天津DOE基础培训课程

DOE实验设计在产品诞生的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是提高产品质量，改善工艺流程，优化设计的重要工具。本次培训课程将通过两天的时间，将通过对产品生成的各阶段的DOE应用，学习判别与选择不同的实验设计工具，解决相应的问题，同时相关人员了解DOE在自己工作中可以帮到什么。

第 一单元. 实验设计基本原理

实验设计的实质

实验设计的发展历程

实验设计目标与用途

传统试验及OFAT缺陷分析

实验设计基本模型

DOE基本术语

响应、因子与水平

主效应与交互作用

实验设计类型

试验设计的策划与安排

DOE的实验阶段和操作步骤

选择确定指标：连续响应和离散响应

如何选择和确定因子与水平

试验条件的确认与调整

试验样本容量及其度量

DOE三原则：重复、区组与随机化

分组练习：运用头脑风暴/鱼刺图寻找可控因子和噪音

第二单元. DOE基础统计

理解DOE方法及数据分析的基础

总体与样本

统计分布：位置、离差与形状度量

正态分布与正态性检验

假设检验：所有DOE结论都是假设

方差分析与F检定

统计显着性与置信度

系统误差与随机误差

方差分析的基本模式与目标

回归分析的基本模式与目标

第三单元. MINITAB实现DOE的连接步骤

MINITAB界面与功能窗口

MINITAB基本操作

软件使建模和分析变的如此简单

P-值检定——连接软件与DOE的纽带

执行DOED的窗口与路径

搜索建立试验计划

拟合模型，分析试验数据（图形及程序）

生成主效应图及交互作用图

生成等高线图及曲面图

响应优化及预测

设置验证试验的置信区间

建立关于Y的回归方程

显示设计

修改设计

小结：MINITAB 应用三步曲

课堂练习 / 指导点评

第四单元. 全因子试验设计

全因子设计基本原理

应用及约束条件

全因子设计试验计划

中心点的作用与选择

2k析因设计的建模条件和目标

析因设计分析流程

模型数据分析与解释

残差诊断

主效应图与交互作用图

析因设计的线性回归方程

等高线及立体图对工艺设置的指导

模型优化及预测

三因子2k设计实例推演

分组练习与指导：24析因设计

第五单元 部分因子试验设计

部分因子试验设计原理

应用范围及约束条件

效应与混杂

分部设计的分辨率与考量

分部设计实验计划的选定

模型数据分析与解释

分部因子设计运用推演

案例分析：分部因子设计运用

分组练习与指导：7因子的分部设计

第六单元. 响应曲面试验设计（ RSM ）

响应曲面设计原理

范围及约束条件

RMS设计类型与应用条件

试验点的选择：角点-中心点-轴点

RSM的建模条件和目标

RSM的两阶段试验计划

爬山：最陡上升路径的策略与运用

序贯试验设计——减少试验次数的方法

RSM模型数据分析与解释

等高线及曲面立体图分析

RSM的二次回归方程

RSM优化及设置

中心复合设计运用实例

Box-Behnken设计运用实例

分组练习与指导：中心复合序贯设计CCC运用

第七单元 筛选试验设计

筛选试验设计的意义

应用范围及约束条件

筛选设计的应用实例

案例分析与讨论：Plackett-Burman设计

第八单元 混料试验设计

混合设计概述

混料设计类别与选择

单纯重心混料设计实例演练

分组练习及指导：典型的混料设计

第九单元 稳健参数设计

稳健参数设计的模型

稳健参数设计的计划

稳健参数设计案例分析

分组练习及指导：田口静态设计之应用

第十单元. DOE归纳与拓展

异曲同工的策略：经典DOE-田口方法-谢宁DOE

DOE三步曲——筛选、分析与优化

选用DOE方法的策略与时机

现实条件下的抉择——**设置与最适设置

多指标实验的合并分析与优化

DOE再现性验证设计

验证试验置信区间的设置和计算

三水平全因子设计方法

简单安全的试验——“调优运算”

实验及分析失败的原因与因应对策

谢宁DOE基本策略与主要方法

案例分析：DOE“筛选-分析-优化”三位一体完整实验