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编号
DOE(XXXXXXX)-0X
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试验设计
版本号/修改号 描述 编制 审核 批准 发布日期
V1.0/0 首次发布
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DOE(XXXXXXX)-0X
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试验设计
1、目的
为规范和指导机械设计室所有DOE试验设计的格式，特编制本文件。
2、范围
适用于机械设计室内所有DOE试验。
3、职责
机械设计室负责本文件编制、修改、解释、监管。
总经室负责文件批准。
4、参考文献
《技术类名称规定》
5、内容
试验目的
整个试验的最终目的
试验内容
试验的目录
相关情报信息
试验可以参考的数据和文件
特性与特征值 本次试验已定试验目标
控制因子
试验过程中控制的关键因素，控制范围量化
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DOE(XXXXXXX)-0X
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试验设计
试验方案
序号 内容 责任人或部门 进度要求 备注
1 试验过程中的具体操作步骤描述 试验参与部门 试验步骤完成的时间
2
3
4
5
6
7
编制
审核 批准 Logo
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试验设计
数据汇总分析
可以附表加以说明。
实验结果
建议
具体从人机料各方面进行改善。
实验负责人 实验部门负责人审核
技术部意见
签字:
技术部分管领导审批意见
签字:
试验设计（DOE）经典课程培训
简介：从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。...
深圳开课；课程时长：2天 ；详细会务信息请登陆森涛培训网查看
适合对象：
企业中高层管理者，研发、工艺、品质、设备、制造等部门骨干人员，负责改善及革新项目的骨干人员及对本课程有兴趣的人士。
课程介绍
成果鉴定：培训后经考核合格学员将颁发《试验设计（DOE）培训证书》。
课程背景
从20世纪20年代费希尔（R.A.Fisher）在农业生产中使用试验设计（Design Of Experiment，DOE）方法以来，试验设计方法已经在农业、生物学、遗传学、工程学等领域得到广泛的应用和发展。试验设计主要应用理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在产品设计中，利用试验设计能以最低的试验成本，最短时间内有效的设计和验证产品的性能；在制造过程中，利用试验设计可以从诸多影响因素中，快速找到对过程输出指标影响显著的工艺参数，并将其最佳化。
试验设计的用途：
1）析因分析，识别哪些变量X对响应量Y有显著影响；
2）参数优化，确定有显著影响的X设置在何处时，可使Y几乎总是接近于期望值；
3）减小变异，确定有影响的X设置在何处时，可使Y的变异最小；
4）稳健设计，确定有影响的X设置在何处时，可使不可控变量U的效应最小。
学习目标
1、了解试验设计的作用、用途、分类及特点
2、熟悉统计学基础知识（数据类型、母体与抽样…），熟悉Minitab软件操作
3、掌握试验设计的实施流程及过程要点
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六西格玛黑带培训中DOE试验设计的应用
DOE试验设计自产生起就被广泛应用，尤其在曰本，田口方法 三•质量立国”的战略中起到了巨大的作用，被用到从造航天 驀到烤面包寻找最佳配方的角角落落，曰本人认为不懂田口方 孓的工程师不能算合格的工程师。六西格玛方法诞生后，试验 没计的应用又被提升到一个新的层次，成了设计及过程改善中 必不可少的一环，使用它的公司也因此取得从几万元至上亿元 的收益。
一、在工作实践中，我们无时无刻不在进行试验，只不过有时无意识罢了，通过试验我们可以达成以下目标
1. 确定、验证和优化制造过程的主要影响变量及其影响。
2. 创造对物料和部品变化不敏感的制造过程。
3. 设计对使用环境不敏感（即受环境的影响小）的产品。
4. 降低总的设计周期。
5. 减少FX：N (设计变更通知书）数量。
6. 改进与CTQ'S有关的产品品质、成本和性能指标。
7. 提高新设计产品的工艺性。
8. 为制造过程列出问题及解决方案。
9. 减少对产品的检查和测试。
二、试验设计的作用
1. 在进行基础研究时，试验设计可用来。
(1) 发现变量间的联系。
(2) 明确技术要点。
2. 在进行产品设计时，试验设计可用来。
(1) 做灵敏度分析。
(2) 建立可靠公差。
(3) 确定部品特性。
(4) 确定设计布局。
(5) 使用较低等级的材料和部品以降低成本。
(6) 减少变异。
(7) 改善新设计产品的性能。
3. 在进行制造过程（工艺）设计时，试验设计可用来。 /
(1) 进行过程变量研究。
(2) 变量的优化设置。
(3) 建立可靠的公差。
(4) 发现低成本的解决方案。
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DOE试验设计培训的策划与安排
人类认识自然就的过程是循序渐进的。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，再设计新的试验...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。我们进行试验也是一个学习过程，不可能一蹴而就。我们不要企图“毕其功于一役”，进行一次试验就结束战斗。一般来说，试验要进行好几批，一般采用下面几个步骤：一次试验就结束战斗。一般来说，试验要进行好几批，一般采用下面几个步骤：
一、用部分实施的因子设计进行因子的筛选
最开始，情况不很清楚，考虑到影响相响应变量的因子个数可能较多（大于或等于5），这是应在较大的试验范围内，先进行因子的筛选，通常应使用部分实施的因子试验设计法，这样获得的结果可能较为粗糙，但试验次数可以大节省，筛选的目的能够达到就行了。如果认为部分实施的因子试验费用仍然太昂贵，则可以使用试验次数更少的“Plackett-Burman”方法来筛选因子。
二、用全因子试验设计法对因子效应和交互作用进行全面的分析
当因子的个数被筛选到少于等于5个之后，我们可以进一步在稍小范围内进行全因子试验设计以获得全部全部因子效应和交互作用的准确信息，并进一步筛选因子直到因子个数不超过3个。
三、用响应曲面方法（RSM）确定回归关系并求出最优设置
当因子个数不超过3个时，我们就有条件采用更细致得多的响应曲面设计分析方法，在包含最优点的一个较小区域内，对响应变量拟合一个二次方程，从而可以得到试验区域内的最优点。
以上所说的是典型的步骤。在实际工作中，可能跳过某个环节，也可能在某个步骤上反复进行好几次。总之，要不断地筛选因子，不断地调整试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。
