【通过实验及其数据分析，找到关键工艺参数的最佳控制范围】
一、课程背景：在工艺设计中，哪些工艺参数是关键的？其公差范围设定多大是合适的？相当多的工艺工程师是根据其工作经验来回答这两个问题的。
DOE借助方差分析的手段，通过少量的工艺实验，从大量的工艺参数中找出关键的工艺参数，再通过全因子析因法及响应曲面法（RSM），建立关键工艺参数与关键的质量特性的数学模型，通过对关键工艺参数建立合理的工艺规范，确保质量特性满足顾客的需求。
二、课程目的：运用DOE的方法，从根本上摒弃依靠“拍脑袋”和“工艺猜测”解决问题的传统陋习；掌握实验设计的方法，原理和应用；掌握DOE工具的应用步骤。
三、课程特色：通过生动、详实的案例、练习与学员共同研讨，借助软件的运用，使学员轻松掌握DOE方法。
四、参加人员：工艺部门、研发部门、技术部门、质量部门的工程师及管理者、供应商质量工程师。
五、课程提纲：（12小时/2天）
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单元 |
主要内容 |
目的 |
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0 |
破冰案例研讨 |
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1 |
实验设计（DOE）概述 |
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什么是实验设计 |
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实验设计（DOE）的目标与用途 |
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实验设计（DOE）的作业流程 |
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主效应、交互作用及其计算 |
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分组练习：主效应及交互效应的计算 |
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实验设计的基本原则：随机化、重复和分区化 |
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模型与误差 |
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2 |
假设检验基础 |
假设检验是理解DOE的理论基础之一 |
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假设检验（Hypothesis testing）的提出 |
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假设检验的目的和定义 |
案例分析：食堂菜谱满意度改进 |
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假设检验的程序 |
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假设决策的风险 |
案例：陪审团的判决 与机场安检 |
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假设检验：如何进行 |
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P-值要多小：根据状况有所不同 |
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DOE常用的假设检验说明 |
梳理DOE常用的假设检验 |
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3 |
2k全因子设计 |
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因子和水平的组合 |
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2k全因子实验的表示方法 |
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正交表（Orthogonal array） |
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2k全因子析因实验 |
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因子的代码化（coding） |
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分组练习：24四因子两水平全因子实验排列表 |
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2k全因子设计概述 |
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2k全因子实验设计的目的 |
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案例分析：淬火工艺改进（七个步骤） |
结合Minitab软件的操作 |
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分组练习：利用2k全因子实验，分析如何提高纸飞机的飞行距离 |
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4 |
部分因子设计和筛选实验 |
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筛选实验的特点 |
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为何要减少实验次数 |
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混合、别称和解析度 |
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分组练习：练习识别别名或混合 |
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如何选择部分因子设计 |
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部分因子和筛选设计在Minitab的使用 |
案例分析：25-1实验设计 |
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案例分析：自动刨床加工零件的表面工艺条件 |
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案例分析：变压器的耗电量实验 |
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分组练习：利用2k-p部分因子实验，分析如何提高纸飞机的飞行距离 |
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5 |
中心点 |
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2k实验设计方案的问题 |
案例分析：无中心点的实验设计 |
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中心点和曲率 |
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中心点的设置 |
结合Minitab软件操作 |
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案例分析（4个） |
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分区和分区化 |
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为何需要分区 |
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混合和分区化 |
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分区化的2k实验设计 |
案例分析：分区化过滤速率实验 |
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7 |
响应曲面设计（RSM） |
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实验设计的类型 |
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过程设置优化：2因子 |
案例分析：响应曲面实验-1 |
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过程设置优化：曲面响应 |
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最速上升路径 |
案例分析：响应曲面实验-2 |
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中心复合设计CCD |
案例分析：响应曲面实验-3 |
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8 |
混料设计 |
适用于配方或配比的工艺 |
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什么是混料设计（Mixture Design）？ |
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单形、单形的顶点与坐标 |
案例：三维、四维空间的一个单形 |
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混料实验的统计模型 |
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Scheffé（雪费）典型多项式 |
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常见混料设计：单纯形格点法 |
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M{p,1}单形格子设计 |
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M{p,2}单形格子设计 |
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M{p,d}单形格子设计 |
案例分析：混料设计_单形格子 |
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常见混料设计：单纯形质心法 |
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单形重心设计的基本思路 |
案例分析：空气过滤器的设计 |
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常见混料设计：极端顶点设计 |
案例分析：混料设计_极端顶点法 |
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课程总结：实验DOE路径图 |
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六、本课程代表客户：
三星视界（韩资，手机屏幕）
安费诺（美资，连接器）
本田金属（日资，发动机零件）
广州东风本田（日资，汽车发动机）
光台电子（台资，LED）
杰群电子（台资，IC封装）
中钧科技（新加坡，核磁共振仪零件）
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