田口方法实战训练-1.ppt

正交表与信噪比 正交表和信噪比是田口方法的重要基础及工具。 正交表——建立试验计划的基础 信噪比——评价品质优劣的基础 建立试验计划 使用L4（23）正交表 信噪比S/N 手工计算 信噪比S/N 分析 工程推断： 1）主次因子顺序：B 速度—C 镀银—A 炉温度 2）最优因子水平组合：A1-B1-C2 如何有效安排试验 一项有效的试验，必须满足如下条件： 正确确定因子及水平； 确定合适的实验计划（选择正交表）； 确定每次试验都在同样的环境条件下进行； 按照随机原则安排实验的顺序； 正确选择实验样本并获取实验数据 如何确定试验因子与水平 正确合理的选择因子及因子水平，是保证实验能够顺利实现改进目标的最重要的基础。 确定因子及水平的方法的来源： 工程师的经验及团队知识 对流程的调查和了解 确定因子及水平的一般原则： 可控因子数目应尽可能的多，一般6-8个 因子水平数目一般2-3个 因子水平间隔尽可能的大些 如何确定试验因子与水平 案例1：利用头脑风暴和鱼刺图 制程改善模式 如何确定试验因子与水平 案例2：利用流程的原始数据 2水准 案例3：晶片表面缺陷的量度 瓷砖制程设计 控制因子设计值 试验计划：L18（21*37）正交表（非对称水平） 瓷砖制程设计试验数据 Tagdchi应用1： 一线铜品质改善 改善前操作规范 运用 L18（21*37）直交表，持续改善品质 因子水平表 选择 L18（21*37）直交表 实验数据 系统输出 实验数据分析 因子影响次序： G E C D H F B A 显著重要因子： G E C D H 最佳因子水平组合： A2 B2 C3 D2 E3 F1 G1 H3 Tagdchi应用： 一线铜品质改善 改善后操作规范 Tagdchi应用2： 整板电镀改善项目 运用 L18（21*37），持续改善品质；望目特性 选择 L18（21*35）直交表 系统输出 实验数据分析 因子影响次序： B D A E C F 显著重要因子： B D A E 最佳因子水平组合： A1 B2 C2 D3 E2 F2 案例分析： 多晶矽沉淀实验 案由及成果 ATT公司多晶矽沉淀长期存在两大困扰 晶片厚度变异过大 表面缺点计数太大 成果 厚度标准差减少到原来的1/4 表面缺点数从600/c㎡减少到10/c㎡ 案例分析： 多晶矽沉淀实验 控制因子及其水平（6因子3水平） 实验计划：L18直交表 实验样本及数据记录（表面缺点） 多晶矽沉淀实验 多晶矽沉淀实验 多晶矽沉淀实验-结论 最适化因子水平组合 A1 B2 C1 D3 E2 F2 田口动态设计 如果在一个田口设计中加入了信号因素，就变成了一个动态响应设计。信号因子至少须有2个水平。 动态设计的目的：研究一个动态系统的信号与响应之间的关系。 在正交表中加入信号因子后，其实验的次数（行数）会成倍增加，并与信号因子的水平数成比例。 动态田口设计 [问题] 一位QE工程师正在尝试提高一个测量系统的稳健性。测量系统属于动态的，因为输入信号的改变会影响输出的结果。在这里，信号因素是被测物的真值，而输出响应则是测量所得的值，如果信号因素与输出响应之间是1：1的关系，这个测量系统就是完美的。 工程师已找到2个可控因素感觉（A）和报告（B），各有2各水平（1和2）；同时选了2个噪音Noise1、Noise2；另外选了1个信号因子，有3个水平（1、2、3）。 信号因子的水平至少要选择2个。 动态田口设计 菜单： Stat-DOE- Taguchi- Create Taguchi Design. 动态田口设计 动态田口设计 动态田口设计 动态田口设计 动态田口设计 动态田口设计 动态田口设计 工程推断： 最佳因子水平组合： A1 B1 田口博士著名案例—— 瓷砖制程设计 20世纪50年代日本一家瓷砖公司向德国购买了一套砖窑，有一种型号的瓷砖存在严重品质问题：厚度要求10±0.15mm，约有30%超差，成为不良品。 改善小组知道瓷窑内温度的变异，引起瓷砖的变异——瓷砖承受的“温度”是噪音因素。 解决问题的两种策略： A）重新设计砖窑，但需要额外花费50万元 B）采用稳健设计，找到控制因素水准的最佳组合，以减少尺寸变异 这家公司的工程师经过几天头脑风暴后，确定了影响品质的8个因素，他们应用田口试验得到如下数据： 案例研究： G-type KG各半 K-type 黏土种类 H 7% 4% 0% 长石含量 G 三次 二次 一次 烧成次数 F 大一些 原来 小一些 添加物粒径 E 3% 1% 0% 烧粉含量 D 新配方不加T 老配方 新配