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課程介紹：

經典的DOE通過篩選實驗及部分析因法，從眾多過程特性中找出關鍵的少數的因子，通過全因子法及反應曲面法，建立少數關鍵因子與關鍵輸出特性的數學模型，從而通過對少數關鍵的因子建立合理的規范，而確保得到優良的關鍵輸出特性。此課程中對于實驗的因子配置及數據分析講解易于讓學員理解。

授課形式：互動授課、分組討論、案例分析、課堂練習并將運用MINITAB軟件進行實驗配置和數據分析

培訓受眾：

任何把降低質量成本和PPM作為業務目標的企業和人員。需要理解和運用實驗設計程序收集數據的人員，質量人員及設計開發人員、工藝開發人員（學員背景要求：具備基本的運算能力，了解統計概念，并有統計過程控制（SPC）和測量系統分析（MSA）的經驗。帶電腦，會使用簡單的Minitab軟件功能。）

課程收益：

“DOE試驗設計”（Design of Experiments）應用數理統計學的基本知識，討論如何合理地安排試驗，取得數據，然后進行綜合科學分析，從而盡快獲得最優組合方案。在工程學領域是改進制造過程性能的非常重要的手段。在開發新工序中亦有著廣泛的應用。在工序開發的早期應用實驗設計方法能夠提高產量；減少變異性，與額定值或目標值更為一致；減少開發時間；減少總成本。

課程大綱：

一、試驗設計概述

試驗設計的起源與發展

基礎術語介紹

試驗設計的基本原則

試驗設計的分類

試驗設計的基本策略與思路

二、全因子試驗設計

全因子試驗設計概述

全因子試驗設計數據分析

建立擬合模型

殘差診斷

優化模型

案例分析

Minitab軟件如何實現全因子試驗設計

小結與練習

三、部分實施因子試驗設計

部分實施試驗設計概述

部分實施因子試驗設計數據分析

建立擬合模型

殘差診斷

優化模型

案例分析

Minitab軟件如何實現部分實施因子試驗設計

小結與練習

四、Plackett-Burman設計

為什么要實施Plackett-Burman設計

如何實現Plackett-Burman設計

Minitab軟件如何實現Plackett-Burman設計

五、響應曲面設計(RSM)

什么是響應曲面設計

RSM設計的特點

RSM設計部分實施因子試驗設計的關系

RSM設計分類

中心復合設計

Box-Behnken設計

RSM設計實施流程

RSM設計基本術語概述

制訂RSM設計方案

實施RSM試驗設計

RSM試驗設計數據分析

建立擬合模型

殘差診斷

優化模型

如何利用殘差圖對RSM試驗設計進行分析

如何利用等高線圖及曲面圖對RSM試驗設計進行分析

試驗設計的預測

案例分析

Minitab軟件如何實現RSM試驗設計

小結與練習

六、田口實驗設計

田口實驗基本概述

田口質量損失函數之應用

信噪比SN概述

如何構建參數設計的內表與外表

如何利用乘積法實施參數設計試驗方案

如何利用綜合誤差法、最不利綜合誤差法實施參數設計試驗方案

如何分析及優化參數設計試驗數據及方案

試驗設計的預測

案例分析

Minitab軟件如何實現田口試驗設計

小結與練習

專家老師

由知名專家講授，運用眾多實戰案例，深入淺出剖析難點問題，欲了解老師更多詳情，敬請致電咨詢。

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