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FMEA和FTA分析
故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种品质问题。在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和品质问题的分析。品质是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产质量量和可靠性的各种潜在的品质问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的品质和抗各种干扰的能力。根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的品质改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

Kano模型
日本品质专家Kano把品质依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种品质：理所当然品质、期望品质和魅力品质（如下图）

Kano模型
A：理所当然品质。当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B：期望品质也有称为一元品质。当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。
C：魅力品质。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
理所当然的品质是基线品质，是最基本的需求满足。
期望品质是品质的常见形式。
魅力品质是品质的竞争性元素。通常有以下特点：
l 具有全新的功能，以前从未出现过；
2 性能极大提高；
3 引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；
l 一种非常新颖的风格。
Kano模型三种品质的划分，为6Sigma改进提高了方向。如果是理所当然品质，就要保证基本品质特性符合规格（标准），实现满足顾客的基本要求，项目团队应集中在怎样降低故障出现率上；如果是期望品质，项目团队关心的就不是符合不符合规格（标准）问题，而是怎样提高规格（标准）本身。不断提高品质特性，促进顾客满意度的提升；如果是魅力品质，则需要通过满足顾客潜在需求，使产品或服务达到意想不到的新品质。项目团队应关注的是如何在维持前两个品质的基础上，探究顾客需求，创造新产品和增加意想不到的新品质。

POKA-YOKE
POKA-YOKE意为“防差错系统”。
日本的品质管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生（Shingeo Shingo）先生根据其长期从事现场品质改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除品质检验的工具。

POKA-YOKE的基本理念主要有如下三个月：
⑴决不允许哪怕一点点缺陷产品出现，要想成为世界的企业，不仅在观念上，而且必须在实际上达到“0”缺陷。
⑵生产现场是一个复杂的环境，每一天的每一件事都可能出现，差错导致缺陷，缺陷导致顾客不满和资源浪费。
⑶我们不可能消除差错，但是必须及时发现和立即纠正，防止差错形成缺陷。

品质功能展开（QFD）
品质功能展开(Quality Function Deployment, 缩写为QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法，它体现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。在健壮设计的方法体系中，品质功能展开技术占有举足轻重的地位，它是开展健壮设计的先导步骤，可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺，从而为稳定性优化设计的具体实施指出了方向，确定了对象。它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系，从而增强了产品的市场竞争能力，保证产品开发一次成功。
根据文献报道，运用QFD方法，产品开发周期可缩短三分之一，成本可减少二分之一，品质大幅度提高，产量成倍增加。品质功能展开在美国民用工业和国防工业已达到十分普及的程度，不仅应用于具体产品开发和品质改进，还被各大公司用作品质方针展开和工程管理目标的展开等。
2000版ISO 9000系列标准要求“以顾客为关注焦点”,“确保顾客的要求得到确定并予以满足”，作为分析展开顾客需求的品质功能展开方法必将在2000版ISO 9000系列标准的贯彻实施中获得广泛的应用。

SOW
工作说明(Statement Of Work,缩写为SOW)是合同的附件之一，具有与合同正文同等的法律效力。工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、试验、品质控制，可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等；应向对方提供的项目，如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料，以及何时进行何种评审等，因此，工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作，它使产品的管理和品质保证建立在法律依据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方(承制单位)进行品质监控的有力工具。工作说明的详细要求可查阅GJB 2742－96。
工作说明的内容是品质功能展开的重要输入。

WBS
工作分解结构（Work Breakdown Structures,缩写为WBS）是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。该层次体系以要研制和生产的产品为中心，由产品（硬件和软件）项目、服务项目和资料项目组成。WBS是通过系统工程工作而形成的，它显示并确定了武器装备项目的工作，并表示出各项工作之间以及它们与最终产品之间的关系，充分体现了系统的整体性、有序性（层次性）和相关性。GJB2116－94给出了WBS的典型发展过程及编制的基本要求，并在附录中提供了七类武器系统的纲要WBS。
在品质功能展开和系统设计等工作中应用WBS的层次体系，参照GJB2116－94给出的纲要WBS，将极大地方便产品功能、结构和研制工作的构思，有助于QFD和系统设计等工作的完成，也有助于工作说明（SOW）的编制。WBS是对武器装备研制实施系统工程管理的有效工具，也是设计完整性的保证。
WBS的原理和思想，也同样适用于各种大型、复杂、高科技的民用产品。
并行工程
并行工程(Concurrent Engineering)是对于产品和其有关的过程(包括制造和保障过程)进行并行设计的一种系统的综合方法，它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期(从概念形成到产品报废处置)中的全部要素，包括品质、成本、进度及顾客需求。并行工程要求特别重视源头设计，在设计的开始阶段，就设法把产品开发所需的所有信息进行综合考虑，把许多学科专家的经验和智慧汇集在一起，融为一体。
下图是串行工程与并行工程的比较示意图。

显然T并＜T串。据文献报导，贯彻并行工程，研制周期将缩短40－60%，生产初期的工程更改减少50%以上，制造费用降低30－40%，报废和返工减少75%。
在健壮设计中，尤其在进行品质功能展开和系统设计时，必须贯彻并行工程的原理和指导思想。

参数设计
参数设计(Parameter Design)在系统设计之后进行。参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数(包括原材料、零件、元件等)的最佳水平组合，从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产质量量特性波动小，稳定性好。另外，在参数设计阶段，一般选用能满足使用环境条件的最低品质 等级的元件和性价比高的加工精度来进行设计，使产品的品质和成本两方面均得到改善。
参数设计是一个多因素选优问题。由于要考虑三种干扰对产质量量特性值波动的影响，探求抗干扰性能好的设计方案，因此参数设计比正交试验设计要复杂得多。田口博士采用内侧正交表和外侧正交表直积来安排试验方案，用信噪比作为产质量量特性的稳定性指标来进行统计分析。
为什么即使采用品质等级不高、波动较大的元件，通过参数设计，系统的功能仍十分稳定呢？这是因为参数设计利用了非线性效应。
通常产质量量特性值y与某些元部件参数的水平之间存在着非线性关系，假如某一产品输出特性值为y，目标值为m，选用的某元件参数为x，其波动范围为Dx(一般呈正态分布)，若参数x取水平x1，由于波动Dx，引起y的波动为Dy1(如图)，通过参数设计，将x1移到x2，此时同样的波动范围Δx，引起y的波动范围缩小成Dy2，由于非线性效应十分明显， D y2<Dy1，由此可见，只要合理地选择参数的水平，在参数的波动范围不变的条件下，(也就味着不增加成本)，就可以大大减少品质特性值y的波动范围，从而提高了产品的稳定性。但与此同时，却发生了新的矛盾，这就是y的目标值从m移到了m&cent;，偏离量Δm= m&cent;-m。如何使y保持稳定，而又不偏离目标值呢？这时，可设法找一个与输出特性y呈线性关系，且易于调整的元器件参数z(调整因素)，即y=a+bz，只要把z从z1调到z2，即可补偿偏离量 Δm。如果不采用参数设计，利用非线性关系，而是按传统方法直接进行容差设计，把元件x由较低品质等级改为很高品质等级，也就是说将参数x的 波动范围由Δx 缩小为Δx1，而对应于水平x1的品质特性y的波动范围变为Δy3，虽然Δy3<Δy1，但这是以增加成本为代价而取得的；而且可能仍然是Δy3>Δy2，即提高了元件品质等级后，对应于x1的产质量量特性y的波动范围仍然比采用较低品质等级元件、对应于水平x2的y波动范围D y2要宽，由此可以看出参数设计的优越性。

图： 参数设计的非线性效应图
参数设计可以分为静态特性的参数设计和动态特性的参数设计。

发散思维
发散思维又称求异思维、辐射思维，是指从一个目标出发，沿着各种不同的途径去思考，探求多种答案的思维，与聚合思维相对。不少心理学家认为，发散思维是创造性思维的最主要的特点，是测定创造力的主要标志之一。
美国心理学家吉尔福特认为，发散思维具有：流畅性、灵活性、独创性三个主要特点。

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流畅性是指智力活动灵敏迅速，畅通少阻，能在较短时间内发表较多观念，是发散思维的量的指标；灵活性是指思维具有多方指向，触类旁通，随机应变，不受功能固着、定势的约束，因而能产生超常的构思，提出不同凡响的新观念；独创性是指思维具有超乎寻常的新异的成分，因此它更多表证发散思维的本质。可以通过从不同方面思考同一问题，如“一题多解”、“一事多写”、“一物多用”等方式，培养发散思维能力。

方差分析与回归分析
方差分析(Analysis of Variance, 缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一，是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。这是一个很重要的思想。
回归分析(Regression Analysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组试验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。粗略地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系，这个函数称为回归函数，在实际问题中称为经验公式。回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X，Y的观察值（样本），对回归函数进行统计推断，包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。

顾客满意度评估
ISO9000：2000系列标准要求企业对顾客有关组织是否已满足其要求的感受的信息进行测量和监视。 与顾客有关的信息可包括：对顾客和使用者的调查，有关产品方面的反馈，顾客要求和顾客抱怨，合同信息，市场需求，服务提供数据和竞争方面的信息等。
对于顾客满意的评估可以有各种方法，近年来，美国、瑞典等国采用顾客满意度指数(Customer Satisfaction Index, 缩写为CSI)进行评估，很有成效。CSI是用于评价产品(硬件、软件、服务、流程性材料)满足顾客需求程度的参数，也是评价产质量量的一种综合指数。设顾客对产品提出了n项需求，每项需求得到满足的程度为qi, ( i=1, 2, … , n), 则顾客满意度指数CSI是qi 的函数：
式中0≤qi≤1,(i=1,2,…,n)
对于qi，应由市场开发人员对顾客群进行随机抽样调查， 结合通过售后服务所收集的顾客投诉和对产品的品质问题进行分析、统计来确定。顾客满意度指数的评估是相当复杂的事情。企业、社会和国家机关都可以根据需要，委托中立的专业机构，进行产品、服务和行业的顾客满意度指数的评估，用以指导品质改进的方向。
精益生产(Lean Production)
精益生产(Lean Production，简称LP)是美国麻省理工学院根据其在“国际汽车项目”研究中，基于对日本丰田生产方式的研究和总结，于1990年提出的制造模式。其核心是追求消灭包括库存在内的一切“浪费”，并围绕此目标发展了一系列具体方法，逐渐形成了一套独具特色的生产经营管理体系。
精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好的结果。

均匀设计
正交试验设计在挑选试验点时，有两个特点：均匀分散，整齐可比。“均匀分散”使试验点有代表性，“整齐可比”便于试验数据的分析。为了保证“整齐可比”的特点，正交设计至少要求做q2次试验。若要减少试验的数目，只有取掉整齐可比的要求。均匀设计就是只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法。均匀设计和正交设计相似，也是通过一套精心设计的表——均匀表来进行试验设计，用回归分析的方法分析试验结果的。每一个均匀设计表有一个代号 或 ，其中U表示均匀设计，n表示要做n次试验，q表示每个因素有q个水平，s表示该表有s列，U的右上角加“*”和不加“*”代表两种不同类型的均匀表。通常加“*”的均匀表有更好的均匀性。均匀设计的一个显著特点是试验次数随着因素水平的增加而显著减少
排列图
排列图的全称是“主次因素排列图”，也称为Pareto图。它是用来影响产质量量的各种因素中主要因素的一种方法，由此可以用来确定品质改进的方向。因为在现实中存在的多数问题通常是由少数原因引起的。经济学上的80/20原则用到管理领域，其基本原理是区分“关键的少数”和“次要的多数”，这样有助于抓关键因素，解决主要问题，为直观起见，用图形表示出来，这一图形便是排列图。

平衡计分卡
哈佛商学院的罗伯特.S.卡普兰（Robert Kaplan 哈佛商学院的领导力开发课程教授）和诺朗诺顿研究所所长大卫.P.诺顿（David Norton 复兴全球战略集团创始人兼总裁）经过为期一年对在绩效测评方面处于领先地位的12家公司的研究后，发展出一种全新的组织绩效管理方法，即“平衡计分卡”，并发表于1992年1/2月号的《哈佛商业评论》中。

平衡计分卡的基本内容
平衡计分卡打破了传统的只注重财务指标的业绩管理方法，认为传统的财务会计模式只能衡量过去发生的事情。在工业时代，注重财务指标的管理方法还是有效的，但在信息社会里，传统的业绩管理方法并不全面。组织必须通过在客户、供应商、员工、组织流程、技术和革新等方面的投资，获得持续发展的动力。 基于这种认识，平衡计分卡方法认为，组织应从四个角度审视自身业绩：客户、业务流程、学习与成长、财务。
平衡计分卡中的目标和评估指标来源于组织战略，它把组织的使命和战略转化为有形的目标和衡量指标。

容差设计
容差设计(Tolerance Design)在完成系统设计和由参数设计确定了可控因素的最佳水平组合后进行，此时各元件(参数)的品质等级较低，参数波动范围较宽。
容差设计的目的是在参数设计阶段确定的最佳条件的基础上，确定各个参数合适的容差。容差设计的基本思想如下：根据各参数的波动对产质量量特性贡献(影响)的大小，从经济性角度考虑有无必要对影响大的参数给予较小的容差(例如用较高品质等级的元件替代较低品质等级的元件)。这样做，一方面可以进 一步减少品质特性的波动，提高产品的稳定性，减少品质损失；另一方面，由于提高了元件的品质等级，使产品的成本有所提高。因此，容差设计阶段既要考虑进一步减少在参数设计后产品仍存在的品质损失，又要考虑缩小一些元件的容差将会增加成本，要权衡两者的利弊得失，采取最佳决策。
总之，通过容差设计来确定各参数的最合理的容差，使总损失(品质与成本之和)达到最佳(最小)。我们知道，使若干参数的容差减少需要增加成本，但由此会提高品质，减少功能波动的损失。因此，要寻找使总损失最小的容差设计方案。用于容差设计的主要工具是品质损失函数和正交多项式回归。
参数设计与容差设计是相辅相成的。按照参数设计的原理，每一层次的产品（系统、子系统、设备、部件、零件），尤其交付顾客的最终产品都应尽可能减少品质波动，缩小容差，以提高产质量量，增强顾客满意；但另一方面，每一层次产品均应具有很强的承受各种干扰（包括加工误差）影响的能力，即应容许其下属零部件有较大的容差范围。对于下属零部件通过容差设计确定科学合理的容差，作为生产制造阶段符合性控制的依据。但应指出，此处的符合性控制与传统品质管理的符合性控制有两点不同：第一，检验工序不能只记录通过或不通过，还应记录品质特性的具体数值；不能只给出不合格率，还要按照品质损失的理论制订科学的统计方法来给出品质水平的数据。第二，采用适应健壮设计的在线品质控制方法（如先进的SPC方法等），实时监控产质量量波动的情况，进行反馈和工艺参数的调整；针对存在的问题，不断地采取措施改进工艺设计，提高产质量量，在减少总损失的前提下使品质特性越来越接近目标值，条件具备时，应减少容差范围。

实验设计(DOE)
实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。 析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。
所谓正交实验设计就是利用一种规格化的表─—正交表来合理地安排实验，利用数理统计的原理科学地分析实验结果，处理多因素实验的科学方法。这种方法的优点是，能通过代表性很强的少数次实验，摸清各个因素对实验指标的影响情况，确定因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最优参数组合。经验证明，正交实验设计是一种解决多因素优化问题的卓有成效的方法。正交表是运用组合数学理论在拉丁方和正交拉丁方的基础上构造的一种表格，它是正交设计的基本工具，它具有均衡分散，整齐可比的特性。
实验设计法已有70余年的历史，在美国和日本，被广泛应用于农业、制药、化工、机械、冶金、电子、汽车、航空、航天等几乎所有工业领域，来提高产质量量。美国汽车工业标准QS 9000“品质体系的要求”中已将实验设计列为必须应用的技术之一。著名的参数设计也是在正交实验设计的基础上发展起来的。另外开展实验设计不但可找到优化的参数组合，在很多情况下也可通过设置误差列，进行方差分析，定性地判断环境因素和加工误差等各种误差因素对期望的产品特性的影响，并采取改进措施，消除这些误差的影响。因此对于一些简单的工程问题，直接应用实验设计法也能获得满意的健壮的设计方案。实验设计还可应用于改进企业管理，调整产品结构，制定生产效益更高的生产计划等。

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水平比较法(Benchmarking)
平对比法(Benchmarking)又称标杆法。是对照最强有力的竞争对手或已成为工业界领袖的公司，在产品的性能、品质和售后服务等各方面进行比较分析和度量，并采取改进措施的连续过程。水平比较法包括两个重要的方面，一方面制订计划，不断地寻找和树立国内、国际先进水平的标杆，通过对比和综合思考发现自已产品的差距；另一方面不断地采取设计、工艺和品质管理的改进措施，取人之长、补已之短，不断提高产品的技术和品质水平，超过所有的竞争对手，达到和保持世界先进水平。采用水平比较法不是单纯地模仿，而是创造性地借鉴。通过深入的思考、研究，集众家之长，开展技术创新，实现产品性能的突破。只有掌握了突破性的技术，才有可能领先世界。为了更好地贯彻水平比较法，应当建立有关的数据库，并不断更新。水平比较法在美国已获得广泛的应用和明显的成效。
统计过程控制(SPC)
统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的，自第二次世界大战后，SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线品质控制的基本方法。根据SPC理论，产质量量特性的波动是出现品质问题的根源，品质波动具有统计规律性，通过控制图可以发现异常，通过过程控制与诊断理论（SPCD）可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值－极差（x-R）控制图，均值－标准差（x-S）控制图，中位数－极差（x-R）控制图，单值－移动极差（x-Rs）控制图，不合格品率（P）控制图，不合格品数（Pn）控制图，缺陷数（C）控制图，单位缺陷数（u）控制图等。SPC方法是保持生产线稳定，减少品质波动的有力工具。
近年来，SPC方法获得进一步发展，例如波音公司为了贯彻健壮设计思想，推出了一套新的供应商品质保证规范Dl-9000，主要的变化是要求建立先进的品质体系(Advanced Quality System，缩写为AQS)。 AQS体系将田口的品质损失的概念纳入到生产制造阶段的品质管理之中，提出了一整套与健壮设计相适应的生产制造品质控制要求。
AQS体系首先要求确定生产制造阶段产品的关键特性，对这些关键特性及其所涉及的零部件，要求开展工艺健壮设计，以便确定健壮的工艺。在生产制造中要建立对关键特性的监控措施，除了应用SPC的常规控制图外，AQS给出了三种小批量控制图即单值移动极差控制图、目标控制图和比例控制图，两种改进的控制图即移动平均控制图和几何移动平均控制图，另外还有提高控制图监控灵敏度的一些措施。根据监控情况和实际需要，改进工艺参数或改进工艺设计，纠正引起品质波动的任何人机料法环的因素，从而实现品质的连续改进

头脑风暴法
头脑风暴法又称智力激励法，是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的，是一种创造能力的集体训练法。它把一个组的全体成员都组织在一起，使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念，既不怕别人的讥讽，也不怕别人的批评和指责，是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。它有四条基本原则：
第一、排除评论性批判，对提出观念的评论要在以后进行。
第二、鼓励“自由想象“。提出的观念越荒唐，可能越有价值。
第三、要求提出一定数量的观念。提出的观念越多，就越有可能获得更多的有价值的观念。
第四、探索研究组合与改进观念。除了与会者本人提出的设想以外，要求与会者指出，按照他们的想法怎样做才能将几个观念综合起来，推出另一个新观念；或者要求与会者借题发挥，改进他人提出的观念。

系统设计
系统设计(System Design)在健壮设计方法体系中有着十分重要的作用。在顾客需求明确以后，如何有针对性地开发出技术含量高、生命力强、适销对路的产品，从根本上决定了产品的品质，也直接决定了企业的成败。在全球经济一体化的今天，知识经济迅猛发展，仅靠提高现有产质量量、降低成本或引进仿制先进工业国的产品已不能适应企业的生存与发展，唯有不断跟踪发展变化的高新技术与发展变化的顾客需求，以顾客需求为牵引不断创新，更快更好地开发出一代又一代满足顾客需求、先进适用、效费比高的产品，才能不断地满足顾客的需要。从产品开发过程来说，急需科学的系统设计方法来指导和支持产品的开发，控制源头品质。田口玄一倡导的三次设计，就是系统设计、参数设计和容差设计，他创造性地提出了参数设计和容差设计的原理、方法，并开展了大规模的实践，但他没有提出系统设计的具体方法。长期以来，系统设计是健壮设计的薄弱环节。由于系统设计的落后，不但限制了产品的品质水平，也影响了参数设计等稳定性优化设计方法的正确和有效的应用。
近年来，在品质学界的不懈努力下，对系统设计的过程及其一般规律有了深入的理解，提出了一些新的方法，主要有西欧流派的理论、公理性设计原则和解决创造性问题的理论(TRIZ)等。西欧流派的理论认为设计是一个映射的过程；功能的实现过程是能量、材料及信息流的转换；对功能可进行逐层分解；给出了科学的设计流程。公理性设计原则提出了设计的实质和应遵循的原则。TRIZ方法是前苏联从1946年开始，对数以百万计的专利文献加以研究，总结和提炼的技术系统创新规律的体系，在产品的创新方法方面是一个极大的突破。我国的科技工作者在引进和掌握了先进的自顶向下设计方法后，还通过对自顶向下设计的一般原则与方法进行研究，给出了通用的自顶向下设计方法。以上方法各有千秋，从不同方面揭示了系统设计规律，在品质学界引起强烈关注，并已应用于工程实践，产生了良好的效果。

线内品质管理
线内品质管理是为了对生产线上的产品的品质波动进行控制。即使给定了生产工艺，决定了作业条件，由于以下原因，产品的特性值也会产生波动。
?原材料，外购件的波动；
?工艺的变化，工具的磨损，机械的故障等；
?处理的波动；
?操作差错。
对于这样四个波动因素，要求在日常作业中进行品质管理，亦即实时处理的在线品质管理。包括以下三种工作：
1) 工艺的诊断及调节，也称做工艺管理。这种方法是每隔一定间隔进行诊断，如果判断为异常，便寻找原因使其恢复正常，再重新生产。如果判断故障正在渐渐形成，则对工艺进行调节，作预防处理。确定最佳诊断间隔和必要时采用适当的定期维护是两项主要的管理技术。
2) 预测及修正，也可叫做控制，这种方法是对于某种想要控制的计量特性值，每隔一定间隔进行测量。根据所测的值预测生产照原样继续时所生产物品的特性值的平均值。预测值如与目标值偏离，则要改变用于修正的因素，即改变信号因素的水平进行修正。这种方法也称反馈控制，在进行合理的工艺设计中很重要。
3) 检测及处理。也称为检验：就是说对产品逐件地进行测定，其品质特性值若超出标准，便进行返修或报废等等。
线内品质管理也是田口玄一提出的，其特点是：每种措施要以减少品质损失作为目标，进行管理方案的优化，例如最佳诊断与测量间隔，最佳修正值，最佳定期维护周期等。与SPC相比，线内品质管理更加精细，重视预测与修正，强调降低成本。

箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

谢宁方法
实验设计(DOE)方法一直在发展、丰富和完善，美国人多里安?谢宁(Dorian Shainin)总结了如下七种新的DOE应用技术：
1、 多变图技术
根据以往经验确定影响品质的可能要素，例如工人班次、机床、原材料、工艺变量等，每隔一段时间抽取连续生产的几件产品，按需观察的这些要素的几种情况分别测试品质特性，画成图表进行比较分析，以确定引起波动的原因。
2、零件搜索技术
根据以往经验确定影响产质量量的可疑零件，随机选取几个好的产品和坏的产品，将坏产品上的可疑零件与好产品上的对应零件进行交换，重新装配后进行品质特性参数的测量、比较、分析，以找到影响产质量量的主要零件。
3、成对比较技术
随机选取5对以上的好的和坏的产品，用各种方法测试其各种参数并比较其不同之处，以确定影响产质量量的主要原因。成对比较技术适用于不可拆卸的产品。
4、变量搜索技术
与零件搜索有许多相似之处，都是逐个替换，进行测试比较，以搜索引起产质量量波动的主要原因，但变量搜索是针对变量的，而零件搜索则是针对零件的。
5、完全析因技术
采用以上四项技术，寻找出4个以下的主要因素，这些因素按全部因素所有水平的一切组合逐次进行实验，研究这些因素的主效应和相互之间的交互作用，以确定最佳的因素水平匹配方案。
6、 改进效果检查
令B为改进后的工序，而C为改进前的工序。为了验证改进效果，可以设定风险率a(第Ⅰ类风险)和b(第Ⅱ类风险)，随机抽取B和C两种产品(样本量由风险率决定)，进行假设检验，以确定在规定的风险率下，B产品是否优于C产品。
7、 实验设计的回归分析
对散布数据作出散布图，应用回归理论，诊断出对产品影响大和小的因素，从而找出影响产质量量波动的主要原因，并根据波动大小，确定各因素的目标值和容差。

新七种QC工具
新七种QC工具可以应用于产品开发各阶段，特别适用于难以得到充分数据的方案论证和初步设计阶段。新QC七种工具的特点是以图形为基础，适于整理不够系统的思路，将各要素间的复杂关系理出头绪，明确地提出问题，找出解决问题的手段、方法，并按时间先后排序，确定工作计划。
新七种QC工具是：关联图法、亲和图法（KJ法）、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、过程决策程序图法(PDPC法)、矢线图法。

因果图
因果图又叫“石川馨图”，也称为鱼刺图、特性要因图等。它是利用“头脑风暴法”，集思广益，寻找影响品质、时间、成本等问题的潜在因素，然后用图形形式来表示的一种十分有用的方法，它揭示的的是品质特性波动与潜在原因的关系。

因果图有三个显著的特征：
l 是对所观察的效应或考察的现象有影响的原因的直观的表示；
2 这些可能的原因的内在关系被清晰地显示出来；
3 内在关系一般是定性的和假定的。

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品质损失函数
品质特性的波动(即产品性能相对设计目标值的偏离)是引起品质损失和品质问题的原因，田口博士建立了品质损失函数，以描述品质损失与品质波动之间的关系。
品质损失QL(Quality Loss)是品质特性y的函数。不同的产品和不同的品质特性对应不同的品质损失曲线。
当产品性能恰好为目标值m时，品质损失最小，相对值可定义为零。产品性能偏离目标值越远，品质损失越大。品质损失函数L(y)的图象为一条曲线，在y=m处有极小值零。假定L(y)在y=m处存在二阶导数，可将L(y)在y=m处展开成泰勒级数，考虑L(y)=0，L&cent;(m)=0，并忽略高阶无穷小，L(y)可简化为式中k=L&cent;&cent;(m)/2!为不依赖于y的常数。因此品质损失函数的图像在y=m附近近似地等于一条抛物线。
j(y)为一批产品的性能概率分布密度函数，其均值为μ，标准差为σ，则这批产品的品质损失的数学期望为当随机变量y服从正态分布N(μ，σ2)时，由(1-8)式可得
可见品质损失的数学期望L与产品性能方差σ2、平均波动的平方(μ-m)2和损失系数k有关。
σ2和(μ-m)2决定了曲线j(y)的形状与位置， 而k则决定了品质损失函数L(y)的形状。健壮设计的目标有两个，一个目标是使[s2+(m-m)2]最小，即曲线j(y)很陡且均值接近m，另一个目标是使k最小，即曲线L(y)很平坦，从而使产品的品质损失最小。

大海情人

太谢谢LZ了，正在学习这方面的知识。