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本课程名称： 实验设计DOE培训
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培训受众:
课程收益:
6Sigma培训咨询经验，结合我国制造企业的状况，开发这套
【课程目标】
通过本课程的培训，可使学员：
全面了解掌握
掌握评估和确定试验因子水平的正确途径及方法；
系统全面地掌握DOE工具的运用时机与操作方法；
掌握如何应用析因试验从众多影响因素中筛选找出影响输出的主要因素；
运用MINITAB进行DOE设计、数据分析、因子优化、预测验证，正确解释数据并作出决策；
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；
能正确灵活地选择运用适宜的DOE工具，解决产品/过程设计及优化与品质改进的实际问题；
提供MINITAB15中文版软件安装 （每个学员最好准备手提电脑）
课程大纲
◇ 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
◇ 统计显著性与置信度
◇ 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 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
课程总结/问题讨论与答疑
★ 后续跟踪服务：在培训一年内，学员在实际工作中的DOE运用的数据可以发给老师给予评定与指导，有疑难问题也给予免费咨询。（通信方式：13590339112 @163.com）
本课程名称： 实验设计DOE培训
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