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。

第一节：试验设计引言
1.什么是试验设计
2.试验设计的发展过程
3.试验设计的运用

第二节：试验设计练习
第三节：实验设计的基础
1. 基本术语
2. 现实的多样性
3. 试验误差
4. 统计试验设计
5. 试验设计的步骤
6. 基本逻辑

第四节：几何与统计
1.试验设计的基本逻辑
2.二水平因子设计
3.22的全因子试验设计
4.23的全因子试验设计
5.多因子的全因子试验设计矩阵
6.23的全因子试验设计数据
7.计算效应
8.A和B的交互作用
9.A*B*C三阶交互作用
10.23部分因子试验设计及其平衡性
11.因子数较多时的设计
12.总结

第五节：全因子试验设计的例子
1.增加中心点-发现弯曲
2.23全因子试验设计的立方图
3.Minitab简介
4.Minitab全因子试验设计

第六节：全因子试验设计的分析
1.23立方图的响应变量数据
2.全因子试验设计的Minitab分析

第七节：试验设计的步骤
1.定义问题
2.选择响应变量
3.验证测量系统
4.选择因子
5.选择试验设计
6.应对试验误差
7.创建试验方案
8.实施试验
9.分析数据，验证结果
10.提出报告
11.贯彻改进方案

第八节：筛选试验设计
1.筛选试验设计的基本逻辑
2.筛选试验设计的特点
3.筛选试验设计的类别
4.Plackett-Burman试验设计
5.12轮的PLACKETT-BURMAN试验设计
6.12轮P-B设计的平衡性
7.23的全因子试验设计平衡矩阵无混杂
8.Plackett-Burman试验设计的运用
9.部分因子试验设计
10.23部分因子试验设计
11.二水平四因子部分因子试验设计 24-1
12.分辨度
13.试验设计的分辩度与运行次数

第9节：筛选试验设计的例子.
1.筛选试验设计实例
2.计算试验运行的次数
3.筛选试验设计的Minitab生成
4.筛选试验设计的Minitab分析
5.筛选试验设计的计划制定
6.筛选试验设计的实战模拟练习

第10节: 响应曲面设计
1.试验设计的基本逻辑
2.响应曲面设计
3.曲线拟合
4.二次多项式
5.响应曲面设计的基本运行次数
6.计算响应曲面设计的运行次数
7.试验区域的形状
8.三因子的FCC试验设计
9.三因子的中心复合序贯设计
10.三因子的中心复合有界设计
11.三因子的BOX- Behnken试验设计
12.响应曲面设计的运用
13.处理试验误差
14.调整无法进行试验的区域
15.不规则试验区

第11节: 响应曲面设计的例子
1.响应曲面实例
2.响应曲面设计的Minitab生成
3.响应曲面设计的Minitab分析
4.响应曲面设计的实战模拟练习

第12节: 混料试验设计
1.混料试验设计的原理
2.混料试验设计实战模拟练习