DOE Training Material

doe培训
DOE培训(DOE trning)是指设计实验(DOE, Design of Experiments)的培训。

设计实验是统计学中的一种方法，通过合理地设计实验来收集数据，进而分析和推断因素之间的关系。

DOE培训可以帮助参与者学习如何设计和执行实验，选择适当的实验设计方法，并解释实验结果。

这类培训通常包括以下内容：
1. 实验设计理论和基本概念：介绍实验设计的基本原理和统计学概念，如因素、水平、交互作用等。

2. 实验设计方法：介绍常见的实验设计方法，如完全随机设计、区组设计、因子阵设计等，以及选择合适的设计方法的考虑因素。

3. 实验方案设计：讲解如何选择实验因素和水平，确定实验方案的设计矩阵，包括确定因素数目、水平数目、重复次数等。

4. 实验执行和数据分析：介绍实验的执行过程，如随机化实验、控制实验误差等，并解释如何分析实验数据，确定因素之间的关系。

5. 解读实验结果和推断：讲解如何解读实验结果，进行统计推断，并提出对实验结果的解释。

通过DOE培训，参与者可以了解实验设计的基本原理和方法，提高实验设计的效率和准确性，从而帮助他们更好地开展实验研究工作。

飛瑞集團PHOENIXTEC GROUP00首次发行王炳飞甄光谱主題DOE作业规范編號TC-QAW-40修訂版次00PAGESUBJECT.生效日期REVISION第2頁/共8頁1.目的(Purpose)：1.1规范集团内DOE作业。

1.2优化设计/制程参数，提升产品质量。

2.范围(Scope)：适用于集团内所有产品设计与制程设计。

3.参考数据(Reference Material)：3.1SPC作业规范(TC-QAW-06)。

3.2文件管理准则(TC-QAP-01)。

4.定义(Definition)：4.1DOE：Design of Experiments，实验设计。

应用数理统计学知识，合理的安排试验，取得数据，科学的分析输出(y)与输入(x)的关系，以获得最优的输入设置组合。

如：研究输出效率(y)与电气参数(x)的关系、研究焊点良率(y)与锡炉参数等因素(x)的关系。

4.2响应变量(response)：产品/制程的输出变量(y)。

4.3因子(factor)：影响响应变量的输入变量(x)。

4.3.1可控因子：在试验中可以加以控制的因子。

4.3.2不可控因子：又称噪音因子。

在试验中可以记录但不可控制的因子。

如：环境状况、作业员、材料批次等。

4.4水平(level)：又称设置。

因子的两个或更多个不同的取值。

4.5处理(treatment)：又称试验或运行。

各因子水平的组合。

按照一次处理就能进行一次试验，获得一次响应变量的观测值。

4.6试验单元(experiment unit)：指对象、材料或制品等载体，处理(即试验)应用其上的最小单位。

4.7主效应(main effect)：因子对响应变量的影响程度。

因子A的主效应＝A处于高水平时Y的平均值－A处于低水平时Y的平均值。

4.8交互作用(interaction)：如果因子A的效应依赖于因子B所处的水平，则称A与B之间有交互作用。

AB交互作用＝(B处于高水平时A的效应－B处于低水平时A的效应)/24.9望大，望目，望小：望大指响应变量(response)的试验结果越大越好，如：粘合剂的年度；望目指响应变量有规格值及公差，试验结果越靠近规格值越好，如：机构尺寸；主題DOE作业规范編號TC-QAW-40修訂版次00PAGE飛瑞集團PHOENIXTEC GROUPSUBJECT拟合选定模型进行残差分析模型要改进吗？EFFECTIVE DA TE NO.生效日期REVISION第6頁/共8頁Minitab会话：主效应p-value<0.05失拟/弯曲p-value>0.05主效应及交互作用的p-value利用四合一残差图进一步判断数据与模型的拟合是否正常删除不显著项，重新拟合模型YN对模型进行分析解释1.主效应及交互效应图2.等高线图、响应曲面图等3.实现最优化N 进行下批试验目标已达到？预测最佳值并与目标值做比较Y进行验证试验6.5.9验证试验根据试验分析所得最优化设置进行验证试验，通常3次以上，确认试验结果是否落在预测区间。

最经典的DOE培训资料一、DOE培训简介DOE（Design of Experiments）即试验设计，是一种科学的统计方法，用于优化和改进产品、流程或系统。

本文将介绍最经典的DOE培训资料，帮助读者快速掌握DOE的基本概念和应用技巧。

二、DOE基本原理DOE的基本原理是通过合理安排实验来获取尽可能多的有用信息，以便推断出因果关系和优化条件。

在DOE中，研究者通过改变实验因子的水平，观察响应变量的变化情况，从而确定影响响应变量的主要因素，并找到最优的因素水平组合。

三、DOE的常用方法1. 完全随机设计（Completely Randomized Design）：在完全随机设计中，实验因子的各个水平组合以完全随机的方式分配给试验单元。

这种设计适用于因素水平较少的情况，能够较好地估计因素效应。

2. 随机区组设计（Randomized Complete Block Design）：随机区组设计将试验区分为几个均匀分布的区块，每个区块内的试验因子水平组合是随机分配的。

这种设计适用于试验区存在显著差异的情况，能够减小区组间的差异对因素效应评估的影响。

3. 多因子实验设计（Factorial Design）：多因子实验设计同时考虑两个或多个因素对响应变量的影响。

通过观察各个因素水平组合下的响应变量值，可以评估因素间的交互作用，并确定最佳的因素组合。

4. 响应曲面法（Response Surface Methodology）：响应曲面法利用数学模型来描述因素和响应变量之间的关系。

通过在响应曲面图上寻找最大或最小值点，可以找到最优的因素组合。

四、DOE的应用领域DOE广泛应用于各个领域，包括制造业、医药、食品、化工等。

以制造业为例，DOE可以用于优化工艺参数，提高产品质量和生产效率；在医药领域，DOE可以用于药物配方的优化和剂量的确定。

DOE的灵活性和可迅速得到结果的特点，使其成为许多领域中问题解决和优化的重要工具。

BB materialS I G M AVersion Nov 2002Page上海盖普企业管理咨询有限公司6Sigma 实验设计课程规划•各节内容¾1.课程介绍¾2.实验设计介绍¾3.全因数¾4.部分因数¾5.实验设计规划¾6.案例S I G M AVersion Nov 2002Page上海盖普企业管理咨询有限公司根本原因分析的两种方法(Two method for root cause analysis)1.用历史数据观察流程¾散布图，进行图，控制图，分层(scatterplot/runchart/control chart/deplay¾相关性，差异分析，回归分析(correlation/ANOVA/regression)2.流程的实验，用一个规划好的方法变流程并衡量结果¾实验设计实验设计是有效率和有效果地探究许多流程变量（X ）和产出衡量或关键量点（Y ）的因果关系的一种方法。

S I G M AVersion Nov 2002Page上海盖普企业管理咨询有限公司使用历史数据的一些限制some limitation when using history data •记录常是不完整的(¾省略的变量（X ）¾缺少的值或观察数据¾包含数据惧错误•流程变量通常是有相互关系的•重要变量可能没有变化得足够充分到能了解它们的影响的程度•通常来就，必要数据不是立刻可得到的，获得正确数据是非常必要的。

S I G M AVersion Nov 2002Page上海盖普企业管理咨询有限公司练习：确定最佳关键变量设置-历史方法目标:了解到识别影响化学流程产量的关键变量的难点（30分钟）说明：用下页的信息来设置一个衡量计划，从而发现能使流程产量最大化的各变量最好设置。

每个实验运行成本$2,000你对初始调查的总体预算是$30,000如果有足够的证据，另外有$50,000可用于将来的研究1.确定在给定的不同标准内可能的变量组合总数2.确定在现在预算内你可作出的变量组合总数3.你会检验什么组合？4.你用什么策略来识别关键变量？S I G M AVersion Nov 2002Page上海盖普企业管理咨询有限公司练习：确定最佳关键变量设置-历史方法•练习：•流程中的关键变量是：¾原料卖主。

引言：DesignofExperiment（DOE）是一种用于优化和改进产品、过程和系统的统计方法。

它通过系统地变化和操纵设计因素，以确定它们对响应变量的影响，并揭示最优的设计参数或条件组合。

本文将介绍一些最经典的DOE培训资料，为读者提供有关DOE实施和应用的详细指南。

概述：DOE培训资料是以指导操作者学习和掌握DOE方法和技巧的一种教育材料。

这些培训资料通常被用于工程和科学领域，旨在培养学习者掌握实验设计的基本概念和技能。

在这些资料中，包括了从理论知识到案例分析的全方位教学内容，可帮助学员理解和应用DOE原则，并在实践中取得成功。

正文：1.DOE的基本原则和概念：介绍DOE的概念和原则，包括因素、水平、响应变量等基本术语的定义和意义；详细讲解完全随机设计、随机区组设计、区组设计等常用的DOE方法；引导读者理解DOE的核心思想，即控制变量的变化以评估因素的影响，并用统计分析方法进行数据的解读和验证。

2.DOE的实施步骤和工具：提供DOE实施的详细步骤，包括确定目标、选择合适的设计方法、设定因素和水平、设计实验方案、实施实验等；介绍常用的DOE工具，如方差分析、回归分析等，解释其在DOE中的应用和解读。

3.数据分析技巧和误差处理：引导读者学习如何处理实验数据，包括数据整理、异常值处理、数据平滑等；介绍常见的数据分析技巧，如样本量估计、假设检验、置信区间估计等，帮助读者合理解读实验结果；讨论实验误差来源及其对结果的影响，讲解如何减小误差并提高实验的可靠性。

4.DOE在产品优化和质量改进中的应用：探讨DOE在产品设计和工艺改进中的应用，如变量选择、参数优化等；通过丰富的案例研究，展示DOE在提高产品质量和降低成本方面的潜力和效果；提供实用的步骤和方法，帮助读者将DOE应用到实际项目中，并获得可观的结果。

5.DOE的局限性和扩展应用：分析DOE的局限性，包括实验设计的代表性、实验条件的限制等方面；探讨基于DOE的进一步改进和扩展，如优化设计、鲁棒设计等；引导读者思考如何在特定领域中应用DOE方法，实现更加精确和高效的研究或生产过程。