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     DOE培训资料
    SHAININ DOE  
    世界级质量管理工具
    实验设计

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    DOE正交试验设计培训  武汉哈金森DOE培训咨询

                                               正交试验设计DOE培训
                                                  课程大纲
                                                        
        一.培训目的:通过本课程二十一个小时的学习, 学员能掌握DOE工具进行试验设计工作, 进行产品和过程的
         健壮设计及持续改进:1.理解DOE方法;2.掌握MINITAB软件DOE菜单; 3.掌握DOE进行产品和过程改进的步骤和方法。
        二. 培训对象:制造型企业参与产品和过程的健壮设计及持续改进产品和工艺设计开发人员、六西格玛黑带、
         质量工程师和现场质量分析工程师。
        三. 课程内容安排
       第一天上午
        1章节.设计和开发怎样应用DOE工具                                                                              转载必究
         确定质量特性的期望值
         例子演练-产品三次设计包括哪些内容  
        2章节.了解DOE的基础
         实验设计实施的四种方法
         例子演练-实验设计四种方法分别是哪些内容  
        3章节.怎样开展产品设计和开发
         怎样进行过程三次设计和开发
         例子演练-怎样进行质量特性的期望值设计
        4章节.因子轮换法之比较                                                                                        转载必究
         使用因子轮换法优缺点
         例子演练-因子轮换法为什么不能找出交互作用
        5章节.掌握数理统计基础
         正态分布概率值计算
         例子演练-制造弹簧实例中为什么会得出相反结论
        6章节.一次一因子实验设计之比较         
         一次变化一因子实验法优缺点
         例子演练-一次一因子实验法为什么也解决不了交互作用
        7章节.怎样开展全因子实验法                                                                                   转载必究
         正交表具备性质
         全因子实验实施案例
         例子演练-全因子实验次数为什么是2的连乘
       第一天下午
        8章节.掌握正交表分辨率应用
         交互作用DOE案例讲解
         例子演练-部分因子分辨率为四能算出哪些交互作用
        9章节.怎样开展部分因子实验设计
         实验设计解决的问题
         例子演练-1/2因子实验设计只能解决什么样的问题
        10章节.怎样开展田口式正交表实验法
         混合水平正交表应用
         水平不等的实验设计案例                                                                                     转载必究
         例子演练-水平不等实验设计能解决交互作用吗
        11章节.效应正态概率图解释
         正态性检验-正态概率纸
         例子演练-怎么样保证实验数据的正态分布
        12章节.怎样开展田口博士的S/N 比
         三种质量函数计量方法之比较
         例子演练-试比较三种质量计量方法
        第二天上午
        13章节.怎样开展正交设计方差分析
         残差平方和的意义
         怎样开展有重复实验实验设计
         例子演练-为什么要做重复实验
        14章节.怎样开展MINITAB软件实现正交设计                                                                       转载必究
         怎样启动 MINITAB 项目和工作表
         MINITAB软件关于DOE菜单
         例子演练- 学习MINITAB软件DOE操作方法是什么
        15章节.怎样开展正交设计回归分析
         正交设计回归方程系数的统计检验
         回归模型的统计检验分析
         例子演练-怎样建立回归模型
        第二天下午
        16章节.MINITAB软件创建因子设计
         部分因子设计的应用                                                                                           转载必究
         例子演练-创建一个3因子部分因子设计
        17章节.怎样开展MINITAB软件多元线性回归
           t值检验与p值统计检验
         例子演练- 系数显著性统计检验判定规则是什么
        18章节.MINITAB软件
         主效应及交互作用                                                                                            转载必究
         例子演练-为什么方差分析结果可靠
        19章节怎样开展.MINITAB软件全因子设计
         已编码与未编码单位系数的区别
         全因子设计输出结果解释        
         例子演练-怎么样解释已编码结果
        第三天上午
        20章节.怎样分析 MINITAB软件各种图    
         残差的正态概率图分析                                                                                        转载必究
         例子演练-残差的正态概率图判定准则是什么
        21章节MINITAB软件怎样分析因子设计
         解释分析因子设计结果
         例子演练-残差的正态概率图判定准则是什么
        22章节.MINITAB软件怎样分析筛选实验Plackett - Burman Design
          筛选实验实施案例
         讨论-为什么要先做筛选实验
        23章节MINITAB软件等值线/曲面图
         等值线/曲面图分析方法                                                                                      转载必究
         讨论-等值线是怎么得到的
        24章节..MINITAB软件因子设计中添加中心点
         添加中心点因子设计分析检验弯曲
         讨论-为什么要添加中心点检验弯曲
        26章节.MINITAB软件怎样分析中心组合设计
         创建中心复合设计方案
         例子演练-中心复合设计与Box-Behnken 实验设计有什么不同
        第三天下午
        27章节.MINITAB软件响应优化                                                                                   转载必究
         选择最优设计方案
         例子演练-怎样综合选择最优设计的两个指标
        28章节.MINITAB软件怎样分析Box-Behnken 实验设计
         Box-Behnken计的实施步骤
         创建Box-Behnken设计
         案例-Box-Behnken设计的优点是什么
        29章节.MINITAB软件怎样分析田口实验设计田口DOE
         创建田口实验设计方案
         例子演练-田口实验设与全因子实验设计有什么不同
       30.章节.DOE实战案例部分
            响应值Y作为改进目标的确定
         例子演练-确定响应值Y的原则有些                                                                              转载必究
      四. DOE课程学时: 每天七小时 ,公开课共三天。内训共两至五天根据企业要求和情况定

                                              DOE实验设计DESIGN OF EXPERIMENT
                                              实验设计的术语
       因子Factor:实验所用的输入要素。
       水平 Level:各实验因子的设定值 。
       响应值Response:用 Y表示,实验的数值性输出结果 。
       主效应Main Effect:独立因子的水平变化对响应值的影响;
       回归方程编码值时, A因子的主效应为2a。
       试验条件:一次试验中各因子在一特定的水平一个组合为一个处理或一个试验条件。
                                              DOE实验设计DESIGN OF EXPERIMENT
       在产品设计和过程开发中通过实验设计方法确定:
       影响产品功能或产品特性的显著因子;
       产品功能或产品特性达到最佳期望值时各因子设置个水平。
                                              实验设计方法分析步骤:
       假设回归方程-响应与因子函数关系;
       根据假设的回归方程和精度要求确定实验方案;
       按实验方案设置因子进行实验来观察响应的改变;
       分析实验数据、筛选显著因子,确定响应与因子的函数关系;
       用回归方程找出响应最佳期望值因子设置,并实验验证。
                                              可控因子&不可控制因子
       可控因子:影响产品质量的过程或产品参数,并且是可控制的参数。
       不可控因子:影响产品质量的过程或产品参数,但不可控制的参数。
                                              正交表性质
       自我平衡-每列中两水平出现的次数相同;
       互相平衡-对应某列任一水平,其他列各水平次数相同。
       第一列和第二列每行的编码值相乘等于第三列编码值,用于计算第一列和第二列交互作用。
                                              全因子实验设计特点
       全因子是所有因子和水平的全部组合;
       实验次数为2k以水平数为底因子数为幂;
       共有2k-1列,可计算所有交互作用;
       缺点实验次数太多,适用于因子数不多时。

       2.2实验设计的基本原则
       实验设计是指规划,设计和实施的过程分析实验,以便得出有效和客观的结论有效且高效地。
       为了得出统计上合理的结论从实验中,有必要整合简单而有力的统计方法纳入实验设计方法论。
       任何成功工业设计的实验取决于合理的规划,适当设计选择,数据统计分析和团队合作技巧。
       在DOE制造业的背景下,人们可能会遇到两种类型过程变量或因素:定性和定量因素。对于
       定量因素,必须决定设置的范围,它们是如何在实验过程中进行测量和控制。例如,在以上注
       塑工艺,螺杆转速,模具温度等定量因素的例子。定性因素本质上是离散的。
       原料的种类,催化剂的种类,供料商的种类等是其例子定性因素。根据性质,因素可能会有不
       同的级别因子 - 定量或定性。一般的定性因素与定量因素相比,需要更多的水平。这个词
       level'指的是在中检查的因子的指定值或设置实验。例如,如果要使用三个进行实验不同类型
       的原料,那么我们可以说是因素,原料的类型材料,有三个层次。在美国能源部的术语中,试验
       或运行是肯定的因子水平的组合,其对输出(或性能)的影响特征)是有意义的。
       实验设计的三个原则,如随机化,复制并且可以在工业实验中利用阻塞来改善实验效率。这些实
       验设计原则是用于减少甚至消除实验偏差。重要的是要注意大的实验偏差可能导致错误的最佳设置
       或某些 可以掩盖真正重要因素的影响。
       这么一个获得过程理解的机会丢失了,这是一个主要因素过程改进被忽略了。
       2.2.1随机化
       我们都生活在一个非静止的世界,一个噪音因素的世界(或外部干扰)永远不会留下泥土。例如,
       制造金属部件是涉及人,机器,测量,环境的操作,等机器的部件不是固定的实体;他们穿着超过一段
       时间,它们的准确性在一段时间内不是恒定的时间。操作机器的人的态度因时间而异时间。如果您认为
       您的系统或流程稳定,那么您就不需要了随机化实验试验。另一方面,如果你相信你的过程是不稳定的,
       没有随机化,结果将毫无意义并且误导,你需要考虑随机化实验性试验。如果这个过程非常不稳定,那就
       随机化了让你的实验变得不可能,然后不要进行实验。你可以必须查看过程控制方法,以使您的过程进
       入状态统计控制。
       在设计工业实验时,有一些因素,如功率浪涌,操作员错误,环境温度和湿度波动,原始可能影响过程输出性
       能的材料变化等因为它们通常很昂贵或难以控制。
       这样的因素可以对实验结果产生不利影响,因此必须尽量减少或从实验中删除。随机化是其中一种方法实验者经
       常依靠减少实验偏差的影响。
       通过正确地随机化实验,我们协助平均效果过程中可能存在的噪声因素。换句话说,随机化可以确保所有级别的因
       素都具有相同的存在机会受噪音因素影响。 Dorian Shainin强调了重要性随机化为“实验者保险政策”。
       他指出未能将试验条件随机化可以减轻统计的有效性一个实验。

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