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谢宁DOE、田口DOE、经典DOE,先学哪个?|DOE培训

       设计实验 (Design of Experiments, DOE) 是一种强大的方法,用于确定不同变量对某一输出的影响。作为一个先进的质量工具,DOE在质量控制、质量改进的整个过程中扮演了非常重要的角色,它是我们产品质量提高,工艺流程改善的重要保证。

        到目前为止,试验设计DOE主要有三种流派,经典DOE,田口DOE,谢宁DOE。三种DOE,我们该学哪种呢?

谢宁DOE

       谢宁DOE(Design of Experiments)是由美国统计学家罗纳德·A·谢宁提出的。它的基本思想是通过系统性地改变影响结果的因素,来寻找最佳的参数组合。谢宁DOE可以帮助我们确定哪些因素对结果有显著影响,并且找到最佳的因素组合来达到最优结果。谢宁DOE包括七种新的应用技术:多变图技术、零件搜索技术、成对比较技术、变量搜索技术、完全析因技术、改进效果检查及实验设计的回归分析。在谢宁法中,通颜色标识来确定质量问题及其原因:

绿色 Y:代表对客户来说重要的特定质量属性。

红色 X:代表最主要的变异原因,占总变异的至少50%。

粉红色 X:代表次要的变异原因,占绿色 Y 的20-30%。

淡粉色 X:代表第三重要的变异原因,占绿色 Y 的10-15%。

使用谢宁法,可以根据上述因子(红色 X、粉红色 X 和淡粉色 X)将分析误差减少75%至95%。

田口DOE

        田口DOE(Taguchi Design of Experiments)则是由日本工程师田口玄一提出的。田口DOE通过优化参数设置和控制因素水平来降低产品或流程对外界环境变化的敏感度。它强调产品质量的提高不是通过检验,而是通过设计。它更加注重于减少因素对结果的变异性。

        田口DOE基本思想是把产品的稳健性设计到产品和制造过程中,通过控制源头质量来抵御大量的下游生产或顾客使用中的噪声或不可控因素的干扰,这些因素包括环境湿度、材料老化、制造误差、零件间的波动等等。田口方法不仅提倡充分利用廉价的元件来设计和制造出高品质的产品,而且使用先进的试验技术来降低设计试验费用,这也正是田口方法对传统思想的革命性改变.为企业增加效益指出了一个新方向。

谢宁DOE和田口DOE的不同

        谢宁DOE和田口DOE有很多不同。首先,它们理论基础不同。谢宁DOE主要基于经验和实践,强调通过试验来改进产品设计;而田口DOE则更加注重统计学原理,强调通过分析数据来优化设计。谢宁DOE主要基于方差分析原理,而田口DOE则基于信噪比原理。

        其次,它们方法应用不同。谢宁DOE主要采用因素水平组合法,即通过改变产品参数的不同取值来寻找最佳设计方案;而田口DOE则采用参数优化法,即通过分析数据来确定最佳的产品参数取值。谢宁DOE需要先确定自变量和因变量,并设计试验;而田口DOE则需要先确定目标函数、控制参数和干扰参数,并通过正交表选择试验条件。

        再次,它们应用范围不同。谢谢宁DOE的优点在于可以同时考虑多个因素,找到最佳的参数组合。但是,它也有一个缺点,就是需要大量的实验数据来进行分析。田口DOE的优点在于可以通过较少的实验数据来得到可靠的结果。但是,它也有一个缺点,就是只能处理线性关系较强的因素。因此,谢宁DOE适用于多因素、多水平的设计问题,而田口DOE则适用于少量因素、多水平的设计问题。

经典DOE

        最后,我们将说说经典实验设计。经典DOE旨在找到影响特定响应的最佳因素级别组合,以优化过程或产品。经典DOE适用于各种生产和技术环境,包括制造、质量控制、技术改进和新产品设计等领域,广泛应用于制造和工程方面的应用。

        谢宁DOE使用的核心工具完全析因技术及试验设计的回归分析就是采用了经典DOE的全因子DOE(即全析因DOE)及回归试验设计DOE。田口DOE是建立在经典DOE的全因子DOE和部分因子DOE的基础上的,利用信噪比进行分析,来解决噪音变量对指标Y的影响。故经典DOE是所有种类DOE的基础与核心。

         各种计算软件(如minitab软件)功能非常强大,它们在DOE中的应用,使数据处理变得非常简单,这也使得经典DOE得使用变得更容易。经典DOE是一个非常大的家族,包括全因子DOE、部分因子DOE、响应曲面设计,混料设计,筛选实验设计、田口式参数设计等等。其学习难度不同,适用场合也不同。企业可以根据自身工作需要,选取其中一部分进行学习应用。

       我们目前使用最多,应用最广的就是经典试验设计。现在的经典试验设计也融合了其它试验设计DOE的优点,再加上软件的加持,它已经变得更加经济、方便、有效。如果您在工作中需要应用试验设计,建议您先学习经典试验设计。初次接触DOE,我们通常建议企业先学习全因子实验设计和部分因子实验设计。

 

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2024年3月19日 | 发布:质量管理 | 分类:质量工具 | 评论:0