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簡介什麼是「田口方法(Taguchi Methods)」實驗計畫
工作熊不敢說自己很懂「實驗設計(DOE, Design of Experiment)」，但發現有許多人一聽說要做「實驗設計」就裹足不前，因為光想到如何排「實驗設計」或計算其實驗結果的「變異數分析(ANOVA)」就頭很大，還得做一大堆有的沒有的實驗，對如何判斷實驗結果是否顯著就更是傷腦筋。另外有些人則是對「實驗設計」懵懵懂懂，以為只要有做設計變更或製程變更就一定得做「實驗設計」？
其實「實驗設計」並沒有大家想像中的那麼困難與難懂、也沒有那麼複雜，特別是「田口方法(Taguchi Methods)」利用「直交表(OA, Orthogonal Array)」及統計方法減少了傳統「實驗設計」的實驗次數，並改善實了驗數據分析的方法，就算你不懂得什麼是ANOVA，只要照著步驟來，用直覺就可以完成一個實驗計畫。所以本文的介紹也以「田口實驗法(Taguchi Methods)」為主。
「田口方法」雖然相對傳統實驗設計來的簡單許多，但工作熊還是建議大家有空要回去詳細了解一下實驗設計的內容，畢竟田口方法的肇基還是來自傳統實驗設計。
另外，不論是「田口方法」還是「實驗設計」，在執行之前還是有一些前提要先具備的：
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品質特性(Quality Characteristics)必須要可以量化。
這其實是所有統計製程管制(SPC)的普遍要求，可以量化的品質特性才能做計算。而所謂的「品質特性」指的是我們用來衡量一個系統的品質目標，也就是要符合品質特性要求的才是合格品，比如說電鍍製程中的電鍍厚度、蒸鍍製程的膜厚、或是某塑膠製品的長度，或是測試項目的良率或不良率。 -
實驗的因子(factors)與水準(levels)必須由有經驗的工程師或人員提供並決定。
這是因為實驗設計的主要目的是要從已知可能影響品質特性的因子中尋找出一個最佳的參數組合，所以需要有經驗的人員來提供實驗的相關資訊，並運用魚骨圖（特性要因分析圖，Cause & Effect Analysis）來圈選出重要的因子，以降低瞎子摸象反覆實驗的浪費。
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實驗制定與執行者最好要具備基本的統計製程管控概念。
比如要去了解何謂常態分佈、Cpk（精準度）、Cp（精度）、Ck（準度）等。
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因為田口的實驗次數減少了，相對的每次的實驗操作與資料收集都需特別留意數據的準確性、重複性與再現性。也就是說要盡量降低可能影響實驗準確性的外在因素，比如人員及設備最好維持不變，量測的方法及量具也都需要固定下來。
建議參考文章：介紹【Gage R&R】的重複性(Repeatability)與再現性(Reproducibility)
田口方法的實施步驟可分為下列幾項：
步驟1. 了解問題、現況掌握
步驟2. 選定品質特性及定義量測方法
步驟3. 選定影響品質特性的關鍵因子(factor)及水準(level)
步驟4. 選擇適用之直交表及配置
步驟5. 依照實驗規劃與直交表配置執行實驗並收集數據
步驟6. 計算直交表中的y(品質特性)及SN(信號/雜訊)比
步驟7. 完成並解釋各因子對於y與SN比的效果圖，執行二階段最佳化程序。
步驟8. 決定控制因子的最適水準參數組合，並推估其最適y及SN比。
步驟9. 檢定執行確認最適條件實驗
步驟10. 結論與建議：當確認實驗成功，將控制因子的最適水準組合納入系統SOP中執行。
本文只是一個起頭，後續會透過一些實際的例子來說明田口方法的執行步驟與觀念。所以，應該也不會只有一篇文章就可以說明清楚~
延伸閱讀：
六個標準差的實例探討(six sigma)
QC story品質改善歷程(故事)方法解說
運用實驗設計法最佳化SMT錫膏印刷厚度的參數與管控條件
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Dear 工作熊
對於以前所學也是以田口DOE為主，
最近有接觸到謝恩DOE的部分，
想請問您對這方面是否也有涉獵，
謝謝。