课程目的：
 掌握试验设计的方法，原理和应用。
 通过咨询师的现场辅导，解决生产现场的实际问题并有效掌握DOE的应用
 提高对DOE的认识，从根本上摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习；
 了解应用DOE的必备条件；
 掌握DOE工具的应用步骤；
 系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率。
适合对象：任何把降低质量成本和PPM作为业务目标的企业和人员。需要理解和运用实验设计程序收集数据的人员，质量人员及设计开发人员、工艺开发人员（学员背景要求：具备基本的运算能力，了解统计概念，并有统计过程控制（SPC）和测量系统分析（MSA）的经验。带电脑，会使用简单的Minitab软件功能。）
授课形式：互动授课、分组讨论、案例分析、课堂练习并将运用MINITAB软件进行实验配置和数据分析
课程大纲：
*一部分 DAOE基础知识
1、 试验的定义
2、 试验设计和分析的含义
3、 试验设计和分析的历史和发展
4、 试验设计和分析的作用
5、 试验设计DOE有关术语
5.1 factor 因子 （controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子）
5.2 level 水平/treatment处理
5.3 response 响应
5.4 main effect主效应
5.5 interaction 交互作用
5.6 试验单元
5.7 试验环境
5.8 模型和误差
6、试验设计分类
7、试验设计运用步骤
8、DOE基本原则 Replication重复、Randomization随机化和Blocking分组
第二部分 简单实验设计应用
1、试误法(Trial & Error)
2、优选法
2.1、0.618法 2.2、对分法
2.3、均分法 2.4、双因素优选法
3、 单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time
4、 单因子试验设计和分析
4.1 单因子试验设计
4.2 单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图（box plots）、单值图（scatter diagram）、残差图（plot of residuals）
4.3 单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较 （multiple comparison）
4.4 单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归
第三部分 析因试验设计 factorial design
1、 析因试验设计概述
1.1 析因试验设计的含义
1.2 全因子试验设计法full factorial design
1.3 部分因子试验设计法 fractional factorial design
1.4 重复试验
1.5 析因试验的目标
2、析因试验设计法的基本应用程序
2.1 明确试验目的，确定考核指标
2.2 选择主因子，确定主因子水平
2.3 选择析因设计和构造设计矩阵
2.4 实施试验计划、记录试验数据
2.5 计算和分析试验结果
2.6 建立预测模型
2.7 论断和确定
3、全因子析因试验设计法的运用案例
4、部分因子析因试验设计法的运用案例
第四部分 正交试验设计和稳健参数设计
1、正交试验设计简介
2、正交表
2.1 正交表概念
2.2 正交表符号
2.4 正交表的正交性（整齐可比性、均衡分散性）
2.5 常见的正交表介绍
3、正交试验设计法的应用程序
3.1 明确试验目的，确定响应指标
3.2 选因子，定水平，确定因子水平表
3.3 选择合适的正交表，安排试验计
3.4 提出试验计划报告，配备所需资源
3.5 实施试验计划、记录试验数据
3.6 计算和分析试验结果
3.7 进行新一轮调优试验
3.8 进行生产验证，确定新的设计值
4、没有交互作用的正交表配置步骤
5、有交互作用的正交表配置步骤
5.1 自由度
5.2、正交表的自由度
5.3、因子水平自由度计算
5.4、没有交互作用的正交表配置实例
5.5、交互作用因子的自由度
5.6、混杂
5.7、有交互作用的正交表配置实例
5.8、因子交互作用的配置方法
6、无交互作用正交试验设计案例（极差分析法）
7、有交互作用正交试验设计案例（方差分析法）
8、多指标要求的试验设计及案例
9、稳健参数设计
第五部分 mixture design混料设计
1、 混料设计概论
1.1 混料设计概论
1.2 混料设计约束图
1.3 混料设计分类：简单混料型、混料-总量型、混料-过程变量型
2、 混料试验的计划
2.1 单纯形重心法 simplex centroid
2.2 单纯形格点法 simplex lattice
2.3 极端顶点设计法 extreme vertices design
3、 混料试验的分析
4、 混料试验的运用案例 |
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