DOE质量工具培训

在企业里，面对质量问题，通常也有很多个因子围绕着我们：

哪些因子与质量问题有关，哪些无关？

有关的因子中，哪些对这个问题影响大，哪些只有轻微影响？

影响重大的因子中，如何设定参数，能让结果更好，成本更低？

除了穷举法和碰运气，有没有一种高效的方法来解决这些问题？

这些问题都可以**DOE试验设计法来解决！试验设计在质量管理的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们提高产品质量，改善工艺流程的重要手段。试验设计已广泛运用于从航天业到一般生产制造业的产品设计、质量改善、工艺流程优化。**此课程，您将掌握对产品质量，工艺参数的量化分析，科学、经济、高效地确定关键因素及其**设定，获得**输出结果。着名学者，田口法创始人田口玄一说过“不掌握试验设计的工程师只能算是半个工程师”，DOE能突破性提升研发、质量、技术工程师从根本上解决问题的能力。

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

5.1  response 响应

5.2  factor 因子

5.3  level 水平/treatment 处理

5.4  main effect 主效应

5.5  interaction 交互作用

5.6  试验单元

5.7  试验环境

5.8  模型和误差

6、试验设计分类

7、试验设计运用步骤

8、DOE 基本原则

第二部分 简单实验设计应用

1、 试错法(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机构地点：

3.1 单因子试验设计

3.2 单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图（box plots）、单值图（scatter diagram）、残差图（plot of residuals）

3.3 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）

3.4 单因子试验设计（定量）分析：线性回归、 非线性回归

第三部分 析因试验设计 factorial design

1、析因试验设计概述

1.1  析因试验设计的含义

1.2  析因试验的目标

1.3  全因子试验设计法 full factorial design

1.4  重复试验

2、析因试验设计法的基本应用程序

2.1  明确试验目的，确定考核指标

2.2  选择主因子，确定主因子水平

2.3  选择析因设计和构造设计矩阵

2.4  实施试验计划、记录试验数据

2.5  计算和分析试验结果

2.6  建立预测模型

2.7  论断和确定

3、全因子析因试验设计法的运用案例

4、有中心点的试验设计

4.1  有中心点的试验设计的概念

4.2  有中心点的试验设计的优点

4.3  案例

第四部分 部分因子试验设计法 fractional factorial design

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

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

2.1  中心点 center point

2.2  角点 corner point

2.3  轴点 axial point

3、 BOX-Behnken 设计

4、 响应曲面设计的计划

4.1  用**速上升法寻找试验的**区域

4.2  在已确定为**区域的范围内，进行响应 曲面试验

5、 响应曲面设计案例

第六部分 总结与交流