为了进一步研究DFSS在产品性能优化方面的应用，天行健咨询以某车型集成于主缸的制动灯开关（BLS）性能优化应用为例来阐述。

一、项目背景

制动信号作为整车控制的关键信号，要求其采集和输出具有很高的稳定性和可靠性。目前各主机厂的制动信号多采用集成于制动踏板上的机械接触式制动灯开关。由于机械开关存在接触异响和耐久烧蚀等问题，上汽于2012年自主开发了集成于制动主缸上的制动灯开关——BLS传感器。

自从BLS传感器搭载整车试验后，发现BLS输出电压与输入电压相比压降过大。上述问题容易造成车辆在电瓶严重亏电时无法可靠地提供制动信号，使得相关控制器无法获知车辆制动踏板状态，出现制动灯无法点亮等问题。

二、识别阶段

为了更加准确的定义客户需求，本文首先对内部和外部客户进行识别，通过客户访谈及问卷调查的形式收集内外部客户声音，同时对竞争车型的相关数据进行分析和对标，获得了BLS的改进方向和目标。

利用质量功能展开工具（QFD）将客户的声音转换为工程师可以理解和操作的工程指标，并识别工程指标与客户需求之间的关系，计算工程指标的权重，找出关键指标特性（CTQ），确定设计改进的重点。通过QFD分析，确定了本项目的关键指标特性为输出电压值大、工作电压范围广、负载影响小等特性，如图1所示。在获得关键指标的同时，也应关注相关设计冲突点，确认工程指标间是否存在设计冲突。

在识别阶段还需要建立产品性能设计积分卡对现有产品能力水平进行分析，得到产品性能Z值，即西格玛水平。

三、设计阶段

在设计阶段中，需要建立QFDII以进一步将设计需求转换成零件特性需求，而作为设计阶段的VOC——产品功能展开为QFDII提供相关输入，通过QFDII的分析,获得了影响BLS输出电压性能的重要零件特性：信号放大元件类型、下拉负载电阻阻值及滤波电阻阻值。而下拉负载电阻属于内部客户的零件特性。

在此基础上，项目团队通过头脑风暴及多种质量工具对关键零件特性的设计概念进行发散性的思考，初选了六种概念方案。为了对比各概念方案的优劣，利用普氏矩阵进行筛选，最终获得三种改进方案，如表1所示。

 四、优化阶段

在优化阶段，需要对概念设计方案进行细化，即零件特性的参数选择。优化阶段的核心是实验设计（DOE），其是利用数学的方法寻找最佳解，并利用统计的方法进行预测。优秀的实验设计可以快速有效的获得关键参数，同时在设计的过程中考虑各变量之间的相互关系。

实验设计的主要步骤如下：

1、实验问题的认知和描述；

2、质量特性Y的选择；

3、影响因子X的选择与水平设置；

4、实验设计方法的选择；

5、实验实施及数据收集；

6、数据整理及统计分析；

7、结论与建议。

鉴于BLS的影响因子中存在属性变量和连续变量，本文采用田口方法（Taguchi Method）进行实验设计，利用Minitab建立实验矩阵并确定实验次数为9，如图2所示。

在进行田口分析时，首先最大化信噪比（S/N），其次调整均值水平。

五、验证阶段

基于上文所述的田口预测，本文制定了两套优化方案进行验证，如表2所示。

通过台架试验验证，说明预测的结果与实际结果的趋势吻合，两种方案均明显的改善了原有水平的能力。考虑实际情况，现有项目下无法更改控制器内部的硬件，决定采用方案B；而对于新开发项目，考虑到成本因素，需要对采集BLS硬线信号的控制器下拉电阻阻值进行规定，在满足相应等效下拉电阻的情况采用方案A。

六西格玛设计（DFSS）的应用致力于产品前期开发的质量设计，而不是产品后期应用的质量改进。通过该项目的实施，天行健咨询深刻体会到了产品质量是设计出来的，理解了设计需求来源于客户，在产品开发中要重点关注客户的声音，集中资源对客户关注的问题进行优化；同时利用DFSS方法设计，企业可以在缩短产品研发周期的基础上，获得更加可靠和稳健的产品。