DOE 实 验 设 计

推荐

质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、生产工程师、工程试验人员、6Sigma绿带、一线主管、领班、车间主管、生产主管等

培训目标：
·了解试验设计的目的
·知道如何将实际问题转化为试验问题，从而大大提高解决问题的能力和可能性
·知道在众多的影响因素中，找出主要的因素并了解各因素之间是如何相互作用的
·利用Minitab能轻而易举地制定试验方案
·能对试验结果进行数量化的解释
·能图示化试验结果，以便对他人解释
·能大大降低解决问题的成本
·能了解不可控因素是如何影响问题的，并了解如何解决

课程背景：
“实验设计”是一种探究在众多的过程变量 (X) 与输出或过程性能变量 (Y) 之间的因果关系的非常重要和极其有效方法。在日本的工业界甚至有这样的说法：不会应用DOE的工程师就不是一个合格的工程师。
对于一个还未认清因果关系的过程，无论是设计、工艺改进、甚至是管理过程 “要确定干预过程时过程会发生什么变化，您必须干预它，而不是被动地观察它“。DOE的方法就是通过仔细挑选的因子组合条件实施主动干预来研究输出的变化。 多因子试验遇到的最大困难是试验次数太多，若10个因子对产品质量有影响，每个因子取2个不同水平进行比较，有210=1024个不同的试验条件， 如果每个因子取 3个不同水平，有：310=59049个不同的试验条件。
DOE的研究过程就是科学的选择过程变量(X)的各种组合条件进行试验，再通过数据分析来寻找最好的条件，这便是试验设计问题。通过少量的试验获得尽可能多的信息，达到试验质量高而且成本低目的。
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，通过全因子法及响应曲面法，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，确保得到优良的关键输出特性。

课程大纲：
基础统计概念
·数据属性和分布
--样本和总体
--数据集中趋势的测度
--数据离散程度的测度
·假设检验
--原假设和备择假设
--P值的解释
·ANOVA
--方差分析的引入
--ANOVA模型
--单因子ANOVA
--多因子ANOVA
--案例和练习

Minitab简介

实验设计的引入
·被动观察与实验设计
·什么是DOE
·DOE种类

因子实验
·2X2实验
--因子效应和交互作用
--主效应
--交互作用
--利用Minitab建立效应图
--利用Minitab分析实验

DOE策略
·响应和输出因子
·因子水平的选择
·噪声变量的处理

全因子实验
·设计DOE
--实验中的正交特性
--利用Minitab设计ＤＯＥ
--实验中的区组化
--仿行和重复
--随机化处理
·分析实验
--简化模型
--检查残差
--分析信息窗口
--寻找最佳设置
--实验立方图
--案例和练习

部分因子实验
·设计DOE
--选择正确的组合
--别名和混淆
--实验的分辨率
·部分因子实验的Minitab案例分析
--设计实验
--分析实验
--课堂练习

其它实验方法
·筛选实验设计
·田口设计
·响应曲面设计
·综合练习＿直升机留空时间竞赛

六西格玛黑带大师、精益高级顾问。具有丰富的制造型企业管理经验。曾任职航空部宝成通用电子公司、苏州维运电讯有限公司、天合苏州汽车电子有限公司、亚新科工业科技有限公司、泰科流体控制等知名公司，历任六西格玛总监，黑带大师、大中国区卓越运营经理等职务。
冀老师几年来对近千人进行过六西格玛基础、绿带培训、黑带培训、精益生产以及多种质量工具的培训。直接参与和辅导过四十多个绿带和黑带项目，客户包括天合、亚新科工业技术有限公司、格雷电动工具、维运电讯科技有限公司、上海柴油机厂、火炬集团、霍尼维尔、马勒（上海）滤清系统有限公司、西子奥的斯、康可无锡、海拉（上海）、奇瑞汽车、瀚德汽车、、台科视讯（苏州）、纽迪希亚（无锡）、施耐德（苏州）、泰科流体控制、富士施乐（苏州）等。
冀老师授课思路清晰、重点突出、务实，深受学员的信赖与尊重。同时，讲师善于运用简单易懂的管理语言“翻译”艰涩难懂的统计术语，从而使课程内容极易理解。