DOE 实验设计实战应用

DOE 实验设计实战应用

课程对象：

体系负责人、工程技术人员、质量管理人员、现场工程师

课程受益：

 能熟练运用minitab软件进行实验设计和分析，解决长期困扰的质量问题，优化生产工艺。

 由浅入深地掌握方差分析、假设检验、线性回归分析、正交实验等统计技术。

培训方式：

 启发式

 互动式教学

 案例讨论分析

 练习

课程大纲：

一、基础知识

 什么是DOE

 过程或系统模型

 DOE的实质

 爱迪生的遗憾

 传统实验方法的弊端

 解决问题的关键

二、正交试验

 正交表

 为什么要进行正交试验

 何为正交

 单指标的分析方法（极差法）

 案例分析

 多指标的分析方法

 综合平衡法

 综合评分法

 混合水平的正交试验设计

 拟水平法

 主效应与交互效应

 有交互作用的正交试验设计

 正交表的选用原则

 案例分析

三、方差分析

 为何进行方差分析

 试验误差与条件变差

 变差的数量表示方法

 什么是自由度

 均方与均方差的概念

 F检验法

 单因素试验的方差分析

 双因素试验的方差分析

 无交互作用

 有交互作用

 案例分析

四、正交试验的方差分析

 分析步骤

 各因素离差的计算

 因子的显著性检验

 3水平正交设计的方差分析

 无交互作用

 有交互作用

 混合型正交设计的方差分析

 拟水平法的方差分析

 案例分析

五、假设检验

 什么是假设检验

 假设检验的基本原理

 原假设与备择假设

 假设检验的两类错误

 什么是显著性水平

 什么是P值（P value）

 假设检验的分析步骤

 中心极限定理

 t分布

 卡方分布

 检验功效

 案例分析

六、回归分析

 什么是回归分析

 回归分析的内容

 基本概念

 一元线性回归的计算

 回归方程的显著性检验

 相关系数法

 方差分析法

 回归方程的预测

 置信区间与预测区间

 案例分析

七、用MINITAB做DOE

 实验设计的基本步骤

 计划阶段

 实施阶段

 分析阶段

 因子设计

 实验设计的策略

 实验设计的基本原则

 真实值与代码值

 什么是混杂

 什么是分辨度

 DOE数据分析

 因子分析七步法  

 浏览数据

 拟合模型

 简化模型

 残差诊断

 模型判定

 模型解释☞

 确认目标

 Plackett-Burman设计

 响应曲面设计

 CCD设计与Box-Behnken设计

 最陡上升路径法（PSA）

 协方差分析

 案例分析