DOE（实验设计）培训课程大纲

一、培训目标

· 目标：掌握DOE（实验设计）核心方法论，能够独立设计高效实验、分析数据并优化工艺参数，提升研发与生产效率，降低试错成本。

 

二、培训内容与案例

· 模块1：DOE基础与实验设计原理

· 内容：DOE定义与核心价值、实验类型（全因子/部分因子/响应曲面）、变量分类（控制因子/噪声因子）、实验设计基本原则（随机化/重复/区组）。

· 案例：。

· 模块2：单因子实验设计与分析

· 内容：单因子实验设计方法、方差分析（ANOVA）、显著性检验、均值对比（T检验/F检验）、残差分析。

· 案例：

· 模块3：多因子全因子实验设计

· 内容：全因子设计矩阵构建、主效应与交互作用分析、等值线图/交互作用图解读、优化参数组合。

· 案例：

· 模块4：部分因子实验设计与筛选

· 内容：部分因子设计原理（如1/2分数因子）、混杂效应识别、关键因子筛选、高阶交互作用简化。

· 案例：

· 模块5：响应曲面法（RSM）与优化

· 内容：中心复合设计（CCD）/Box-Behnken设计、二阶模型拟合、曲面优化（寻优/稳健性设计）、多目标优化策略。

· 案例：

· 模块6：田口方法与稳健性设计

· 内容：田口参数设计（内表/外表）、信噪比（S/N）计算、损失函数应用、噪声因子控制策略。

· 案例：

· 模块7：DOE工具应用与数据分析

· 内容：Minitab/JMP软件操作（实验设计生成/结果分析/可视化）、DOE与SPC结合、实验报告撰写规范。

· 案例：

· 模块8：DOE实战技巧与避坑指南

· 内容：实验设计常见误区（如忽略交互作用/样本量不足）、数据异常处理、实验成本控制、跨部门协作要点。

· 案例：。

· 模块9：综合案例分析与实践

· 内容：从问题定义到参数优化的全流程实践，整合DOE方法与工具应用。

· 案例：

 

 

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