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实验设计DOE 一、课程背景：在工艺设计中，哪些工艺参数是关键的？其公差范围设定多大是合适的？相当多的工艺工程师是根据其工作经验来回答这两个问题的。 DOE借助方差分析的手段，通过少量的工艺实验，从大量的工艺参数中找出关键的工艺参数，再通过全因子析因法及响应曲面法（RSM），建立关键工艺参数与关键的质量特性的数学模型，通过对关键工艺参数建立合理的工艺规范，确保质量特性满足顾客的需求。 二、课程目的：运用DOE的方法，从根本上摒弃依靠“拍脑袋”和“工艺猜测”解决问题的传统陋习；掌握实验设计的方法，原理和应用；掌握DOE工具的应用步骤。 三、课程特色：通过生动、详实的案例、练习与学员共同研讨，借助Minitab软件的运用，使学员轻松掌握DOE方法。 四、参加人员：工艺部门、研发部门、技术部门、质量部门的工程师及管理者、供应商质量工程师。 五、课程提纲：（2天） 1、实验设计DOE概述 什么是实验设计 实验设计DOE的目标与用途 实验设计DOE的作业流程 主效应、交互作用及其计算 分组练习：主效应及交互效应的计算 实验设计的基本原则：随机化、重复和分区化 模型与误差 2、假设检验基础 假设检验（Hypothesis testing）的提出 假设检验的原理 假设检验的定义【案例分析：食堂菜谱满意度改进】 构造检验统计量和计算t的临界值 单侧检验和双侧检验 假设决策的风险【案例：陪审团的判决vs.机场安检】 P-值的定义 假设检验：单样本 t 检验【案例：过程设置的验证】 假设检验路径图Roadmap DOE常用的假设检验说明 3、2k全因子设计 因子和水平的组合 2k全因子实验的表示方法 正交表（Orthogonal array） 2k全因子析因实验 因子的代码化（coding） 分组练习：24四因子两水平全因子实验排列表 2k全因子设计概述 2k全因子实验设计的实施步骤【案例分析：淬火工艺改进（七个步骤）】 分组练习：利用2k全因子实验，分析如何提高纸飞机的飞行距离 4、部分因子设计和筛选实验 筛选实验的特点 为何要减少实验次数 混合、别名结构和分辨度【案例分析：混合的解释】 分组练习：练习识别别名或混合 如何选择部分因子设计 部分因子和筛选设计在Minitab的使用 【案例分析：25-1实验设计、自动刨床加工零件的表面工艺条件、变压器的耗电量实验】 分组练习：利用2k-p部分因子实验，分析如何提高纸飞机的飞行距离 5、响应曲面设计（RSM） 实验设计的类型 中心复合设计及其类型 响应曲面设计的阶段【案例分析：响应曲面实验-1】 过程设置优化：最陡上升路径及其三个阶段【案例分析】 最速上升路径【案例分析：响应曲面实验-2】 小结：用最陡上升法序贯优化实验 课程总结：实验DOE路径图
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