实验设计（DOE）强化班培训课程-企业培训公开课-上海威才企业管理咨询有限公司

实验设计（DOE）强化班

参加对象：产品经理，研发项目、过程控制与质量管理负责人；设计开发、工艺准备、生产制造的工程技术人员；质量工程师；可靠性工程师；检验计量管理人员；负责市场调研、产品策划、售后服务及采购与供应商管理的技术支持工程师；六西格玛管理绿带与黑带/六西格玛设计(DFSS)绿带与黑带或者候选人、黑带大师候选人等

培训价格：4500/人（含：教材、午餐、茶点、税费）

培训时长：2天

培训名额：40

授课形式：公开课

联系电话：4006-900-901 / 17717312667（小威）

注：本课程可针对企业需求，提供内训服务，欢迎咨询！

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近期开课 COURSES NEAR FUTURE

2025年07月10~11日上海

课程背景 COURSE BACKGROUND

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最有效方法就是DOE。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。本课程主要介绍了DOE的设计思想、实施计划、数据分析、验证及推荐方案，介绍了完全析因实验与筛选实验的设计与应用；介绍寻找最佳的工艺窗口的技巧，讲解了曲面响应法(RSM)及稳健设计等优化方法；介绍了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，开发新产品与优化工艺参数。还学习了通过 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。通过本课程的学习，能够在今后实际工作中设计合理的实验方案及科学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，全面提高企业核心竞争力的目的。

课程收益 PROGRAM BENEFITS

课程目标：

‐ 学习实验设计的基本概论与关键术语；

‐ 学习实验设计的设计思想、实验计划与步骤、数据分析方法；

‐ 掌握实验设计的分析路径、实验方法及设计技巧，掌握DOE的精髓；

‐ 提高在研发、制造及质量改善中解决实际问题的能力；

‐ 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，许多经实际检验过的成功案例，让学员在实践中轻松掌握，在互动的分享交流中增加收获。

课程大纲 COURSE OUTLINE

时间	主题
09:00-09:15	DOE目的 DOE的用途 DOE的应用时机 DOE的定义
9:15-10:45	知识准备统计知识及MINITAB/JMP操作技巧 ‐ 利用 Minitab/JMP 来分析 DOE 结果 ‐ 在学习 DOE 之前，我们将回顾: ◢ 比较方法，了解假设检验，P-值 ‐ 为了更好地分析 DOE，学习这些基本统计方法是必要的 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
10:45-11:00	休息
11:00-12:00	实验类型 ‐ 反复实验(Trial and Error) ‐ 单因子法One-Factor-at-a-Time(OFAT) ‐ 序贯实验策略实验计划 ‐ 实验设计流程 ◢ 问题的定义à输出变量及输入变量的选定à输入变量水平的选择àDOE的选择àDOE实施及收集数据à数据分析à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
12:00-13:00	午休
13:00-14:40	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 ‐ 单个复制 ‐ 析因实验中的区组考虑 ‐ 析因实验数据与回归分析案例分析
14:40-15:00	课堂实践：利用MINITAB/JMP进行全因子设计练习
15:00-15:15	休息
15:15-16:50	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？” 案例分析
16:45-16:50	课堂实践：利用MINITAB/JMP进行全因子分析练习
16:50-16:55	总结
16:55-17:00	布置课后练习：利用MINITAB/JMP进行全因子设计与分析练习