课程描述

实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)，是研究如何制定适当的实验方案，对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计主要对实验进行合理安排，以较小的实验规模（实验次数）、较短的实验周期和较低的实验成本，获得理想的实验结果和正确的结论。经证实，**节约成本又能改善质量和生产效率的**有效方法就是DOE。

为什么选择实验设计

为产品选择**合理的配方时（原料及其含量）；

对生产过程选择**合理的工艺参数；

解决那些久经未决的“顽症”品质问题；

缩短新产品开发周期；

提高现有产品的产量和质量。

培训受益

掌握如何科学合理地安排实验，减少实验的次数、缩短实验周期，提高经济效益；

掌握如何优选主要因素，**少投入，换**大收益，提升产品质量，优化工艺流程；

掌握分析实验误差，提高实验精度，掌握分析实验结果的方法，找出**优化方案；

掌握析因分析、分析及统计学基础，学习一套实验设计线索生成及变量优化工具；

课程目标

完成培训后，参加人员能够：

Ø 学习实验设计的基础理论和了解高效的实验流程；

Ø 识别产生差异的“重要少数”因素及其影响；

Ø 学习全因子、部分因子等试验方法；

Ø 提高解决实际生产和科研中实验问题的能力；**讲解企业生产运作管理及案例分析，帮助学员了解企业运营控制过程的操作规则。

Ø 借助运营管理提升企业的竞争力：提高公司管理层经营意识，提高运营效果。 经济效益、运行质量。

课程特色

Ø 课程内容结构严，授课形式多样，讲解深入浅出：强调运营管理对过程的管理，采用了大量实际的案例。精彩案例诱发学员举一反三，刻意创新的意识，综合性，生动性，可操作性，新颖性。　

Ø 学员有机会学习使用 DOE 软件模拟、 进口教具带来的DOE魅力

授课方式

培训对象

工程、设计、研发部门人员、工程经理、工程技术骨干、质量经理、质量工程师

培训时间   3天

课程内容

² 实验设计DOE 概述

Ø DOE目的：试验的基本目的：筛选、优化、比较、稳健设计：  

Ø 为什么需要实验设计：日本工业强盛的原因日本工业强盛的原因、DOE发展史。。。。。。

Ø DOE的用途

Ø DOE的应用时机

Ø DOE的定义

Ø 、

ü 传统试验方法与DOE 区别

Ø 录像案例研讨： DOE  （原版版权录像，国内罕见！）

² 回归分析

Ø 简单线性模型

Ø **小二乘法

Ø 问题分析和解释：

ü 方差

ü 拟合分析

ü 回归系数的置信区间

ü 残差分析

² 实验设计（DOE）: 全因子

Ø DOE-概念与术语

ü 指标Y，因子X，水平，处理，处理组合，主效应，交互作用

Ø 实验设计策略

Ø 试验设计三个基本原则

Ø  全因子2水平全因子试验概念:

ü 基本概念

ü 正交表

ü 代码化

ü 中心点设定

ü 全因子统计模型

ü 数据分析步骤

ü 分析实验设计

ü 得出操作规范

ü 案例分析

ü 课堂实践 : 利用MINITAB/JMP进行全因子设计练习- 可选原装进口高精度进口教具

ü 分析全因子实验小结

² 部分实施的因子试验设计

Ø 部分实施的因子试验设计（Fractional Factorial Design，简记为FFD）基本概念。

ü 必要性

ü 基本方法

• 方案1：删节试验方法

• 方案2： 增因子

ü  混杂（Confounded）概念

ü 分辨度（Resolution）概念

ü 各设计参数的配合。

Ø FFD试验的计划

ü 缺省生成元及自选生成元设计方法

ü 试验的分析及实例

Ø FFD试验的分析及实例

ü 比较FFD 与全因子试验分析方法之异同

² 响应曲面设计概论

Ø 定义响应曲面方法

Ø 确定**速上升的路径

Ø 中心点的妙用

Ø 响应曲面设计模型

Ø 中心复合设计(常用设计模型：CCC、CCI、CCF)

Ø 响应曲面设计的计划

Ø 响应曲面设计的分析与实例