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发布日期: 09/18/2023

田口设计的示例

使用田口设计研究针对三个噪声因子评估的四个控制因子。本例采用 Byrne and Taguchi (1986) 中所述的实验。该实验的目的是要找出可将尼龙管的粘度(黏着力)最大化的控制因子设置。

设计中包含四个信号因子:

干扰

尼龙管和连接器干扰。具有 3 个水平的符号因子。

壁厚

连接器壁厚。具有 3 个水平的符号因子。

深度

尼龙管插入连接器的深度。具有 3 个水平的符号因子。

粘度

粘度百分比。具有 3 个水平的符号因子。

设计中包含三个噪声因子:

时间

条件时间。具有 2 个水平的噪声因子。

温度

温度。具有 2 个水平的噪声因子。

湿度

相对湿度。具有 2 个水平的噪声因子。

创建设计

1. 选择实验设计 > 经典 > 田口数组

2. 选择帮助 > 样本数据文件夹,然后打开 Design Experiment/Byrne Taguchi Factors.jmp

3. 在“田口数组”窗口中,点击“田口设计”红色小三角菜单并选择加载因子

因子面板随后显示四个三水平控制(信号)因子和三个噪声因子。

注意:为响应选定的“目标”确定添加到设计数据表的信噪比公式。

4. 确保为内表选定了 L9 - 田口

5. 为外表设计点击 L8

图 15.2 完成的“田口设计”窗口 

Completed Taguchi Design Window

6. 点击继续

7. 点击制表创建图 15.3 中显示的设计表。

内表针对四个信号因子(每个因子都有三个水平)有九次试验。信号因子设置在表中前四列中提供。

外部设计是针对三个两水平噪声因子的完全析因设计。外表在设计表的八个列中提供。列名是外表试验的模式。例如,名为“---”的列用于在所有噪声水平都位于其低水平时收集的结果。针对八个噪声因子组合中的每一个执行这九次试验中的每一次试验,总共有 72 次试验。

图 15.3 输入数据之前的田口设计 

Taguchi Design before Data Entry

设计表允许输入 72 个实验结果。

8. 选择帮助 > 样本数据文件夹,然后打开 Design Experiment/Byrne Taguchi Data.jmp

图 15.4 完成的田口设计表 (Byrne Taguchi Data.jmp) 

Complete Taguchi Design Table (Byrne Taguchi Data.jmp)

Y 信噪比列是将响应最大化的性能统计量(越大越好)。该统计量用 –10 乘以响应的平方倒数平均值的常用对数计算得出:

Image shown here

当所有单个 y 响应值都很大时,该表达式也会很大。也就是说,您要尽量查找跨越噪声设置生成最大响应的信号设置。

分析数据

现在可以分析数据了。分析目标是要找出可将均值和信噪比同时最大化的因子设置。

1. Byrne Taguchi Data.jmp 数据表中,点击绿色箭头以运行“模型”脚本。

图 15.5 田口数据的“拟合模型”启动窗口 

Fit Model Launch Window for Taguchi Data

该脚本启动“拟合模型”窗口。模型包含四个信号因子的主效应,以便对均值(Y 均值)和信噪比(Y 信噪比)响应建模。

2. 点击运行

可使用报表底部的“预测刻画器”快速找出为该实验提供最高信噪比的设置以及该最大值处的均值。

图 15.6 预测刻画器 

The Prediction Profiler

3. 点击“预测刻画器”红色小三角,然后选择优化和意愿 > 意愿函数

这将向刻画器添加一行迹线和一列函数设置,如图 15.7 所示。默认意愿函数设置为“望大特性”,这正是您要在该实验中实现的目标。有关预测刻画器中的意愿函数的详细信息,请参见《刻画器指南》中的“刻画器”

4. 点击“预测刻画器”红色小三角并选择优化和意愿 > 最大化意愿

图 15.7 Byrne Taguchi 数据的最佳因子设置 

Best Factor Settings for Byrne Taguchi Data

在本例中,干扰壁厚的最优设置为 2,深度的最优设置为 3,粘度的最优设置为 1。这些设置生成的预测均值为 22.8,信噪比为 26.9。

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