高级DOE实验设计其它上课时间：

• 2021/11/10至2021/11/11 苏州

对此课程感兴趣的成员

课程收益
通过3天的学习，使学员能够：
?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

课程大纲

课程大纲
第一部分DOE基础知识
1试验的定义
2试验设计和分析的含义
3试验设计和分析的历史和发展
4试验设计和分析的作用
5试验设计DOE有关术语
?response响应
?factor因子（controlledfactor可控因子、
uncontrolledfactor非可控因子）
?level水平/treatment处理
?maineffect主效应
?interaction交互作用
?试验单元
?试验环境
?模型和误差
6试验设计分类
7试验设计运用步骤
8DOE基本原则Replication重复、Randomization
随机化和Blocking分组。
第二部分简单实验设计应用
1试误法(Trial&Error)
2单因子轮换试验法one-factor-at-a-time
3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
（boxplots）、单值图（scatterdiagram）
?单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差
分析(onewayanalysisofvariance)多重比较
（multiplecomparison）
?单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归
?单因子的多重比较技术
?相关统计原理介绍:单因子方差分析数学原理
?模型诊断技术：残差图（plotofresiduals）及残差诊断
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
32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
案例1：3因子2水平全因子试验设计案例；
案例2：4因子2水平全因子一次四个产品试验设计案例；
案例3：需要考虑多个质量特性时的案例
7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4：有中心点试验设计案例
8相关统计原理介绍:多因子方差分析数学原理
9模型诊断技术：残差图（plotofresiduals）及残差诊断
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（alias）
3部分因子试验的清晰度（Resolution）
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2:1/4部分因子试验设计案例
5Plackett-Burman设计
63水平部分因子试验的分析
第五部分响应曲面设计
1响应曲面设计的概念；
2中心复合设计
?中心点centerpoint
?角点cornerpoint
?轴点axialpoint
3BOX-Behnken设计
4响应曲面设计的计划
?用最速上升法（Steepestascentsearch）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
5响应曲面设计案例
6多响应曲面设计的最优分析
第六部分混料设计简介
1混料设计概论
?混料设计概论
?混料设计约束图
?混料设计分类：简单混料型、混料-总量型、
混料-过程变量型
2混料试验的计划
?单纯形重心法simplexcentroid
?单纯形格点法simplexlattice
?极端顶点设计法extremeverticesdesign
3混料试验的分析
?混料试验的运用案例

课程主讲

何建军
高级讲师，何建军先生在汽车行业和设备制造业有多年实施和管理工作经验，在欧美著名的制造业集团公司和相关质量管理和生产力改进咨询和辅导的丰富经验超过12年，工作领域涉及生产现场的质量策划、控制、分析、改进以及整个公司质量管理体系的策划、建立、运行维护及持续改进。何建军先生擅长ISO/TS16949标准；质量策划、控制和改进流程，如：APQP，6sigma，8D，QC小组；以及相关的质量工具应用，如：新/老QC七大手法、SPC、MSA、DOE、统计抽样，假设检验，回归分析、FMEA等。何建军先生尤其擅长统计技术在质量管理方面的运用，曾编著《统计技术理论与运用》

备注

课程费用：4200元/人