Bewise Inc. www.tool-tool.com Reference source from the internet.
組員姓名：邱顯仲、張春江、歐俊佑、洪志忠、詹益東
德霖技術學院93級夜二技機械系
指導老師：藍天雄、王岱淇老師
摘要
研磨精削製程係藉由砂輪磨粒以切除工件材料。製造產業注重表面粗糙度，面對品質要求日益提高的消費市場；因此，如何使製造成本有效控制及降低，同時提升品質，成為維持競爭力的重要因素。
本 研究針對單點式鑽石修整器應用於平面磨床砂輪進行切削動態實，探討修整顆粒之條件對砂輪表 面輪廓的影響。研究中以不同的修整條件修整砂輪，再以表面粗度儀量取砂輪表面輪廓曲線資料，並以田口方式分析其參數條件。實驗結果顯示，修整砂輪過程中， 修整器切入砂輪表面時，由於磨粒與結合劑的崩落或破裂，加上氣孔的存在效應，因此修整器便是扮演著重要角色。
有 鑑於此，本研究採用田口方法，一方面期望能在最短時間、最低成本、最少實驗次數、最簡便的 分析方法及現有資源條件下，來協助公司完成製程參數之穩健設計、目標為降低製造成本，並同時提升原來之品質水準。另一方面也希望能透過田口方法，找出製程 最大因素，並降低變異、改善品質、提升競爭力之目的。
第一章 緒論
1-1 動機與目的
以往台灣的金屬加工產業以勞力密集型態為主，面臨中國大陸、東南亞各國等大量且廉價勞工所造成的衝擊，加上工業產品生命週期短暫的情況下，模具亦隨在此之縮短交貨期。在此雙重壓力下，國內產業生存之道必須發展精密模具，注重模具之精密度、表面形狀、製程穩定性等品質項目。
磨削(Grinding Process)，為金屬切削加工中常用的精工方法之一，利用高速旋轉的砂輪，磨除工件材料要欲 除去的部分，由於砂輪磨刃甚小，工件材料移除量比起其他切削加工如車削、銑削少，因而常為機械加工的最後加工步驟。因此一般元件表面的精工製程是利用磨削 加工後量測而得知。而研磨製程是利用結合劑固定磨粒所成型的砂輪(grinding wheel)，在高速旋轉下促使磨粒與工件表面材料發生交互作用，而鑽石修整器的功能即在於使砂輪表面的磨粒得以適時露出磨刃，以獲得所需的磨削特性。
有 關金屬銑削加工的研究，以探討工件表面粗糙度、殘留應力、刀具磨耗及最大金屬移除率等為 主。洪敬祥[1]建構面銑削中碳鋼之三軸向銑削力及表面粗糙度之預測模式，探討在滿足工件表面粗糙度的限制下，獲得最大金屬移除率時之最佳銑削加工參數。 劉鶴崗[2]針對高速端銑削，探討在不同銑削參數配合，乾切削及濕切削時的切削力、刀具磨耗、表面精度及切屑變化等。樓成章[3]探討6061-T651 鋁合金在傳統切速及高速切削配合下，不同的切深及進給率對切削力、表面粗糙度、切屑成形及刀具磨耗之影響。
在機械加工研磨中，要如何得到良好均勻度，降低成本及有效的品質評價，轉速是重要的影響參數之一，但並非是絕對的，因材料表面粗糙度（接觸面積百分比），砂輪材料特性（顆粒大小）以及加工條件（定位誤差）等因素條件的差異，對於品質及砂輪壽命產生不同的影響。
研 究利用機械砂輪機，針對研磨切削進刀深度、研磨機轉速以及砂輪整飾次數等的變異條件利用田 口式品質工程模擬分析，來擬定出最佳效果，並以同一種相同材料（表面粗糙度、面積大小），及相同砂輪號數，期望能夠對機械研磨切削率與表面均勻度之提升有 所幫助。並以可靠度的觀點去評估不同的參數變異對機械研磨之影響，最後再以適當成本去分析選擇出最佳製程條件。
而 在此田口方法（Taguchi Method）實驗裏，除了期望能再最短時間、最低成本、最少實驗次數、最簡便的分析方法及現有的資源條件下，完成製程參數之穩健化設計。當然另一方面也 希望透過田口方法，利用直交表的變形法、SN比選擇找出製程的最大因素，並達到降低變異、改善品質、提升其競爭能力。綜合所言，要如何去規劃出產品最佳成 本與利潤的控制，已是目前各事業極力去追尋的目標。例如實行全面品質管理、6 sigme以及零庫存等進階管理目標。在短程中，此專題可提供製造廠商在應用加工研磨，有一套較經濟且有效的品質管控理論分析方式，同時也藉由此實驗，步邁入進階品質目標管理的實現。
1-2文獻回顧及探討
隨 著精密工業及半導體產業的迅速發展，在軟硬脆材料相關的製程技術與磨削理論不斷的推陳出 新，為了得到良好的去除機構及加工效果，理論及實驗設計研究不斷被提出。而切削研磨加工技術是製造業產業的基礎，除了應用於機械製造產業之金屬上，也應用 其他包括電子與光電產業之產品製程，例如化學機械研磨應用在晶圓面不滿不平整之凹凸上【4】、以及超高速磨削技術應用在汽車引擎的凸輪軸加工【5】。為了 能提高砂輪研磨確實屬的切削作用，提高砂輪本身的壽命使用率及產品的品質效益，都是急需去討論分析的。在不同切削速度及工件硬度下，材料移 除之剪切及刃口犁切機制的切削力、刀具磨耗以及工件表面粗糙度的變化都是重要的參數條件【6】，再利用田口方法實驗設計實驗觀測直解析法來提高情報，獲得 效率是實驗成本最低的學問【7】。
所謂磨削加工是由主軸馬達帶動砂輪，使之在高速 旋轉下，以砂粒代替單鋒刀，把眾多砂粒膠聚成 砂輪，砂粒層次剝落，露出新鋒，以新陳代謝姿態供給新刀鋒【8】，當磨粒與金屬工件表面材料發生交互作用時，會在砂輪與工件接觸的磨削區之間消耗磨削功 率，以克服工件的剪切阻抗，因而造成工件表面材料的移除。也因研磨加工的目的常常是為了達到高水準的形狀、尺寸精度，避免它加工後的表面特性，如表面粗糙 度（surface roughness）的優劣及表面殘留應力（surface residual stress）的狀態，因此研磨後的監控與砂輪的修整亦是影響工程品質的重要參數。佐田登志夫【9】提出砂輪作業面修整形成模型，可分為三部分（1）以修 整器形式及運動條件決定的基本波形。（2）磨粒的脫落極大破碎決定的波形。（3）磨粒的微小破碎決定的第三波形。最後的磨輪面形狀由三種疊加而成。任敬 心、華定安【10】提到實際砂輪修整過後之砂輪，表面輪廓必須包含砂輪氣孔的波形。而常見的砂輪修整方式有單鋒修整、鑽石修整、橫切旋轉修整、軋修修整 【11】。當中又以鑽石修整器最為常用。
田口方法由日本人田口玄一所發明，主要發源於日本，後來由於方法優良，逐漸成為工程師的標準使用工具，並成為貝爾實驗室裡的優良品質方法。而田口在美國推廣，是由ASI組織所推動，目前已頗為 西方國家所接受【12】。田口方法源自於品質設計之實驗計畫法，實驗設計是一門探討實驗進行式及其實驗觀測值解析法，以提高情報獲得效率、降低實驗成本的 學問。1950年代田口玄一博士倡導使用直交表的實驗設計，並領導一群研究人員開發各種直交表、點線圖、應用技巧及解析方法。此方法由於對實驗的結果現性 高，配置實驗的伸縮性大，實驗次數少，實驗配置容易與解析方法簡便等益處，在日本迅速的普及。
田 口方法的兩個主要工具為直交表（Orthogonal Array）和S/N比（Signal to Noise ratio），強調的重點是在產品或製程設計時就考慮品質問題，亦即如何降低產品績效的變異。Roy【13】指出田口方法利用標準的對照表，即所謂的直交 表來建構實驗設計。而參數設計可以藉助信號雜音比（S/N比）的計算，設計出最佳因子水準組合。S/N比係將平均值與變異同時考慮之評判指標，當S/N比 喻大時愈大時，表示品質特性質變異愈小，乃屬愈佳情形。 而本研究是利用研磨的相關參數，依序確定理想機能、實驗方法、各因素選定、直交表選擇與設計。透過田口實驗的結果，分析各因素的影響；找出最適條件，進行 確認實驗。實驗的成果在成本及品質方面與原來進行比較，最後提出本研究的結論和建議。
1-3 研究架構
實驗的流程，首先先確認研究的主題以及範圍，尋找相關主題的文獻及研究田口法論，評估此研究的利益分析，確定實驗方法，亦即選擇直交表的配置，找出最好的條件做田口實驗，分析確認結果，最後提出研究的結論。
確認研究主題的範圍、相關文獻探討、效益分析、確定理想機能實驗方法個因素選定直交表選怎與因素配置、找出最適條件、田口實驗設計、確認實驗、分析結果、結論和建議。
第二章 砂輪研磨及修整
2-1 磨削的介紹
磨削加工的特色：
（1） 每一顆微細磨粒，其作用相當於一把細微刃，磨削加工，如同無數細微刀刃同時切削。 （2）可磨削硬脆材料，如硬化鋼、玻璃、碳化物及陶瓷等。（3）磨削去除率小(Low Material Removal Rate)（4）磨削速率(Cutting Speed)大，進給率(Feed Rate)及磨削深度(Depth of cut)均小，因此比馬力(Specific Horse Power)相當大。
磨削切削種類：
1、深進緩給磨削(Creep Feed Grinding)
所謂深進緩給磨削，簡稱(C.F.G)，與一般的平面磨削不一樣，磨削深度(Depth of cut)增加數倍至數十倍，而進給率(Feed Rate)以相同的倍數減慢，可以增加磨削速率及增進工作表面粗度的磨削技術。
2、電解磨削(Electrolytic Grinding)
電解加工在原理上是將電鑄的陽極金屬溶解現象應用於金屬加工，將預先成形為所定形狀的電極隔著微小間隙(0.2~0.3mm)與被加工物表面相向，並壓送 電解液(electrolyte)，流速5~20m/s，以電極(electrode)為陰極，被加工物為陽極，施加一定的直流電壓(5~20V)，則經 電解液而通電流，被加工物從接近電極的部份開始電解，同時使電極以一定速度(0.5~3.0mm/min)向被加工物送入，達預先設定的加工深度時，即得 所希望的加工形狀。
3、電解拋光（Electrolytic Polishing）
所謂電解拋光，即是將工件放置陽極，於電解液中通電，在適當操作參數下，使工件發生電解反應（亦稱反電鍍），工件表面而因電場集中效應而產生溶解作用，因而可達成工件表面平坦與光澤化之加工技術。
4、化學機械拋光（Chemical Mechamical Polishing，簡稱CMP）
CMP 是將工件壓在旋轉之彈性襯墊（研磨墊）上，利用相對運動加工之拋光技術。將具有腐蝕性 之加工液供給到工件上，當工件進行腐蝕加工（化學性）時，同時供給超微磨粒（直徑100奈米以下）拋光（機械性）材料，對工件之凸部進行選擇性的拋光操 作，故稱機（械）化學拋光或化學機械拋光。
5、製程中電解削銳(Electrolytic In-Process Dressing，簡稱ELID研磨)
電 子零件等功能材料之進步是有目共睹的，但對於各種素材零件之加工精度要求則是愈來愈嚴格。 其加工技巧之磨料加工技術的研磨、拋光方面，對於高效率、高精度、高品位、超精密、自動化等之期望也很高，滿足其要求的加工技術之一為ELID研磨法。 ELID研磨法為金屬結合砂輪的削銳方法之一，利用電氣化學作用所產生之電解溶出現象，在研磨加工中也可以連續地進行削銳，以保持穩定的銳利度。
2-2 砂輪的製造
砂 輪是一種特殊的切削工具，它的切削方式以單一顆粒來看，與一般切銷的刀具並沒有很大的差 別，然而以整各砂輪來看，在切削時，它的孔隙具有與幫浦（Pump）相當的作用，能夠將切削液或是空氣帶入切削區，而在切削區達到某種程度的冷卻效果，這 是砂輪在切削上具有的特性，同時也是其他切削方式所沒有的特色。而砂輪的製作常以瓷質燒結法及樹脂黏結法製造為多。首先結合劑必須先經過乾燥、細粉碎及調 和後，與篩選過的模料、填充劑及糊液相互混合，並經由成型及乾燥的過程後，送入窯中燒製，燒製完成的砂輪則需要再做檢驗及修整過後才能銷售，但若結合劑的 原料不同，則砂輪結合劑亦不會相同。
2-3 砂輪的種類
砂 輪的種類很多，多達數十萬種，所研磨的方式、特性也皆不相同，每種砂輪也依造它的特性去做 研磨處理。而此次的實驗中，以平面研磨為實驗重點，則選擇一般的研磨砂輪。砂輪的直徑以6”、8”、10”、12”、14”為普遍，它的特性平衡佳、銳利 耐用、飯用性廣，適合各種材質之自由研削。每個砂輪上皆有它的出廠標示，每項標示代表著砂輪的某種特性，因此在做研磨加工時，也都需做是當的選擇。由於砂 輪是由磨料，結合劑與氣孔組成，因此砂輪比重的部分採用假比重。
表一、 CNS所規定組織種類及所含磨料率
|
種 類
|
密
|
中
|
疏
|
|
組 織
|
0
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
|
磨料率﹪
|
62
|
60
|
58
|
56
|
54
|
52
|
50
|
48
|
46
|
44
|
42
|
40
|
38
|
36
|
34
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
砂輪之假比重為（砂輪之重量）/（砂輪之體積）
2-4 修整器
修整器在研磨加工中也佔了極重要的角色，除了使砂輪變的銳利外，修整的角度也會造成工件平面是否水平。而常用的修整器大致分為三類，包含手持式修整器、擠壓修整輥輪及鑽石修整器。手持修整器：
手 持修整器（圖1）可分為磨條式與機械式兩類，磨條式多用於砂輪整形、砂輪面的修銳與側面餘 隙的修整。一般以手持磨條在砂輪面上橫向磨觸數次即可。機械式修整器通常使用於台架式、落地式與輕便式床用的修整器。其修整方式是利用修整器的尖齒或星形 切刃刺入砂輪表面，使表面磨耗的磨粒脫落而得到新的加
工磨粒。
圖1手持修整器
（1）擠壓修整輥輪：
擠壓修整輥輪（圖2）是使用淬硬鋼或碳化物所製成，其外型與砂輪廓成相反形狀的圓形輥
輪。使用擠壓修整輥輪與緩慢旋轉（30至90m/min） 的砂輪接觸，利用擠壓作用將砂輪面修整成特殊形狀。
圖2擠壓修整輥輪修整器（中國製造網）
（2）鑽石修整器
鑽石修整器（圖3）種類繁多，有單石式、多
組式、多石式與叢集式等。適用：
1.砂輪修正、修銳
2.傳統成型砂輪薄片打薄修整
3.特殊圓弧、角度、不規則形狀的修整
4.砂輪填塞、銳利度下降時的修銳動作
產品分類：
1.單石修刀
2.圓錐修刀（老鼠尾）
3.成型修刀（斧頭修刀）
4.結合修刀
5.多石修刀
6.成型修整塊
7.手持修刀
圖3鑽石修整器(鑽石修刀)
2-5 砂輪的修正
砂輪的修正是為了使以鈍化的砂輪在現新的銳利磨削表面，且為了使砂輪具有最大的材料移除量及理想的加工表面粗糙度，砂輪的磨削面必須保持高度的磨削率。因此砂輪的修正與修銳為磨削過程中重要的步驟。
其特性如下：
a、修正：修正是為一種砂輪成形的加工，修正給予砂輪一特有的形狀。砂輪表面上的角度、特別形狀或輪廓便是在砂輪面進行修正而成形的，當形狀或輪廓為達到所規定的限度內時，砂輪即為修正。
b、修銳：修銳為去除砂輪面上磨鈍的磨粒，使其產生新的銳刃，並移除填塞再砂輪面上的金屬磨屑，使砂輪在現應有的材料移除率。
第三章田口品質工程
3-1田口品質工程的原理、內容
田 口方法由日本人田口玄一所發明，主要發源於日本，在日本推展首先也有些挫折，但後來由於方 法的優良，仍很快變成日本工程師的標準使用工具，在日本的成功後，田口方法便接著向印度推廣，然後田口博士在1960 年代初期拜訪美國，在美國做八個月的研究訪問，更奠定田口方法的優良理論基礎，在1970年代末期，田口在日本聲望達到最高點，然後田口博士將其理論傳回 其原始發源地-貝爾實驗室，成為實驗所接受的優良品質方法。而田口方法在美國推廣，是由ASI 組織所推動，目前已頗為西方國家所接受。
田 口方法源自於品質設計之實驗計畫法，實驗設計是一門探討實驗進行方式及其實驗觀測值解析法 以提高情報獲得效率、使實驗成本最低的學問。此一利用事前的、有計劃的、考慮週詳的資料蒐集程序是由1920 年代由Fisher 所創始的[14]。實驗設計傳入美國後，開始大部份是使用於農業與生物實驗方面。直到第二次世界大戰發生，工業製品的品質管制開始被重視後，實驗設計就成 為品質管制上一重要的方法。後來實驗設計傳到日本後，日本工業隨著品質管制的實施而進步。但是工業方面的實驗會比農業、生物實驗方面有更複雜的的內容，例 如較多的控制因子及時間的限制等。
1950 年代田口玄一博士倡導使用直交表的實驗設計，並領導一群研究人員開發各種直交表、點線圖、應用技巧及解析方法。此方法由於對實驗的結果再現性高，配置實驗 的伸縮性大，實驗次數少，實驗配置容易與解析方法簡便等理由與益處，因此在日本迅速的普及。日本人將田口博士的學問稱為品質工程(Quality Engineering)，歐美各國在1980 年代開始接受此方法而稱之為田口方法(TaguchiMethod)[15]。 1984 年田口博士發展出其實驗計劃法[16]，主要目的是在於如何利用小規模的實驗，以最經濟、最有效率的方法，找出在大規模生產或者在市場上仍然有再現性的最 佳設計。因子分為：控制因子、信號因子、標示因子、Block 因子、誤差因子，其參數設計步驟為：(1)系統開發、系統選擇；(2)參數設計；(3)允差設計。田口將產品機能變異原因分為：外部雜音、內部雜音、物品 間雜音三種。前二項為線外品管的主要對象，而第三項則為線內品管之主要對象。他同時定義：品質就是產品出廠後帶給社會的損失，但不包括因機能原因所引起的 損失。
總之，田口之目的在：評價品質、改善品質和降低成本。之前田口博士為美國 AT&T 公司之貝爾實驗室改善積體電路不良率由原本七成降低為三成，掀起了「田口震撼」，日本天皇並於1989 頒發MITI 紫帶獎，表彰他對日本工業界的貢獻。實際上，在1980 年代初期，田口式品質工程已被介紹於美國主要的數家公司，如AT&T Bell 實驗室、Xerox 和Ford 汽車公司。這些公司也是美國使用田口參數設計的先鋒部隊[17]。在這些公司成功的導入田口式品質工程後，陸續有很多公司也跟著採用這項技術，並獲得客戶 的高滿意度和成本的降低。田口認為從產品研究轉換為技術研究，實為未來高科技時代企業生存之道，為達此一目的，企業應摒棄先企劃自做產品設計的作法，改為 技術研究先於企劃才行[18]。其目的就在於研究以何種最有效率的方式，使競爭對手不能很快地仿效其品質，並在成本上具有競爭力。
3-2 田口方法與傳統實驗設計的差異
田口方法與傳統實驗設計方法（表二）一直存在許多爭議，田口方法以工程知識進行實驗規劃，而達成問題的解決；傳統實驗設計則較重視實驗設計之統計意義及模式。但無論如何，田口方法提供給工程人員一個容易執行且對於改善產品品質上一個很好的方法。
表二、傳統實驗設計法與田口法之比較
|
|
傳統實驗設計法
|
田口方法
|
|
目的
|
透過連續的學習過程來進一步了解工程系統
|
設計與生產決策建構於工程知識基礎上，來改善品質於成本
|
|
概念
|
知識建構的程序
|
商業化的程序
|
|
方向
|
注重統計意義及模式正確性
|
著眼於達成目標的解決方案
|
|
方法
|
分析、解釋、規納規則
|
品質最佳化與特性描述
|
|
隨機性
|
一定要
|
不特別強調
|
|
最適化
|
允許不同模式，包括篩選設計、最佳化設計、交互作用等
|
穩健設計最佳因子水準
|
|
顯著性檢定
|
利用顯著性檢定決定模式中的因子，並藉重複實驗來得誤差估計式
|
以F 比值或貢獻度來決定因子重要性
|
3-3 田口品質工程的重要成分及工具
田口品質工程具有損失函數、直交表、S/N比、穩健設計、設計循環等五項重要成分及工具。
3-3-1 品質損失函數：
損 失函數（Loss Function）在田口品質的定義可簡單說明為產品出廠後，帶給社會的損失，但是不包括機能本身所引起的損失。此種的損失主要是由於產品的品質特性值偏 離產品設計的目標值所造成，當品質特性與目標值差距愈大..損失也愈大，田口則利用此理念，利用它可以使得生產者經由減少品質特性質與目標值之差距來不斷 地追求品質的提升。多數人對於損失函數的觀念是：只要產品品質符合規格，產品只要在規格的上下界限內均視為良品，且品質損失函數都是一樣的。邏輯上只要產 品符合規格，其損失都為零；若產品不在規格內，其損失都是固定。這種觀念是沒有考慮品質特性值與目標值差距的遠近及損失間的關係。而田口玄一針對此問題提 出了他的看法：通常每一產品或製程性能特徵都有一目標值，品質損失函數的目的就是要定量、評估因機能變異而造成的品質損失，它能快而有效地評估因品質特性 偏離目標值而造成的損失。田口的品質損失函數若採用二次拋物線函數，可做為品質特性偏離目標值和所造成社會損失的關係式，以便迅速且有效的評估品質的損 失，表示「過」與「不及」都將造成損失。
一般傳統認為只要產品的品質特性在規格範 圍之內即屬良品；但田口博士認為產品之品質特性應該 越靠近目標值越好，離目標值越遠則品質越差，損失越大。因此他提出了產品的品質，可以定義為一產品在生命週期內，整個社會對它所付出的總代價，稱之為「品 質損失」，品質損失越小表示有高的品質，這也就是品質損失函數(Loss Function of Quality)田口玄一博士認為，產品的品質就是該產品售出後對社會的最小損失，其損失包括了生產的損失、消費者損失、甚至社會的損失，而這些損失也將 反映為公司的損失。一般而言傳統上認定產品其品質特性在規格範圍內即屬良品 (一階損失函數) 如圖4，不論y 值距離目標值m多遠其損失都是A0；反之y 只要在規格內，不管多靠近m 其損失均為0，這是消極的品質觀念。
圖4、一階損失函
但 是田口博士認為產品品質特性應儘量接近目標值，距離目標值越遠則損失越大。然而，同樣是合 格品，其品質程度應該是有所不同的。產品品質特性愈接近目標值，其性能應該愈好；愈是偏離目標值，其性能將會愈差。所以站在消費者的立場來看品質，品質損 失應可描述為：(二階損失函數)，如圖5。
圖5、二階損失函數
3-3-2 直交表製作與配置
不 需要太多統計知識，用最少的實驗完成最佳化的實驗，及最佳組合驗證。傳統實驗方法為一次改 變一個因子，其餘因子保持固定的單因子實驗(One Factor at a Time)，由於雜音因子與可控因子間交互作用，會造成再現性的問題。全因子實驗(Full Factorial Experiment)，是將因子水準的所有組合，都加以實驗及深究。直交表(Orthogonal Array)，是在產品的再現性、堅耐性、及成本考量下，配置實驗中的控制因子與雜音因子，藉以簡化實驗計畫的進行，得以解決因子較多或水準組合亦多的實 驗。Peace(1989)(28)指出，直交表是田口方法用來設計實驗的基礎。直交表（Orthogonal Array）是用來建立具正交性的各組向量行所組成的水準值陣列。點線圖（Linear Graph）則是將控制因子及因子間的交互作用影響，安排在某特定的向量行中。「點」表示製程中欲控制的因子、「線」則表示兩因子間的交互作用。應用直交 表進行實驗與分析，不但可以獨立且均衡的求出每一可控因子的主效果（Main Effect），同時其正交性亦確保了各因子水準平均而不混淆的
排列，這樣便可準確的解析出各因子和因子間交互作用的影響程度。
3-3-3 S/N 比(signal to noise ratio)
S/N 比(signal to noise ratio)即信號雜音比，原被使用在通信和高傳真工業上，用來評估和比較通信系統的好壞。田口玄一博士把它應用到實驗計畫的數據分析和要因推定上。它考慮兩個數量：回應資料內的變動(變異數2 S )，及平均回應至目標值的接近程度(平均值)，它分離出產品機能對雜音因子的靈敏度，視雜音因子為一些不想要和無法控制的因素，導致功能品質特性偏離目標值。
因 此田口博士借用此定義，創造成「參數設計」中使用的S/N 比。將平均值視為「有用的信號」，而變異視為「有害的信號」，並把比值轉換為可加性較佳的對數值，做為變異和平均值的變化的量度。並由此得到望小、望大、 望目三類型品質特性。通常產品的品質特性可以分為望目特性、望大特性、望小特性三種，望目特性指品質特性具有一目標值，如長度、重量；望大特性指品質特性 越大越好，如壽命、強度；望小特性指品質特性越小越好，如雜訊、磨損等 (表三)，依照上表所區分的品質特性，也分別有不同的損失函數。
（1）望目特性
以某一特定數值為目標，不希望特性值比此目標小或大稱之為望目特性值。例如間隙、尺寸等。在望目特性中、有所謂動態特性，即其特定數值之目標經常改變，必須適當的操作以達要求。如汽車的自動換檔的機能特性值在當引擎速度改變，排檔也跟著變換、下移、上移或保留在原齒。
(2)望小特性：
非負數值且其值越小越好的特性稱為望小特性值。如磨耗、缺點數、收縮等即為望小特性值，其理想值為0。若有負數值，理想值為0 也不能稱為望小特性。因為品質特性為望小，所以其理想目標值為零，故單一產品之望小品質損失函數。
(3)望大特性：
非負數值且其值越太越好的特性稱為望大特性值。如壽命、燃料效率、拉張強度等即為望大特性值。理想的目標值是無限大，因此將望小特性值取倒數就成了望大特性值，可得單一產品之望大品質損失函數。
表三、品質特性種類
|
類 別
|
範 例
|
特 性
|
|
望大（LB）
|
品質特性越大越好
|
壽命、強度
|
|
望小（SB）
|
品質特性越小越好
|
磨耗、劣化
|
|
望目（NB）
|
品質特性具有一目標值
|
尺寸、重量
|
3-3-5 設計循環
田口玄一認為產品或製程發展有三步驟：系統設計、參數設計及允差設計。其中參數設計是田口品質工程的精華及核心技術。Hunter(1985)(25)指出設計循環的三階段。
3-3-6 平均數分析（Analysis of Mean，ANOM） 平均數分析的目的，在於明瞭每一個設計變數所設定的各水準下，對目標函數之影響趨勢以及最佳組合水準。在執行ANOM 分析前必須先行做下列幾項的計算。
1.根據直交表之試驗結果，計算每一個設計變數在不同水準下的平均數，並計 算所有設計變數之信雜比(S/N)之平均值。
2.為了使每一個設計變數在其相對應的水準對目標函數之影響，以及獲得最佳水準之組合，可以依據步驟1 和2 所得出之信雜比平均數畫出回應圖，可得到各設計變數於各個設計水準之信雜比平均變化趨勢，斜率越大表示該設計變數對目標函數的影響越大。
3.畫出回應圖後，可選取各設計變數的信雜比之平均數最大者，即為該設計變數的最佳水準。
3-4 田口品質工程進行步驟
若要以田口進行實驗，則可依下列步驟進行：
(1)選定品質特性(Quality Characteristics)，如本實驗採用茶焗蛋之蛋白、蛋黃含水量、硬度、色澤來當作本實驗的品質特性。
(2)判定品質特性的理想特性(Ideal Function)，即品質特性的理想值為靜態特性或動態特性。
(3)列出影響此品質特性的因子(Factors)。
(4)決定控制因子(Control Factors)及水準(Level)。
(5)依控制因子及其水準的數目選定適當的直交表，並安排完整的實驗計畫。
(6)執行實驗，並記錄數據。
(7)針對實驗數據進行數據分析，如變異數分析，以判斷每個控制因子的變動對品質特性的反應，及計算每個控制因子的變動對品質特性變異的效應。
(8)進行確認實驗，若再現性不良則須重覆進行(1)~(8)步驟，若確認完成，則可推廣至實際製程上。
第四章 實驗結果
本 實驗將分成三階段來探討出最佳化的實驗結果，因此第一階段以砂輪加工研磨針對工件表面粗糙 度以L9直交表取望小特性為依據，其L9組之每一組參數設計下之所有實驗結果表示於表七；求得最佳條件後再與第二階段砂輪磨耗實驗結果做比較，取的兩者的 較佳化水準，做第三階段的直交表實驗，以求得能在砂輪最少的磨耗下，實驗出最佳的品質水準。本研究分別為表面粗糙度（不可能產生負值）與砂輪磨耗之兩個各 自獨立的目標函數，兩者之值均為越小越好，所以採用望小特性做為分析工具。
4.1 實驗設備與材料
試驗材料:中碳鋼S45C(含碳量0.2%以上,0.45%以下)/硬度HRC40-46度。
實驗設備:立式CNC龍門三面研磨機。
砂輪:中國砂輪/510mm*28mm*254.0mm/材質:32A/60J。
修整器:
40mm/coarse/v40g1-wd/v40a1/v40m1(Korea)
4.2 控制因素
砂輪轉速(rpm)：控制砂輪轉速來降低磨削力及表面粗度。
修整次數：修整砂輪磨耗的次數。
進給深度(mm)：工件軸向移動距離。
材料磨耗(mm)：研磨介質表面光滑,以減少磨耗率
4.3 第一階段最佳化參數水準值組合設計
實驗採用L9（3*4）直交表，以四個控制因素與各三種水準值配置，如表四所示。第一階段以表面粗糙度為實驗測試，實驗結果須愈小愈好，因此損失函數需使用望小特性做表面粗糙度的分析特性。
表四、參數水準分配表
|
|
每次進刀量
|
砂輪轉速
|
研磨量
|
修整次數
|
|
條件一
|
0.10mm
|
1200rpm
|
1.03mm
|
10
|
|
條件二
|
0.05mm
|
1100rpm
|
0.51mm
|
8
|
|
條件三
|
0.03mm
|
1000rpm
|
0.06mm
|
7
|
表五、表面粗糙度直交表實驗配置
|
直交L9
|
每次進刀量
|
砂輪轉速
|
研磨量
|
修整次數
|
|
L1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
|
L2
|
1
|
2
|
2
|
2
|
|
L3
|
1
|
3
|
3
|
3
|
|
L4
|
2
|
1
|
2
|
3
|
|
L5
|
2
|
2
|
1
|
1
|
|
L6
|
2
|
3
|
3
|
2
|
|
L7
|
3
|
1
|
3
|
2
|
|
L8
|
3
|
2
|
1
|
3
|
|
L9
|
3
|
3
|
2
|
1
|
表六、表面粗糙度之S/N比及靈敏度結果表
|
行號
|
滑軌五點研磨數據（單位：µm刻度）
|
|
NO
|
a
|
b
|
c
|
d
|
S/N比
|
靈敏度S
|
|
1
|
12.5
|
12.0
|
12.2
|
12.5
|
34.016
|
21.798
|
|
2
|
12.5
|
12.2
|
12.5
|
12.4
|
38.858
|
21.868
|
|
3
|
此數據已超出砂輪研磨範圍，因此不列入計算
---
---
---
---
|
|
4
|
6.3
|
6.2
|
6.3
|
6.2
|
40.603
|
15.918
|
|
5
|
12.5
|
12.2
|
12.5
|
12.4
|
38.858
|
21.868
|
|
6
|
4.2
|
4.3
|
4.2
|
4.5
|
29.658
|
12.668
|
|
7
|
1.2
|
1.8
|
1.6
|
1.5
|
21.698
|
3.636
|
|
8
|
0.9
|
1.0
|
1.1
|
0.9
|
20.132
|
-0.23
|
|
9
|
2.2
|
2.0
|
2.2
|
2.1
|
26.907
|
6.545
|
表七、S/N比及靈敏度解析輔助表
|
特性
控制因素
|
S/N比
|
靈敏度
|
|
1
|
2
|
3
|
1
|
2
|
3
|
|
A每 次
進 刀 量
|
36.437
|
36.382
|
22.912
|
21.833
|
16.818
|
3.285
|
|
B砂 輪
轉 速
|
32.106
|
32.616
|
28.283
|
13.784
|
14.502
|
9.607
|
|
C研 磨 量
|
31.002
|
35.456
|
25.678
|
14.479
|
14.777
|
8.152
|
|
D修 整
次 數
|
33.260
|
30.071
|
30.368
|
16.737
|
12.724
|
7.844
|
圖6、表面粗糙度實驗參數與信雜比回應圖
所以最佳參數為A1B2C2D1
每次進刀量 0.10 mm
砂 輪 轉 速 1100 rpm
研 磨 量 0.51 mm
修 整 次 數 10次
第一階段以（表四）參數水準分配表作為各條件因子及水準數，（表五）為田口實驗L9直交表配置，（表六）利用實驗材料滑軌，尋找適當位置長度，針對四點做研磨數據的分析，最後計算出靈敏度及S/N比，畫出（圖6）回應圖。
4.4 第二階段最佳化參數水準值組合設計
表八、砂輪壽命參數水準分配表(砂輪直徑510mm)
|
|
每次進刀量
|
砂輪轉速
|
研磨量
|
修整次數
|
|
條件一
|
0.10mm
|
1200rpm
|
1.03mm
|
10
|
|
條件二
|
0.05mm
|
1100rpm
|
0.51mm
|
8
|
|
條件三
|
0.03mm
|
1000rpm
|
0.06mm
|
7
|
表九、L9直交實驗配置表
|
直交L9
|
每次進刀量
|
砂輪轉速
|
研磨量
|
修整次數
|
|
L1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
|
L2
|
1
|
2
|
2
|
2
|
|
L3
|
1
|
3
|
3
|
3
|
|
L4
|
2
|
1
|
2
|
3
|
|
L5
|
2
|
2
|
1
|
1
|
|
L6
|
2
|
3
|
3
|
2
|
|
L7
|
3
|
1
|
3
|
2
|
|
L8
|
3
|
2
|
1
|
3
|
|
L9
|
3
|
3
|
2
|
1
|
表十、砂輪壽命之S/N比及靈敏度結果表
|
行號
|
滑軌五點研磨數據（單位：µm刻度）
|
|
NO
|
a
|
b
|
c
|
d
|
S/N比
|
靈敏度S
|
|
1
|
488.35
|
488.30
|
488.36
|
488.35
|
85.141
|
53.774
|
|
2
|
496.30
|
496.20
|
496.30
|
496.25
|
88.599
|
53.914
|
|
3
|
507.90
|
507.80
|
507.90
|
507.90
|
80.498
|
54.115
|
|
4
|
504.30
|
504.30
|
504.30
|
504.20
|
80.251
|
54.053
|
|
5
|
499.50
|
499.40
|
499.50
|
499.50
|
79.991
|
53.970
|
|
6
|
502.25
|
502.20
|
502.20
|
502.27
|
84.018
|
54.018
|
|
7
|
505.66
|
505.58
|
505.61
|
505.59
|
82.805
|
54.076
|
|
8
|
505.71
|
505.65
|
|
