DOE实验设计研修班

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课程介绍：

经典的DOE通过筛选实验及部分析因法，从众多过程特性中找出关键的少数的因子，通过全因子法及反应曲面法，建立少数关键因子与关键输出特性的数学模型，从而通过对少数关键的因子建立合理的规范，而确保得到优良的关键输出特性。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解。

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

培训受众：

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。）

课程收益：

“DOE试验设计”（Design of Experiments）应用数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。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。在工序开发的早期应用实验设计方法能够提高产量；减少变异性，与额定值或目标值更为一致；减少开发时间；减少总成本。

课程大纲：

一、试验设计概述

试验设计的起源与发展

基础术语介绍

试验设计的基本原则

试验设计的分类

试验设计的基本策略与思路

二、全因子试验设计

全因子试验设计概述

全因子试验设计数据分析

建立拟合模型

残差诊断

优化模型

案例分析

Minitab软件如何实现全因子试验设计

小结与练习

三、部分实施因子试验设计

部分实施试验设计概述

部分实施因子试验设计数据分析

建立拟合模型

残差诊断

优化模型

案例分析

Minitab软件如何实现部分实施因子试验设计

小结与练习

四、Plackett-Burman设计

为什么要实施Plackett-Burman设计

如何实现Plackett-Burman设计

Minitab软件如何实现Plackett-Burman设计

五、响应曲面设计(RSM)

什么是响应曲面设计

RSM设计的特点

RSM设计部分实施因子试验设计的关系

RSM设计分类

中心复合设计

Box-Behnken设计

RSM设计实施流程

RSM设计基本术语概述

制订RSM设计方案

实施RSM试验设计

RSM试验设计数据分析

建立拟合模型

残差诊断

优化模型

如何利用残差图对RSM试验设计进行分析

如何利用等高线图及曲面图对RSM试验设计进行分析

试验设计的预测

案例分析

Minitab软件如何实现RSM试验设计

小结与练习

六、田口实验设计

田口实验基本概述

田口质量损失函数之应用

信噪比SN概述

如何构建参数设计的内表与外表

如何利用乘积法实施参数设计试验方案

如何利用综合误差法、最不利综合误差法实施参数设计试验方案

如何分析及优化参数设计试验数据及方案

试验设计的预测

案例分析

Minitab软件如何实现田口试验设计

小结与练习

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