田口式品質工程

品質是一種滿意度的感覺，品質的定義有許多種說法，如朱蘭 (Juran)、戴明 (Deming)、克勞斯比(Crosby)、費根堡(Feigenbaum)等人均曾對品質下過定義：如符 合 規 格 (Conformance to the Specification) 、 滿 足 顧 客 需 求 (To be Customer’s Satisfaction)、第一次就做好(Do it Right the First Time)等等。而田口博士也對品質下 了定義，即「每一個產品使用期間對社會所造成的損失最小」。意謂好品質的產品，

在每次使用都要正確的表現其目標績效(Target Performance)，同時也不可有任何副 作用危害社會[24]。因此理想的產品品質應該是對社會的損失為零。產品功能偏離 目標值愈遠，則表示變異愈大，對社會所造成的損失也就隨之增大。田口博士之品 質工程的基本概念就是以穩健設計找到產品變異小的設計或製程，使得大量生產的 產品上市後對社會所造成的平均損失成本最小。其強調的再現性(Reproducibility)好 的設計也就是變異小，且可以大量生產的產品設計，也就是穩健設計，而穩健設計 是一種工程最佳化方法，比其他方法更有效，適合工程師使用，其可改善目前的科 技、產品與製程設計，使其績效最佳化。

3.1.1 田口品質工程概述

田口式品質工程之品管活動可分為線上(On-Line)品管及線外(Off-Line)品管兩 大類，線外品管發生在產品發展及設計階段。田口博士所提倡的品質工程技術重點 在線外品管，對於品質工程在技術開發或產品/製造之設計時，田口將其分為三個階 段[25]：

1.系統設計(System Design)

此階段主要是檢視各種可能達成「想要的機能」的系統或技術，然後選擇一個

最適當的。系統設計在降低製造成本及雜音因子靈敏度有其重要之貢獻。品質機能 展開(Quality Function Deployment)、實驗設計(Design Of Experiments)、基準法 (Benchmarking)和一般問題分析與解決之方法都是可應用於此階段之有效工具。

2.參數設計(Parameter Design)

在此階段中，主要是要最佳化「系統設計」，利用實驗以確定可控因子水準的 組合，使系統對雜音因子不敏感，而提升系統的穩健性。亦即，決定系統設計可控 因子水準之最佳設定，以減少品質損失。參數設計主要在降低對雜音因子的效果，

而不是在控制雜音，為一個有效的低成本方法。在使用參數設計時，需先確定品質 特性，找出控制因子及雜音因子，再以直交表及信號雜音比(SN 比)來作為選擇最佳 參數組合之工具，利用 SN 比之特性，而求得品質特性平均最佳值及最小變異數，

SN 比越大，其損失越小，代表此參數水準組合及品質特性是最佳的，在此參數水 準下所產製的產品，其變異性最小。再依所要求之品質特性進行回應表及回應圖之 建立，以求出因素 F 的各水準平均回應值

F

_i及主效應值

ΔF

，將這些數據製成回應 表及回應圖，進行各因素的效應分析，若主效應

ΔF

愈大，則表示該因素對系統的 影響比其他因素大，其計算方式如下：







^m

1 j

j

i

y

m

F 1

(3-1)

 F

1

， F

2

， ， F

n

  min F

1

， F

2

， ， F

n



ΔF  max   

(3-2)

n 表示因素的水準別

m 表示在直交表因素行中，水準為 i 的個數 yj則表示各 j 水準列所產生的 SN 比

參數設計之基本步驟分為九個步驟，其九個步驟可分為三大階段：

第一階段：實驗規劃

步驟一：選擇產品品質特性。

步驟二：確認產品品質特性。

步驟三：選擇信號因子的範圍及重要的雜音因子及其水準。

步驟四：確認控制因子及其水準。

第二階段：實驗執行

步驟五：選擇直交表進行實驗計劃。

第三階段：實驗結果之分析與確認。

步驟六：執行實驗，紀錄實驗數據。

步驟七：資料分析。

步驟八：執行確認實驗。

步驟九：執行結果。

3.允差設計(Tolerance Design)

本階段主要是要調整公差範圍以最佳化設計參數。若作完參數設計，品質要求已 在規格之內，則得到成本最低的設計，而無需進入允差設計階段。但若作完參數設計 後，仍未能滿足規格要求，則必須進行允差設計，使用較好的零件、設備，增加製造 成本以降低產品的變異。允差設計應該是在參數設計之後才進行，否則將導致不必要 的高製造成本。品質損失函數及變異數分析(ANOVA)可決定各因子變異的貢獻程 度，是允差設計中的重要工具。

3.1.2 直交表

直交表(Orthogonal Arrays)為 Professor C. R. Rao 於 1947 年所創，其以較少之實 驗獲得更可靠的因子效果估計量，為穩健設計的一個重要技巧。同時亦可做為評估產 品與製程設計之重要工具。田口博士利用直交表之應用以簡化實驗計劃，所謂直交 (Orthogonal)係將各因子及其水準值，以直交排列的方式組合在一起的一種實驗計劃

配置表。利用直交表進行實驗，事實上是進行完全要因實驗(Complete Factorial Experiment)中之部份要因實驗(Fractional Factorial Experiment)，其可以獨立和均衡的 求出每一可控因子的主效果。使用直交表之好處為(1)實驗次數較少。(2)由直交表實 驗所獲得結論，在整個實驗範圍裡都是成立的。(3)具有良好再現性。(4)資料分析簡 單。(5)可用來查核加法模式是否成立。而田口博士認為高次交互作用對實驗結構影 響較小，因此忽略高次交互作用之效果，只考慮低次交互作用或不考慮其交互作用，

因此可大量減少實驗次數，節省時間及成本。所以在建構一直交表時，須先知道(1) 因子數，(2)每個因子的水準數，(3)特別要估計的二因子交互作用，和(4)在進行實驗 時可能發生的困難。當這些條件都知道後，便可選擇一適當的直交表，進行因子的配 置以執行實驗。表 3-1 為 L9(3⁴)直交表，其中 4 表示四個控制因子，3 表示每一控制 因子有三種水準值，9 表示所須實驗之次數為 9 次。田口方法即以此種排列方式進行 實驗。

表 3-1 L9(34)直交表 因子

實驗編號 A B C D

1 1 1 1 1

2 1 2 2 2

3 1 3 3 3

4 2 1 2 3

5 2 2 3 1

6 2 3 1 2

7 3 1 3 2

8 3 2 1 3

9 3 3 2 1

3.1.3 品質特性之種類

信號雜音比(Signal-to-Noise Ratio，SN 比)為用來設計最佳化一產品或製程之穩健 性，其可作為量測系統的品質特性。SN 比最大者，為最佳之參數水準組合，在此參 數水準下所產製的產品，其損失最少，變異性最小。而品質特性具有三種標準型態如 下[26]：

3.1.3.1望小特性(Smaller the Better)

品質特性 y 為非負的連續隨機變數，最佳狀態值應為 0，不需要調整因子，其目

10log 1 10log[MSD]

式中：MSD (mean squared deviation) 為偏離目標值的均方差 y_i 為品質量測值

3.1.3.2望大特性(Larger the Better)

3.1.3.3望目特性(Nominal the Best)

品質特性 y 為非負的連續隨機變數，此特性具有一特定目標值。品質特性為連續

10log u

SN

n 2

1 i 2 i

e

n 1

u σ y

V 







 







 



_(3-9)

式中：Sm 為數據的平方和、Ve 則是實驗樣本的變異。

3.1.4 因子的分類

影響產品品質特性的因子分為三種，分別為信號因子、控制因子及雜音因子，其 分述如下：

3.1.4.1信號分子(Signal Factor)

信號因子為使特性變數增減之因子，其所表達的品質特性，可由產品使用者或操 作者設定。信號因子是依產品需求與工程知識而做選擇，通常信號因子與品質特性之 間具有輸入及輸出之關係。例如汽車之速度，可用油門來控制，油門就是信號因子。

如駕駛汽車時踩油門之大小會影響汽車速度之快慢。

3.1.4.2控制因子(Control Factor)

控制因子之水準可由設計者所決定，為使品質特性的損失最小，設計者必須決定 控制因子之水準尋求最佳參數組合，而使品質特性符合產品之要求。本文利用針軋機 製造非織物，品質特性為非織物之強力，而影響此品質特性之控制因子為針軋機之針 軋深度、針軋密度、刺針號數(針葉號數)及針板排列方式等。

3.1.4.3雜音因子(Noise Factor)

雜音因子為使機能特性偏離目標值(Target Value)的因素，為設計人員無法控制之

因子，此種因子會造成變異性，而使產品品質受損，會造成消費者與生產者時間及金 錢上之品質損失，而構成社會之損失。一般雜音因子可分為下列三種：

1.外部雜音(External Noise)：產品使用時，因使用條件而造成產品機能之變異，此類 條件為外部雜音，如溫度、濕度、灰塵等環境因素。

2.內部雜音(Internal Noise)：產品在使用過程中，隨時間之經過，而造成產品組件劣 化之情形，使產品壽命消耗而造成產品績效逐漸偏離目標值。

3.產品間之變異(Unit-to-Unit Variation)：在既定之製造條件下，製程變化所造成產品 間之變異，稱之產品間變異，雖然規格值一定，而製程中無法避免的會造成每件產品 特性值不一致。

穩健設計(Robust Design)之主要目的為使產品機能特性對雜音因素影響最小化，

以縮小產品品質特性之變異來改善品質。

3.1.5 變異數分析

經直交表規劃實驗，獲得產品品質特性數據後，則進行 SN 比計算及變異數分析。

而變異數分析法的目的是在檢驗實驗之誤差，求出誤差項的變異，以瞭解各加工參數 對成品品質影響之大小，做為估計實驗誤差之參考[30]。變異數公式包括下列各項:

1.總平方和 (Total Sum of Squares, TSS)

總平方和為所有實驗數據值平方和減去校正數，即

2.主效果的平方和

3.誤差平方和 (Sum of Square, SSE)

SSE 為總平方和減去主效果平方和及所有交互作用效果平方和。

4.均方(Mean Square, MS)

MS=SS/DF

(3-13)

其中，SS 為各變異來源之平方和，DF 為自由度。

5.自由度 (Degrees of Freedom, DF)

自由度是指估計資訊來源所需的量測數目，自由度愈大其所獲得的情報量愈多，

 

為合併誤差變異數(Pooled Error Variance)，

n

_eff為有效觀測數，

r

為確認實驗所需樣 本。其中

 ˆ

為 SN 平均值，



為預測之平均值，因此可推論



_{的 95%信賴區間} (Confidence Interval)為

 ˆ  CI

_SN

    ˆ  CI

_SN。

在文檔中 智慧型動態非織物電腦整合製造系統之開發與研製(III) (頁 15-24)