实验设计DOE (DOE实验设计是产品品质创新突破的最有效的利器,开拓创新是当前制造业主 )
时 长：295分钟
企业管理知识推荐
-->试看片段实验设计DOE
IRCA注册主任审核员
珠三角品质论坛召集人之一
美国质量协会（ASQ）会员
ASQ注册质量工程师
六西格玛黑带
深圳清华大学研究院培训中心高级顾问
中国总裁培训网金牌讲师
北大经理人特聘顾问师
SGS认证部讲师团成员
专业课程：品管工程师系列课程
生产管理系列课程
（实战派风格）
八年大型工厂工作经验，十数年管理顾问的经历，无论在实践经验和辅导技巧上都有着出色的表现；
上海、苏州、广州、深圳、汕头等地一百多场的公开班授课经历，更了解课堂上学员的正真需求；
原自制造业的实际案例，贴近实战的课堂练习，
让课程真正起到学以致用的效果；
深入浅出的解说、风趣幽默的台风，让学员在轻松的氛围中领悟非凡；
对管理应用的深刻理解，晦涩的理论也变得从善如流……
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DOE（design of experiment）的步骤
第一步 确认目标
我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工...
试验设计Design Of Experiments, 在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际需求，判别与选择不同的实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化。
话题管理员:
试验设计Design Of Experiments, 在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。通过对产品质量，工艺参数的量化分析，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际需求，判别与选择不同的实验设计种类，设计你的实验步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化。
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6SQ质量日刊
服务号: Lsqdnet
6SQ质量周刊字号：大 中 小
在六西格玛项目中，要获得更有价值的数据，必然要用到新工具DOE试验设计。试验设计是构成学习过程的一个要素，通过试验设计的学习是一种综合了人们的期望、需要、知识和资源的复杂过程。
试验设计的策划和安排一般是先根据已有的知识提出某种设想，设计一个试验去验证或否定它，从试验中获得的数据帮人们验证或修正初始的设想，然后提出一个更
新、更深入的设想，再设计心得试验........这个反复的过程会一直持续下去，直到形成了较为完整的理论结果为止。总之，doe实验设计要不断筛选因
子，不断地调整实验的范围和因子水平的选择，经过几轮试验后才能最终达到我们试验的总目标。
&&& 专家热线：曾祥莉：9；；QQ：
张驰咨询独家研发。实验设计指科学研究的一般程序的知识，它包括从问题的提出、假说的形成、变量的选择等等一直到结果的分析、论文的写作一系列内容。本课
程由张驰咨询独家研发，重点针对从事产品研发人员和相关技术人员而设计。旨在帮助学员系统、全面地应用DOE在产品研发、产品和过程之改善时分析重要因
子，优化结果，提高设计健状性。
&&&& doe实验设计培训安排：
&&&& & 11 月份 北京 &8-9 &2680 元 & & && DOE实验设计应用培训（2天）&
&&&&&& 11 月份 深圳 &15-16 &2680 元 & & DOE实验设计应用培训（2天）&
&&&&&& 11 月份 上海 &29-30 &2680 元 & & DOE实验设计应用培训（2天）&
&&&&&& 1 月份 深圳 &6-7 &2680 元 &&&&&&&&&& DOE实验设计应用培训（2天）
doe培训课程内容：
第一讲：基本统计：为理解试验设计方法论及试验结果分析奠定基础
1、系统误差与随机误差&&&&
2、总体与样本
3、数据的类型
4、位置特征、离差与形状测量
第二讲：试验设计概论
1、质量损失与质量改善
2、试验设计的发展历史及用途
3、试验设计的一般模型
4、试验设计的目标和关键术语
5、OFAT及其劣势分析
6、主效应与交互作用效应
7、试验设计在质量环各阶段的作用
8、试验设计在六西格玛中的应用
9、试验设计的结果分析
10、试验设计的类别及流程（经典DOE，田口DOE.谢宁DOE）
11、试验方案选择流程
12、如何选择合适的实验设计方法
第三讲：试验结果的分析
1、试验结果的极差分析
2、单因子方差分析公式
3、单因子方差分析例
4、方差分析法练习
5、一元线性回归模型
6、相关系数回归方程的方差分析和F检验
7、残差标准差的估计
8、回归分析法练习
第四讲：全因子试验设计
1、全因子试验设计概述
2、无交互作用设计与交互作用设计
3、弹射试验案例（案例分析）
4、全因子试验设计的设计及分析流程
5、分组及随机化策略
6、自主设计全因子试验表（练习）
7、饶口令游戏
第五讲：分部试验设计
1、分部试验设计概述
2、因子与交互作用的混淆
3、分部设计的分辨率
4、折叠设计
5、PLACKETT-BURMAN 设计
6、跟进试验
7、分部试验设计案例分析与练习
第六讲：RSM方法
2、最速上升法
3、滚珠轴承寿命试验
4、轴向点与中心点
5、优化设计的分析
6、混合水平设计
7、RSM方法案例分析与练习
第七讲：调优运算
1、调优运算的概念
2、调优运算的用途
3、调优运算实例分析
4、调优运算自主练习及结果点评
第八讲：多变量分析技术
1、三类变异
2、样本量的计算
3、多变量分析案例分析
4、多变量分析自主练习及结果点评
5、现场提问与答疑
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&&&&&&&&& ?
function open_phone(e) {
var context = document.title.replace(/%/g, '％');
var url = document.location.
open("/ishare.do?m=t&u=" + encodeURIComponent(url) + "&t=" + encodeURIComponent(context) + "&sid=70cd6ed4a0");
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实验设计(DOE)强化班
改进和创新最有效的工具；
利用最少的资源，获得最佳的结果；
“不掌握实验设计(DOE)的工程师，只能算是半个工程师。”
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
── 质量工程学创始人田口玄一 ( G. Taguchi)
实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)，是研究如何制定适当的实验方案，对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。经证实，最节约成本又能改善质量和生产效率的方法就是统计实验设计。为找到最影响质量的关键少数因子的试错法非常昂贵而且耗时。试验设计的目的是探究特征、预测，以进一步在节约成本的基础上改善任意系统或制程的表现。它对于解决多因素优化问题，有效的提高产品质量，降低生产成本卓有成效。现已为美国和日本企业广泛使用。实验设计还可应用于改进企业管理，调整产品结构，制定高效生产计划等。
实验设计 ( DOE ) 也是DMAIC路径中改善阶段的主要工具之一。实验设计广泛应用于设计、制造与封装领域，直接改善工艺菜单，优化流程。本课程主要介绍了实验设计的思想，实验的计划、实施、数据分析、验证及推荐方案，完全析因实验与筛选实验的设计与应用，举例丰富，许多为经实际检验过的成功案例。本课程集实验设计思想、Minitab / JMP软件应用、统计方法及专业知识于一体，是目前质量改善阶段筛选关键因子与改善工艺窗口的有效工具。企业选送参加培训的人员，将在DOE专家的指导下，接受 2 天的集中训练，通过教学游戏和案例讲解，学会从昂贵耗时的试错法进步到依靠统计软件为您提供的强大、精致且极为经济的统计方法；掌握实验设计与数据处理的基本原理与应用方法，从而能够在今后实际工作中设计合理的实验方案及合理处理有关实验数据，解决实际问题，达到持续改进，优化核心流程的目的。然后通过
Minitab/ JMP
会制定适合您独特案例的设计，该方法比之前支持统计试验设计的工具更为普遍，且不需要很多经验和专业技术。
简单地说，也就是在产品最初的开发设计阶段，通过围绕所设置的目标值选择设计参数，并经过实验最低限度减少变异从而把质量构建到产品中，使所生产的全部产品具有相同的、稳定的质量，极大地减少损失和成本。
课程目标：
学习实验设计的基础理论和分析路径；
掌握实验设计使用方法；
提高解决实际生产和科研中实验问题的能力；
掌握如何在DMAIC的改善阶段合理使用实验设计的方法；
使用Minitab / JMP 来进行实验设计与分析，获得最佳结果变得方便容易。
课程特色：
一提到DOE，很多人就会想到其深奥的理论，使人望而却步。本课程特点：适当的理论，注重实战，由浅入深，较多的案例与实践，让学员在实践中轻松掌握，在互动的分享交流中增加收获。
13:00-14:40
目的与定义
DOE的一般模型
DOE-概念与术语
指标Y，因子X，水平，处理，处理组合，主效应，交互作用
实验设计流程
问题的定义&输出变量及输入变量的选定&输入变量水平的选择&DOE的选择&DOE实施及收集数据&数据分析&结论和提案
编码，中心点，
实验设计的三个基本原理：
重复，随机化与区组
实验计划的考虑与技巧完全析因(全因子)实验
为什么使用析因实验?
两因子析因实验
一般析因实验
2水平全因子实验
析因实验中的区组考虑
析因实验数据与回归分析
14:40-15:00
课堂实践 : 利用MINITAB进行全因子设计练习
15:00-15:10
15:10-16:50
完全析因（全因子）实验分析
七步法流程
第一步“浏览数据”。
第二步：拟合模型。
第三步是减少模型。
第四步，是进行残差诊断。
第五步：判断模型是否合适，需要改进吗？
第六步：解释选定模型。
第七步判断“目标是否已经达到？”
16:45-16:50
课堂实践 : 利用MINITAB进行全因子设计与分析练习
16:50-16:55
16:55-17:00
布置课后练习 : 利用MINITAB进行全因子、部分因子设计与分析练习
09:00-09:15
复习第一天内容，解答学员问题
9:15-10:30
部分因子设计与分析
混杂(Confounding)
部分析因的基本原理
1/2, 1/4部分因子实验
一般部分析因实验
3 水平因子实验
用于筛选与特征化的部分析因实验
10:30-10:45
课堂实践 : 部分析因实验设计与分析练习、讨论
10:45-11:00
11:00-11:40
响应曲面设计概论
中心点的妙用
响应曲面设计模型
中心复合设计(常用设计模型：CCC、CCI、CCF)
CCD设计在不同因子数的情况下，建议的总计实验点的个数
常用设计模型：CCC、CCI、CCF的特性评估
常用设计模型：CCC、CCI、CCF的选择与考虑
Box-Behnken设计
各模型使用场合的适合性研究
11:40-12:00
课堂实践 : 利用MINITAB进行响应曲面方法设计与分析练习
12:00-13:00
13:00-15:00
什么是田口设计
田口设计起源、田口设计目的
田口设计的基本思想
田口设计的基本概念
稳健性、质量特性值、质量噪声——噪声因子
质量的变异性、质量的损失函数、田口的质量观、平均损失函数
降低平均损失的两个步骤、田口设计、灵敏度设计、信噪比
望目特性信噪比、望小特性信噪比、望大特性信噪比
15:00-15:10
15:10-16:50
田口设计的技术原理
噪声因素、波动理论
选择最有效的输出质量特性、上游质量特性的重要性
技术开发阶段的源头质量、确定基本功能的理想功能
基本功能稳健性的度量——S/N
田口设计的实际操作步骤
明确参数设计问题、区分可控因子与噪因子、内外表设计、进行试验，获得每个试验结果、信噪比、进行统计分析、验证试验
案例之一：汽车刹车系统的田口设计
案例之二：汽车气缸内气压（待选参数）田口设计
案例之三：电感电路的参数设计
案例之四：汽车空气质量优化 田口设计
案例之五：汽车风扇离合器进行优化田口设计
16:50-17:00
&英赛思管理咨询有限公司（Insights Management
Consulting，IMC管理咨询公司）是领先的专业从事精益生产，六西格玛和流程管理的咨询顾问公司，拥有在多个行业的长期服务经验，为客户在“持续改进”和“流程化管理”过程中提供正确的解决方法和工具，从而实现卓越营运的目标。
我们专注于提供最顶级精益六西格玛和流程管理的顾问资源，通过最好的顾问为客户项目带来最佳的实施效果和经验分享，拥有一批来自美国、日本，台湾和中国大陆的专家团队，其中大部分具备世界500强企业工作经验，其中相当部分顾问在顶级咨询公司任职多年，具有应对各种类型项目挑战的能力和实战经验。
我们尤其在以银行、保险为代表的金融行业、服务行业和公共事业的咨询经验和技术资源最为深厚，目前IMC在中国服务业精益六西格玛与流程管理类咨询公司中综合实力排名第一。
IMC咨询的优势
专业资源：自主开发了六大类教材（制造，服务，设计，战略，精益，流程再造）共500多个模块的专业教材；积累了8个行业（银行，保险，电子，钢铁，汽车，化工，现代服务，制药）的知识库，各类案例达到1000个以上，可以为项目快速提供相关的借鉴经验。
技术创新：以流程再造和精益六西格玛相结合开发了IMC自己的PRIM技术模型，以行业对标和行业知识库支撑咨询有效性。
嵌入式咨询服务：专业咨询团队为客户提供随时随地的嵌入式咨询，摆脱传统六西格玛咨询单纯“培训+辅导”方式，快速响应客户需求，努力超越客户期望。
稳定的团队：为业界精英提供开放和愉快的工作环境，拥有专业，稳定和乐观向上的顾问团队。
&我们提供什么？
在精益生产，六西格玛和流程再造方面提供最专业的管理思想和解决方案
提供业界最高质量的顾问服务
认真听取客户意见，快速响应客户需求，努力超越客户的期望
与客户、商业伙伴保持长期友好的合作关系
英赛思咨询——领先的实战型流程管理课程
更多信息了解，请联系：，岳先生 QQ；&&
&电子邮件：&&
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。在Minitab 15中关于DOE实验设计,区组中心点添加几个才算合理?
夏尔拖0685
别人的回答,供你参考1.你知道何时需要设置中心点吗?分步试验法的DOE设计思想是:筛选 - 改进 - 优化设计.中心点主要是在改进试验增加以判断非线性.如果非线性很强,则需要作优化设计(一般是RSM),但通常80%不需要用到后者.而且即使用到RSM,中心点的设置也有了自动默认的设置,一般都可以用.所以中心点的设置问题主要在REFINE DESIGN的阶段.2.如何确定中心点的数量?几乎很多的书上都以选3次中心点复制为例.Minitab帮助文件也是.但为什么是3个呢?还没见过有详细的解释.根据我的陋见,我一般会遵循以下原则:- 成本最低原则如果设置中心点或者增加试验次数成本很高,就少设置,如果成本很低,就无所谓了.- 角点/中心点一致原则我们大多数的试验设计都会复制试验,其实只是在复制角点,既然中心点和角点的水平是同等的重要,我认为中心点的设定次数就理应和试验的REPLICATION相同或相近.为什么很多书上中心点设为3,我看主要是因为大多数的设计复制都不超过3.(如果你做过DOE复制4次以上就会知道,复制太多不见得是好事)- 功效测试增加中心点同时就是在增加试验次数,所以同时会增加功效.所以当你的试验复制以后的POWER如果接近0.8或者0.9,差得不多,不妨增加一下中心点来不足功效.
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