有學過6
sigma的同學, 一定知道 Minitab這套軟體, 因為它把6 sigma實用化了. 過去 Minitab 並沒有中文版, 但對岸有人將它漢化後, 官方也出簡體中文版, 使用簡體中文版會比英文版更friendly, 但畢竟兩岸語文還是有差異, 尤其專有名詞上的差異更讓人難以適從, 例如常態分配 v.s. 正态分布; 品質 v.s. 质量; 巨集 v.s. 宏; 變異數分析
v.s.方差分析; 進階 v.s. 高级…
官方目前沒有繁體中文版.~可惜! 希望 Minitab TWN公司能早日完成繁體中文版的 Minitab. ~期待!
先前談到 Tutorials 教學課程, 了解如何使用 Minitab 各項功能。而在Help 協助 > StatGuide 統計指南中, 則對於輸出的結果有詳細的解釋說明:
DOE > Taguchi > Create Taguchi Design
建立田口設計 > 匯總
使用「建立田口設計」在工作表中設定田口正交表設計。設計的每欄都指定一個用於實驗實驗的因子級別的組合。
田口設計用於穩健參數設計，其中的主要目標是在調整（或保持）目標的同時，找出使反應變異最小化的因子設定。田口設計為設計在各種條件下始終試驗優良的產品提供了一種強大而高效的方法。
資料描述
範例由具有五個控制因子和一個信號因子的田口設計組成。對兩種用於向完整矩陣中的欄配置因子的方法都進行了舉例描述。
建立田口設計 > 設計規格
Minitab 顯示設計規格，其中對已建立的設計加以描述。應對這些結果進行檢查，以驗證是否就是所需的設計。
田口表示法表明設計中每個因子的實驗、因子和級別的數量。
動態反應實驗的目標是最佳化系統的輸入與輸出之間的關係，它包含一個信號因子。這與靜態反應實驗形成對照，後者中的反應預期為固定值。
輸出範例
田口正交表設計
L8(2**5)
因子: 5
試驗數: 8
信號: 溫度
解釋
在此範例中，表示法 L8(2**5) 表示田口正交表設計具有 8 個實驗和 5 個因子，每個因子具有 2 個水準。
此實驗包含一個信號因子，名為壓力。
建立田口設計 > 田口表欄
田口正交表設計的建立方法是從標準田口表中提取某些欄或全部欄。有兩種方式可以指定為哪欄配置哪些因子。您可以：
· 自己向表欄配置因子
· 讓
Minitab 向可以用於對所選交互作用進行估計的表欄配置因子
注意
如果懷疑因子之間可能真的存在交互作用，則在向表欄配置因子時就需要多加謹慎。否則，交互作用可能與主要效應或彼此之間相混淆，而這使得很難得出結論。如果不知道使用哪些欄號可以用於估計交互作用而不產生混淆，則可以讓 Minitab 向可以用於對某些交互作用進行估計的表欄配置因子。
輸出範例
田口正交表設計
L8(2**5)
因子: 5
試驗數: 8
信號: 溫度
欄 L8(2**7) 矩陣
1 2 3 4 5
解釋
在此範例中，實驗人員已選擇了依欄號配置因子的預設方法。
表示法 L8(2**7) 表示整個田口表有 7 欄。這種情況下，因子按括號中的順序配置給表的前五欄 (1 2 3 4 5)。範例，將工作表中的第一個因子配置給 L8 表的第一欄。
建立田口設計 > 交互作用
田口正交表設計的建立方法是從標準田口表中提取某些欄或全部欄。有兩種方式可以指定為哪欄配置哪些因子。您可以：
· 自己向表欄配置因子
· 讓
Minitab 向可以用於對所選交互作用進行估計的表欄配置因子
如果無法向可以用於對指定交互作用進行估計的欄配置因子，則 Minitab 將顯示錯誤訊息，且不建立設計。
輸出範例
田口正交表設計
L8(2**5)
因子: 5
試驗數: 8
信號: 溫度
交互作用
AB
BC
解釋
在此範例中，實驗人員決定讓 Minitab 向可以用於對指定交互作用進行估計的欄配置因子。
選擇此設計使得 AB 和 BC 交互作用可以獨立於因子主要效應以及彼此獨立地進行估計。輸出只欄出您所指定的交互作用。應該檢查交互作用列表以確保它確實是所需要的。
DOE > Taguchi > Create Taguchi Design > more
如何輸入反應資料
在典型的田口穩健參數設計實驗中，需要使每個控制因子群組合都經歷每種噪聲條件，並量測反應變數。如果執行的是動態實驗，則在信號因子的每個水準量測反應。將每個噪聲條件的結果單獨分別在工作表中的各個反應欄中。
在下面的資料集中，欄 A-E（控制因子）和壓力（信號因子）是正交表設計的欄。噪聲 1 和噪聲 2 是在每個噪聲條件下量測的反應資料。
動態反應實驗與靜態反應實驗
使用 Minitab 可以同時執行動態反應實驗和靜態反應實驗。
· 動態反應實驗：用於最佳化輸入（信號）和輸出（反應）之間的關係。理想關係為線性，且通常反應應該與信號成比例。
一般而言，當品質特徵按照系統輸入作用於一系列值時，使用動態實驗。信號因子的一個熟悉的例子是收音機上的音量旋鈕。反應（即收音機的音量）與音量旋鈕設定的關係應該一致。
對於動態反應實驗，分析以每個因子設定的信號反應資料的最佳配適線為基礎。
· 靜態反應實驗：預期反應只有一個恆定值時使用。在靜態反應實驗中，目標是使有關固定目標的反應的變異性最小化。
對於靜態實驗，分析以每個因子設定的平均反應為基礎。
田口表示法
表示法 L(數值) (數值 ** 指數) 表示下列內容：
· L(數值) = 實驗數
· (數值 ** 指數)
- 數值 = 每個因子的水準數
- 指數 = 因子數
範例，L27(3**13) 表示設計有 27 個實驗和 13 個因子，以及 3 個水準。
如果表示法採取 L (數值 ** 指數 數值 ** 指數) 的形式，則表示混合水準的設計。範例，L18 (2**1 3**7) 表示設計有 18 個實驗，1 個因子有 2 個級別，而另 7 個因子有 3 個級別。
有關交互作用的更多資訊
在兩個因子中，如果一個因子對反應的作用取決於另一個因子的水準，則這兩個因子存在交互作用。因子 A 和因子 B 之間的交互作用表示為
AB。
範例，假定您可以從兩條路線駕車回家。一條是高速公路，另一條是輔路。兩條路線的距離大致相同，但高速公路的限速要高得多。當交通不擁堵時，高速公路的用時要比輔路少得多。但在交通高峰時，在高速公路上欄駛要緩慢得多，以至於在輔路上欄駛實際上更快一些。
非高峰時段 高峰時段
高速公路 30 分鐘
1 小時
輔路 45 分鐘
45 分鐘
這是兩個因子（路線和一天中的時段）之間交互作用的一個例子，而反應是回家所需時間。實際上，這是交互作用最極端的形式，其中一個結果的方向會隨另一個因子的水準而變化。如果高速公路始終是最快速的路線，但在高峰時段優勢有所降低，則這種情況仍可以被看作是一個交互作用。
田口正交表設計主要用於研究無交互作用的因子。田口法的提倡者已提供了選擇因子和反應的原則以使交互作用最小化。通常這要求深刻理解實驗系統所涉及的物理製程。
當認為可能存在交互作用或不確定是否存在交互作用時，應選擇可以檢測出交互作用的設計。
詳細資訊請到官方網站進一步了解: http://www.minitab.com.tw/
和 http://www.minitab.com/
聲明: 本文純粹學術性研討, 內容所提及任何關於 Minitab 專有創作文字, 圖像與架構…等皆屬Minitab Inc. 版權所有, 嚴禁商業上轉貼使用.
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