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培训受众:

参加学员
欢迎以下人员报名参加：企业总经理、副总经理、生产经理、质量经理、IT经理、中高阶管理层、6Sigma 初步应用人员及其他对DOE有兴趣人士。

课程收益:

试验设计(Design of Experiment, DOE)是以概率论与数理统计为理论基础、合理安排试验的一种方法论,它研究如何高效而经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。本文从案例入手,介绍DOE在各行各业的应用实例,然后介绍单因素试验设计方法和多因素试验设计的思路,进而讲解正交设计为主、简介回归正交设计、均匀设计和三次设计。本课程假设学员已经掌握统计学关于数据处理的基础知识,但为便于学员统一基本概念,在开头穿插了关于数据变异、回归分析、方差分析的内容复习。

培训颁发证书:

课程内容
1 引言: 试验设计的关键是合理安排试验,它是专业技术和统计技术的结合。本节简介一些多因素DOE应用实例,内容涉及农作物栽培、材料替代、环保工程、建筑工程、质量检验、节能降耗、脱盐水制备工艺、焊接工艺等。
2 几个统计技术基本概念复习: 数据变异的统计量、一元线性相关与回归、方差分析 (ANOVA)。
3 试验为什么要设计
4 单因素序贯优选法: 简介0.618法、分数法、对分法。
5 多因素试验设计的基本思路
以3因素3水平为例讲解全面试验法、简单对比法,说明多因素试验设计的思路:对全面组合的所有试验点通盘考虑,从中选取具有代表性的试验点进行试验、比较展望。
6 正交试验设计 (Orthogonal Design) [有称田口方法(Taguchi Methods, 又译达柯方法)]
6.1 正交表的特点、
6.2 正交试验设计的步骤 (以焊接工艺条件优化为例说明)
1) 明确试验目的;2) 明确试验指标／响应变量;3) 确定过程参数、选表和定义有关因素;4) 制定并执行试验计划;5) 数据处理;6).评审数据处理结果,形成试验结论;7) 试验设计的输出验证和确认
6.3 案例实习
6.4 关于正交试验设计若干现实问题的讨论
1) 关于多试验指标;2) 关于影响因素;3) 关于水平数;4)关于方差分析;5) 关于交互作用; 6) 试验设计与FMEA的关系。
7 回归正交试验设计
单纯的正交试验试验设计只能获得各因素水平之间的定性关系,如果要建立尽可能

课程大纲:

课程目标
试验设计(Design of Experiment, DOE)是以概率论与数理统计为理论基础、合理安排试验的一种方法论,它研究如何高效而经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。本文从案例入手,介绍DOE在各行各业的应用实例,然后介绍单因素试验设计方法和多因素试验设计的思路,进而讲解正交设计为主、简介回归正交设计、均匀设计和三次设计。本课程假设学员已经掌握统计学关于数据处理的基础知识,但为便于学员统一基本概念,在开头穿插了关于数据变异、回归分析、方差分析的内容复习。
发放讲义及其电子文档。教法采用案例分析,旨在实用,避免繁复的数学推导。强调手工操作明确要领,在此基础上正确使用软件。

本课程名称： 实验设计（DOE）和田口方法

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