课程大纲：

试验设计方法课程

课程介绍INTRODUCTION
两天课程 讲解如何进行试验设计，进行实验以及如何分析试验结果，讲解实验设计的原理及如何运用它们来提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行实验设计和数据分析。
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。

参加人员：
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

课程收益KEY BENEFITS
掌握试验设计的方法，原理和应用
通过咨询师的现场辅导，解决生产现场的实际问题并有效掌握DOE的应用
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
了解应用DOE的必备条件
掌握DOE工具的应用步骤
系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率

课程优势COURSE ADVANTAGE
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，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

课程大纲COURSE CONTENT
DOE基础知识
试验的定义
试验设计和分析的含义
试验设计和分析的历史和发展
试验设计和分析的作用
试验设计DOE有关术语
Response 响应
Factor 因子 （controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子）
Level 水平/treatment处理
Main effect主效应
Interaction 交互作用
试验单元
试验环境
模型和误差
试验设计分类
试验设计运用步骤
DOE基本原则 Replication重复、Randomization随机化和Blocking分组

简单实验设计应用
试误法(Trial & Error)
单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time
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（box plots）、单值图（scatter diagram）
单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较 （multiple comparison）
单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归

析因试验设计 factorial design
析因试验设计的含义
完全析因试验设计的含义
2水平全因子试验概述
试验的安排、中心点的选择及随机化排序
代码化及其计算
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
案例1：3因子2水平全因子试验设计案例
有中心点的试验设计
有中心点的试验设计的概念
有中心点的试验设计的优点
案例2：有中心点试验设计案例

部分因子试验设计法 fractional factorial design
部分析因试验设计的含义
重影效应（alias）
部分因子试验的清晰度（Resolution）
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

响应曲面设计简介
响应曲面设计的概念
中心复合设计
响应曲面设计的计划
用最速上升法（Steepest ascent search）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
响应曲面设计案例

试验设计方法课程