謂損失？由誰(shuí)負(fù)擔(dān)？因?yàn)槠焚|(zhì)管制的最終目的乃是希望所有的產(chǎn)品皆能不受環(huán)境、人員等外在因素的影響，使其機(jī)能特性皆能達(dá)到所期望的目標(biāo)值。因?yàn)橐坏┊a(chǎn)品特性值與目標(biāo)值有差異，便極可能有損失的發(fā)生。通常，我們將損失視為產(chǎn)品出廠前的額外製造成本。當(dāng)產(chǎn)品交易後，若其特性值超出廠商或顧客的規(guī)格，自然會(huì)有退貨的損失，所以出廠後的損失或品質(zhì)成本則由社會(huì)、顧客來(lái)負(fù)擔(dān)；一旦顧客停止負(fù)擔(dān)，製造商就沒有生意可做了。而即使產(chǎn)品特性值在規(guī)格界限內(nèi)未遭致退貨，但於保固期內(nèi)任何維修費(fèi)用皆仍需由製造廠商負(fù)擔(dān)。但若故障太過頻繁，使用者勢(shì)必會(huì)對(duì)此產(chǎn)品或品牌留下不良印象，所以製造商還是不免要間接的為顧客的負(fù)面反應(yīng)結(jié)果承擔(dān)費(fèi)用，甚而告知親友，造成商譽(yù)的損失及長(zhǎng)期市場(chǎng)佔(zhàn)有率的逐漸減少。5此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載以下所列幾項(xiàng)成本是難以掌握和計(jì)算的：(1)退貨(2)保證成本(3)顧客抱怨與和不滿(4)顧客所花費(fèi)的時(shí)間和金錢(5)市場(chǎng)佔(zhàn)有率的可能損失。我們想想最後一項(xiàng)觀點(diǎn)為市場(chǎng)佔(zhàn)有率和成長(zhǎng)。生產(chǎn)的目的在追求不斷的成長(zhǎng)，而真正的成長(zhǎng)來(lái)自市場(chǎng)以及整個(gè)社會(huì)。成長(zhǎng)的關(guān)連在於品質(zhì)、成本和顧客是否為滿意。顧客購(gòu)買你的產(chǎn)品所花費(fèi)的金錢，以及因品質(zhì)不良所導(dǎo)致的損失，最後還是反應(yīng)到製造者身上。一旦顧客肯定了你的產(chǎn)品的品質(zhì)，你所獲得的回報(bào)將是無(wú)數(shù)倍的。在田口式品質(zhì)工程的領(lǐng)域中，並不認(rèn)同現(xiàn)今企業(yè)間普遍認(rèn)為“只要做出符合規(guī)格內(nèi)的產(chǎn)品即可”的想法，它由損失函數(shù)的觀點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)製造出與規(guī)格中心相近的產(chǎn)品的重要性。望目特性的損失函數(shù)6此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載因此，田口玄一博士將品質(zhì)定義為：「所謂品質(zhì)，指產(chǎn)品出廠後帶給社會(huì)的損失，但是不包括機(jī)能所引起的損失」。機(jī)能所引起的損失：就機(jī)能本身而言，不管對(duì)社會(huì)有多大的損失，減少其損失則並不是品質(zhì)管制的問題。例如酒具有香味及使人會(huì)醉的機(jī)能，然而酒醉後會(huì)引起事故或打架而引起的損失不少?？墒莵K不可以因?yàn)榫谱頃?huì)誤事而將酒中會(huì)使人醉的機(jī)能改變。因?yàn)橐灰试S社會(huì)具有何種機(jī)能的產(chǎn)品，那是法律及文化的問題而不是技術(shù)的問題。其他例如麻藥、電視機(jī)等。7此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載以下數(shù)例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明影響使用的雜音因素：電冰箱－和冰箱內(nèi)溫度控制器有關(guān)的雜音因素有－外部雜音：冰箱門開關(guān)的次數(shù)，存放食物的量及放入食物的溫度等。－內(nèi)部雜音：冷媒的量，冷媒的外漏，機(jī)械零件的磨耗。汽車－和汽車剎車距離有關(guān)的雜音因素有－外部雜音：水泥路面或?yàn)r青路面，路面的乾或溼，車內(nèi)的人數(shù)。－內(nèi)部雜音：剎車皮磨擦係數(shù)的變化及剎車油量的變化，剎車油的外漏。照片沖洗－沖洗過程的重要雜音因素有－外部雜音：同時(shí)進(jìn)行沖洗的照片張數(shù)及暗房裡照明狀況。－內(nèi)部雜音：沖洗時(shí)間的變異及隨著底片沖洗張數(shù)的累積增加，化學(xué)物反應(yīng)程度的變化。影響製程變異的雜音因素－外部雜音：製造環(huán)境，製程的負(fù)荷，原料的變異與作業(yè)員的誤失。－內(nèi)部雜音：製程的不一致性，如製程生產(chǎn)條件控制的變異，生產(chǎn)條件劣化，如炸油的品質(zhì)隨生產(chǎn)數(shù)量而逐漸劣化。9此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(2)因弊害項(xiàng)目(也含使用成本)所引起的損失。

例如以手機(jī)為例，以其不論在任何環(huán)境下，即使經(jīng)過任何碰撞與阻擾均能清晰的收到信息，可以說(shuō)是機(jī)能品質(zhì)完美的手機(jī)。但是若此手機(jī)非常耗電，對(duì)於與機(jī)能無(wú)關(guān)的弊害項(xiàng)目而言，是品質(zhì)不好的手機(jī)。所以，所謂好品質(zhì)的產(chǎn)品應(yīng)該是指原來(lái)應(yīng)有的機(jī)能沒有變異，而且包含使用成本等弊害項(xiàng)目的損失很少才是。我們?cè)谠O(shè)計(jì)一個(gè)新產(chǎn)品或新製造過程的時(shí)候，最重要的就是怎麼樣設(shè)計(jì)，才能使其對(duì)各種雜音不受影響，而且價(jià)格便宜。

為因應(yīng)變異，品質(zhì)工程中有Off-Line及On-Line兩種對(duì)策。在Off-Line對(duì)策中，有參數(shù)設(shè)計(jì)與允差設(shè)計(jì)，並且使用了實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法。研究是否可以經(jīng)由設(shè)計(jì)的方法、決定使用的零件或系統(tǒng)要素等參數(shù)水準(zhǔn)值，減低外部雜音或內(nèi)部雜音的影響之方法，即是參數(shù)設(shè)計(jì)。換言之，即使有各種雜音原因，需使其影響減少，也就是說(shuō)，為了得到穩(wěn)健的品質(zhì)品質(zhì)，必須有效地求得設(shè)計(jì)上的參數(shù)。10此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載生產(chǎn)線上的品質(zhì)管制即是在每天的生產(chǎn)工作上做好品質(zhì)管制的工作，以期產(chǎn)品變異之最小化，其管制方法與生產(chǎn)線外的品質(zhì)管制方法不同，包括製程診斷與調(diào)整(DiagnosisandAdjustmentofProcess)、預(yù)測(cè)與修正(ForecastingandCorrection)、測(cè)試與處置(MeasurementandDisposition)三者。生產(chǎn)線外的品質(zhì)管制即是以實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法從事產(chǎn)品設(shè)計(jì)及製造過程的設(shè)計(jì)。QUALITYENGINEERING品質(zhì)工程(田口方法)OFF-LINEQC生產(chǎn)線外品質(zhì)管制DESIGNOFEXPERIMENT實(shí)驗(yàn)計(jì)劃DIAGNOSISANDADJUSTMENTOFPROCESSES/FORECASTING/CORRECTION/MEASUREMENT/DISPOSITION診斷與調(diào)整/預(yù)測(cè)與修正/測(cè)試與處置PRODUCTDESIGN產(chǎn)品設(shè)計(jì)ON-LINEQC生產(chǎn)線上品質(zhì)管制PROCESSDESIGN製程設(shè)計(jì)PROCESSCONTROL製程管制11此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載當(dāng)有品質(zhì)上的問題時(shí)，我們應(yīng)採(cǎi)取哪一種措施來(lái)解決？(一)、原因的消除(RemovalofCauses)

當(dāng)品質(zhì)有問題時(shí)，就應(yīng)先找出造成原因到底是在哪裡，原因找到了，再將原因去掉，則以後就不會(huì)再發(fā)生了。但是這有時(shí)是很困難的，因?yàn)橄蚴且ê芏噱X的。(二)、消除原因的影響(RemovaloftheEffectofCauses)

原因讓它存在再設(shè)法消除它對(duì)品質(zhì)的影響。例如，我們要從供應(yīng)商處購(gòu)買低級(jí)的原(材)料來(lái)節(jié)省成本，但是便宜的原(材)料將使產(chǎn)品的品質(zhì)降低，雖然我們知道產(chǎn)品品質(zhì)不好的原因，主要是因?yàn)樵?材)料不好的原因，但是如果要消除原因就必須使用高級(jí)的原(材)料，其費(fèi)用是昂貴的，所以原因的消除，往往是很貴而做不到的。田口方法的核心就是將原因的影響去掉，以改善品質(zhì)並節(jié)省成本。所以品質(zhì)管制最重要的就是價(jià)錢，如何來(lái)降低價(jià)錢，這是我們的工作，我們?nèi)绾斡帽阋说牟牧?、便宜的原料，而能做出好的產(chǎn)品，這是田口參數(shù)設(shè)計(jì)的最重要一點(diǎn)，即如何用粗級(jí)的原、材料做出高級(jí)產(chǎn)品，而且價(jià)格又便宜。13此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(三)、如何找出不正常的情形

此與後述之第四、五同屬On-LineQC。平常我們?cè)谏a(chǎn)過程上面，希望不正常的時(shí)候能及早發(fā)現(xiàn)，及早解決，因此我們要做定期檢查，定時(shí)取樣品做檢查，檢查結(jié)果假如不正常的話，就要把機(jī)器下來(lái)，更正後再開始作業(yè)，然而要多久才對(duì)製程檢查一次呢？管制圖並沒有告訴我們，管制圖上所告訴我們的乃是一次要取幾個(gè)樣品，如何計(jì)算其平均值及其管制範(fàn)圍，如何發(fā)現(xiàn)製程已經(jīng)異常，至於經(jīng)濟(jì)方面的觀點(diǎn)則顯得模糊。田口方法一個(gè)很重要的觀念，就是把品質(zhì)與金錢連起來(lái)。生產(chǎn)線上品質(zhì)管制就是把每天要做的檢查，用多少頻率來(lái)做，必須用錢來(lái)計(jì)算，這是一個(gè)很多因素的函數(shù)。(四)、預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)乃於生產(chǎn)線上抽取一個(gè)樣品以得到產(chǎn)品品質(zhì)的水準(zhǔn)，然後要預(yù)測(cè)以後的品質(zhì)是如何，再對(duì)控制因子水準(zhǔn)加以調(diào)節(jié)。例如，有一個(gè)樣品，檢查出來(lái)其品質(zhì)離開了中心線(目標(biāo)值)較多，然而要多出多少才要調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)的話要調(diào)節(jié)多少，這些都有其管制界限，而這些管制界限與管制圖的管制界限求法不一樣，其管制界限是與金錢連結(jié)起來(lái)而算出來(lái)的。(五)、檢查檢查以後，不好的就丟棄或修理，好的就賣出去了。14此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載產(chǎn)品設(shè)計(jì)有三階段如下：(1)系統(tǒng)設(shè)計(jì)(SystemDesign)(2)參數(shù)設(shè)計(jì)(ParameterDesign)(3)公差設(shè)計(jì)(ToleranceDesign)。田口方法的精華在於參數(shù)設(shè)計(jì)的階段。系統(tǒng)設(shè)計(jì)即是平常談到產(chǎn)品設(shè)計(jì)首先想到的內(nèi)容，譬如設(shè)計(jì)一新的輪胎，設(shè)計(jì)一新的引擎，設(shè)計(jì)一新的電路等，均屬系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)之後，還要再做參數(shù)設(shè)計(jì)。參數(shù)設(shè)計(jì)(亦稱為穩(wěn)健設(shè)計(jì))乃使用最便宜的原材料，以達(dá)到產(chǎn)品的性能得以在各種情況下保持均勻，而且能夠維持長(zhǎng)久耐用，該去掉原因影響的設(shè)計(jì)。此係實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法的最高度應(yīng)用，亦係田口方法的精華。公差設(shè)計(jì)是當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)過系統(tǒng)設(shè)計(jì)、參數(shù)設(shè)計(jì)之後，對(duì)於產(chǎn)品品質(zhì)尚未能符合滿意度，希望其品質(zhì)上能再進(jìn)一步改進(jìn)，此時(shí)就需借助於高級(jí)原、材料，或更高級(jí)、更精密的機(jī)器設(shè)備來(lái)完成，以達(dá)到產(chǎn)品品質(zhì)性能得以符合需求者，稱之為公差設(shè)計(jì)。15此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載在進(jìn)入田口式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法之前，首先介紹一些名詞：(1)品質(zhì)特性值(QualityCharacteristics)：

又稱為應(yīng)變數(shù)(DependentVariable)，也就是我們想要探討解決的問題。(2)因子(Factor)：又稱為自變數(shù)(IndependentVariable)，也就是會(huì)影響品質(zhì)特性值的一些(設(shè)計(jì)或製程)參數(shù)。因子的分類：穩(wěn)健性之改善研究中所使用的因子，依其功能可區(qū)分為如下兩種。一種是評(píng)價(jià)特性值之穩(wěn)健性時(shí)，用以求取SN比的因子，另一種則是用以比較SN比優(yōu)劣的因子。在望小特性、望大特性中，為求得SN比必須考慮『誤差因子(雜音因子)』。望目特性中求得SN比必須考慮『信號(hào)因子』及『誤差因子』(也有不考慮信號(hào)因子的情形，此時(shí)只剩誤差因子)。用以比較SN比的因子則有『控制因子』與『標(biāo)示因子』。17此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載因子的分類：(a)控制因子：這是一種為選擇穩(wěn)健性最優(yōu)條件而使用的因子。換言之，在設(shè)計(jì)上及製造上選取用以改善穩(wěn)健性的因子都是控制因子。例如在改善黏著強(qiáng)度時(shí)，決定「何種接著劑較好？A牌？B牌？...？」、「應(yīng)塗佈幾次較適當(dāng)？1次？2次？...？」等黏著方法的所有因子，即是控制因子。(b)標(biāo)示因子：標(biāo)示因子與控制因子一樣，同樣具有技術(shù)性意義，但其又無(wú)法像控制因子一樣來(lái)選擇最佳水準(zhǔn)使用的因子。例如在射出成型中，不同位置之尺寸收縮量仍會(huì)不同，而位置就是標(biāo)示因子。所謂的SN比較佳，包含了不易受使用條件等影響的狀況，這意味著有許多時(shí)候，可以把標(biāo)示因子當(dāng)做誤差因子。(c)信號(hào)因子：信號(hào)因子是為評(píng)價(jià)SN比之信號(hào)S的因子，亦即使用者可經(jīng)由調(diào)整信號(hào)因子，使產(chǎn)品之品質(zhì)特性值改變。例如風(fēng)扇的轉(zhuǎn)速設(shè)定可以改變風(fēng)量的大小，則風(fēng)扇的轉(zhuǎn)速設(shè)定即為信號(hào)因子。(d)雜音因子：所謂的雜音因子是指內(nèi)亂、外亂等所有造成變異的原因。所謂內(nèi)亂是使用的零件不符合規(guī)格的中心，使用時(shí)又因劣化而使零件偏離了原有的特性。外亂則是指使用環(huán)境等。對(duì)於參數(shù)值不易控制或須花費(fèi)高成本來(lái)控制的參數(shù)亦屬於雜音因子。例如電力公司之電壓會(huì)跳電，對(duì)工廠本身而言卻無(wú)法控制電壓之穩(wěn)定。因子大致上分成如上數(shù)種，至於每個(gè)因子如何分類，則又因?qū)嶒?yàn)的目的而有所不同。18此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(3)水準(zhǔn)(Level)：因子(參數(shù))的數(shù)量值；在不同的水準(zhǔn)下是否品質(zhì)特性值會(huì)受因子的影響。(4)自由度(DegreeofFreedom)：所謂自由度即是欲得知所需之結(jié)果，所需提供資訊量的最少個(gè)數(shù)。當(dāng)資訊量小於此自由度時(shí)，自然無(wú)法獲知所需結(jié)果；而當(dāng)資訊量大於此自由度時(shí)，亦未必能保證能確切獲知此結(jié)果，因其資訊量間可能存在著重覆或相互關(guān)聯(lián)的情形。因此，若要以此最少個(gè)數(shù)的資訊量，獲知此結(jié)果，則這些資訊量必須是相互獨(dú)立的。針對(duì)不同的對(duì)象，自由度有其不同的定義。如以因子而言，自由度乃是針對(duì)其最佳水準(zhǔn)所需提供資訊量的最少資訊；但對(duì)交互作用而而言，則是判定是否有交互作用存在所需提供資訊量的最少個(gè)數(shù)。(5)(水準(zhǔn))效果(Effect)：因子第i個(gè)水準(zhǔn)的效果定義為：該水準(zhǔn)之觀測(cè)值的平均值與總平均值的差異，又稱為因子的主效果(MainEffect)。19此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載例題1.1：某影響產(chǎn)品強(qiáng)度最大的兩個(gè)因子分別為溫度和催化劑含量。現(xiàn)進(jìn)行以下，藉以了解兩因子(溫度和催化劑含量)間的關(guān)係。以溫度為A因子，取140℃為A1水準(zhǔn)、160℃為A2水準(zhǔn)，而以催化劑含量為B因子，取1%為B1水準(zhǔn)、2%B2水準(zhǔn)。然後分別對(duì)A1B1、A1B2、A2B1、A2B2等四種組合分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，所得之?dāng)?shù)據(jù)如下：

我們可以分析：A因子之A1、A2水準(zhǔn)，在B為B1水準(zhǔn)時(shí)，A2之強(qiáng)度較A1大0.5，而在B為B2水準(zhǔn)時(shí)，A2之強(qiáng)度亦較A1大0.5，亦即在A因子中兩水準(zhǔn)效果的關(guān)係並未因?yàn)锽因子之水準(zhǔn)不同，而有所改變，因此我們可以判定A、B因子之間不存在著交互作用。因此當(dāng)兩因子之間不存在交互作用時(shí)，組合水準(zhǔn)之效果便具有加成性，亦即組合水準(zhǔn)之效果可由個(gè)別水準(zhǔn)之效果相加而得。例如A2B2之強(qiáng)度＝A1B1之強(qiáng)度＋A2與A1強(qiáng)度之差＋B2與B1強(qiáng)度之差＝4.0＋(4.5－4.0)＋(5.0－4.0)＝5.5此外亦可將其數(shù)據(jù)繪製成反應(yīng)圖1.1，由圖可知當(dāng)兩因子之間無(wú)交互作用存在時(shí)，圖形之兩線段有平行的關(guān)係。圖1.1B2B1A1A221此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載例題1.2：若數(shù)據(jù)改為：我們可以分析：A因子之A1、A2水準(zhǔn)，在B為B1水準(zhǔn)時(shí)，A2之強(qiáng)度較A1大1.5，但在B為B2水準(zhǔn)時(shí)，A1之強(qiáng)度卻較A2大0.5，亦即在A因子中兩水準(zhǔn)效果的關(guān)係會(huì)在B因子之水準(zhǔn)不同時(shí)，有完全相反的改變，因此我們可以判定A、B因子之間存在著交互作用。此時(shí)無(wú)法根據(jù)單因子實(shí)驗(yàn)法來(lái)找出最佳水準(zhǔn)組合，因?yàn)楦饕蜃又罴阉疁?zhǔn)組合下，未必所得的組合水準(zhǔn)效果是最佳的。我們先固定A因子於A1水準(zhǔn)，結(jié)果B2之強(qiáng)度5.0較B1之4.0大，故判定B因子中B2水準(zhǔn)較佳。再固定B因子於B2水準(zhǔn)，結(jié)果A1之強(qiáng)度5.0較A2之4.5大，故判定最佳水準(zhǔn)組合為A1B2水準(zhǔn)。但事實(shí)上，最佳水準(zhǔn)組合為A2B1水準(zhǔn)。此外，亦將其數(shù)據(jù)繪製成反應(yīng)圖1.2，由圖可知當(dāng)兩因子之間有交互作用存在時(shí)，圖形之兩線段有交叉的關(guān)係。圖1.2B1B2A1A222此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載例題1.3：如果數(shù)據(jù)改為：我們可以分析：A因子之A1、A2水準(zhǔn)，在B為B1水準(zhǔn)時(shí)，A2之強(qiáng)度較A1大1.5，但在B為B2水準(zhǔn)時(shí)，A2之強(qiáng)度卻較A1大1.0，亦即在A因子中兩水準(zhǔn)效果的關(guān)係會(huì)在B因子之水準(zhǔn)不同時(shí)，有稍微的改變，但是我們卻無(wú)法立即判定A、B因子之間是否存在著交互作用。因子單獨(dú)的水準(zhǔn)效果稱為主效果(MainEffect)，交互作用的效果稱為交互作用效果(InteractionEffect)，主效果與交互作用效果總稱為要因效果(FactorialEffect)。圖1.3A1A2B1B223此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載1.5品質(zhì)特性值的分類品質(zhì)特性值可以依資料的性質(zhì)與資料的目標(biāo)來(lái)分類。依資料的性質(zhì)分類，我們可應(yīng)用適當(dāng)?shù)慕馕鍪址ㄗ龇治觯灰蕾Y料的目標(biāo)分類，我們能選擇最佳條件，因此瞭解特性值對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)非常的重要。依資料的性質(zhì)，品質(zhì)特性值可分為二類：(1)計(jì)數(shù)特性值：不能以連續(xù)尺度量測(cè)，只能計(jì)算個(gè)數(shù)之特性值。計(jì)數(shù)特性值又可分為：(a)單純計(jì)數(shù)值：良品數(shù)、缺點(diǎn)數(shù)、電影院進(jìn)場(chǎng)人數(shù)、銷售個(gè)數(shù)、交通事故數(shù)等可以數(shù)的資料稱為單純計(jì)數(shù)值。(b)計(jì)數(shù)分類值：將已知總數(shù)的資料分類，各類中的個(gè)數(shù)即稱為計(jì)數(shù)分類值。依分類的性質(zhì)又可分為：順序分類值：例如將全班學(xué)生的成績(jī)分為甲、乙、丙、丁四類。純分類值：例如將全班分為東部、西部、南部、北部、中部五類學(xué)生。(c)多計(jì)數(shù)值：總數(shù)不能預(yù)知的資料分類，各種中的個(gè)數(shù)即為多計(jì)數(shù)值。依分類的特性又可分為：順序多計(jì)數(shù)值：例如將每天浪費(fèi)的鋁帶分長(zhǎng)、中、短三類。純多計(jì)數(shù)值：例如將瓷片的破裂分為垂直破裂、非垂直破裂、橫向整齊斷裂、橫向垂直斷裂、橫向非整齊斷裂、邊緣破裂、碎裂。這些破裂情況沒有順序的嚴(yán)重性，可能是代表著不同原因造成的結(jié)果。25此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(2)計(jì)量特性值：能以連續(xù)尺度量測(cè)。計(jì)量特性值又可分為：(a)單純計(jì)量值：這是常遇到的資料。重量、長(zhǎng)度、時(shí)間、硬度、單位時(shí)間的收縮量、抗張力等皆是單純計(jì)選值。(b)計(jì)量分類值：將資料分類後各類用百分比表示，各組百分比和為1。例如將某工廠一天的噪音分為Ⅰ=50分貝以下Ⅱ=50分貝至100分貝以下Ⅲ=100分貝以上將一天時(shí)間得的噪音落在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三類的時(shí)間百分比。(c)多計(jì)量值：將資料分組後各組皆是單純計(jì)量值，但各組的合計(jì)量不是定數(shù)。例如，將一棵蘋果樹所採(cǎi)的蘋果分為一級(jí)品、二級(jí)品、三級(jí)品三組，每一組都有其重量，此稱為多計(jì)量值。26此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載由於(y－m)3此項(xiàng)相當(dāng)於當(dāng)y<m時(shí)會(huì)有特性值越偏離目標(biāo)值反而損失越小之不符合損失函數(shù)之定義的情況，因此不予考慮。又根據(jù)泰勒展開極限理論，高階的項(xiàng)目可以省略刪除，所以(y－m)4以上的項(xiàng)目可省略。所以損失函數(shù)近似於特性值與目標(biāo)值之差的平方。L(y)≒望目特性的損失函數(shù)29此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載1.7損失函數(shù)的種類與比例常數(shù)k的求法1.7.1望目特性的損失函數(shù)當(dāng)品質(zhì)特性值有設(shè)定目標(biāo)值時(shí)，無(wú)論何時(shí)何地都能維持此目標(biāo)值為最理想，為了求得損失函數(shù)，必須假設(shè)比例常數(shù)為k。而k值的計(jì)算必須獲得兩個(gè)情報(bào)(1)機(jī)能界限(以⊿0表示)，也就是消費(fèi)者允差(2)失去機(jī)能時(shí)的損失A0，也就是恢復(fù)原有機(jī)能所付出的成本。所以L(y)＝k(y－m)2

A0＝k⊿02

因此損失函數(shù)可改成例題：假設(shè)某零件其目標(biāo)值為100mm，生產(chǎn)者規(guī)格為(97mm,103mm)，當(dāng)產(chǎn)品之品質(zhì)特性值y超出此規(guī)格時(shí)，其修理/報(bào)廢成本為$8.0。而消費(fèi)者之規(guī)格為(80mm,120mm)，當(dāng)產(chǎn)品之品質(zhì)特性值y超出消費(fèi)者規(guī)格上下限時(shí)，其平均成本為$200.0。試求(1)此產(chǎn)品之損失函數(shù)？(2)此產(chǎn)品之

製造規(guī)格上下限？30此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載解答：(1)此產(chǎn)品之品質(zhì)特性屬於望目特性，故其損失函數(shù)為L(zhǎng)(y)＝k(y－m)2

當(dāng)y－m≧20mm時(shí)，其損失平均為$50.0所以$200.0＝k(80－100)2

k＝0.5($/mm2)

故此產(chǎn)品之損失函數(shù)為L(zhǎng)(y)＝0.5(y－100)2(2)因?yàn)楫a(chǎn)品品質(zhì)特性值超出製造規(guī)格時(shí)的修理/報(bào)廢成本為$8.0。所以應(yīng)將製造規(guī)格定在L(y)＝k(y－m)2

$8＝0.5(y－100)2所以y＝(100－4,100＋4)＝(96,104)31此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載損失函數(shù)是指對(duì)單一產(chǎn)品而言。對(duì)製造多數(shù)產(chǎn)品而言則損失函數(shù)為這是因?yàn)閚個(gè)產(chǎn)品其總損失，所以平均損失為又MSD(MeanSquareDeviation)平均偏差平方和故平均損失函數(shù)32此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載由上式可知，如果要使得損失值得以降低有三種方法：(1)失去機(jī)能時(shí)的損失A0，這是屬於安全設(shè)計(jì)。(2)機(jī)能界限⊿0值的變大，也就是消費(fèi)者允差變大，這是屬於參數(shù)設(shè)計(jì)。(3)降低MSD，也就是(a)設(shè)法減少(平均值越接近目標(biāo)值)或

(b)減少2(產(chǎn)品間的變異越小越好)。這是屬於生產(chǎn)工程設(shè)計(jì)與管理者的責(zé)任。33此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載1.7.2望小特性的損失函數(shù)當(dāng)品質(zhì)特性為望小特性時(shí)，表示非負(fù)數(shù)值且其值越小越好的品質(zhì)特性值稱之為望小特性。如磨損(耗)量、劣化、有害成份、真圓度、噪音的音壓等即為望小特性，其理想值為“0‘。若理想值為0，卻仍有負(fù)數(shù)的特性則不稱為望小特性，而是以’0”為目標(biāo)的望目特性。對(duì)望小特性而言，假設(shè)其特性值為y，當(dāng)y＝0時(shí)可知產(chǎn)品的損失是最小的，故將損失當(dāng)成零，即L(0)＝0，在數(shù)學(xué)上此點(diǎn)的斜率為零，也就是L’(0)＝0。所以損失函數(shù)為：將L(0)＝0及L’(0)＝0代入上式得到相同的y3及以後的項(xiàng)次均忽略不計(jì)而得L(y)＝k(y－m)2

A0＝k⊿02

因此損失函數(shù)可改成34此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載例題：假設(shè)某工廠排放廢氣，若CO含量超過環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)0.5%時(shí)，會(huì)被處以平均$20,000罰款。試求此排放廢氣之損失函數(shù)？相同的，望小特性之損失函數(shù)是指對(duì)單一產(chǎn)品而言。對(duì)製造多數(shù)產(chǎn)品而言則平均損失函數(shù)為35此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載1.7.3望大特性的損失函數(shù)當(dāng)品質(zhì)特性為望大特性時(shí)，表示品質(zhì)特性值越大越好時(shí)，如拉力強(qiáng)度、黏著強(qiáng)度等，我們希望平均值為無(wú)限大，變異數(shù)愈小愈好。其理想值為“‘。對(duì)望大特性而言，假設(shè)其特性值為y，當(dāng)y＝時(shí)可知產(chǎn)品的損失是最小的，故將損失當(dāng)成零，即L()＝0，在數(shù)學(xué)上此點(diǎn)的斜率為零，也就是L’()＝0。所以對(duì)於望大特性之損失函數(shù)只要在無(wú)限大附近之特性值y作泰勒展開式可得：將L()＝0及L’()＝0代入上式得到相同的及以後的項(xiàng)次均忽略不計(jì)而得

當(dāng)y＝⊿0時(shí)，損失L(y)＝A0A0＝

因此損失函數(shù)可改成36此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載望大特性的損失函數(shù)特性值y望小特性的損失函數(shù)特性值y損失

⊿

⊿0L(y)AA0損失

⊿0

⊿L(y)AA037此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載例題：假設(shè)某鋼板與鋁板的黏著強(qiáng)度規(guī)格20kgf以上，如果強(qiáng)度小於規(guī)格所導(dǎo)致的不良品平均損失為$400。試求此黏著強(qiáng)度之損失函數(shù)？相同的，望大特性之損失函數(shù)是指對(duì)單一產(chǎn)品而言。對(duì)製造多數(shù)產(chǎn)品而言則平均損失函數(shù)為38此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載1.8特性值的種類及SN比在通訊上，SN比之定義為：因此，田口博士借用此定義，創(chuàng)造成「參數(shù)設(shè)計(jì)」中使用的SN比?；旧嫌蓳p失函數(shù)可看出，若調(diào)整品質(zhì)特性之平均值到目標(biāo)值上，可使損失減少，且平均值之調(diào)整甚為容易，故平均值可視為「有用的信號(hào)」。品質(zhì)特性變異增加，將使損失增大，故變異可視為「有害的信號(hào)」。所以田口式之SN比為：39此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(一)品質(zhì)特性值越小越好時(shí)(望小特性)非負(fù)數(shù)值且其值越小越好的品質(zhì)特性稱之為望小特性。如磨損(耗)量、劣化、有害成份、真圓度、噪音的音壓等即為望小特性，其理想值為“0‘。若理想值為0，卻仍有負(fù)數(shù)的特性則不稱為望小特性，而是以’0”為目標(biāo)的望目特性。在望小特性中，我們希望平均值在零，變異數(shù)愈小愈好，田口建議用下列公式計(jì)算其SN比η：

η之單位為分貝(decibel)40此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(二)品質(zhì)特性值越大越好時(shí)(望大特性)品質(zhì)特性值越大越好時(shí)，如拉力強(qiáng)度、黏著強(qiáng)度等，我們希望平均值為無(wú)限大，變異數(shù)愈小愈好。當(dāng)品質(zhì)特性值越大越好時(shí)，乃品質(zhì)特性值越小越好的相反狀況，故田口建議取品質(zhì)特性值的倒數(shù)(1/y)，依下列公式計(jì)算其SN比η：則其η值之評(píng)判原則仍同品質(zhì)特性值越小越好時(shí)，以η之值較大者為佳。41此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(三)品質(zhì)特性有設(shè)定目標(biāo)值時(shí)(望目特性)當(dāng)品質(zhì)特性有設(shè)定目標(biāo)值時(shí)，無(wú)論何時(shí)何地都能維持此目標(biāo)值為最理想，則分析情況較為複雜，一方面要減少變異，另一方面要調(diào)整平均值。很可惜，此處不若前述品質(zhì)特性值愈小愈好及愈大愈好之情況，沒有公式可同時(shí)處理減小變異與調(diào)節(jié)平均值之工作，故必須做兩件事，第一，尋找哪個(gè)因子可以減少變異；第二，尋找哪個(gè)因子可以調(diào)整平均值而不影響變異大小。因此，在有目標(biāo)值之參數(shù)設(shè)計(jì)，以謅秸亄妞偃抸u先，即先設(shè)法減少變異，然後再調(diào)整平均值。因?yàn)樾拚w的偏差可以用調(diào)整因子來(lái)修正。

(靈敏度)

42此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載望目特性的參數(shù)設(shè)計(jì)Ⅰ.一般式所謂的一般式指的所量測(cè)的品質(zhì)特性是全為正值或全為負(fù)值，而此時(shí)的目標(biāo)值其符號(hào)應(yīng)與特性值同號(hào)。(靈敏度)43此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載望目特性的參數(shù)設(shè)計(jì)Ⅱ.特別式當(dāng)特性值與目標(biāo)值有正號(hào)與負(fù)號(hào)同時(shí)出現(xiàn)時(shí)。44此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載

1.9品質(zhì)改善的實(shí)驗(yàn)計(jì)畫傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法的用途是以平均值的改善為主，但田口式品質(zhì)工程將實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法應(yīng)用於變異少、穩(wěn)健性佳之產(chǎn)品設(shè)計(jì)及改善。以往實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法也曾被用來(lái)決定設(shè)計(jì)或製造條件以減少變異。例如，在三種添加劑A1、A2、A3(A有3種變化稱為A有3個(gè)水準(zhǔn))中，希望找出某塑膠的延展性會(huì)受溫度影響較少的場(chǎng)合，A1、A2、A3各自對(duì)應(yīng)到溫度B1、B2、B3、B4(稱B為4水準(zhǔn))的變化，取其延展的數(shù)據(jù)。延展值(％)隨著溫度而呈直線性的傾向增大時(shí)，隨溫度變化的延展值是否會(huì)因A1、A2、A3而有所不同，此可用所謂的變異數(shù)分析(ANOVA)手法來(lái)加以解析。(B的影響因A的水準(zhǔn)而不同稱為交互作用AB)。其結(jié)果是，延展值對(duì)應(yīng)於溫度的變化，會(huì)因A1、A2、A3而明顯不同時(shí)，比較相當(dāng)於溫度的延展值，可由溫度與延展值的圖形來(lái)選擇最佳水準(zhǔn)(如圖1.4所示)。A1A2A3B1B2B3B4延展性溫度圖1.445此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載如果一次研究許多控制因子時(shí)，必須求取交互作用，畫出複雜的圖形，此是相當(dāng)麻煩的。反之，用SN比當(dāng)作穩(wěn)健性的評(píng)價(jià)特性，不但是找尋良好條件的方法，也可說(shuō)是與損失函數(shù)有直接關(guān)連的合理方法。

在田口式實(shí)驗(yàn)配置時(shí)，為了找尋穩(wěn)健性良好的條件，配置控制因子及標(biāo)示因子當(dāng)作比較SN比的因子(稱之為內(nèi)側(cè)的配置)，配置信號(hào)因子及誤差因子當(dāng)作求取SN比的因子(稱之為外側(cè)的配置)，將兩者的區(qū)別加以考慮。探討關(guān)於穩(wěn)健性的最適組合時(shí)，控制因子必須與用來(lái)求取SN比的因子分別考慮其配置。配置在內(nèi)側(cè)的因子稱為內(nèi)側(cè)因子，配置在外測(cè)的因子稱為外側(cè)因子。選取控制因子當(dāng)作內(nèi)側(cè)因子，用來(lái)決定內(nèi)側(cè)的實(shí)驗(yàn)條件，而外側(cè)因子用來(lái)決定數(shù)據(jù)的取法。

控制因子要盡量多取，且其水準(zhǔn)幅越大越好(水準(zhǔn)之間的差距要大於6)，其可以達(dá)到求得較大的顯著差別與貢獻(xiàn)率的目的。標(biāo)示因子一般配置在內(nèi)側(cè)，但是根據(jù)數(shù)據(jù)取得的容易程度，也可以分別放在內(nèi)側(cè)或外側(cè)。

46此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載用來(lái)改善品質(zhì)的內(nèi)側(cè)因子與外側(cè)因子之配置的考慮方法將在以後敘述，若內(nèi)側(cè)的配置指定了k個(gè)條件，外側(cè)的配置指定了n個(gè)條件，則實(shí)驗(yàn)必須取得如下表所示的全部kn個(gè)數(shù)據(jù)的組合，稱之為內(nèi)側(cè)與外側(cè)的直積。12.......nSN比12::k取得這些數(shù)據(jù)後，評(píng)價(jià)1到k各內(nèi)側(cè)條件之穩(wěn)健性的SN比，可由每一個(gè)的外側(cè)n個(gè)數(shù)據(jù)求得。由所求得的k個(gè)SN比，可以進(jìn)一步追求穩(wěn)健性良好的條件。47此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載第二章直交表入門2.1直交實(shí)驗(yàn)計(jì)劃或數(shù)據(jù)解析，直交性質(zhì)扮演著極重要的任務(wù)。要因配置上所謂的「直交」，就是指對(duì)於某一要因的任一水準(zhǔn)而言，其他要因之全部水準(zhǔn)出現(xiàn)的次數(shù)是相同的。例如，因子A為2水準(zhǔn)、B為2水準(zhǔn)。A、B的所有組合為：實(shí)驗(yàn)順序組合數(shù)據(jù)No.1A1B1y1No.2A1B2y2No.3A2B1y3No.4A2B2y4等4種。此處No.1與No.2對(duì)A而言都為第1水準(zhǔn)；對(duì)B而言，則No.1為B1，No.2為B2。因此出現(xiàn)在A1之B的貢獻(xiàn)為零(不受B的影響)。A為第2水準(zhǔn)的No.3、No.4也一樣。另一方面，B在No.1與No.3為第1水準(zhǔn)，No.2、No.4為第2水準(zhǔn)；其A的貢獻(xiàn)為零。如此，在A對(duì)B的貢獻(xiàn)為零，B對(duì)A的貢獻(xiàn)亦為零的場(chǎng)合下，則稱A與B為直交。48此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載此處，對(duì)於No.1No.4之組合的實(shí)驗(yàn)值為y1、y2、y3、y4。因?yàn)锳沒有受到B的影響，所以A在第1水準(zhǔn)的y1、y2及A在第2水準(zhǔn)的y3、y4就可求得A的效果，即：y1y2y3y4；同樣地B的效果可由：y1y2y3y4求得。此二式中，y1、y2、y3、y4所對(duì)應(yīng)的係數(shù)如下表2.1：AB數(shù)據(jù)

111y121-1y23-11y34-1-1y4表2.1如上所述，由於多元配置是各要因的所有組合，很明顯的各要因互相處?kù)吨苯粻顟B(tài)。直交表也具有像這樣的條件，亦即對(duì)於某一行的任何一個(gè)水準(zhǔn)，在其他行的全部水準(zhǔn)必定出現(xiàn)相同次數(shù)。49此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載直交表有2水準(zhǔn)系、3水準(zhǔn)系、混合系等。例如，直交表，其構(gòu)成如下表所示：

表2.2直交表No.稱為，實(shí)驗(yàn)號(hào)碼或配置號(hào)碼，共有1至4等4個(gè)號(hào)碼。另一方面，縱行稱為直交表之行，對(duì)於任何一行，1與2各出現(xiàn)二次，又任取2行來(lái)看，(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2)之組合各出現(xiàn)一次，這是很容易確認(rèn)的。任兩行各含有1與2這兩個(gè)數(shù)字，四種組合法(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2)以同樣的次數(shù)出現(xiàn)的時(shí)候，稱這兩行成直交(一般而言，在2水準(zhǔn)系時(shí)為1與2，在3水準(zhǔn)系時(shí)為1至3的數(shù)字所組合，無(wú)論取那兩行(1,1)、(1,2)、(1,3)、(2,1)、(2,2)、(2,3)、(3,1)、(3,2)、(3,3)各出現(xiàn)相同的次數(shù))。讓2水準(zhǔn)之因素對(duì)應(yīng)於3行，則各列表示因子水準(zhǔn)的組合。表2.2中，第1、2行的內(nèi)容，與表1之A、B對(duì)應(yīng)。將表2中之2換為-1，則第3行成為1、-1、-1、1。50此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載2.2因子配置在田口品質(zhì)工程上，為了比較SN比所採(cǎi)取的控制因子，稱為內(nèi)側(cè)因子，相對(duì)的，為了求取SN所用的信號(hào)因子及誤差因子稱為外側(cè)因子。不論是內(nèi)側(cè)或外側(cè)都可使用直交表，但參數(shù)設(shè)計(jì)大多僅用內(nèi)側(cè)。2.2.1多元配置與直交表以設(shè)計(jì)或改善為目的時(shí)，大多採(cǎi)用很多控制因子。最後決定以怎樣的水準(zhǔn)來(lái)組合，能成為安定性良好的設(shè)計(jì)，關(guān)於此種研究，需要決定內(nèi)側(cè)的設(shè)計(jì)條件就是內(nèi)側(cè)的配置。例如，設(shè)計(jì)或改善上的對(duì)策因子有A、B、C三種，每一種各採(cǎi)用2個(gè)水準(zhǔn)。即A有2個(gè)水準(zhǔn)、B有2個(gè)水準(zhǔn)、C有2個(gè)水準(zhǔn)。A、B、C之所有的組合有8種：1.A1B1C12.A1B1C23.A1B2C14.A1B2C25.A2B1C16.A2B1C27.A2B2C18.A2B2C251此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載對(duì)於三個(gè)因子之所有水準(zhǔn)的組合，其設(shè)計(jì)條件之研究，叫做將內(nèi)側(cè)條件做三元配置。一般而言，有多個(gè)因子之水準(zhǔn)的時(shí)候，其所有的組合叫做多元配置。然而，為了找尋穩(wěn)健性良好的設(shè)計(jì)條件，所採(cǎi)用之控制因素的數(shù)目很多時(shí)，其配置不採(cǎi)用多元配置，而大多利用直交表。使用直交表配置時(shí)，不是對(duì)所有的組合，而是以直交表所決定之特定的組合條件為對(duì)象，這是其特徵。如上所述，二水準(zhǔn)之因素有三個(gè)的時(shí)候，其三元配置有8種組合，依照直交表(如表2所示)的組合，只有4種組合成為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。1.A1B1C12.A1B2C23.A2B1C24.A2B2C152此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載

2.2.2混合系直交表的配置研究穩(wěn)健性時(shí)，推薦使用被稱為混合系的L12、L18、L36。其理由將在下一章說(shuō)明。一般在選擇直交表時(shí)，可採(cǎi)用表2.3之建議。

表2.353此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載L12中，可以配置11個(gè)2水準(zhǔn)的因子。又，配置因子之水準(zhǔn)以3水準(zhǔn)為準(zhǔn)，且有以下之狀況時(shí)，使用混合系L18的配置較好。(1)2水準(zhǔn)1因子與3水準(zhǔn)7因子。(2)6水準(zhǔn)1因子與3水準(zhǔn)6因子。3水準(zhǔn)之外，有很多2水準(zhǔn)之因子混雜的時(shí)候，使用配置技巧(下一章將說(shuō)明)，就可以把2水準(zhǔn)之2因子，當(dāng)作3水準(zhǔn)之1因子來(lái)處理。所以有許多2水準(zhǔn)的因子混雜的時(shí)候，也可以用L18來(lái)配置。3水準(zhǔn)的因子過多而不能適用於L18時(shí)，使用L36較好。L36可以一次處理13個(gè)3水準(zhǔn)的因子。如上所述，因子或水準(zhǔn)數(shù)的採(cǎi)取方法單純的時(shí)候，雖然說(shuō)是配置，只不過是使因子的種類對(duì)應(yīng)到直交表的行。但實(shí)際上並不是L12、L18、L36就能做所有的配置。無(wú)論如何想要研究4水準(zhǔn)的因子，或希望盡量減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)等，諸如此類的實(shí)際要求都會(huì)出現(xiàn)。這種情形下，就得使用第三章之配置技巧。若水準(zhǔn)數(shù)為2水準(zhǔn)，而因子數(shù)不超過7個(gè)，則可使用非混合系的2水準(zhǔn)之L8直交表；12個(gè)到15個(gè)因子，則可不變形而使用L16直交表。54此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載第三章交互作用與直交表的配置技巧3.1交互作用的意義第二章中以直交表L4來(lái)解析，將A、B、C分別配置在第1、2、3行，從L4之No.1到No.4的觀測(cè)值為y1、y2、y3、y4時(shí)，C所配置的第3行之第1水準(zhǔn)的總和為y1＋y4，第2水準(zhǔn)之總和為y2＋y3，然後求出C之變動(dòng)。直交表然而，上式之(y1＋y4)－(y2＋y3)這一部份，可以寫成(y1＋y4)－(y2＋y3)＝(y1－y2)－(y3－y4)若注意到C之外的條件，則y1為A1B1，y2為A1B2，y3為A2B1，y4為A2B2，所以(y1－y2)－(y3－y4)＝(A1B1－A1B2)－(A2B1－A2B2)這就是，A在第1水準(zhǔn)時(shí)的B之差－A在第2水準(zhǔn)時(shí)的B之差表示依A的水準(zhǔn)變換下B的效果差。此稱為A與B的交互作用。，即計(jì)算C的變動(dòng)，實(shí)際上變成計(jì)算了A與B之交互作用的變動(dòng)。這樣的情形，稱為主效果C與交互作用AB的交絡(luò)(Confounding)。55此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載直交表中，有2行間的交互作用與特定行的主效果交絡(luò)的類型與不交絡(luò)的類型，一般而言，系(L4、L8、L16等)、系(L9、L27等)是屬於前者，田口式品質(zhì)工程所推薦的混合系直交表(L12、L18、L36等)是屬於後者。L12、L18、L36為混合系直交表，其兩行間的交互作用與特定行的主效果不交絡(luò)。因此，即使有交互作用，亦將出現(xiàn)於其他各行，所以各行的效果，除了配置在此行的因素之主效果外，尚有其他各行的交互作用各佔(zhàn)一部份配置在此行。因此，本來(lái)具有很大的主效果之因子所配置的行之效果與沒有的行之效果比較起來(lái)，相對(duì)地更大，所以可以選擇真正大的因子。因此，與L12、L18、L36相吻合的場(chǎng)所，鼓勵(lì)其使用之。田口式品質(zhì)工程上，是否完全不考慮交互作用呢？控制因子與控制因子之間或誤差因子與誤差因子之間幾乎不考慮，而內(nèi)側(cè)的控制因子與外側(cè)的誤差因子之交互作用則予以考慮。惟不採(cǎi)交互作用的形式，而採(cǎi)SN比的評(píng)估特性?？刂埔蜃又疁?zhǔn)別的SN比之所以會(huì)有優(yōu)劣，乃因控制因子與誤差因子(及信號(hào)因子)的交互作用?？刂埔蜃优c誤差因子在一個(gè)直交表中，如僅配置主效果，則由於控制因子與誤差因子的交互作用，往往不能順利進(jìn)行。如交互作用過大，甚至混合型的直交表也不能給予保證。因此，雖然有適合求SN比的情形也不加以考慮、這就是要區(qū)別內(nèi)側(cè)因子與外側(cè)因子的理由。56此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載其次，若內(nèi)側(cè)因子與內(nèi)側(cè)因子之間互相有關(guān)係的時(shí)候，非注意其水準(zhǔn)設(shè)定不可。例如，在熱處理實(shí)驗(yàn)中，設(shè)因子A為熱處理溫度，因子B為熱處理時(shí)間。提高溫度就可以縮短時(shí)間，溫度低就得拉長(zhǎng)時(shí)間，這是明顯的道理，但若A與B之水準(zhǔn)設(shè)定採(cǎi)取獨(dú)立，顯然是不恰當(dāng)?shù)慕M合，其意義為若將因子A(溫度)視為3水準(zhǔn)，因子B(時(shí)間)視為5水準(zhǔn)，在配置實(shí)驗(yàn)時(shí)，已經(jīng)知道其有交互作用，那麼實(shí)驗(yàn)時(shí)所討論的重點(diǎn)是何種配置得到的結(jié)果是最佳的。這樣的情況下，依據(jù)A之水準(zhǔn)(此處為溫度)，將B之水準(zhǔn)的值(此處為時(shí)間)做如下的改變較為合理。

表3.1：A之水準(zhǔn)別的B之水準(zhǔn)值(時(shí)間)即使如此，控制因子與控制因子之間的交互作用，並非完全沒有。但由於使用混合型的直交表，即使有某一程度的交互作用，對(duì)於最適條件等的指出應(yīng)不會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤。實(shí)驗(yàn)計(jì)畫階段時(shí)，因子的採(cǎi)取方法，因子的分類與配置(包含直交表的選擇)，水準(zhǔn)的設(shè)定，SN比的求法等，都是為了導(dǎo)出適當(dāng)?shù)慕Y(jié)論時(shí)，非常重要的事項(xiàng)。57此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.2混合形直交表的簡(jiǎn)單配置技巧3.2.1虛擬水準(zhǔn)(DummyLevel)法虛擬水準(zhǔn)法是配置m水準(zhǔn)的因子到n水準(zhǔn)的行上，而nm。例如在3水準(zhǔn)的行中配置2水準(zhǔn)的因子，使其在形式上成為3水準(zhǔn)。例如，設(shè)因子A為2水準(zhǔn)、3水準(zhǔn)之因子有B、C、D三個(gè)，因此其自由度和為8。將其配置在L9，2水準(zhǔn)之A因子對(duì)應(yīng)於第1行，並選擇A中較重要者重複，使其形式上成為3水準(zhǔn)。第2行以後與其他3水準(zhǔn)同樣地對(duì)應(yīng)。像這樣，使某一水準(zhǔn)重複的方法稱為虛擬法或虛擬水準(zhǔn)法，如表4之(b)。3.2.2組合(Compound)法上述的虛擬水準(zhǔn)法，是將因子之水準(zhǔn)少於直交表之一行的水準(zhǔn)時(shí)，配置到直交表的方法。組合法是當(dāng)虛擬水準(zhǔn)法的對(duì)象因子不只一個(gè)的時(shí)候，所使用的方法。例如，設(shè)因子A、E為2水準(zhǔn)，因子B、C、D為3水準(zhǔn)，若使用虛擬法則因子A、E需要3水準(zhǔn)的2行，此時(shí)L9不符合配置了。但若將A、E的4種組合之中，只採(cǎi)取其中3種，則只要3水準(zhǔn)的1行就可以了，如此即可配置到L9直交表了。(AE)1=A1E1(AE)2=A1E2(AE)3=A2E158此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載表3.2(a)L9直交表(b)虛擬水準(zhǔn)法(c)組合因子的實(shí)驗(yàn)配置的實(shí)驗(yàn)配置上面的(AE)稱為組合因子，做出組合因子以配置到直交表的方法，稱為組合法(如表3.2之(c))。但是，用於組合的因子與因子之間並沒有直交，所以不能如往常將全變動(dòng)分解成所有的要因變動(dòng)。在此，希望理解，組合法是不得已時(shí)才使用的方法。59此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.3無(wú)法配至於混合形直交表之場(chǎng)合的配置技巧若試想實(shí)施因子水準(zhǔn)不同而有個(gè)別因子的組合時(shí)，則必須利用交互作用的行來(lái)配置，其應(yīng)用的是附有點(diǎn)線圖的直交表。3.3.1，系的直交表及點(diǎn)線圖一般較常使用於實(shí)驗(yàn)計(jì)畫法的直交表有L8、L16、L27等，如同第三章前述，這些直交表中任意2行間的交互作用會(huì)集中於某特定的行。附表1中列有各種的直交表，對(duì)於，系的任意兩行的交互作用，在2行間的交互作用表中有明示。為了方便使用，所以以點(diǎn)線圖表示其圖形，對(duì)於實(shí)際的配置是相當(dāng)有效的。在大多數(shù)的點(diǎn)線圖中，如附表1所示的標(biāo)準(zhǔn)型式。以L8為例，直交表L8有兩個(gè)附帶的點(diǎn)線圖如下所示；(a)(b)圖3.1：直交表L8的點(diǎn)線圖60此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載關(guān)於點(diǎn)線圖的特質(zhì)有以下2點(diǎn)：(1)由“點(diǎn)”和“線”所組成。點(diǎn)和線各代表1行。點(diǎn)和線之旁所列數(shù)字為該點(diǎn)、線的行編號(hào)。(2)兩點(diǎn)間的連接線代表交互作用，如圖1之(a)中，第1行與第4行的交互作用為第5行。點(diǎn)線圖L8之(a)中，因?yàn)槭?個(gè)點(diǎn)及3點(diǎn)的相互連線組合起來(lái)，故對(duì)有3個(gè)因子A、B、C，且欲見其相互交互作用的實(shí)驗(yàn)，使用這種點(diǎn)線圖非常方便。此時(shí)，只須將A、B、C各配置於1、2、4行即可。如此則交互作用AB、BC、AC各顯示於第3、6、5行。線點(diǎn)圖(b)中，因?yàn)槭?點(diǎn)與其他3點(diǎn)以連線聯(lián)結(jié)，故對(duì)1個(gè)因子A與其他3個(gè)因子B、C、D間交互作用的實(shí)驗(yàn)配置頗為有用。此時(shí)只須將因子A置於第1行，其餘3個(gè)因子B、C、D置於第2、4、7行即可。線點(diǎn)圖乃考慮直交表的種種配置而將其中具有代表性的分類整理並加以圖是的圖形。61此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.3.2點(diǎn)線圖的修改點(diǎn)線圖功能是產(chǎn)生一些不同的直交表來(lái)適應(yīng)實(shí)際狀況。點(diǎn)線圖可以用來(lái)產(chǎn)生在2水準(zhǔn)直交表內(nèi)的4水準(zhǔn)行，3水準(zhǔn)直交表內(nèi)的9水準(zhǔn)行及混合的2水準(zhǔn)、3水準(zhǔn)直交表內(nèi)的6水準(zhǔn)行。對(duì)於適合“分枝設(shè)計(jì)(BranchingDesign)”直交表的構(gòu)建點(diǎn)線圖也很有用(下一章節(jié)會(huì)敘述這些技巧)。不管是那一種點(diǎn)線圖的應(yīng)用，一個(gè)共同點(diǎn)就是修改直交表之標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)線圖使之與實(shí)驗(yàn)個(gè)案之必要點(diǎn)線圖相配合。點(diǎn)線圖的修改規(guī)則可整理如下圖3.2：。62此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載圖3.263此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載例3.1：取各有2個(gè)水準(zhǔn)的因子A、B、C、D、E、F、G，並考慮AB、AC、AD、BC、FG等交互作用，餘者假設(shè)其交互作用不存在。試使用點(diǎn)線圖配置實(shí)驗(yàn)。例3.2：取各有2個(gè)水準(zhǔn)的因子A、B、C、D，並考慮AB、AC、BD等交互作用，餘者假設(shè)其交互作用不存在。試使用點(diǎn)線圖配置實(shí)驗(yàn)。64此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.3.3多水準(zhǔn)製作法3.3.3.1行之合併法(ColumnMergingMethod)(a)4水準(zhǔn)因子的配置將3個(gè)因子A(4水準(zhǔn))、B(2水準(zhǔn))、C(2水準(zhǔn))配置到直交表L8。其作法是任取2行，如第1行與第2行，其數(shù)字的排列為(1,1)，(1,2)，(2,1)，(2,2)等4種。將A的4個(gè)水準(zhǔn)A1、A2、A3、A4對(duì)應(yīng)到這4種數(shù)字的排列上。但第1行與第2行之交互作用顯示於第3行，故應(yīng)不配置其他因子到第3行，而將第3行騰出。以第1、2、3行來(lái)配置因子A。然後根據(jù)點(diǎn)線圖來(lái)將因子B、C配置到剩餘行中。如果4水準(zhǔn)因子A與2水準(zhǔn)B之間存在著作用AB，則AB之交互作用會(huì)出現(xiàn)在第5、6、7行，因此第5、6、7行非騰出不可，否則會(huì)與其他因子有交絡(luò)現(xiàn)象。65此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(b)8水準(zhǔn)因子的配置66此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載藉著使用2水準(zhǔn)系的封閉三角形(三角形中加入一個(gè)頂點(diǎn)與其對(duì)邊的交互作用)，如下圖2所示，得到自由度7之8水準(zhǔn)的1行，以代替2水準(zhǔn)的7個(gè)行(3個(gè)頂點(diǎn)、3個(gè)邊、1條垂線)。圖3.3：封閉性三角形67此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載以L16為例，選定含有點(diǎn)線的封閉三角形的三個(gè)頂點(diǎn)第1、第2、第4行的2水準(zhǔn)，將(1,1,1)、(1,1,2)、(1,2,1)、(1,2,2)、(2,1,1)、(2,1,2)、(2,2,1)、(2,2,2)之8種組合放入8水準(zhǔn)的因子。此參照附錄中之直交表L16。如此一來(lái)，變成，所以新的直交表如下表所示：68此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(c)3水準(zhǔn)系中製作9水準(zhǔn)行的方法利用3水準(zhǔn)系點(diǎn)線圖中的一條線段，可製作9水準(zhǔn)的行。例如，中的一條線段的兩端第2行及第5行的水準(zhǔn)1、2、3，其組合(1,1)、(1,2)、(1,3)、(2,1)、(2,2)、(2,3)、(3,1)、(3,2)、(3,3)代入1、2、3、4、5、6、7、8、9；自直交表消去第2、第5、第8及第11行。

在2水準(zhǔn)直交表的點(diǎn)線圖裡，我們以兩個(gè)點(diǎn)和連結(jié)這兩個(gè)點(diǎn)的線來(lái)表示4水準(zhǔn)因子。在3水準(zhǔn)的直交表中，要想形成一個(gè)9水準(zhǔn)的行，可依上述步驟，所不同的是，此時(shí)必須合併4行：兩行用來(lái)形成9水準(zhǔn)，另外2行則包含它們的交互作用。28,11569此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.4.2虛擬因子法所謂的虛擬因子法是配置m水準(zhǔn)的因子到n水準(zhǔn)的行上，而n<m，是一種配置各種要因於一個(gè)直交表時(shí)相當(dāng)有用的方法。虛擬因子法共有兩種：依某因子的水準(zhǔn)別，對(duì)其他因子做實(shí)驗(yàn)時(shí)的變身法；以及配置3水準(zhǔn)、5水準(zhǔn)、7水準(zhǔn)等因子於2水準(zhǔn)系的直交表，或配置7水準(zhǔn)於3水準(zhǔn)系直交表的閒置行法。3.4.2.1虛擬因子法(1)變身法(分枝設(shè)計(jì)法)在印刷線路板的塗料過程包括(1)將料(黏稠狀液體)塗在板上和(2)烤板子以形成硬層。如果要最佳化這個(gè)過程，我們希望研究?jī)煞N塗料(因子A)，兩種塗料方式(因子B)和兩種烘烤方式(因子C)。而這兩種烘烤方式分別是傳統(tǒng)烤箱(C1)及紅外線烤箱(C2)。傳統(tǒng)烤箱有兩個(gè)可控因子烘烤溫度(因子D，2水準(zhǔn))和烘烤時(shí)間(因子E，2水準(zhǔn))。而紅外線烤箱也有兩個(gè)可控因子：紅外線光強(qiáng)度(因子F，2水準(zhǔn))及傳送帶速度(因子G，2水準(zhǔn))。其過程如圖3.4所示：70此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載71此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載因子C稱之為分枝因子(BranchingFactor)，因?yàn)樵谄洳煌乃疁?zhǔn)下，其往下得製程中會(huì)有不同的可控因子。分枝設(shè)計(jì)(BranchingDesign)是針對(duì)這種個(gè)案構(gòu)建直交表的一種方法。當(dāng)碰到分枝過程時(shí)，點(diǎn)線圖對(duì)於構(gòu)建直交表就非常有用了。首先將上例之塗料過程所必要的點(diǎn)線圖畫出如圖3.5(a)。我們需要一個(gè)點(diǎn)給分枝因子C，和2個(gè)點(diǎn)分別與該點(diǎn)連線。這兩個(gè)點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)烤箱這一枝而言是對(duì)應(yīng)到因子D和E，對(duì)紅外線烤箱這一枝則是對(duì)應(yīng)到因子F和G。而連結(jié)這兩個(gè)點(diǎn)與分枝點(diǎn)的2條線所代表的行必須維持是空行。在必要點(diǎn)線圖裡我們用兩個(gè)單獨(dú)點(diǎn)來(lái)表示因子A和B。(a)必要點(diǎn)線圖(b)選擇標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)線圖L8(c)修正標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)線圖和配置因子到行上圖3.5：由點(diǎn)線圖所產(chǎn)生的塗料過程之行的配置72此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載我們折斷直交表L8的標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)線圖之最底的一條線來(lái)形成兩個(gè)單獨(dú)的點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)到第6行和第7行。其配置如下表3.3所示。表3.3：塗料過程的實(shí)驗(yàn)配置73此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.4.4.2虛擬因子法(2)閒置行法本節(jié)是說(shuō)明有許多3水準(zhǔn)的因子時(shí)，將其配置於2水準(zhǔn)直交表的方法。例如因子A、B為3水準(zhǔn)，C、D為2水準(zhǔn)，若是要將其配置於2水準(zhǔn)直交表L8上，其作法是將3水準(zhǔn)的因子利用虛擬水準(zhǔn)法來(lái)配置(3水準(zhǔn)因子要配置於2水準(zhǔn)的行上，必須使用行之合併法(如同4水準(zhǔn)因子配置於2水準(zhǔn)之直交表上)。閒置行法的配置如圖5。圖5：閒置行法的點(diǎn)線圖74此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載閒置行法的好處並不大，以上例而言，可以利用L9的配置方法，L9也只比利用閒置行法之L8的實(shí)驗(yàn)次數(shù)多一次。但是3水準(zhǔn)的因子若為6個(gè)的話，使用閒置行法是用L16，那就比使用L27少了9次實(shí)驗(yàn)次數(shù)。75此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載3.4.4.3各種水準(zhǔn)的因子混合的場(chǎng)合有各種多水準(zhǔn)的因子時(shí)，進(jìn)行那一種實(shí)驗(yàn)的配置比較好呢？有這種狀況，虛擬因子法是有效的。以例來(lái)說(shuō)明，只以主效果，將7水準(zhǔn)的A、3水準(zhǔn)的B、C、D，2水準(zhǔn)的E、F因子配置於L16。76此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載第四章生產(chǎn)線外(Off-Line)的品質(zhì)工程(一)品質(zhì)特性值越小越好時(shí)(望小特性)品質(zhì)特性值越小越好時(shí)，我們希望平均值在零，變異數(shù)愈小愈好，田口建議用下列公式計(jì)算其SN比η：當(dāng)η值愈大時(shí)，其意義為平均值愈靠近零且變異數(shù)愈小，所以η之值愈大愈佳。「η之單位為分貝(decibel)」例一：為了減少產(chǎn)品的磨損，將設(shè)計(jì)上所採(cǎi)用的11個(gè)2水準(zhǔn)因子A到K，配置到直交表L12之第1到第11行。又對(duì)誤差因子，選出被認(rèn)為的部份N1及普通的部份N2，各選兩個(gè)地方作為磨損量的耐久試驗(yàn)之測(cè)定，又，第1水準(zhǔn)為現(xiàn)行條件，其數(shù)據(jù)的配置如表4.1。77此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載表4.1：L12之配置與數(shù)據(jù)78此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載因?yàn)槟p量愈小愈好，而且是非負(fù)值，所以是望小特性。N1、N2之四個(gè)數(shù)據(jù)為y1、y2、y3、y4，用分貝單位求望小特性之SN比，即為表4.1之欄。例如No.1的情形如何比較SN比之優(yōu)劣？首先製作L12之第1到第11行的水準(zhǔn)別總和之輔助表。為了製作配置在第1行的A之水準(zhǔn)別總和，求第1行是第1水準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)No.1到No.6的總和與在第2水準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)No.7到No.12的總和。例如水準(zhǔn)A的情形：A1之第1水準(zhǔn)別總和=(-27.12+(-24.42)+(-34.02)+(-29.08)+(-29.44)+(-36.38)=-180.4679此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載用同樣的方法，求出B(第2行)至K(第11行)，即得表4.2。表4.2輔助表80此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載由表4.2之輔助表就可指出SN比良好的條件。選出較大的水準(zhǔn)得A2B1C1D2E1F2G2H1I1J2K2。但是，將此條件作為設(shè)計(jì)條件來(lái)推定磨損的情形時(shí)，如此將得到過大的推定(SN比太好)。為了得到適度的推定，田口建議取表4.2中水準(zhǔn)1與水準(zhǔn)2之差的絕對(duì)值較大者(排序?yàn)榍?0%者)之因子，為具有顯著效果之推定因子。選擇A2C1E1I1J2，效果較大的五個(gè)因子?，F(xiàn)行條件的所有要因都在第1水準(zhǔn)，但推定的時(shí)候，要和最適條件同樣用5個(gè)因子。因此，現(xiàn)行條件之工程平均為最適條件與現(xiàn)行條件比較，有10.38db的利益。81此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載練習(xí)一：某一實(shí)驗(yàn)，其特性值Y(厚度，單位：0.01吋)之實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表一之DATA欄所列，試計(jì)算各次實(shí)驗(yàn)之SN比，並據(jù)以設(shè)計(jì)最佳參數(shù)組合。82此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(二)品質(zhì)特性值越大越好時(shí)(望大特性)品質(zhì)特性值越大越好時(shí)，我們希望平均值為無(wú)限大，變異數(shù)愈小愈好。當(dāng)品質(zhì)特性值越大越好時(shí)，乃品質(zhì)特性值越小越好的相反狀況，故田口建議取品質(zhì)特性值的倒數(shù)(1/Y)，依下列公式計(jì)算其SN比η：則其η值之評(píng)判原則仍同品質(zhì)特性值越小越好時(shí)，以η之值較大者為佳。例二：某一電銲實(shí)驗(yàn)，其實(shí)驗(yàn)因子及水準(zhǔn)如表4.3，其中A，B，...，J，K為可控因子(即產(chǎn)品設(shè)計(jì)或製造過程設(shè)計(jì)中，可以指定其條件的因子)，S，M，O為雜音因子(即不能控制的因子)。則可依公式計(jì)算各次實(shí)驗(yàn)之SN比，如該表最右一欄，然後取各因子水準(zhǔn)1與水準(zhǔn)2之差之絕對(duì)值較大者(排序?yàn)榍?0%者)之因子，為本實(shí)驗(yàn)具有顯著效果因子，本實(shí)驗(yàn)為E，G，K，A，B，H，且其最佳水準(zhǔn)組合為A2B1E1G1H2K1。至於效果不顯著之因子，則選擇較便宜或生產(chǎn)力較高之條件配合。最後根據(jù)設(shè)計(jì)出來(lái)之各因子最佳水準(zhǔn)組合從事實(shí)驗(yàn)電銲幾個(gè)產(chǎn)品，以確認(rèn)其SN比是否與預(yù)測(cè)值相當(dāng)，並與現(xiàn)況比較。83此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載表4.3：內(nèi)L12、外L4直交表之配置與數(shù)據(jù)84此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載表4.4輔助表85此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載(三)品質(zhì)特性有設(shè)定目標(biāo)值時(shí)(望目特性)：品質(zhì)特性有設(shè)定目標(biāo)值時(shí)，則其情況較為複雜，一方面要減少變異，另一方面要調(diào)節(jié)平均值。很可惜，此處不若前述品質(zhì)特性值愈小愈好及愈大愈好之情況，沒有公式可同時(shí)處理減小變異與調(diào)節(jié)平均值之工作，故必須做兩件事，第一，尋找哪個(gè)因子可以減少變異(如例一之A因子)；第二，尋找哪個(gè)因子可以調(diào)節(jié)平均值而不影響變異大小(如例一之B因子)。因此，在有目標(biāo)值之參數(shù)設(shè)計(jì)，以減少變異為最優(yōu)先，即先設(shè)法減少變異，然後再調(diào)節(jié)平均值。假設(shè)有四個(gè)因子A，B，C，D，其不同水準(zhǔn)間對(duì)品質(zhì)特性之平均值及變異影響情形，如下列各圖所示，則宜取A2，C1(SN比較大者)以減少變異，並根據(jù)實(shí)際需求選取Ｂ因子之某一水準(zhǔn)以調(diào)節(jié)平均值，如此則可兼顧減少變異與調(diào)節(jié)平均值至目標(biāo)值，而設(shè)計(jì)出最佳之因子水準(zhǔn)組合。86此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載87此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載其公式為：Ⅱ.特別式Ⅰ.一般式88此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載練習(xí)一：某一實(shí)驗(yàn)之實(shí)驗(yàn)結(jié)果列示如下表，其中Smdb及ηdb欄各值可由下列各式求得：89此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載90此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載則可就表4.8之Sm值及η值分別做變異數(shù)分析，以分析具有顯著效果之因子及其最佳水準(zhǔn)，並選取平均值調(diào)節(jié)因子；或者可根據(jù)表4.8列示各因子水準(zhǔn)1，水準(zhǔn)2與水準(zhǔn)3之Sm平均值及η平均值輔助表，並先根據(jù)表七各因子目前的條件與最佳條件相比較，參照前述例一、例二，選取顯著因子極其最佳水準(zhǔn)，以減少變異；其次根據(jù)實(shí)際需求就表4.9選取平均值之調(diào)節(jié)因子。如此，則既可減少變異，又可根據(jù)實(shí)際需求將平均值調(diào)節(jié)至目標(biāo)值，從而設(shè)計(jì)出最佳因子水準(zhǔn)組合，參數(shù)設(shè)計(jì)乃告完成。91此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載四、參數(shù)設(shè)計(jì)應(yīng)注意事項(xiàng)(1)列出所有的因子(因素)；凡是可以改變條件的因子，都是參數(shù)的對(duì)象。(2)把因子分為可控因子與雜音因子(誤差因子)。(3)把可控因子配置於內(nèi)側(cè)直交表。(4)把雜音因子配置於外側(cè)直交表。(5)因子水準(zhǔn)數(shù)以三個(gè)水準(zhǔn)為最佳，二個(gè)水準(zhǔn)亦可(視時(shí)間、金錢因素而定)。(6)可控因子的水準(zhǔn)間隔要大，但是應(yīng)在可行範(fàn)圍內(nèi)。(7)雜音因子的水準(zhǔn)間隔也要大。(8)縮小實(shí)驗(yàn)規(guī)模的方法：(a)將因子水準(zhǔn)數(shù)由三個(gè)水準(zhǔn)改為二個(gè)水準(zhǔn)。(b)將雜音因子複合。(c)將雜音因子複合為單一因子。(9)根據(jù)不同場(chǎng)合，分別使用不同型的SN比公式。(10)按最佳條件作確認(rèn)實(shí)驗(yàn)，並與現(xiàn)況比較。(11)使用損失函數(shù)比較利得(Gain)。92此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載計(jì)數(shù)分類值的參數(shù)設(shè)計(jì)計(jì)數(shù)特性值：不能以連續(xù)尺度量測(cè)，只能計(jì)算個(gè)數(shù)之特性值。計(jì)數(shù)特性值又可分為：(a)單純計(jì)數(shù)值：良品數(shù)、缺點(diǎn)數(shù)、電影院進(jìn)場(chǎng)人數(shù)、銷售個(gè)數(shù)、交通事故數(shù)等可以數(shù)的資料稱為單純計(jì)數(shù)值。

(b)計(jì)數(shù)分類值：將已知總數(shù)的資料分類，各類中的個(gè)數(shù)即稱為計(jì)數(shù)分類值。依分類的性質(zhì)又可分為：順序分類值：例如將全班學(xué)生的成績(jī)分為甲、乙、丙、丁四類。純分類值：例如將全班分為東部、西部、南部、北部、中部五類學(xué)生。

(c)多計(jì)數(shù)值：總數(shù)不能預(yù)知的資料分類，各種中的個(gè)數(shù)即為多計(jì)數(shù)值。依分類的特性又可分為：順序多計(jì)數(shù)值：例如將每天浪費(fèi)的鋁帶分長(zhǎng)、中、短三類。純多計(jì)數(shù)值：例如將瓷片的破裂分為垂直破裂、非垂直破裂、橫向整齊斷裂、橫向垂直斷裂、橫向非整齊斷裂、邊緣破裂、碎裂。這些破裂情況沒有順序的嚴(yán)重性，可能是代表著不同原因造成的結(jié)果。93此資料來(lái)自臺(tái)商訊息網(wǎng),大量管理資料下載品質(zhì)特性的選擇選擇品質(zhì)特性時(shí)，應(yīng)