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。对本公司产品、工艺、技术有一定了解。

课程目的与课程预期收益

讲解如何进行试验设计，进行试验以及如何分析试验结果。讲解试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。

本课程的预期收益：

v  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；

v  掌握有关试验设计的概念、方法、原理。

v  掌握常见试验设计方法、以及各种方法的运用范围。

v  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。

v  系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率。

课程内容及时间安排

   第一部分 DOE基础知识[大约2小时]

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

7.1 响应

7.2 因子 （可控因子、非可控因子）

7.3 水平/处理

7.4 主效应

7.5 交互作用

7.6 试验单元

7.7 试验环境

7.8 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 [大约1.5小时]

1、       单因子试验设计和分析

1.1 单因子试验设计

1.2 单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图、单值图

1.3 单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析、多重比较

1.4 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 [大约3小时]

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

   6.1  明确试验目的

   6.2  确定响应变量

   6.3  选择因子与水平

   6.4  选择试验计划

   6.5  试验结果记录

   6.6  试验结果数据分析

   6.7  确定分析结果

6.8 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 [大约3小时]

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 [大约2小时]

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

3.1 用最速上升法寻找试验的最优区域

3.2 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 [大约1.5小时]

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