田口方法实战训练PPT文档.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,主讲：施荣伟,田口方法实战训练,施荣伟,2011-05,三星六西格玛系列培训,1,田口方法与健壮设计,二战之后，日本的田口玄一博士，将试验设计方法应用于改进产品和系统质量，并研究开发出,“,田口品质工程方法,”,，简称,田口方法,。从而提升了日本产品品质及日本产业界的研发设计能力，成为日本战后质量管理及设计开发的核心工具。,田口方法具有很强的抗干扰能力，因此又称为,“,稳健参数设计,”,通过调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对,Y,的影响,从而提高设计方案的,抗干扰,能力,.,1962,年田口博士获得戴明个人奖,。,2,2025/6/23 周一,田口的质量哲学,定义,：,“,质量是产品出厂后给社会带来的损失,”,。,品质不是检验出来的，品质必须,设计,到产品中去；,品质的目标是：,“,最小化与目标值的偏差，且能免于噪音的影响,”,；,品质成本应当用与标准值偏移的函数关系来衡量,这就是著名的,“,质量损失函数模型,”,。,3,2025/6/23 周一,品质损失函数模型,设质量特性为,y,，目标值为,m,，质量损失函为,L,（,y,）,：,当产品性能恰好为趋近目标时，质量损失最小；产品性能偏离目标值越远，质量损失越大。,4,2025/6/23 周一,田口关于,参数分类,对于一个产品或者制程，我们可以用参数图来表示。如图,2-3,所示，其中,y,表示此过程输出的产品或制程的品质特性（响应值）。影响,y,的参数可分为,可控因子,、,噪音因子,和,信号因子,三类。,5,2025/6/23 周一,可控因子与噪音,可控因子：,可控因子是工程师能够控制和调整的因素及过程参数，如反应温度、时间、压力、材料种类,等等,/,噪音：,有许多参数非为设计工程师所能控制的因子，即随机误差，田口称其为噪音，田口博士将噪音归纳为外部噪音、内部噪音和零件间变异三类。,噪音,外部噪音,内部噪音,零件间变异,6,2025/6/23 周一,噪音分类,1,：,外部噪音,外部噪音,由于环境因素与使用条件的变化或变异，如,温度湿度、位置、粉尘、电压、电磁干扰、震动,以及操作者人为错误等。,7,2025/6/23 周一,噪音分类,2,：,内部噪音,内部噪音,产品在库存和使用过程中，产品本身的零件、材料会随着时间的推移发生质量变化。例如：,绝缘材料的老化,零件在使用过程中的磨损、蠕变等,8,2025/6/23 周一,噪音分类,3,：,零件间的变异,零件间的变异,由于构成产品的材料、零件存在变异，,制程中由于操作、设备、工艺参数的变化,以及环境因素的变化形成的变异，,会造成零件间的变异。,对于噪音的识别分类，还可以有更多的分类，只要有益于改进，就应该做深入地分析！,9,2025/6/23 周一,噪音分析的意义,产品性能指标除了受可控因子的影响外，还受到噪音的影响。但传统的试验设计对误差的分析比较笼统，全部归为随机误差（实验误差）。,但是在稳健设计中，为了达到产品或过程的稳定性，必须仔细的分析这些误差是如何形成的。首先要识别噪音的具体状况，进行仔细的分析并加以描述，进而在设法在试验中反映这些变差，才能通过稳健设计的策略实现,“,抗干扰,”,的目的。,10,2025/6/23 周一,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,正交表,与,信噪比,11,2025/6/23 周一,正交表,什么是正交表？,正交表是一种规格化的表格，也是试验计划，从一般意义讲，只要掌握正交表的运用方法就可达到,DOE,目的。,正交表的表达方式：,12,2025/6/23 周一,L,9,（,3,）正交表,(,样式,),列号,实验号,A,B,C,D,1,1,1,1,1,2,1,2,2,2,3,1,3,3,3,4,2,1,2,3,5,2,2,3,1,6,2,3,1,2,7,3,1,3,2,8,3,2,1,3,9,3,3,2,1,4,13,2025/6/23 周一,正交表的,正交性质,1.,每一列都是自我平衡的：,在任意一列中，因子各水平出现次数相同；,2.,每两列都是平衡的：,任两列中，某一水平的试验组出现的频率都是相同的。,这两个性质称,正交性,，导致对试验结果有,“,均衡分散，整齐可比,”,的特点，有利于计算回归方程。,因此，虽然是局部试验，但仍有可靠的代表性。,14,2025/6/23 周一,正交表的,优势,试验次数少,L9(3,4,),的全部组合,=81,次（,3*3*3*3,）,正交表获得的结论,在整个试验范围都成立,;,具有良好的再现性；,资料分析简单,.,15,2025/6/23 周一,田口乘积表,田口方法建立实验计划也是使用正交表,所不同的是,使用,内表,+,外表,乘积表,将,可控因子,安排在,内表,(,控制表,）,将,噪音,因子安排在,外表,(,噪音表,),同时考虑可控因子及噪音对响应的影响,是田口方法的特点,.,田口方法的优势,:,通过调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对,Y,的影响,从而提高设计方案的,抗干扰,能力,.,16,2025/6/23 周一,田口正交表样式,实验次数成倍数增加,:,9*8,=,72,次,噪音表,控制表,试验观察值,17,2025/6/23 周一,设置噪音的简化方法,正确识别和确定噪音及其水平，是成功实现稳健设计的基础。,综合误差法：,选择少数几个点，如,3-4,个,最不利误差法：,选定,2,个端点,正偏，正负,18,2025/6/23 周一,田口正交表样式,(,简化,),实验次数,:9*2=,18,次,19,2025/6/23 周一,信噪比,(S/N),田口博士创造性提出了信噪比的概念，以,S/N,比作为分析改善对象和评价方案的核心指标。,S/N,比的特点：,综合反映关于,响应位置,和,离散度,两个特性的信息，从而达到获得最理想的品质效果。,这也正是稳健设计的核心机理。虽然缺少统计理论支持，但实践证明它是最优良的方法。,20,2025/6/23 周一,在通讯工程里，常以电讯的输出,“,信号,”,与,“,噪音,”,之比作为品质指标，以此值越大表示通讯品质越好。,S/N,比的原始定义是指信号噪音比，可用以下公式表示：,S/N=,信号,/,噪音,该比值越达，表明品质越好。,单位,以分贝（,db,）表示。,S/N,之来源,21,2025/6/23 周一,S/N,理论表达式,设实际,测量值,y,与,目标值,m,之偏差为,y1,、,y2,、,，,yn,，则有,:,总误差：,ST,=,平均误差：,Sm,=,误差方差：,Ve,=,信噪比：,S/N,=10log,（,3-0,）,22,2025/6/23 周一,S/N,应用公式,望目,：,S/N=10log,（,y,2,/s,2,）,（,3-1,）,望大,：,S/N=10log,（,3-2,）,望小,：,S/N=-10log,（,3-3,）,S/N,以,10,倍的对数来表示,23,2025/6/23 周一,田口设计选优准则,田口博士将,S/N,做为实验设计的优选评价标准,:,S/N,比极大化,无论特性是什么情形,-,望小,/,望大,/,望目,SN值越大则品质越好,!,24,2025/6/23 周一,静态设计,与,动态设计,信号因子,：,是指产品使用人设定的参数，是动态特性中输出变量的因素。举例说，一台电扇的转速，是使用人期望风量的信号因子；在一个测量系统中，零件真值是信号因子，其测量值是响应变量。,静态设计,：,在一个系统中，如果没有信号因子或者信号因子表现为一常数值，以寻求,“,点,”,的最佳设计，便称为静态设计；,动态设计,：,在一个系统中，如果加入了,信号因子,，以寻求,“,线,”,的最佳设计，便称为动态实验设计。,本课程只介绍静态设计方法,25,2025/6/23 周一,田口方法的类型,，,田口方法,静态设计,动态设计,望大特性,望小特性,望目特性,加入了,信号因子,26,2025/6/23 周一,田口设计,的基本程序,步骤,1,：明确改善目标或试验目的；,步骤,2,：选择品质特性（起关键作用的）,步骤,3,：筛选并确定因子及其水平；,步骤,4,：确定试验计划；,步骤,5,：实施试验，收集数据；,步骤,5,：构建,田口模型,；,步骤,7,：分析数据，确定最优因子组合；,步骤,8,：验证设计。,计 划,分析,实施,27,2025/6/23 周一,田口方法,与,正交实验,的区别,相同：,都使用正交表,(,但田口使用内外表,),区别：,使用的分析评价标准不同,正交实验设计,极差分析法,田口实验设计,信噪比分析,28,2025/6/23 周一,【,例,1,】,改善小组计划采取,降低,PCB,过炉泛黄不良率,的,改善活动。,因子,水平,A,炉温,B,轨道速度,C,镀银变化,1,2,235,240,60,62,300,305,因子水平表,田口设计展开应用,望小,29,2025/6/23 周一,建立试验计划,使用,L4,（,2,3,）正交表,实验编号,A,炉温,B,轨道速度,C,镀银变化,1,1,1,1,2,1,2,2,3,2,1,2,4,2,2,1,30,2025/6/23 周一,信噪比,S/N,手工计算,实验编号,A,炉温,B,轨道速度,C,镀银变化,Y,i,1,1,1,1,15,2,1,2,2,18,3,2,1,2,12,4,2,2,1,45,第一次实验的,SN,比：,SN=-1015,2,=-23.5218,第二次实验的,SN,比：,SN=-1018,2,=-25.1055,第三次实验的,SN,比：,SN=-1012,2,=-21.5836,第四次实验的,SN,比：,SN=-1045,2,=-33.0643,直交表与实验数据表,A,1,信噪音比,=,（,-23.5218-25.1055,）,/2=-24.3137,31,2025/6/23 周一,信噪比,S/N,分析,代号,因子名称,效应等级,MAJ-MIN,水准,1,水准,2,A,炉温,3,3.0103,-24.3137,-27.3140,B,轨道速度,1,6.5322,-22.5527,-29.0849,C,镀银变化,2,4.9485,-28.2931,-23.3446,S/N,比一览表,-,29.084,-,22.552,-,23.64,-,24.73,-,25.82,-,26.6.91,-,28.00,A1,A2,B1,B2,C1,C2,S/N,比,32,2025/6/23 周一,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：,A,1,-,B,1,-,C,2,33,2025/6/23 周一,静态望大设计,实例演练,【,案例,2,】,提高磁鼓电机力矩之改善,磁鼓电机是彩色录象机的关键部件，国外同类产品力矩指标规定大于,210g.cm,。为提高电机的输出力矩，需要进行实验。,因子水平表,因子,水平,充磁量,A,位角度,B,线圈匝数,C,1,2,3,900,1100,1300,10,11,12,70,80,90,望大,问题,34,2025/6/23 周一,步骤,1,：,制定试验计划,（选择正交表）,菜单：,Stat-DOE-,T,aguchi,-,C,reate,T,aguchi,D,esign,.,选择设计类型,是,L9,（,3,4,）,，,默认,b.,因子数选,3,a.,水平数选,3,c.,确认所选定的设计,35,2025/6/23 周一,田口设计,-,试验计划表,由系统得到正交表,：,L 9,（,3,4,）,36,2025/6/23 周一,修改设计（因子水平命名）,菜单,Stat-DOE-,M,odify,D,esign.,修改因子命名,/,水平设定,中文,因子,命名,水平值设置：,数字间留空格！,为保证课程讲述方便,取,默认值,静态,田口设计,37,2025/6/23 周一,步骤,2,：,执行试验，收集数据,进行实验，将响应值,Y,输入工作单。,提示：,试验顺序应按照随机原则执行。,38,2025/6/23 周一,步骤,3,：,设置,SN,，构造田口模型,菜单：,Stat-DOE-,T,aguchi,-,A,nalyze,T,aguchi,D,esign,输入,y,确定,S/N,比,.,本例属,望大,望大,望目,望小,要点：,通过,O,ption,正确设置,S/N,望目,(,优选,),39,2025/6/23 周一,步骤,4,：,数据分析,SN,分析,均值,分析,效 应,效 应,等级,等级,对,Y,的,响应值,田口实验设计,分析基础,正交实验设计,分析基础,40,2025/6/23 周一,步骤,5,：,效应图分析,-,S/N,分析：,（,1,）,显著因素顺序,:,B,A,C,;,（,2,）,最优因素组合：充磁量,A2,-,角度,B2,-,匝数,C3,S/N,主效应图,充磁量,角度,匝数,田口方法：根据,S/N,做决策！,41,2025/6/23 周一,步骤,5,：,效应图分析,-,均值,均值,主效应图,分析：,显著因素,B,角度,A,充磁量,C,匝数,（,2,）,最优因素组合：充磁量,A2,-,角度,B2,-,匝数,C3,充磁量,角度,匝数,两种分析方法的结论一致,但，不会总是一致的！,42,2025/6/23 周一,步骤,6,：,试验结论,工程推断,：,1,）主次因子顺序：,B,角度,A,充磁量,C,匝数,2,）最优因子水平组合：,A,2,-,B,2,-,C,3,43,2025/6/23 周一,步骤,7,：,预测,菜单：,Stat-DOE,-,T,aguchi,-,P,rediet,T,aguchi,R,esults,3,）,点,三角,下拉表,，设定最优因子水平值,1,）,点选,L,T,设置：,只分析主效应：,A B C,系统是,默认,的,最佳水平：,A,2,-,B,2,-,C,3,2,）,点选,44,2025/6/23 周一,田口设计预测结果,Predicted values,信噪比 均值,S/N Ratio Mean,47.7985 240.778,Factor levels for predictions,（,最优因子水平组合,）,充磁量 角度 线圈匝数,1100 11 90,步骤,8,：,验证实验。,45,2025/6/23 周一,田口,望目设计,实例演习,【,案例,3,】,提高塑料袋,密合强度的稳定性,产品工程师要评估影响装货用塑料袋密合强度的因素。有,3,个可控因素,温度、压力、厚度,（它们分别有,3,个水平），另外识别出有,2,个,噪音,条件（,Noise,1,和,Noise,2,）。,Y,属于,望目,特性，规格要求定为,18,。,水平,温度,A,压力,B,厚度,C,1,2,3,60,75,90,32,36,40,1.00,1.25,1.50,46,2025/6/23 周一,步骤,1,：,制定试验计划,（选择正交表）,菜单：,Stat-DOE-,T,aguchi,-,C,reate,T,aguchi,D,esign,.,选择设计类型,试验计划是,L9,（,3,4,）,2.,因子数选,3,1.,选择,3,水平的设计,3.,确认所选定的设计,47,2025/6/23 周一,步骤,2,：,执行试验，收集数据,可控因子,噪音,内 表,外 表,试验操作,每,行,实验,应分别在两个,噪音,条件下做,2,次实验,真实的实验次数是,9*2,=,18,次！,Y1,Y2,本步骤最关键,望目问题,48,2025/6/23 周一,步骤,3,：,设置,SN,，构造田口模型,菜单：,Stat-DOE-,T,aguchi,-,A,nalyze,T,aguchi,D,esign,1.,输入,y,2.,确定,S/N,比,3,.,本例属,望目,选下边的,要点：,通过,O,ption,正确设置,S/N,计算机默认生成,SN,及,均值分析,的数据与效应图。,望大,望目,望小,望目,49,2025/6/23 周一,步骤,4,：,数据分析,SN,分析,均值,分析,效 应,效 应,等级,等级,SN,分析,主次顺序,B,C-A,均值分析,主次顺序,A,B-C,矛盾,-,取哪种？,50,2025/6/23 周一,步骤,5,：,效应图分析,-,SN,信噪比,S/N,主效应图,分析,：,显著顺序,B-C-A,最佳组合,A,1,-B,2,-C,2,51,2025/6/23 周一,步骤,5,：,效应图分析,-,均值,均值,主效应图,分析,主次顺序：,A-B-C,；最佳水平,A,2,-B,2,-C,1,（,注意：与,SN,分析 不一致,）,52,2025/6/23 周一,步骤,6,：,试验结论,本案,SN,分析,与,均值分析,的结果是,相悖的,。,这并不影响做决定（更复杂更高级的策略参见“,田口两阶段优化程序”,）,田口设计的选优标准是,SN,比,，故,工程推断,：,1,）主次因子顺序：,B,压力,C,厚度,A,温度,2,）最优因子水平组合：,A,1,-B,2,-C,2,53,2025/6/23 周一,思考,？,学习本章节，你怎样理解田口方法的概念？,田口乘积表与正表有什么不同？,田口方法的建模和分析的基础是什么？,选优的基准是什么？,在什么情况下必须确定噪音因子及水平？,54,2025/6/23 周一,Minitab三步曲,1.,根据问题选择工具,找对医生,你准备好了么？,从现在开始，就让,Minitab,带着我们，在,DOE,的天空里自由地翱翔吧！,2.,按照图标进行操作,拿脉检查,3.,解释数据作出决策,处方开药,要做什么,？,到哪去,？,约束条件,？,数据准备好了吗,？,你了解路径、限制条件、,要求及,要点吗？经常提醒自己,“,我正在做什么？,”,不要因为机械的操作而忘记了目的。,需要何种形式的,信息,？哪些是重要的指标需要评估？评价的准则是什么？最后我要作出什么结论,？,55,2025/6/23 周一,一项有效的试验，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,如何有效安排试验,56,2025/6/23 周一,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,57,2025/6/23 周一,案例,1,：利用头脑风暴和鱼刺图,如何确定试验因子与水平,品,质不,良,药液浓度,温度,速度,放置方式,压力,温度,能量,放置时间,放置方式,撕,Mylar,速度,负荷量,放置时间,其他,曝光,显影,压模,底片,异物,透光不均,薄膜,Mylar,水洗喷压,风力,板面氧化,曝偏,皱纹刮伤,毛头,板面清洁度,Ring,大小,异物,气泡,58,2025/6/23 周一,制程改善模式,L8,（,2,）,可控制的要因,水平,水平,内,侧,直,交,表,A,因素,A,1,A,2,B,因素,B,1,B,2,C,因素,C,1,C,2,D,因素,D,1,D,2,E,因素,E,1,E,2,F,因素,F,1,F,2,G,因素,G,1,G,2,7,借助头脑风暴的成果，规划完成实用的正交表和制造改善模式。,59,2025/6/23 周一,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,控制因子,（核心关键参数）,水准,1,水准,2,A,B,A1,（原设计值或操作标准）,新设计值或操作标准,A2,（,A1,5%,）,3,水准,控制因子,核心关键参数,水准,1,水准,2,水准,3,A,B,A1,（,A2-5%,）,（新设计值或操作标准）,A2,（原设计值或操作标准）,A3,（,A2-5%,）,（新设计值或操作标准）,60,2025/6/23 周一,实验的样本规模与度量,计量型,数据最低限度样本量：,n,计数型,数据最低限度样本量：,n,利特克量化尺度,将属性数据转换为连续数据,进行评分，定义为最好，为最差反之亦可）,量化后的样本保持在个足够,管理领域的样本度量,譬如衡量顾客满意度，或者某服务流程的绩效，可以设计优劣等级和评分标准，如,百分制,61,2025/6/23 周一,案例,3,：晶片表面缺陷的量度,62,2025/6/23 周一,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,100.15mm,，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：,63,2025/6/23 周一,因子符号,因子名称,Level,1,Level,2,Level,3,A,石灰含量,1%,5%,B,寿山石含量,43%,53%,63%,C,寿山石种类,新配方加,T,老配方,新配方不加,T,D,烧粉含量,0%,1%,3%,E,添加物粒径,小一些,原来,大一些,F,烧成次数,一次,二次,三次,G,长石含量,0%,4%,7%,H,黏土种类,K-,type,KG,各半,G-,type,瓷砖制程设计 控制因子设计值,原始设计,64,2025/6/23 周一,试验计划：,L18,（,2,1,*,3,7,）正交表,（非对称水平）,65,2025/6/23 周一,瓷砖制程设计试验数据,Y,值：厚度,mm,66,2025/6/23 周一,瓷砖制程设计：,试验数据分析,S/N,比,效应图表,均值,效应图表,Means,S/N,主次：,E A H D,C,主次：,F H B,E A,67,2025/6/23 周一,重要因子判定准则与分类,重要因子判定准则：,（一半一半原则）,一组因子中一半视为重要，一半视为不重要。,S/N,效应排列：,E A H D C,均值,效应排列：,F H B E A,因子四种分类,：,1,、对,SN,比和均值都有影响,2,、对,SN,比没影响，但对均值有影响,3,、对,SN,比有影响，但对均值没影响,4,、对二者均无影响的因子。,位置因子,/,调节因子,散度因子,68,2025/6/23 周一,第一步：,最大化,S/N,比减小变异、降低噪音的敏感性,选择能使,SN,比最大化的控制因子水准；,第二步：,调整平均值到目标值上,选择调节因子，使平均值靠近目标值，而变异维持不变。,田口两步优化程序,69,2025/6/23 周一,瓷砖设计因子分类与优化应用,瓷砖设计的可控因子分类与优化策略,类别,影响,S/N,影响,均值,控制因子,作用,优化设置,1,是,是,A E H,缩小变异,A,1,E,1,H,2,2,否,是,B F,调整品质特性至目标值,B,2,F,1,3,是,否,C D,缩小变异,C,3,D,3,4,否,否,G,降低成本,G,1,70,2025/6/23 周一,Tagdchi,应用,1,：,一线铜品质改善,改善前操作规范,序号,流程,管制项目,控制范围,管制方法,分析频率,1,酸洗,H2SO4,8%-12%,分析,1,次,/,天,2,铜槽,CUSO4V.5H2O,60-90g/l,分析,2,次,/,周,H2SO4,180-210g/l,分析,2,次,/,周,CI,40-80ppm,分析,2,次,/,周,温度,20-30,自动控制,光剂,1.5-3.5cc/l,Hull,试验,1,次,/,周,8,轧辊,HNO3,300-500cc/l,配槽分析,硝酸抑制剂量,30-50cc/l,不做分析,71,2025/6/23 周一,运用,L18,（,2,1,*3,7,）直交表，持续改善品质,因子水平表,代号,因子名称,水准数,水准,1,水准,2,水准,3,A,硝酸抑制剂量,2,30cc,50cc,B,硫酸浓度,3,8%,10%,12%,C,CUSO4V.5H2O,3,60g,75g,90g,D,H2SO4,3,180g,195g,210g,E,CI,3,40ppm,60ppm,80ppm,F,温度,3,20,25,30,G,光剂,3,1.5,2.5,3.5,H,HNO3,3,300,400,500,望目,72,2025/6/23 周一,选择,L18,（,2,1,*3,7,）直交表,根据需要，也可以选择,L12,（,2,8,），全部使用,2,水平。,73,2025/6/23 周一,实验数据,74,2025/6/23 周一,系统输出,望目,75,2025/6/23 周一,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：,A,2,B,2,C,3,D,2,E,3,F,1,G,1,H,3,76,2025/6/23 周一,Tagdchi,应用：,一线铜品质改善,改善后操作规范,序号,流程,管制项目,控制范围,管制方法,1,酸洗,H2SO4,8%-12%,10%,2%,（,略,）,2,铜槽,CUSO4V.5H2O,60-90g/l,90g,15g/l,H2SO4,180-210g/l,195g,15g/l,CI,40-80ppm,80,20ppm,温度,20-30,20,5,光剂,1.5-3.5cc/l,1.5,1cc/l,8,轧辊,HNO3,300-500cc/l,500,100cc/l,硝酸抑制剂量,30-50cc/l,50cc/l,原标准,新标准,77,2025/6/23 周一,运用,L18,（,2,1,*3,7,），持续改善品质；,望目,特性,Tagdchi,应用,2,：,整板电镀改善项目,因子水平表,代号,因子名称,水准数,水准,1,水准,2,水准,3,A,光泽剂,2,3ml/l,4ml/l,B,硫酸,3,180g/l,200g/l,220g/l,C,盐酸,3,40ppm,50ppm,60ppm,D,硫酸铜,3,60g/l,70g/l,80g/l,E,电流密度,3,18,SAF,20,SAF,22,SAF,F,槽液温度,3,23,25,27,78,2025/6/23 周一,选择,L18,（,2,1,*3,5,）直交表,79,2025/6/23 周一,系统输出,80,2025/6/23 周一,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：,A,1,B,2,C,2,D,3,E,2,F,2,81,2025/6/23 周一,案由及成果,AT&T,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,82,2025/6/23 周一,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）,因素,水平,1,水平,2,水平,3,沉淀温度（,A,）,To-25,To,To+25,沉淀压力（,B,）,P0-200,Po,Po+200,氮流量（,C,）,No,No-150,No-75,矽烷流量（,D,）,So-100,So-50,So,稳定时间（,E,）,to,to+8,to+16,清洗方法（,F,）,No,CM2,内部,CM3,外部,注：开始水准,83,2025/6/23 周一,实验计划：,L18,直交表,空,列,空,列,当然，你也可以选择,L27,（,3,6,）直交表。,84,2025/6/23 周一,实验样本及数据记录,（表面缺点）,实验,编号,试验晶片,1,试验晶片,2,试验晶片,3,顶部,中部,底部,顶部,中部,底部,顶部,中部,底部,85,2025/6/23 周一,多晶矽沉淀实验,显著因素,开始值,增加,20,db,分析方法：,将,开始值,与,改善值,进行比较。,A,B,C,D,E,F,86,2025/6/23 周一,多晶矽沉淀实验,开始值,显著因素,品质与效率的,权衡,减少,5,db,A,B,C,D,E,F,87,2025/6/23 周一,最适化,因子水平组合,A,1,B,2,C,1,D,3,E,2,F,2,多晶矽沉淀实验,-,结论,88,2025/6/23 周一,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。,L,4,（,2,2,）,L,4信号,水平数,3,=,12,次,田口动态设计,89,2025/6/23 周一,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,90,2025/6/23 周一,菜单：,Stat-DOE-,Taguchi,-,C,reate,T,aguchi,D,esign.,主对话框,d.,点选信号,(,差别,1,),a.,确定设计类型,b.,选择因子数,c.,确定,设计,e.,因子,英文,命名,/,水平设置,主因子,f.,输入信号水平,1 2 3,动态田口设计,91,2025/6/23 周一,动态田口设计,本例讨论的,S/N,比是,望目,：,所以：,响应量必须有,2,列，而且,每行的数据不能相等,，否则系统不生成图形数据！,第二步：执行设计，将响应数据输入工作表。,感觉,报告,信号,92,2025/6/23 周一,菜单：,Stat-DOE-Taguchi-,A,nalyze,T,aguchi,D,esign,输入响应,前,2,项默认的,点选 标准差。,点选,标准差,点选：信号与响应的关系图,区别,：动态没有,S/N,比的选择。,动态田口设计,93,2025/6/23 周一,Response Table for,S,ignal to,N,oise Ratios,S/N,比,Dynamic Response,Level A,（,感觉,）,B,（,报告,）,1 20.3270 18.3400,2 14.2224 16.2095,Delta 6.1047 2.1305,Rank,1,2,Response Table for,Slopes,斜率,Level A B,1 1.52738 1.03293,2 1.48734 1.98179,Delta 0.04004 0.94886,Rank 2,1,Response Table for,Standard Deviations,标准差,Level A B,1 0.165537 0.141439,2 0.287448 0.311545,Delta 0.121911 0.170106,Rank 2,1,Scatter plots Response vs.Signal,（,响应,）（,信号,）,等级,得尔他统计量,水平,动态田口设计,94,2025/6/23 周一,S/N,比,主效应图,感觉,报告,分析,：显著因子,感觉,动态田口设计,95,2025/6/23 周一,斜率,主效应图,感觉,报告,分析,：显著因子,报告,动态田口设计,96,2025/6/23 周一,标准差,主效应图,感觉,报告,分析,：显著因子,报告,动态田口设计,97,2025/6/23 周一,响应,信号,响应与信号的关系图,动态田口设计,98,2025/6/23 周一,工程推断：,最佳因子水平组合：,A1 B1,动态田口设计,99,2025/6/23 周一,谢谢交流！,100,2025/6/23 周一,