第二章 文獻探討
2.6 田口方法
二次大戰後日本工業產品的品質形象並不好，因此日本人亟思改進之 道。於是日本電信實驗室進行一計畫致力改良日本的電信通訊系統，當時田 口玄一（Genichi Taguchi）博士於研發部門中負責提高生產力的工作。就在 這個時候田口發展了他所謂的品質工程的基本原理。田口方法發明至今，已 受到全世界工業界和學術界的肯定和遵崇，至今已得過四次戴明獎。田口方 法是一種用來改善品質的工程方法，在日本稱為品質工程（Quality
engineering），而在西方國家稱之為田口方法（Taguchi method）或穩健設 計（Robust design）。至今，利用田口方法成功改善的廠商以超過數萬家，
其中包括日本豐田汽車、日本精工舍、美國全錄（Xerox）以及福特汽車等。
而台灣要邁入已開發國家，化工、紡織、機械、電子以及半導體產業先後利 用田口方法來改善生產品質，如今已有豐碩的成果[33]。
2.6.1 品質的定義
田口博士認為一個產品的品質定義為『指產品出廠後帶給整個社會（包 括製造商、消費者以及社會大眾）的損失，並稱為品質損失（Quality loss），
越少的品質損失代表越高的品質』。由此觀念提供了下面三個有效工具，作 為研究開發人員的參考準則。
一、損失函數：做為評價品質之水準，且以金錢為單位可和成本作比較。
二、參數設計：不增加製造成本下，利用因素之非線性的影響而使得特性的 偏差減少之設計方法（又稱二階段設計）。
三、允差設計：使用變異數分析（ANOVA）以了解各因素之影響程度，配 合要因之成本，進而設定各因素之公差，以獲得最適品質[34]。
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其中以參數設計最能見效，能在有限的開發時間內使產品設計人員，全 力改善成本、品質、交貨日期上的問題，以期達到競爭力。其中要能達到技 術三要素[35,36,37]：
（一）、先行性：在產品企畫之前，對於產品機能提供給設計人員充分的預 測。即在產品設計之前，先行技術開發研究。
（二）、泛用性：為改善特定產品或生產方法而作之研究，因多數產品為商 品群，若一一研究對開發人員造成很大的困擾。若能開發出一製程只需修改 其中的參數，就可以達到不同產品的設計。
（三）、再現性：在實際生產時的最適設計下的產品在開發完成後，產品能 即時導入市場或現場，使得工作現場與實驗室所獲得的品質能夠一致。
2.6.2 品質特性的內涵
品質特性是田口方法中用以評估產品品質的測度（Measure），其特性 可以區分為靜態（Static）與動態(Dynamic)。
一、靜態特性（目標值固定）
（一）、計量特性（Measure Characteristic）：能以連續尺度測量者。
1.望小特性（Smaller-the-better）：產品的品質特性越小越好，目 標值為非負趨近零，如磨耗、有害成分、真圓度、噪音的音量。
2.望大特性（Larger-the-better）：產品的品質特性越大越好，目標 值為無窮大且非負，如抗拉強度、熱處理後度、壽命等。
3.望目特性（Nominal-the-better）：當產品的品質特性為一特性目 標，如尺寸、壓力。
（二）、計數特性（Attribute Characteristic）：不能以連續尺度測量者。
二、動態特性。
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在輸入與輸出之間存在著一個函數關係為其理想時，我們稱他為動態特 性。以汽車為例，為提高車速而踩加速裝置，由於加速裝置而使車速變化，
輸入則是加速裝置的踏板。踩踏板的距離與車速之間，存在一個比例關係。
動態特性的種類可區分為：零點比例式、基準點比例式及一次式。輸入 與輸出之間的函數不相同，其SN比求法亦不同。
（一）、零點比例式：特性值會通過原點，即以信號零為校正基準。如：
游標卡尺、體重機。
（二）、基準點比例式：特性值會通過某個基準點，即有一標準元件作 為校正用，此特性值不一定會通過原點。
（三）、一次式：特性值一定不會通過原點，但會和特性軸（y軸）有 一交點。如色彩調整鈕。
2.6.3 參數分類
對於任何一個產品與製成，設計者可以先繪出參數圖，如圖 2-3.1，將 會影響特性值的因素納入考慮。
一、 控制因素：為了接近理想機能的目標值，設計者能自由選擇控制因 素的中心值與水準數，以求得最適之特性值。如：尺寸、材質、時間、電壓、
速度等因素。
二、 信號因素：輸入 M 與輸出 y 間有函數關係為其理想，且輸入 M 可 以容易調整，則輸入 M 稱為信號因素（在動態特性才會考慮使用）。如輸 入電流、頻率、汽車煞車踏板距離等。
三、 誤差因素：產品惡化、環境及人為偏差之影響，而導致理想機能產 生偏差。此因素是不容易控制或是必須花費高成本控制的參數，但可以在實 驗室裡模擬並可以取其水準影響。如環境溫度、濕度變化、磁場影響。
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表2-8 L4（23）直交表之實驗次數表
次數 A B C 結果
1 1 1 1 y1
2 1 2 2 y2
3 2 1 2 y3
4 2 2 1 y4
直交表的型態分為兩水準系列、三水準系列、主效果行及混合型。
一、兩水準系列有：L4（23）、L8（27）、L16（215） 二、三水準系列有：L9（34）、L27（313）
三、主效果型：L12（211）
四、混合型：L18（21 X 37）、L36（211 X 312）
在眾多的直交表中各因素間存在交互作用，所以當要作因素間的變更 時，應當注意因素間的交互作用。
2.6.6 數據解析與分析
經過實驗後取到不同特性值，根據我們所需的品質特性（望小或望大特 性）進行 SN 比計算。計算後製作 SN 比補助表與補助圖，找出最適因素與 水準值與重要因素排序。
找到最適因素與水準此時再進行一次『確認實驗』，主要是確認所選的 最適條件是否具有再現性。通常都使用『半要因推定』作為最適條件的推估，
若有再現性則可認為此最適條件能在市場（工廠）中，達到品質目標。一般 不使用全要因推定，因為全要因推估的的值太過理想，對品質工程並無太大 助益。
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變異數分析（Analysis of Variance,ANOVA）主要是運用統計的分法來 判斷每個因素對實驗的影響，進而瞭解哪些因素主要影響實驗的成果。變異
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三、變異數（V）：不論因子水準平均數是否相等，變異數的隨機誤差 是不偏估計值。
V＝
Df
S 2-10
四、純變動（S’）：由一因子所引起的變異包含某些誤差量。
S’＝S–(Df х Ve) 2-11 五、貢獻率（ρ）：用明確的數據來顯示要因的重要性。
ρ＝S'
х 100％ 2-12 ST’
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