课程观点
讲解如何进行实验，实验设计以及如何分析实验结果。讲解实验设计的原理及如何将其运用在产品设计、工艺设计和质量改进中，提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行试验设计和数据分析。经典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，而确保得到优良的关键输出特性。

课程收益
提高对DOE的认识，从根本上摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习；
掌握有关试验设计的概念、方法、原理。
掌握常见试验设计方法、以及各种方法的运用范围。
掌握DOE工具的应用步骤，以及在各种情况下如何选用各种方法。
系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率。

培训对象
产品设计工程师、工艺设计工程师、质量工程师。以及任何期望降低质量成本，PPM作为业务目标的企业和人员，需要理解和运用试验设计的人员

课程内容
第一部分 DOE基础知识
1 试验的定义
2 系统（过程）和模型
3 试验设计和分析的含义
4 为什么需要DOE
5 试验设计和分析的历史和发展
6 试验设计和分析的作用
7 试验设计DOE有关术语
-响应
-因子 （可控因子、非可控因子）
-水平/处理
-主效应
-交互作用
-试验单元
-试验环境
-模型和误差
8 试验设计分类
9 试验设计运用步骤简介
10 DOE基本原则：重复、随机化和划分区组

第二部分 简单实验设计应用
1 单因子试验设计和分析
-单因子试验设计
-单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图、单值图
-单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析、多重比较
-单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归
2 简单正交试验（极差法）

第三部分 析因试验设计
1 析因试验设计的含义
2 完全析因试验设计的含义
3 2水平全因子试验概述
4 试验的安排、中心点的选择及随机化排序
5 代码化及其计算
6 全因子析因试验设计法的运用案例
-明确试验目的
-确定响应变量
-选择因子与水平
-选择试验计划
-试验结果记录
-试验结果数据分析
-确定分析结果
-进行验证试验
7 全因子试验设计和分析案例

第四部分 部分因子试验设计法
1 部分析因试验设计的含义
2 重影效应
3 部分因子试验的清晰度
4 部分因子实验的案例
-案例1：5因子2水平1/2部分因子试验设计案例；
-案例2：运用部分因子试验进行因子筛选案例
5 3水平及多水平试验设计概念
-案例3：3水平试验设计案例

第五部分 响应曲面设计简介
1 响应曲面设计的概念；
2 中心复合设计
3 响应曲面设计的计划
-用最速上升法寻找试验的最优区域
-在已确定为最优区域的范围内，进行响应曲面试验
4 响应曲面设计案例
5 多响应试验设计案例

第六部分 试验设计运用
1 常用试验设计方法的适用范围
2 试验设计和分析运用步骤
3 试验设计和分析成功的因素
4 试验设计和分析案例