经典DOE-试验设计及实战模拟培训(2天)
DOE培训教材经典版
23 全因子设计实验计划表
因子
A
B
C 实验结果
实验号
1
+
+
-
2
+
+
+
3
+
-
-
4
-
+
-
5
-
-
+
实验条件 也称一次“运行”
6
-
+
+
7
+
-
+
8
-
-
-
基本术语
响应： 亦称指标、质量特性 ，是在实验设计中 可以测量的系统输出，一般以Y表达。
输出响应Y 可以有计量型指标和计数型 指标两种表达方式。
稳健设计 析因设计 回归设计
DOE基本统计知识补习
ＤＯＥ提供了一套组织和表达数据的方法＿ ＿结构化的矩阵表，按此方式提供数据：试验 条件X和实验结果Y；同时为建立数学模型下 达指令：要考察哪些因素，而哪些因素则不需 要列入模型。
两类错误与置信度
第Ⅰ类错误： 记为α，也称 显著性水平
拒绝一个正确的假设或结论的概率。
实验设计定义
实验设计（Design of Experiments DOE ）
实验设计是一种安排实验和分析实验数据的数 理统计方法。
计划安排一批试验，并按照计划在设定的条件 下进行这些试验，通过改变过程的输入变量， 获得新数据，然后对之进行分析，获得我们所 需要的信息，从而得出科学的结论，并据此作 出合理有效的决策。
第一单元
实验设计基本原理
引言：品质工程面临的问题
在品质工程中经常会遇到如下问题：
DOE(试验设计)培训课件
随机性
确保每个试验单元被选 中的机会相同。
重复性
相同条件下进
试验结果能够反映实际 情况，具有实际意义。
可操作性
试验过程易于实施和控 制。
03
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单易行的试验设计方法，适用于处理单个因素或多个因 素对试验结果的影响。
THANKS
谢谢您的观看
佳条件以达到预期的结果。
DOE旨在提高实验效率和降低 成本，同时减少实验次数和缩短
研发周期。
DOE的目的和意义
确定关键因素和最佳条件
通过DOE，可以确定对产品或过程性 能有显著影响的因素，并确定最佳条 件以获得最佳性能。
提高产品或过程性能
降低成本和减少变异
DOE有助于减少实验次数和缩短研发 周期，从而降低成本。此外，它还可 以减少产品或过程中的变异，提高可 重复性和可靠性。
性和完整性。
06
实际应用案例分析
案例一：提高某产品的良品率
总结词
通过DOE方法，提高产品良品率
详细描述
针对某产品良品率低的问题，采用 DOE方法进行试验设计，通过调整工 艺参数、优化原料配方等手段，提高 产品良品率，降低生产成本。
案例二：优化某生产过程的工艺参数
总结词
通过DOE方法，优化生产过程工艺参数
JMP
强大的统计分析功能和可视化工具
VS
JMP是SAS公司开发的一款强大的统 计分析软件，它提供了丰富的统计方 法和可视化工具，可以帮助用户进行 各种复杂的数据分析和试验设计。 JMP具有直观的用户界面和易于使用 的操作方式，使得用户可以轻松地进 行数据处理和分析。同时，JMP还支 持多种数据格式，可以与其他软件进 行数据交换和共享。
最经典的DOE培训资料
最经典的DOE培训资料一、DOE培训简介DOE（Design of Experiments）即试验设计，是一种科学的统计方法，用于优化和改进产品、流程或系统。
本文将介绍最经典的DOE培训资料，帮助读者快速掌握DOE的基本概念和应用技巧。
二、DOE基本原理DOE的基本原理是通过合理安排实验来获取尽可能多的有用信息，以便推断出因果关系和优化条件。
在DOE中，研究者通过改变实验因子的水平，观察响应变量的变化情况，从而确定影响响应变量的主要因素，并找到最优的因素水平组合。
三、DOE的常用方法1. 完全随机设计（Completely Randomized Design）：在完全随机设计中，实验因子的各个水平组合以完全随机的方式分配给试验单元。
这种设计适用于因素水平较少的情况，能够较好地估计因素效应。
2. 随机区组设计（Randomized Complete Block Design）：随机区组设计将试验区分为几个均匀分布的区块，每个区块内的试验因子水平组合是随机分配的。
这种设计适用于试验区存在显著差异的情况，能够减小区组间的差异对因素效应评估的影响。
3. 多因子实验设计（Factorial Design）：多因子实验设计同时考虑两个或多个因素对响应变量的影响。
通过观察各个因素水平组合下的响应变量值，可以评估因素间的交互作用，并确定最佳的因素组合。
4. 响应曲面法（Response Surface Methodology）：响应曲面法利用数学模型来描述因素和响应变量之间的关系。
通过在响应曲面图上寻找最大或最小值点，可以找到最优的因素组合。
四、DOE的应用领域DOE广泛应用于各个领域，包括制造业、医药、食品、化工等。
以制造业为例，DOE可以用于优化工艺参数，提高产品质量和生产效率；在医药领域，DOE可以用于药物配方的优化和剂量的确定。
DOE的灵活性和可迅速得到结果的特点，使其成为许多领域中问题解决和优化的重要工具。
进阶DOE课程介绍_2天 chS
推论功效和样本数量之关系
1)准备工作
概述
示例: 5因子、8个角点数、3个中心点的设计，计算功效。如功效要求90%，应进行多少次实验?
2)执行分析
输入数据: Minitab输入画面
指定设计详细信息:区组数、忽略的项数、中心点项
指定显著性水平:显著性水平α或alpha是0.05还是0.01?
7.稳健设计的目的在于使所设计的产品质量稳定、波动性小，使生产过程对各种噪声不敏感。在产品设计过程中，利用质量、成本、效益的函数关系，在低成本的条件下开发出高质量的产品。在进行产品可靠性设计过程中，应该运用稳健性设计方法，减少产品质量特性波动、提高产品抗干扰能力。采用田口正交表安排试验方案，通过对各种试验方案的统计分析，找出抗干扰能力强、调整性好、性能稳定、可靠的设计方案。
课程特色:
这门课程将教会研发工程师如何辨识出问题的失效模式以及各种类型的原因，在课堂中老师手把手的应用演练，搭配电子软件模板、电子文件及实际案例，上手容易,操作性强。
参加人员：
1.研发部门相关工作人员。2.设计.品质.制造.技术部门之工程师及高级工程师。3.试验验证工程师及管理层。4.各部门之中高阶主管。
3.在实验中经常会有多重响应(多个Y值)，尤其在制程产出上，我们希望多个质量参数、材料成本、效率等要求，都能同时达标一步到位。我们应用响应优化器和等高线图两项工具，达到同步实现高质量、高效率、低成本的综合要求。
4.当我们遇到大量因子( > 8)进行筛选但时间和资源有限时，一般2k-p形式的两水平部分因子实验可能不可行，可以使用Plackett-Burman设计，实验次数比部分因子设计少一倍以上，对显著影响的因子可以确定出来，从而达到筛选的目的，避免在后期的优化试验中由于因子数太多或部分因子不显著而浪费试验资源。
最经典的DOE培训资料(两篇)
引言：DesignofExperiment（DOE）是一种用于优化和改进产品、过程和系统的统计方法。
它通过系统地变化和操纵设计因素，以确定它们对响应变量的影响，并揭示最优的设计参数或条件组合。
本文将介绍一些最经典的DOE培训资料，为读者提供有关DOE实施和应用的详细指南。
概述：DOE培训资料是以指导操作者学习和掌握DOE方法和技巧的一种教育材料。
这些培训资料通常被用于工程和科学领域，旨在培养学习者掌握实验设计的基本概念和技能。
在这些资料中，包括了从理论知识到案例分析的全方位教学内容，可帮助学员理解和应用DOE原则，并在实践中取得成功。
正文：1.DOE的基本原则和概念：介绍DOE的概念和原则，包括因素、水平、响应变量等基本术语的定义和意义；详细讲解完全随机设计、随机区组设计、区组设计等常用的DOE方法；引导读者理解DOE的核心思想，即控制变量的变化以评估因素的影响，并用统计分析方法进行数据的解读和验证。
2.DOE的实施步骤和工具：提供DOE实施的详细步骤，包括确定目标、选择合适的设计方法、设定因素和水平、设计实验方案、实施实验等；介绍常用的DOE工具，如方差分析、回归分析等，解释其在DOE中的应用和解读。
3.数据分析技巧和误差处理：引导读者学习如何处理实验数据，包括数据整理、异常值处理、数据平滑等；介绍常见的数据分析技巧，如样本量估计、假设检验、置信区间估计等，帮助读者合理解读实验结果；讨论实验误差来源及其对结果的影响，讲解如何减小误差并提高实验的可靠性。
4.DOE在产品优化和质量改进中的应用：探讨DOE在产品设计和工艺改进中的应用，如变量选择、参数优化等；通过丰富的案例研究，展示DOE在提高产品质量和降低成本方面的潜力和效果；提供实用的步骤和方法，帮助读者将DOE应用到实际项目中，并获得可观的结果。
5.DOE的局限性和扩展应用：分析DOE的局限性，包括实验设计的代表性、实验条件的限制等方面；探讨基于DOE的进一步改进和扩展，如优化设计、鲁棒设计等；引导读者思考如何在特定领域中应用DOE方法，实现更加精确和高效的研究或生产过程。
DOE实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
DOE实验设计法培训报告(PPT 61页)
分布曲线与直方图
• 数据分布是一个概率分布。它是过程波动的数学模型。 • 下面的柱状图可以直观反映出实际观察到的事件的分布概率，称为频率分布。
5
假设检验
• 实际问题到统计问题的沟通。 • 假设检验回答以下的实际问题： • “在_____ 和 _____之间是否有显著的差异?” • 为了回答这个问题，实际问题被转变成统计问题。 • 在假设检验中，我们用相应的小样本来回答有关总体参数 • 的问题。 • 我们选择的样本总是有可能不能代表总体，因此，通过假 • 设检验作出的结论是有可能错的。 • 在某些假定的情况下，推断统计学使得我们可以评估做出 • 错误结论的风险。 • 统计并不能代替专业的判断。
• 当我们想确定什么是影响流程的主要因子时 (X1, X2, . . . , Xk) • 我们在流程分析阶段中可以通过流程图、鱼骨图、 FMEA等找到了流程潜在的主要因子 • 我们想找出关键变量X的设置来改进响应Y
• 实验的目的：是为了评估独立变量X对响应Y的影响
24
DOE的类型及实验步骤
• 筛选实验 –识别流程主要因子 • 特性描述实验 – 量化流程主要因子及其交互作用对流程输出的影响 • 最优化实验 – 确定流程输入因子的设置以达到流程输出的最佳 • 验证实验 – 进一步确认前面实验得出的结果
• 效应(Effect)：指的是因子变化时，输出发生的变化。
• 主效应：主效应表现为当某个因素由低值向高值移动时响应平均值的增加（或减少）。 31
• 同理：当温度从低水平改变至高水平时，输出平均值变化了105，因此温度的主效应是105. 32
主效应图（ Main Effect Plot）
• 把因子的主效应用图形表达，就成了主效应图(Main Effect Plot)
DOE(试验设计)培训课件
正交设计
利用正交表安排多因素多水平的 试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点， 进行多因素多水平的试验，寻找 最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能 指标，确保产品能够满足用户需 求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计 ，提高产品的性能、可靠性和安 全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率 。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科 学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造 领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方 法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计 逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影 响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素， 并为优化关键输出提供依据。
DOE实验设计培训
DOE处方-4.选择DOE
实验设计的关键因素(2)
4b)设计实验--确定实验设计方法
DOE 种类
因子数量
目的
作用
效果
筛选实验
6以上 选别重要因子 区分主效果
低
局部因子实验 4~10 选别重要因子
主效果和 局部交互作用
全因子实验 田口设计 响应曲面实验
1~5 2~13 2~3
DOE处方-3.陈述因子和水平
陈述问题和实验目的 选择〞Y〞—响应变量
陈述因子和水平 选择DOE
实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和方案
决定因子的水平 ▶按因子数及影响的特性选择水平数 - 因子多时,用2水平 - 只有线形影响时,用2水平 - 估计有曲线影响时,用3水平
▶水平的范围设定:
DOE实验设计培训
5
7
6
8
1
3
2
4
取得突破的蓝图
确定
6 Sigma 概论
项目管理
计算机应用
测量
明确项目定义
分析
确认偏差来源: 探测性分析
改进
筛选关键 输入变量 (DOE)
控制
优化输出变量
确认输入及 输出指标
确认偏差来源: 统计性分析
找寻交互作用 ( DOE)
控制 X 和 监控 Y
分析测量系统
确认偏差来源: 方差分析
决定因子
选择“X〞因子，尽量为计量型，可以从以下来
- 因果图
- 头脑风暴法
- 流程图
- 专家意见
- 供给商输入
- 竞争性分析
- 分析阶段结果
宁缺毋滥！
▶处理噪音变量〔不可控因子〕的方法
DOE试验设计培训,助你get职业技能!
DOE试验设计培训，轻松get职业技能！
DOE试验设计培训通过讲解如何进行DOE试验设计，如何进行实验以及如何分析试验结果，DOE试验设计培训并利用MINITAB软件进行实验设计和数据分析，使学员能够理解实验设计的原理及如何运用它们来提升产品质量和生产效率。
DOE试验设计培训内容：
第一讲：基本统计：为理解试验设计方法论及试验结果分析奠定基础
第二讲：试验设计概论
第三讲：试验结果的分析
第四讲：全因子试验设计
第五讲：分部试验设计
第六讲：RSM方法
第七讲：调优运算
第八讲：多变量分析技术
DOE试验设计培训对象：
技术研发主管、产品设计开发人员、工艺设计开发人员、质量管理人员、质量工程师、现场工程师、六西格玛绿带、六西格玛黑带、六西格玛项目成员及对试验设计DOE工具感兴趣的人士。
DOE试验设计培训课程收益：
帮助学员理解DOE的目的、原理、过程和方法；
把握DOE的基础知识和技能；
能运用DOE的模型进行关键特性的预料；
能根据DOE的模型为进一步改善提供思路；
能应用DOE方法实现成本的cost down；
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
掌握有关试验设计的概念、方法、原理，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。
系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率
DOE实验设计课程共计2天课时，包括理论讲解和实战演练两部分内容。
试验设计(DOE)经典课程培训
试验设计（DOE）经典课程培训简介：从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。
试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。
...深圳开课；课程时长：2天；详细会务信息请登陆森涛培训网查看适合对象：企业中高层管理者，研发、工艺、品质、设备、制造等部门骨干人员，负责改善及革新项目的骨干人员及对本课程有兴趣的人士。
课程介绍成果鉴定：培训后经考核合格学员将颁发《试验设计（DOE）培训证书》。
课程背景从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。
试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。
在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。
试验设计的用途：1）析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响；2）参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值；3）减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小；4）稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。
学习目标1、了解试验设计的作用、用途、分类及特点2、熟悉统计学基础知识（数据类型、母体与抽样…），熟悉Minitab软件操作3、掌握试验设计的实施流程及过程要点4、掌握单因子试验设计（OFAT）的操作步骤，理解其建模思想5、掌握2水平全因子设计的创建、执行和分析方法，理解结果解读标准6、理解2水平部分因子实验的设计原理7、了解一般全因子设计和响应曲面设计（RSM）的作用与用途培训模式培训过程中，我们摒弃单调枯燥的理论讲解，更加侧重于应用和实战。
DOE(试验设计)培训
3
水平
因素 A.硫化时间.
水平 80S,120S,160S.
4
交互作用:因素间相互影响的程 如:粘接温度X时间,粘接时间的最佳值 度,有些试验中需要评估. 依赖于粘接温度的设置.
RUNS
A
B
C
D
Y
1
-1
-1
-1
-1
5
试验次数(RUNS)
2
-1
-1
+1
+1
3
-1
+1
-1
+1
4
—
—
在试验设计时，试验因素（输入变量）有 两种：一种是在试验时我们可以以人为进行控 制的，称为可控因素；一种是人为无法控制的 称为噪声（随机）因素： 一）可控因素是在试验过程中我们可以设置和
5、确定每个因素的水平数和各水平的实际取值； 6、选择试验用表、使其能适应所选择的因素
和水平数需确定试验次数； 7、验证测量系统； 8、试验资源准备：包括人员、材料、设备、
资金等建立测试计划； 9、进行试验：确信每个试验单元均被对应于
其试验条件做好标示；
10、测量试验单元； 11、分析数据标准是否影响因素； 12、确认取得最好输出结果的因素水平的组 合； 13、在此优化组合的因素和水平值上进行重 复试验以确认效果；
2、6 Sigma经历的四个里程碑
A：30年代，SHEWHART（休哈特）引入统 计过程图（COTROL CHART）
B：50年代，DEMING（戴明）对“新”管理 哲学的贡献
C：70年代，TAGUCHI（田口玄一）引入质 量工程
D：90年代，世界市场的出现和6 Sigma--ROBERT GALVIN请MIKEL HARRY创建摩托 罗拉的6 Sigma的研究院，后在亚利桑那洲创 建6 Sigma学院
2天的DOE培训能学到东西吗？
2天的DOE培训能学到东西吗？
随着商业竞争的日益激烈，企业需要不断提高生产效率和产品质量才能保持竞争力。
为了实现这一目标，许多企业开始通过开展实验设计（Design of Experiments，简称DOE）的培训来优化生产过程和改进产品设计。
一、2天的DOE培训能学到什么？
DOE培训可以让员工获得一些有价值的知识和技能，包括：
DOE的基本概念和原理
如何选择适当的DOE方法和设计类型
如何进行实验设计和数据分析
如何解释和应用DOE结果
如何使用统计软件进行DOE分析
二、企业开展DOE培训的好处是什么？
通过参加2天的DOE培训，员工可以获得以下益处：
理解DOE的方法和优点，为企业提供改进和优化生产过程的新思路。
掌握DOE的基本概念和原理，为将来进一步学习和应用奠定基础。
学习如何选择合适的DOE方法和设计类型，以便在实际应用中取得最佳结果。
掌握实验设计和数据分析的技能，能够自主设计并分析实验。
学习如何解释和应用DOE结果，为企业提供决策支持。
熟练使用统计软件进行DOE分析，提高数据分析的效率和准确性。
总之，虽然2天的DOE培训时间有限，但员工仍然可以获得一些有价值的知识和技能。
通过学习DOE，企业可以优化生产过程，提高产品质量，获得竞争优势。
然而，要真正掌握和应用DOE，员工需要进一步学习和实践。
培训只是一个起点，持续的学习和实践是提高技能和知识的关键。
DOE学员手册 (2天)
30
2）表头设计。选定正交表后，将因素放在正交表的列 上，成为表头设计。在不考察因素之间交互作用时， 因素可放在4列的任意3列上，现将3个因素依次放在前 3列上，得知下边的表头设计：
因素 A 1 B 2 C 3 空 4
列号
L9 (34 )
31
3）水平对号入座。有了表头设计后，即可列出试验 计划，即将因素A、B、C和列号中的1、2、3换成因 素和水平，见表3。
36
表4 磁电机试验结果计算表
因素 水平
1 2 A 充磁量/ 10 1 1
4
Tቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
B
定位角/ 180 1 2
rad
C 定子线圈匝数/匝
1 2
试验结果输出 力矩/（N•m） 160 215
3
4 5 6
1
2 2 2
3
1 2 3
3
2 3 1
180
168 236 190
7
8 9 T
3
3 3
1
2 3
3
1 2
157
205 140
TA1 =160+215+180=555 TB1 =160+168+157=485 TC1 =160+190+205=555
TA2 =168+236+190=594 TB2 =215+236+205=656 TC2 =215+168+140=523
TA3
T
R
=157+205+140=502 TB3 =180+190+140=510 TC3 =180+236+157=573
混料实验设计DOE实战训练营(2天)
混料试验设计（）DOE（实验设计）（2天）【培训对象】从事产品设计开发、工艺设计、质量管理和生产管理有关的总裁、总监、副总、经理、工程师、技术人员和六西格玛黑带大师/黑带等【课程背景】如何以最低成本实实现顾客满意最大化，是所有企业共同的目标。
但是，所有工程技术和管理人员都会面临下列问题而导致目标很难实现：1）大部份时间用于救火，花大量时间解决重复发生的问题，最后还是解决不了。
2）工程师们一个个参数调整，看来优化了，可验证，结果却又不一样了。
3）90％的公差可能是不合适的。
4）想降低材料采购成本，又担心质量问题。
5）面对复杂的制造工艺参数无从下手优化。
6）天天培训工人，期望他们更认真，但还是出错。
如果应用DOE（实验设计），上述问题便可彻底解决。
DOE作为一种产品研发的最强大工具可以帮助管理者解决上述问题。
DOE（实验设计）不但可帮助研发工程师一开始从质量和成本综合考虑，进行最优化设计，而且可把产品生命周期因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品（这恰恰是大多数工程师的困惑）。
同时DOE（实验设计）也是寻找原因、分析和优化复杂因子最强大的解决问题的工具和方法。
在不少日本企业，不懂DOE（实验设计）的工程师不能称之为合格的工程师。
DOE（实验设计）包括传统经典DOE（析因实验设计）、RSM（响应优化曲面）、混料DOE（生化行业最有用）、田口DOE（抗噪声设计）和谢宁DOE（快速解决问题实验设计），每种DOE（实验设计）各有其特点。
DOE（实验设计）除了与六西格玛其它工具联合起来发挥巨大功能外，本身也是一套系统地解决问题方法。
资深黑带大师何小勇博士设计的本课程将从应用角度出发为顾客设计二到三天的实用DOE（实验设计）培训课程，而不考虑复杂的数理统计公式和计算。
【课程目的】本课程重点针对从事产品研发人员和相关工程技术人员而设计。
旨在帮助学员系统、全面地应用DOE （实验设计）在产品研发、产品和过程改善时分析重要因子，优化结果，提高产品和过程健壮性（先天性高免疫能力）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
经典DOE-试验设计及实战模拟培训
●课程背景
DOE是一款强大的研发工具，是世界500强企业研发人员必修课程。
它是一门科学，是研究如何合理而有效地组织试验，并运用更为科学的分析工具对试验结果的数据进行处理，取得最佳方案的一种方法，它可以把客户的需求转换成我们的设计需求、工艺需求和生产需求，它可以缩短产品的研发周期，帮助研发工程师从最开始就对产品的质量和成本进行最优化设计，而且可把产品工艺和使用因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品，使新产品尽快投放市场。
DOE也是一种高级质量工具，在日本不懂DOE（试验设计）的工程师只能算是半个工程师。
它可以帮助质量、工艺和技术人员识别关键过程变量，完善参数设定，控制参数的调整限度，制定标准操作程序，减小过程的波动，减少转产时间，适应不断变化的客户需求，提高产品的首次合格率，增加产能，缩短过程调试时间，排除制程中的故障，有效获取对过程的理解，改进产品的稳定性，使流程更加稳定。
●培训对象
研发总监、经理、工程师；技术总监、经理、工程师、技术员；质量总监、经理、工程师；产品流程总监、经理、工程师、技术员；以及加强六西格玛绿带、黑带、黑带大师对DOE的认识、理解和运用。
●培训时间
2天，详细的培训时间安排请参见以下附件：
DOE培训计划.xlsx
●课程收获
1、缩短新产品之开发认证周期；
2、解决那些久经未决的“顽固”品质问题；
3、为生产过程选择最合理的工艺参数；
4、寻找问题的根本原因；
5、提高现有产品的产量和质量；
6、为新的或现有生产检测设备选择最合理的参数；
7、掌握DOE的基本概念和原理，深刻理解DOE的逻辑；
8、掌握全因子试验设计、部分因子试验设计、筛选试验设计，响应曲面设计，以及
混料试验设计(化工适用，可选)，为产品原料选择最合理的配方；
9、掌握如何应用筛选试验从众多影响因素中筛选找出影响输出的主要因素，以最少
的投入换取最大的收益；
10、掌握如何对因子水平优化得到最佳输出，从而使产品质量得以提升，工艺流程最
优化；
11、训练科学的、系统的和统计的分析思维习惯；
12、学习科学合理地安排试验，减少试验次数、缩短试验周期，提高经济效益；
13、掌握如何应用MINITAB软件进行试验设计、数据分析、因子优化和输出预测。
课程大纲
第一节试验设计基础
一.波动的理解
二.波动的度量
三.总体与抽样
四.正态分布
第二节试验设计介绍
一.什么是试验设计
二.试验设计的发展过程
三.试验设计的运用
四.试验练习
第三节试验设计逻辑
一.基本术语
二.试验误差
三.统计试验设计
四.基本逻辑
第四节全因子试验设计的介绍
一.二水平因子设计
二.多因子的全因子试验设计矩阵
三.计算效应
四.23部分因子试验设计及其平衡性
五.因子数较多时的设计
第五节全因子试验设计的实战样例练习
一.增加中心点-发现弯曲
二.23全因子试验设计的立方图
三.Minitab简介
四.Minitab全因子试验设计的计划
五.全因子试验设计的因子输入
六.全因子试验设计的设计矩阵生成
七.全因子试验设计的实施
第六节全因子试验设计的实战模拟练习
一.23立方图的响应变量数据
二.Minitab的响应变量分析
三.全因子试验设计的输出分析结果
四.全因子试验设计的图表分析结果
五.全因子试验设计的实战模拟练习
第七节试验设计的步骤
一.试验设计的运行次数
二.试验设计的11个步骤
第八节筛选试验设计介绍
一.筛选试验设计的基本逻辑
二.筛选试验设计的特点
三.筛选试验设计的类别
四.Plackett-Burman试验设计
五.部分因子试验设计
六.可用因子设计(分辨度)
第九节筛选试验设计的实战模拟练习
一.筛选试验设计的实战样例练习
1.计算试验运行的次数
2.Minitab筛选试验设计的计划
3.筛选试验设计的实施
4.筛选试验设计的Minitab输出分析
5.筛选试验设计的Minitab图表分析
二.筛选试验设计的实战模拟练习
1.筛选试验设计的计划
2.筛选试验设计的实施
3.筛选试验设计的分析
4.筛选试验设计的验证
5.筛选试验设计的应用
第十节响应曲面设计介绍
一.响应曲面设计的基本逻辑
1.响应曲面设计的曲线拟合
2.响应曲面设计的运行次数
二.响应曲面设计的类型
1.中心复合表面设计CCF
2.中心复合序贯设计CCD
3.中心复合有界设计CCI
4.BOX- Behnken试验设计
三.响应曲面设计的运用
四.处理试验误差
第十一节响应曲面设计的实战模拟练习
一.响应曲面设计的实战样例练习
1.Minitab响应曲面设计的计划
2.响应曲面设计的实施
3.响应曲面设计的Minitab输出分析
4.响应曲面设计的Minitab图表分析
5.响应曲面设计的响应优化器
二.响应曲面设计的实战模拟练习
1.响应曲面设计的计划
2.响应曲面设计的实施
3.响应曲面设计的分析
4.响应曲面设计的验证
5.响应曲面设计的应用
第十二节混料试验设计及其实战模拟练习
一.混料试验设计原理
二.混料试验设计实例
三.混料试验设计练习
培训总结与答疑。