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─田口品質工程、田口方法、實驗設計─一.前言：實驗計畫(Design Of Experiments)是英國人費雪在1923年發表有關農場試驗法的論文，對歷史上過去的實驗方法，做了革命性的改革。實驗計畫雖然由農業試驗發展而來，隨著工業化的推展，各國陸續實施品質管制之後，在工業上的應用已經遠遠勝過在農業上的應用。 回顧品管的發展史，在1940年代末期，日本的田口玄一博士，在日本電報電話公司(NTT)任職，因工作性質之故影響到日後SN比的出現，即是將無線電方面品質改善的概念轉換為資料處理的公式，他曾於二次大戰後奉派前往世界的品管聖地─美國的貝爾實驗室。是全世界第一個將實驗計畫應用到工業界的人物，當時他所倡導的直交表，以及使用直交表的實驗方法，因為具有高度的再現性和獲得資訊的效率、應用範圍廣、使用方法簡便，迅速被日本工業界採納，成為日後日本產業品質快速進步的秘密武器，並一直致力於開發新的方法終生不斷。而這個秘密武器一直到1980年代，隨著日本產品在世界各國市場上的大獲全勝，引起美國人的好奇，研究日本品質之所以快速進步的原因之後，才被公諸於世。 田口玄一博士因為當時發明和推廣他的實驗計畫法(一般人慣用DOE這個稱呼)，對日本產業有著重大貢獻，先後多次獲得在日本素有品管諾貝爾獎之譽『戴明獎』的殊榮，美國人為了推崇田口博士的卓越貢獻，特別將他的方法稱之為『田口方法』(Taiguchi Method─簡稱TM)，倒是日本品管界最後將之定名為『田口品質工程』(Taiguchi’s Quality Engineering─一般用Quality Engineering)，這也是尚品企管一直不使用實驗計畫(DOE)而稱之為田口品質工程的原因，本文後面將使用田口品質工程的稱謂法。 二.田口品質工程的範疇：田口品質工程分成兩大部分，線上品管(On-Line QC)和線外品管(Off-Line QC)，摘要介紹請見下表。田口品質工程 線外品管(Off-Line QC) 規格(公差)決定法 以理論來設定規格與公差
參數設計 以低成本滿足各使用條件有效率製造的設計
允差設計 針對參數設計不足之處的加強設計
品質水準評價 針對產製品在品質水準上做比較與評價的方法
線上品管(On-Line QC) 回饋控制 針對製造結果使製程回復正常狀態的管理理論
製程診斷與調節 計數值類製程設計理論
製程連結的系統設計 連續製程最適當的系統設計
前饋控制 依投入品的特性，變更製程條件，產出符合目標值的產品
檢查設計 決定製程是否要設置品檢站的設計
預防保養的設計 預防保養的設計
安全系統的設計與保養 預警式安全裝置的檢驗設計
國人習慣或知道的實驗計畫(DOE)僅為線外品管中的參數設計。在台灣線上品管則無人重視非常可惜，尚品企管多年應用線上品管的實務經驗則反應線上品管中的回饋控制內容包括了統計製程管制(SPC)，而其中前饋控制則適用於一般特採品，日本之所以能擁有全球最多運作順暢的自動化工廠都和線上品管有著莫大的關聯，而從事品質管理的管理性工作亦和線上品管健全與否有正的強相關關係。由於篇幅之故，本次論述以最符合標題『實驗計畫』的參數設計為主。三.田口博士的觀點：在企業界經常會碰到：1.如何減少或降低不良品2.如何製造出比現在更好的品質3.如何有效地使用機械設備4.如何提升收率或收穫量 這類的問題 為了處理這類問題，通常我們會提出很多不同的方案，同時還得花很多時間來決定哪一個方案會最有用。 為了解決這類問題，有時候僅靠理論或計算就可以從眾多方案中選出最好的一種，但仍須經過實驗或試做用實驗的方法才能確定。 企業的進步需要經過問題發現、構想提出以及構想價值判斷這三個步驟。參數設計可以說是提高實驗情報資訊、獲得效率的一個共同技術，幾乎在所有的領域裡都可以運用參數設計。 四.參數設計(實驗計畫)的精髓： 參數設計主要是研究下面這兩個主題的學問：1.如何蒐集資料，如何分析資料來減少判斷錯誤的風險？2.蒐集資料時會有成本和判斷遲滯延誤的損失，而蒐集資料使用多少成本和多少時 間對企業是最有利的？ 參數設計是一種研究資訊情報量(產品設計製造)效率方面的學問。也可以說參數設計是情報量的科學，至於情報質的問題則不太重視，那是專家的問題。 因此尚品企管倡導要解決企業的品質問題需要固有技術(專業知識)+統計技術(參數設計)，我們也一再呼籲不要掉到直交表點線圖、交互作用、F檢定、顯著水準等50年前那些老掉牙的內容，那些田口博士早已放棄的第一次出現實驗計畫法的東西，多年來田口博士一再強調參數設計是發明給產業界的工程師用的，而非學術界象牙塔裡的理論辨証，甚至說下要研究統計理論回學校去找學校教授的重話。多年來尚品企管一直承襲他的教誨，累積出驚人的成果，所以我們會說做好品質(達到或超越Cpk≧2相當於6Sigma)很簡單，而且是以最低成本做到它一點也不難，事實證明確實如此。 五.參數設計的步驟：1. 提出問題和召集相關人員
2. 實驗目的明確化
3. 提出和目的可能有關的所有因素(越多越好、分成可控和不可控因素)
4. 針對這些因素提出目前或新(可能結果會更好)的水準
5. 配置最理想的實驗(依據直交表，別理會交互作用)
6. 準備實驗的說明(預定時程、各種實驗用品設備的準備)
7. 實驗的實施並收集數據資料
8. 資料的解析(依品質特性值的不同選用不同的SN比)
9. 決定最佳條件
10. 最佳條件的製程推定(若和目標值不符時，先縮小變異後調整中心值)
11. 確認實驗(一般狀況下實際結果會比最佳條件更好)
12. 結案
六.結論：熟知品管發展的人可以看出，當今適用各產業所流行的ISO到汽車業推動的QS(正廣為電子業接受)乃至於電腦通訊產業的TL品質系統，其實都和1980年代日本產業以品質席捲全球有關。ISO率先仿效日本的品質管理系統對品質系統訂出全球通用的體系標準，QS再仿效ISO但更注重品質改善，而QS的內容幾乎是田口品質工程所有內容的複製，這又和日本豐田汽車有關。而TL又再仿效ISO&QS，從而激盪互相砥礪出現了2000年的修正版。近兩年來大家流行6Sigma管理，做好6Sigma管理的關鍵是什麼？不言而諭。可惜大家都只看文章、談理論、玩系統、訂規章辦法制度，忽略了問題解決能力的培養。即便是從事能力的培養也陷在統計理論之中玩著難懂的高等統計，忽略了從技術觀點來思考。 參數設計是一套著重再生性與再現性的穩健性設計，換言之只要找到符合目標值的最佳條件，日後製造生產遵循最佳條件來做，則好的結果永遠會一再重複出現，尚品企管十餘年前就做到了一個個案，某PCB工廠量產的PC板原來不良率高達平均15%，前後兩週時間找出最佳條件後，Cpk為5.9，自找出最佳條件後不良即從此降為0，半年後追蹤期間僅一次不良率不是0，究其因亦屬非戰之罪，原因是供應商提供的原材料規格不符，公司因特採之故仍需生產。Cpk最高紀錄最近才為另一家廠商超越(塑膠件Cpk=6.9)。 尚品企管向你推薦參數設計而不推薦老掉牙的實驗計畫，任何一個從事品管工作的人都應該在工作生涯中設法學會至少『參數設計』，那麼幾乎所有產業的品質問題將不會再是你的惡夢，而且還能幫公司以最低成本來生產出現狀下(泛指所使用的原物料、零組件、機械設備、人員能力技術等)所能有的最佳品質，品管工作可以不再需要推卸責任怪罪給供應商、設計者、生產人員、檢驗太嚴等，雖然品質不好的責任不在品管人(因為品質是製造出來的、是設計出來的)，品管人只是統計數據反應品質實況、做好把關工作，但一般情況下各部門比大小的結果，往往品管人成了代罪羊，如果你會一些有深度的基本功，那麼情況可以在極短的時間(通常時間可以從數小時到數天內)改觀。其實品管人可以工作的很愉快、很簡單、很輕鬆、有尊嚴、受器重，成為公司的靈魂人物，缺你不可，讓我們大家一起來促成。