說起試驗設計(DOE)，很多人就會想起完全析因設計、部分析因設計、響應面設計等傳統方法，可是隨著工藝要求的提高、客戶需求多樣性的增強、成本壓力的不斷增大，根據這些方法得到的優化方案往往在實際工作中實現不了預取的效果。這也是為什么很多開展六西格瑪管理的企業在從傳統的六西格瑪改進DMAIC向六西格瑪設計DFSS的進化過程中，越來越重視一種高級試驗設計——穩健設計的原因。
穩健設計Robust Design是在傳統試驗設計DOE基礎上發展起來的低成本、高穩定性、高再現性的產品與技術開發、設計方法體系。其價值在于通過產品設計、技術開發使產品或技術用最小的資源消耗對于外界環境變化、零部件制造公差和時間因素造成的老化、劣化、磨損等干擾的影響有很強的抵抗能力，從而讓產品具有高度穩定的性能，讓開發的技術在大規模生產和各種不同使用條件下都具有高度再現性，以達到長期穩定地滿足客戶需求的目的。無論在工業工程的學術研究領域，還是在企業的研發和六西格瑪項目中，穩健設計都受到了越來越多的關注。目前，比較成熟的穩健設計方法大致有四種。調查當前的統計質量咨詢與軟件市場后發現，只有專業質量管理及六西格瑪軟件JMP能夠全部實現這些方法：
一、田口設計Taguchi Design
田口設計是一種源自日本的穩健設計方法。它最大的創新之處在于從試驗數據中提煉出兩個指標來衡量產品質量的穩定性：靈敏度和信噪比。在比較典型的望目特性流程中，一般用均值表示靈敏度，用均值平方與方差之比的對數的10倍表示信噪比，而且強調在設計優化中應當先將信噪比調節到最大，然后才將均值調整到需要的目標位置。下圖是基于JMP軟件實現的田口設計優化示意圖。
圖1 基于JMP軟件實現的田口設計優化示意圖
二、多響應優化 Multiple Responses Optimization
多響應優化的思路最簡單易懂，它其實是源自歐美的響應面模型的拓展。在這種方法中，我們需要同時考慮兩個響應：均值和標準差。顯然，標準差總是越小越好，均值一般總是越接近目標值越好。兩者要同時考慮時，可以通過構建意愿函數Desirability Function實現。下圖是基于JMP軟件實現的多響應優化示意圖。
圖2 基于JMP軟件實現的多響應優化示意圖
三、誤差傳遞 Propagation of Error
誤差傳遞的方法相對較新，其原理也稍微復雜一些。簡單地說，過程響應的變異是由各個過程因素的變異共同造成的，而且其大小可以用下列公式估算：
其中的
是因素X1對響應Y的偏導數，同時被稱為是因素X1對響應變異影響的敏感度系數。由此可知，如果要盡可能地降低響應變異，必須要想方設法減小各個難控制的噪聲因素的偏導數。這樣一來，優化問題也轉化成了一個多響應優化問題。只是在這個時候，需要優化的響應分別是響應值本身和各個噪聲因素的偏導數。顯然，各個偏導數總是越小越好，響應值本身一般總是越接近目標值越好。下圖是基于JMP軟件實現的誤差傳遞示意圖。
圖3 基于JMP軟件實現的誤差傳遞示意
四、蒙特卡洛模擬 Mote Caro Simulation
誤差傳遞的方法也比較新，不過易于理解。它是在統計模型已經成功構建的基礎上，使用計算機技術產生隨機數據，以此來預測過程的表現水平，尋求系統的最優參數。隨著模擬次數的增多，其預計精度也會逐漸增高。如果運用得當，我們還可以確定產品穩定工作時各個難控制的噪聲因素的允許波動范圍，以及實現可控因素的公差設計。下圖是基于JMP軟件實現的蒙特卡洛模擬示意圖。
圖4 基于JMP軟件實現的蒙特卡洛模擬示意圖
總之，穩健設計是一種提高產品質量的有效途徑，它的實質是運用精細化手段提高產品性能對時間因素和環境因素造成波動的抵御能力。正如古人所云，工欲善其事，必先利其器。JMP軟件可以幫助我們大幅度降低分析難度，更快速有效地實現穩健設計的目標。
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本文標題：質量改進與六西格瑪中的穩健設計
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