混料实验设计DOE实战训练营(2天)

4.3 对分法
4.4 正交试验法
4.5 单因子试验设计
4.6 单因子试验设计多项式回归
5. 全因子设计与分析
5.1 全因子试验的概念
5.2 代码化及其计算
5.3 2k全因子设计计划及实例
5.4 2k全因子设计分析及实例
5.5 2k全因子设计练习
6. 部分因子试验
6.1 部分因子试验的概念
6.2 部分因子试验的实施原理
6.3 分辨度
6.4 部分因子试验的设定
6.5 部分实施因子设计的计划
6.6 部分实施因子设计的实例
6.7 Plackett-Burman设计-筛选因子设计
6.8 三水平部分因子实验分析
7. 响应曲面设计与分析
7.1 响应曲面设计概念
7.2 CCD和BB 7.3 响应曲面设计计划
7.4 响应曲面设计的分析及实例7.5 多响应曲面设计的最优分析
7.6 响应曲面设计练习
8. DOE的常见问题。

经典DOE-试验设计及实战模拟培训●课程背景DOE是一款强大的研发工具，是世界500强企业研发人员必修课程。

它是一门科学，是研究如何合理而有效地组织试验，并运用更为科学的分析工具对试验结果的数据进行处理，取得最佳方案的一种方法，它可以把客户的需求转换成我们的设计需求、工艺需求和生产需求，它可以缩短产品的研发周期，帮助研发工程师从最开始就对产品的质量和成本进行最优化设计，而且可把产品工艺和使用因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品，使新产品尽快投放市场。

DOE也是一种高级质量工具，在日本不懂DOE（试验设计）的工程师只能算是半个工程师。

它可以帮助质量、工艺和技术人员识别关键过程变量，完善参数设定，控制参数的调整限度，制定标准操作程序，减小过程的波动，减少转产时间，适应不断变化的客户需求，提高产品的首次合格率，增加产能，缩短过程调试时间，排除制程中的故障，有效获取对过程的理解，改进产品的稳定性，使流程更加稳定。

●培训对象研发总监、经理、工程师；技术总监、经理、工程师、技术员；质量总监、经理、工程师；产品流程总监、经理、工程师、技术员；以及加强六西格玛绿带、黑带、黑带大师对DOE的认识、理解和运用。

●培训条件学员需配合电脑（分组）学习。

●培训时间1天●课程收获1、掌握如何运用DOE为产品原料选择最合理的配方；2、为生产过程选择最合理的工艺参数；3、缩短新产品之开发认证周期；4、寻找问题的根本原因；5、解决那些久经未决的“顽固”品质问题；6、提高现有产品的产量和质量；7、为新的或现有生产检测设备选择最合理的参数；8、掌握DOE的基本概念和原理，深刻理解DOE的逻辑；9、掌握全因子试验设计、部分因子试验设计、筛选试验设计，响应曲面设计和混料试验设计；10、掌握如何应用筛选试验从众多影响因素中筛选找出影响输出的主要因素，以最少的投入换取最大的收益；11、掌握如何对因子水平优化得到最佳输出，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化；12、训练科学地、系统地和统计的分析思维习惯；。

高级DOE（实验设计）研修实战训练班（3天）【培训对象】技术副总裁、总监、经理、产品流程工程总监、经理、工程师、研发总监、经理、工程师、六西格玛领航员/黑带大师/黑带.【课程背景】如何以最低成本实战顾客满意最大化，是所有企业目前共同的目标。

但是，所有工程技术和管理人员都会面临下列问题而导致目标很难实现：1）大部份时间用于救火，花大量时间解决重复发生的问题，最后还是解决不了。

2）工程师们一个个参数调整，看来优化了，可验证，结果却又不一样了。

3）90％的公差可能是不合适的。

4）想降低材料采购成本，却担心质量问题。

5）面对复杂的制造工艺参数无从下手优化。

6）天天培训工人，期望他们更认真，但还是出错。

如果应用DOE（实验设计），上述问题便可彻底解决。

DOE作为一种产品研发的最强大工具可以帮助管理者解决上述问题。

DOE（实验设计）不但可帮助研发工程师一开始从质量和成本进行最优化设计，而且可把产品工艺和使用因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品（这恰恰是大多数工程师的困惑）。

同时DOE（实验设计）也是寻找原因、分析和优化复杂因子最强大的解决问题的工具和方法。

在不少日本企业，不懂DOE（实验设计）的工程师不能称之为合格的工程师。

DOE（实验设计）包括传统经典DOE（析因实验设计）、RSM（响应优化曲面）、混料DOE （生化行业最有用）、田口DOE（抗噪声设计）和谢宁DOE（快速解决问题实验设计），每种DOE（实验设计）各有其特点。

DOE（实验设计）除了与六西格玛其它工具联合起来发挥巨大功能外，本身也是一套系统地解决问题方法。

思慧徳国际咨询资深黑带大师设计的本课程将从应用角度出发为顾客设计二到三天的实用DOE（实验设计）培训课程，而不考虑复杂的数理统计公式和计算。

【课程目的】本课程重点针对从事产品研发人员和相关工程技术人员而设计。

旨在帮助学员系统、全面地应用DOE（实验设计）在产品研发、产品和过程之改善时分析重要因子，优化结果，提高产品和过程健壮性（先天性高免疫能力）。

doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。

在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。

Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。

它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。

以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。

通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。

目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。

为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。

首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。

然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。

在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。

通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。

此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。

通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。

总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。

这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。

2天的DOE培训能学到东西吗？
随着商业竞争的日益激烈，企业需要不断提高生产效率和产品质量才能保持竞争力。

为了实现这一目标，许多企业开始通过开展实验设计（Design of Experiments，简称DOE）的培训来优化生产过程和改进产品设计。

一、2天的DOE培训能学到什么？
DOE培训可以让员工获得一些有价值的知识和技能，包括：
DOE的基本概念和原理
如何选择适当的DOE方法和设计类型
如何进行实验设计和数据分析
如何解释和应用DOE结果
如何使用统计软件进行DOE分析
二、企业开展DOE培训的好处是什么？
通过参加2天的DOE培训，员工可以获得以下益处：
理解DOE的方法和优点，为企业提供改进和优化生产过程的新思路。

掌握DOE的基本概念和原理，为将来进一步学习和应用奠定基础。

学习如何选择合适的DOE方法和设计类型，以便在实际应用中取得最佳结果。

掌握实验设计和数据分析的技能，能够自主设计并分析实验。

学习如何解释和应用DOE结果，为企业提供决策支持。

熟练使用统计软件进行DOE分析，提高数据分析的效率和准确性。

总之，虽然2天的DOE培训时间有限，但员工仍然可以获得一些有价值的知识和技能。

通过学习DOE，企业可以优化生产过程，提高产品质量，获得竞争优势。

然而，要真正掌握和应用DOE，员工需要进一步学习和实践。

培训只是一个起点，持续的学习和实践是提高技能和知识的关键。

DOE Training Test1. 一个32的实验设计意味着我们会有A两个水平, 三个因子B两个水平, 三个因子, 两个中心点C三个水平, 三个因子D三个水平, 两个因子D2．以下哪个不是DOE的目的 ?A，筛选输入变量B，筛选输出变量C，优化输出变量D，确定输入变量的设定范围B3．某个2水平全因子DOE设计包括4个因子(其中之一乃离散属性的)加3个中心点, 6 个复制, 请问如果你执行Minitab 里的Stat >DOE > Factorial > Create Factorial Design .. 你会总共得到多少个运行次数 ?A，99B，100C，98D，102D4．根据以下试验结果,计算AB interaction 的效果(Effect) 为 B Run A B Response15010%12210010%1335020% 9410020%20A ，5B ，10C ，-5D ，0 解答：50,20（9） 100,20 (20) 50,10(12) 100,10(13) AB 交互效果=(（12+20）-（9+13）)/2=5左对角线之和减去右对角线之和。

B, 时间的main effect 为1.8C,Interaction 为 0.7D, 时间肯定是统计上算显著 A解析：算某个因子的main effect 时，利用它的高水平时的响应值之和减去低水平响应值之和，最后平均。

本例中，temp 高水平950时的响应值为9.9和10.1，低水平850时的响应值为8和12，那么=(（9.9+10.1）-（8+12）)/2=1.6。

6.与两水平的因子试验相比, 以下哪一个是三水平试验的优点?A.可以评估交互作用B.可以识别曲率C.试验设计可以被扩展(两水平同样可以扩展)D.试验效果的绩效最大B7.以下的哪一种试验设计不能分析交互作用A.部分因子试验设计B.有复制的部分因子试验设计C.有复制的全因子试验设计D.有复制的饱和筛选设计D8. 一个用于优化电子控制模块可靠性的2水平5 因子试验，只复制全因子试验设计次数的一半。

DOE试验设计流程及案例分析培训教材一、DOE试验设计流程DOE（Design of Experiments）试验设计是一种统计学方法，用于优化和改进产品或过程。

它通过系统地改变多个因素，并测量它们对结果的影响，从而确定最佳的因素组合。

以下是DOE试验设计流程的详细步骤：1. 确定目标：明确需要改进的产品或过程的目标，并确定关键的响应变量。

这些响应变量可能包括质量、效率、成本等。

2. 确定因素：确定可能影响响应变量的因素。

这些因素可以是材料、工艺参数、环境条件等。

3. 确定水平：对于每个因素，确定需要考虑的水平。

例如，如果一个因素是温度，可能的水平可以是低、中、高。

4. 设计试验：选择适当的试验设计方法，如全因子设计、Taguchi方法等。

根据因素和水平的数量，确定所需的试验次数。

5. 进行试验：按照设计好的试验方案进行实际试验。

确保记录每个试验条件和相应的响应变量。

6. 分析数据：对试验结果进行统计分析，以确定各个因素对响应变量的影响程度。

常用的分析方法包括方差分析、回归分析等。

7. 优化：根据分析结果，确定最佳的因素组合，以达到改进产品或过程的目标。

这可能涉及调整因素的水平或改变因素的权重。

8. 验证：验证优化后的因素组合是否能够稳定地实现改进的目标。

进行一系列的确认试验，并分析结果。

9. 实施改进：根据验证的结果，将优化后的因素组合应用到实际生产中，并监控结果以确保改进的持续性。

二、案例分析培训教材以下是一份关于DOE试验设计案例分析的培训教材的示例：1. 引言- 介绍DOE试验设计的背景和重要性。

- 解释为什么DOE试验设计能够帮助优化产品或过程。

2. DOE试验设计的基本原理- 解释DOE试验设计的基本概念和原理。

- 介绍DOE试验设计的一些常用方法和技术。

3. 案例分析1：产品质量改进- 描述一个实际的案例，其中使用DOE试验设计来改进产品质量。

- 详细介绍案例中所使用的试验设计方法、因素和响应变量。

DOE实验设计培训教材一、引言实验设计是科学研究中至关重要的环节，它能够帮助研究者系统地收集数据、分析结果和做出准确的结论。

然而，不合理的实验设计可能导致数据的偏差和结论的不准确，从而影响科研工作的可信度和可重复性。

因此，掌握有效的实验设计方法是每个研究者都应该具备的基本能力之一。

二、DOE实验设计简介DOE（Design of Experiments）实验设计是一种统计学方法，它可以通过合理地安排实验因素来减少干扰因素的影响，提高实验数据的可靠性和有效性。

DOE实验设计方法旨在通过对实验过程中的因素进行系统性的分析和优化，从而探索出主要因素的影响及其相互关系，进而得出准确的结论。

三、DOE实验设计的步骤和原则1. 确定实验目标：在进行实验设计之前，需要明确实验的目标以及所要研究的问题或假设。

2. 确定实验因素和水平：实验因素是指可以影响实验结果的变量，而水平则是指每个实验因素的取值范围。

3. 设计实验方案：选择适当的实验设计方法，如完全随机设计、阶段随机设计、因子分析设计等，制定实验方案。

4. 进行实验：按照实验设计方案进行实验，记录实验数据。

5. 数据分析和结论：利用统计学方法对实验数据进行分析，得出结论，并评估实验结果的可靠性和有效性。

6. 优化实验设计：根据实验结果和结论，对实验设计进行优化并进行进一步的实验，以获得更准确和可靠的结果。

四、常用的DOE实验设计方法1. 完全随机设计（Completely Randomized Design，CRD）：适用于因素水平较少、实验设计简单的情况。

2. 阶段随机设计（Randomized Complete Block Design，RCBD）：适用于因素水平较多、可能存在随机误差的情况。

3. 因子分析设计（Factorial Design）：用于分析多个因素对实验结果的影响及其相互作用。

4. 方案比较设计（Comparative Design）：用于比较不同实验方案的效果，并确定最佳方案。

经典DOE-试验设计及实战模拟培训●课程背景DOE是一款强大的研发工具，是世界500强企业研发人员必修课程。

它是一门科学，是研究如何合理而有效地组织试验，并运用更为科学的分析工具对试验结果的数据进行处理，取得最佳方案的一种方法，它可以把客户的需求转换成我们的设计需求、工艺需求和生产需求，它可以缩短产品的研发周期，帮助研发工程师从最开始就对产品的质量和成本进行最优化设计，而且可把产品工艺和使用因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品，使新产品尽快投放市场。

DOE也是一种高级质量工具，在日本不懂DOE（试验设计）的工程师只能算是半个工程师。

它可以帮助质量、工艺和技术人员识别关键过程变量，完善参数设定，控制参数的调整限度，制定标准操作程序，减小过程的波动，减少转产时间，适应不断变化的客户需求，提高产品的首次合格率，增加产能，缩短过程调试时间，排除制程中的故障，有效获取对过程的理解，改进产品的稳定性，使流程更加稳定。

●培训对象研发总监、经理、工程师；技术总监、经理、工程师、技术员；质量总监、经理、工程师；产品流程总监、经理、工程师、技术员；以及加强六西格玛绿带、黑带、黑带大师对DOE的认识、理解和运用。

●培训时间3天，详细的培训时间安排请参见以下附件：DOE培训计划.xlsx●课程收获1、掌握如何运用DOE为产品原料选择最合理的配方；2、为生产过程选择最合理的工艺参数；3、缩短新产品之开发认证周期；4、寻找问题的根本原因；5、解决那些久经未决的“顽固”品质问题；6、提高现有产品的产量和质量；7、为新的或现有生产检测设备选择最合理的参数；8、掌握DOE的基本概念和原理，深刻理解DOE的逻辑；9、掌握全因子试验设计、部分因子试验设计、筛选试验设计，响应曲面设计和混料试验设计；10、掌握如何应用筛选试验从众多影响因素中筛选找出影响输出的主要因素，以最少的投入换取最大的收益；11、掌握如何对因子水平优化得到最佳输出，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化；12、训练科学地、系统地和统计的分析思维习惯；13、学习科学合理地安排试验，减少试验次数、缩短试验周期，提高经济效益；14、掌握如何应用MINITAB软件进行试验设计、数据分析、因子优化和输出预测。

解决配方问题的DOE高手_混料设计（Mixture Design）（DOE系列之七）在实际工作中，有时需要研究一些配方（或称为配比）的实验问题，这种问题常常出现在冶金、化工、医药、食品等行业中。

例如，不锈钢是由铁、镍、铜和铬4种元素组成；闪光剂由镁、硝酸钠、硝酸锶及固定剂组成；复合燃料、复合塑料、混纺纤维、混凝土、粘接剂、药片、饲料等都是由多种成分按相应比率制作而成，等等。

这些产品都可以被统称为混料（Mixture），组成混料的各种成分可以被称为混料成分或分量，同时它们也是混料实验中的因子（Factor）。

它们的比例关系对产品的最终质量特性起到了决定性的作用。

这时候，如果我们要用实验设计的方法进行分析的话，会发现两个与众不同的特征。

一是通常人们关心的是各种分量的比例而不是其绝对数值，二是所有分量之间存在一种特殊的约束条件，即总和一定为1或其他常数。

这两个与众不同的特征使得此类实验设计的研究方法与此前我们讨论过的所有实验设计类型都有明显的区别，直接应用以往的实验设计方法显得颇为牵强，所得分析结果的可信度也将大打折扣。

如何解决这个棘手的问题呢？事实上，对于这种分量之和总是为一定常量的实验设计，我们常常会请一位精于此道DOE高手——混料设计（Mixture Design）来帮忙。

本期的DOE系列连载就将具体介绍混料设计的原理与应用。

同样，混料设计的实施在专业统计分析软件JMP的支持帮助下，变得轻而易举，在本期案例中我们将继续以JMP作为该DOE方法实施的载体。

一般来说，混料设计中的混料成分至少有3种，它们之间的约束特征可以用图-1来形象地表示。

也就是说，所有的实验点均落在一个特定三角形平面上，而不是以往的一个立方体内。

这个现象进一步地提示我们可以利用“三线坐标系”巧妙又直观地揭示混料设计中各分量的组成状况。

其原理来源于平面几何中的有关知识：等边三角形内的任何一点到三条边的距离之和等于该三角形的高。

如果设三角形的高为1，则任何一点的坐标就可以用其到三个对边的距离来表示。

混料试验设计及实战模拟培训●课程背景混料试验设计是一款强大的研发工具，是世界500强企业尤其是研发配方的化工等企业研发人员必修课程。

它是一门科学，是研究如何合理而有效地组织试验，并运用更为科学的分析工具对试验结果的数据进行处理，取得最佳配方和方案的一种方法，它可以把客户的需求转换成我们的设计需求、工艺需求和生产需求，它可以缩短产品的研发周期，帮助研发工程师从最开始就对产品的质量和成本进行最优化设计，而且可把产品工艺和使用因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品，使新产品尽快投放市场。

混料试验设计也是一种高级质量工具，在日本不懂DOE（试验设计）的工程师只能算是半个工程师。

它可以帮助质量、工艺和技术人员识别关键过程变量，完善参数设定，控制参数的调整限度，制定标准操作程序，减小过程的波动，减少转产时间，适应不断变化的客户需求，提高产品的首次合格率，增加产能，缩短过程调试时间，排除制程中的故障，有效获取对过程的理解，改进产品的稳定性，使流程更加稳定。

●培训对象研发总监、经理、工程师；技术总监、经理、工程师、技术员；质量总监、经理、工程师；产品流程总监、经理、工程师、技术员；以及加强六西格玛绿带、黑带、黑带大师对混料试验设计的认识、理解和运用。

●培训时间1天●课程收获1、掌握如何运用混料试验设计为产品原料选择最合理的配方；2、为生产过程选择最合理的工艺参数；3、缩短新产品之开发认证周期；4、寻找问题的根本原因；5、解决那些久经未决的“顽固”品质问题；6、提高现有产品的产量和质量；7、为新的或现有生产检测设备选择最合理的参数；8、掌握混料试验设计的基本概念和原理，深刻理解混料试验设计的逻辑；9、掌握全因子试验设计、部分因子试验设计、筛选试验设计，响应曲面设计和混料试验设计；10、掌握如何应用筛选试验从众多影响因素中筛选找出影响输出的主要因素，以最少的投入换取最大的收益；11、掌握如何对因子水平优化得到最佳输出，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化；12、训练科学地、系统地和统计的分析思维习惯；13、学习科学合理地安排试验，减少试验次数、缩短试验周期，提高经济效益；14、掌握如何应用MINITAB软件进行试验设计、数据分析、因子优化和输出预测。

试验设计（DOE）经典课程培训上课时间：2019年03月22-23日深圳2019年06月28-29日深圳20194F08月23-24日深切I 2019年11月22-23日深圳2019年05月24-25日深圳2019年07月26-27日深圳2019年09月20-21日深圳2019年12月20-21日深圳课程费用：3980元/人（含资料费、专家演讲费、会务费）住宿可统一安排，费用自理课程对象：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对本课程有兴趣的人事。

培训模式：培训过程中，我们摒弃单调枯燥的理论讲解，更加侧重于应用和实战。

老师将采用讲授法、问答法、案例研讨与分组讨论等多样方式相结合的教学模式。

课前准备：1、空杯的心态；2、不被打扰的学习时间；3、做好计划，准时出席认证费用：中级证书1000元/人;高级证书1200元/人（参加认证考试的学员须交纳此费用，不参加认证考试的学员无须交纳）备注：1.高级证书申请须同时进行理论考试和提交论文考试，学员在报名参加培训和认证时请提前准备好论文并随理论考试试卷一同提交。

2.凡希望参加认证考试之学员，在培训结束后参加认证考试并合格者，由“香港国际职业资格认证中心HKTCC"颁发与所参加培训课程专业领域相对应证书。

（国际认证/全球通行/雇主认可/联网查询3.课程结束后20日内将证书快递寄给学员；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（DeSignOfExperiment,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。