大连DOE培训课程

试验设计（Design of Experiment，简称DOE）是以概率论与数理统计为基础、合理安排试验的一种方法，通过高效经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。现代企业的制造和设计部门则经常用它来解决设计、生产和服务流程中的问题，特别是在一些推行持续改进的企业里，更是一个提升质量，稳定流程的有力工具。

本课程旨在向您讲述如何将各项实验方法运用于产品和制程设计中，减少过程中各项的变差，从而使产品及制程设计臻于完美。

但是，一提到DOE，很多人就会想到其深奥的理论，使人望而却步。本课程注重实践，由浅入深，较多的案例与实践，让学员在实践中**掌握。

一、课程导入

●问题改善的困惑

●互动：现代制造企业解决问题的策略

●现实中的两个现实问题

●导入DOE分析的适用范围

●现场的实际问题选择

●每个小组讨论确定一个现场需要解决的具体问题

●课程结构介绍

●学习小组建立

二、基础统计知识回顾

●基础统计

●数据类型

●描述性数据统计量

●正态分布

●假设检验介绍

●假设检验概述

●设定假设

●P值与α

●两类错误（α和β错误）

●T检验原理

●A*VA分析原理

●回归分析原理

●Minitab介绍

●Minitab界面及基本操作

●T检验minitab演示（演示数据）

●A*VA分析minitab演示（演示数据）

●回归分析minitab演示（演示数据）

●课堂练习

●教具：直升机练习

三、实验设计概述

●什么是DOE

●DOE的目的与用途

●DOE的实际应用

●常见的解决问题的方法论：PDCA与DMAIC

●DOE在PDCA和DMAIC中使用（DMAIC项目

案例：风扇噪音改善案例分享）

●实验设计术语

●因子及水平

●处理

●模型与误差

●主效应与交互效应（计算练习）

●实验设计的三项基本原则

●完全重复或仿行

●随机化

●区组化

●实验设计的类型及用途

●全因子实验设计

●部分因子实验设计

●响应曲面设计

●稳健参数设计

●混料设计

●实验设计的步骤（案例：油墨侧蚀DOE）

●实验计划

●阐述目标

●确定响应变量

●选择因子与水平

●选择实验设计类型

●制定实验计划

●按计划实施实验

●分析

●验证

四、全因子实验设计

●全因子实验设计概述

●2k全因子试验设计定义及目的

●正交表

●全因子实验设计分析步骤演示实操（案例：油墨侧蚀

五、DOE实验+翘曲变形DOE分析

●实验计划

●分析步骤

●拟合模型（原理讲解）

●残差诊断

●模型改进

●模型分析及**化

●实验验证

●**设置结果预测

●课堂练习（直升机练习）

六、部分因子实验设计

●部分因子实验设计的必要性

●部分因子实验设计原理

●删减法

●增补法

●分辨度

●部分因子实验设计分析步骤演示实操（案例：

七、微型变压器耗电量

●实验计划

●默认生成元

●指定生成元

●实验结果分析

●电脑模拟练习

●课堂练习（利润模拟器练习）

八、响应面实验设计

●2k实验的不足之处

●2K试验的改进方法

●带中心的试验与试验强度概念

●EVOP调优设计（最速上升/下降路径）

●响应面设计

●序贯性

●旋转性

●α的定义

●CCC/CCI/CCF

●试验分析过程

●特殊的响应面设计

●实验结果分析

综合练习

●电脑模拟练习

●课堂练习