天津DOE试验设计应用培训课程

从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其*化。

1、了解试验设计的作用、用途、分类及特点

2、熟悉统计学基础知识（数据类型、母体与抽样…），熟悉Minitab软件操作

3、掌握试验设计的实施流程及过程要点

4、掌握单因子试验设计（OFAT）的操作步骤，理解其建模思想

5、掌握2水平全因子设计的创建、执行和分析方法，理解结果解读标准

6、理解2水平部分因子实验的设计原理

7、了解一般全因子设计和响应曲面设计（RSM）的作用与用途

1、小班授课：互动性强，一对一针对性指导。
2、结果导向：真实案例贯穿始终，注重理论与实践的结合；
3、教学相长：关注学员项目管理技能的培养；透过案例分析、实战演练、小组研讨分享经验和知识。

*单元 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
第二单元 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
第三单元 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
第四单元 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
第五单元 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