通常，产品的质量受到各种设计、工艺、环境等因素的综合影响，具有一定的分散性。而这些因素可以分为两种：可控因素和不可控因素（噪声因素）。可控因素如飞机构件的几何尺寸、螺栓个数、材料性能、加工精度等，可以通过合理设计提高产品质量的可靠性。不可控因素如加工机器误差、工人熟练度、环境影响、材料老化等，只能通过提高设计安全裕度、缩小容差来提高可靠性，但这会大幅提高制造成本。

稳健性设计最早的研究始于二战后的日本，田口玄一博士于20世纪70年代末创立的三次设计法(Three Stage Design) 奠定了稳健性设计的理论基础。所以，许多学者也把稳健性设计方法称为田口方法。国外对稳健设计的研究最多的是日本和美国，国内系统性的研究则始于1992年的《三次设计》在中国的出版。

自20世纪70年代末80年代初，在日本推广Taguchi方法以来，稳健设计受到了各发达工业国家的关注，并进行了一系列与Taguchi思想相结合的研究与生产应用活动，同时也产生了许多与Taguchi方法不完全一致的新的稳健设计方法，特别是随着计算机技术、优化和CAD技术的发展，逐渐形成了现代的稳健设计方法。目前有关稳健设计方法大体上可分为两类：第一类是以经验或半经验设计为基础，如田口(Taguchi)方法、响应面法、双响应面法、广义线性模型法等，属传统的稳健设计方法。第二类以工程模型为基础与优化技术相结合，主要有容差多面体法、容差模型法、随机模型法、灵敏度法、基于成本-质量模型的混合稳健设计等，称为工程稳健设计方法。

稳健性设计包括产品设计和工艺设计两个方面，分系统设计、参数设计、容差设计三个阶段对产品质量进行优化设计。

1．系统设计

系统设计阶段，是应用专业技术进行产品的功能设计和结构设计的阶段，是从定性角度考虑各参数对产品质量的综合影响，它是整个产品质量设计的基础。例如，飞机结构件中常见的连接件设计，采用摩擦螺栓的设计，将减少螺孔与螺杆的应力集中，从根本上避免了螺孔加工精度对结果的影响，从而提高连接件质量的稳健性。

2．参数设计

参数设计阶段，是稳健设计中最重要的阶段，利用正交实验设计方法(DOE方法)，快速有效地确定系统中构件参数的一组最佳组合，力图减小噪声因素对产品质量性能的干扰，达到提高产品质量的目的。例如，在飞机结构的连接件设计中，在螺栓预紧力的大小、螺栓直径、螺栓个数等设计参数的组合中，找到最佳组合，使得连接部位在保持较低成本的同时，受力最为合理、抗噪声因素能力最强。

3．容差设计

容差也就是容许偏差，即公差。通过参数设计确定了系统各构件参数的最佳组合之后，需要进一步确定这些参数波动的容许范围，就是容差设计。例如设计飞机结构连接件的容差，使之在各种噪声因素和可控因素下，满足6Sigma要求。

       容差设计是在参数设计不能满足产品质量要求的情况下采取的一种补救方法，它往往意味着花钱买更好的材料、零件和机器以满足6Sigma标准，将使产品成本大幅度提高。而参数设计是质量设计中最有效的方法。它通过各参数的最优组合，使产品对环境条件或其它噪声因素的敏感性降低，最终实现在不提高产品成本的前提下使产品损失最小。可见，参数设计是获得高质量产品的关键，也是质量鲁棒性设计的中心内容。

关于稳健性的发展史

      稳健性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性。稳健性给经济管理、金融决策等方面的研究人员展现了工程领域是如何对模型误设、决策的稳健性等基本的定性叙述进行定量刻画的；它同时也告诉自动化和信号处理等领域的研究人员，在系统的可检测性等基本要求得不到满足时，怎样才能设计出好的决策规则。这种不同学科领域之间的实质性交融，是推动科学和技术发展的重要途径。

稳健性一词第一次出现在Box (1953)的文章中，这篇文章检验了均值和方差的假设，指出方差对偏离正态性的检验是不稳健的，均值的检验是稳健的。同时Box指出：研究稳健性标准是最重要的。术语“稳健性”并没有被官方正式的质量团体定义，但却被认为是一个非常重要的特性。在文献中，许多研究者早已讨论了这一问题，每个人都针对自己的领域提出了定义，在同一个领域内也可能变化。

有几个稳健性的传统定义：

(1) 对实验条件微小的改变的抵抗能力，仅在实验室操作者或设备之间转换时可能发生；

(2) 一个分析过程的稳健性是对参数中的变异转换时可能发生；

(3) 一个分析过程的稳健性是对参数中的变异保持不受影响的能力的一种测量，并指出在正常应用条件下其可靠性即稳健性评价了一个方法抵抗在正常应用条件下变化的能力；

(4) 一个过程的稳健性是指过程生产出具有一致性的良好产品的能力，在不可控的制造条件下对改变具有最小效应；

(5) 一个方法的稳健性是在实验条件下对给出小的有意的变异所观察到的效应的水平，因而，稳健性应该视为在分析程序中所应用的实验忧化的一个特性；

(6) 在多元情况下，稳健性被视为模型的预测能力对外部因子(环境、设备以及抽样条件的变异)变化的敏感性；

(7) 随着时间的变化产品所具有的稳定性；

(8) 稳健性是在所研究的优化域附近响应曲面上的信息特征；

(9) 稳健性的概念是模型在小的扰动下保持稳定的能力；

(10)Box从统计上给出了稳健的含义：即使过程在所基于的假设违背的条件下，仍能给出好的结果；统计分析的稳健性指的是优化设计对不符合规格的模型的敏感性，将稳健性作为对离群值估计的敏感性度量，因而稳健性出现在统计中提高了对离群值估计的抵抗能力；模型的稳健性指的是对统计假设(线性、正态、独立)不符合的非敏感性。