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Taguchi的实验设计的优缺点

优点:
1.田口式的基本思想的关键部分是变异值的减少。比如他的著名的损失函数的概念,
L(y)=k(y – T)^2,这与戴明和朱兰等强调变异减小和损失最小化的持续改进的概念是一致的。
2.稳健设计的观念不是新的,田口的贡献在于把实验设计的方法作为工程设计过程的正规部分运用。
3.产品不仅仅要符合规格,更重要的是逼近目标值。

缺点:
1.对实验设计的评论:
缺乏处理交互作用的影响的保证措施 实际上田口的正交表的设计并不是由他发明的,例如 L8 是7因子两水平1/16阶乘析因实验,L9 是4因子3水平解析度3的阶乘析因实验,L12 是Plackett-Burman 设计,L16 是15因子2水平解析度3的阶乘析因设计。这些实验尤其是L12和所有3水平的实验设计,都涉及到一些主因素和2交互作用的混淆,所以当2交互作用显著时,实验者就不可能得到正确的结果。
田口宣称,不必要明确地考虑2交互作用,正确地选择反应值和实验因子,或者用“滑动水平法”选取因子水平,就可能消除这些交互作用。实际上这两种方法通常很难实现,而且主要也是基于主观定性的判断。
用3水平的设计来估计非线性 田口宁愿用3水平来估计实验的非线性,同样在设计中忽略的2交互作用可能是欠考虑的。
内表外表的结构通常导致了更大无谓的实验 就拿4个可控因素和3个噪音因子的内表L9 ,外表L8的设计而言,Byrne和田口用了72个实验去研究共7个因子,如果用2水平1/4阶乘实验去作的话,只需32个实验,而且还能区分主因素和2交互作用之间的混淆。
田口设计的点线图的应用 实际上田口的点线图正是为了补充其主因素和2交互作用混淆的弱点,所以他给每个正交表都给出了点线图,但是这并不能区分2交互之间的混淆,而且不幸的是,它们常常导致无效的设计。比如他的汽车发动机实验和他的切割刀具实验 ,点线图不一定就能指导所有类型的实验。

2.对数据分析方法的评论:田口推荐的ANOVA的某些变差,已经明知会有虚假的结果,但还是作为田口的独特方法而大加推行。
得到“优胜者”但不是“最佳值” 实际上用边际均值挑选优胜者只是一个主观定性的判断,一般来说只有“优胜者”,却没有“最佳值”,虽然田口的拥护者推荐确认实验,但是这只能确定是非,不可能象响应曲面法一样寻找到最佳的“鞍点”所在。
信噪比SNT SNL SNS 在原理上容易出问题 事实上很多西方的统计学家如BOX(1988),Leon(1987),Schmidt,Boudot(1989),Quinlan都沿用田口数据分析法,从数理统计的角度证明了其不合理性,甚至出现错误的显著性因子的判断。

3.其他评论
**田口推荐的基本思想是正确的,只是在实验设计方法和一些数据分析方法上很多西方的管理学家给过一些重要的批评。这倒也正常,可怕的是,田口的拥护者们经常打着“它们奏效了”的招牌来拒绝批评,这对任何一门学科的发展都是不利的。而且更有甚者,在不了解实验设计发展历史的前提下,试图证明在本身就属于实验设计法DOE中的一种的田口式设计来反对DOE,这是完全可笑的。
归根结底,田口式是建立在析因设计的基础上的实验设计法的一种,是属于低效的析因设计,田口方法的优点在于他把实验设计法运用到了工程设计的重要环节,以及他的对变异的损失理解,而绝不是田口的实验设计方法。这在很多年来被许多管理学家和统计学家都论证过,是不容置疑的事实。**

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Akungg (威望:1)

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基本同意O大师观念,尤其“田口方法的优点在于他把实验设计法运用到了工程设计的重要环节,以及他的对变异的损失理解,而绝不是田口的实验设计方法。这在很多年来被许多管理学家和统计学家都论证过,是不容置疑的事实。”
但有几点意见供参考:
1。田口方法不能说是低效的析因设计,理论上的缺陷并不能全部否定其在实际工程中的有效应用,我的观点为:解析度不足的高效的析因设计。
2。田口方法的优点在于他把实验设计法运用到了工程设计的重要环节,以及他的对变异的损失理解建议细化,以利后来者有效合理选择。
3。内表外表的结构通常导致了更大无谓的实验:O大师所举例子:L9内表均考虑3水准,外表最多可答7个2水准噪音因子。。。。。。
4。另针对田口设计“动态”理论(田口实验设计的重要部分)请O大师再有效评论;对田口设计才算公平
供大家参考

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