产品设计工程师、工艺设计工程师、质量工程师。以及任何期望降低质量成本，PPM作为业务目标的企业和人员，需要理解和运用试验设计的人员

课程背景

讲解如何进行实验，实验设计以及如何分析实验结果。讲解实验设计的原理及如何将其运用在产品设计、工艺设计和质量改进中，提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行试验设计和数据分析。经典DOE通过筛选实验及部分“析因法”，从众多“过程”特性中找出关键的少数的因子，通过全因子法及响应曲面法，建立少数关键因子与关键输出特性的数学模型，从而通过对少数关键的因子建立合理的规范，而确保得到优良的关键输出特性。

课程收益

提高对DOE的认识，从根本上摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习；

掌握有关试验设计的概念、方法、原理。

掌握常见试验设计方法、以及各种方法的运用范围。

掌握DOE工具的应用步骤，以及在各种情况下如何选用各种方法。

系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率。

课程内容

第一部分 DOE基础知识

1试验的定义

2系统（过程）和模型

3试验设计和分析的含义

4为什么需要DOE

5试验设计和分析的历史和发展

6试验设计和分析的作用

7试验设计DOE有关术语

响应

因子 （可控因子、非可控因子）

水平/处理

主效应

交互作用

试验单元

试验环境

模型和误差

8试验设计分类

9试验设计运用步骤简介

10DOE基本原则：重复、随机化和划分区组

第二部分 简单实验设计应用

1单因子试验设计和分析

单因子试验设计

单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图、单值图

单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析、多重比较

单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归

2简单正交试验（极差法）

第三部分 析因试验设计

1析因试验设计的含义

2完全析因试验设计的含义

32水平全因子试验概述

4试验的安排、中心点的选择及随机化排序

5代码化及其计算

6全因子析因试验设计法的运用案例

明确试验目的

确定响应变量

选择因子与水平

选择试验计划

试验结果记录

试验结果数据分析

确定分析结果

进行验证试验

7全因子试验设计和分析案例

第四部分 部分因子试验设计法

1部分析因试验设计的含义

2重影效应

3部分因子试验的清晰度

4部分因子实验的案例

案例1：5因子2水平1/2部分因子试验设计案例；

案例2：运用部分因子试验进行因子筛选案例

53水平及多水平试验设计概念

案例3：3水平试验设计案例

第五部分 响应曲面设计简介

1响应曲面设计的概念；

2中心复合设计

3响应曲面设计的计划

用最速上升法寻找试验的最优区域

在已确定为最优区域的范围内，进行响应曲面试验

4响应曲面设计案例

5多响应试验设计案例

第六部分 试验设计运用

1常用试验设计方法的适用范围

2试验设计和分析运用步骤

3试验设计和分析成功的因素

4试验设计和分析案例

讲师简介

何建军 老师

讲师资质

1996年毕业于南京林业大学，机械制造工艺与设备专业本科。在汽车行业和设备制造业有多年实施和管理工作经验，在欧美著名的制造业集团公司和相关质量管理和生产力改进咨询和辅导的丰富经验超过12年，工作领域涉及生产现场的质量策划、控制、分析、改进以及整个公司质量管理体系的策划、建立、运行维护及持续改进。何建军先生擅长ISO/TS16949标准；质量策划、控制和改进流程，如：APQP，6sigma， 8D，QC小组；以及相关的质量工具应用，如：新/老QC七大手法、SPC、MSA、DOE、统计抽样，假设检验，回归分析、FMEA等。何建军先生尤其擅长统计技术在质量管理方面的运用，曾编著《统计技术理论与运用》

授课风格

理论联系实际、课程设计紧凑合理、主题明确。不但让学员完成系统性的学习，还掌握实际的操作并能够更好的应用于实际工作之中。培训以讲解和练习相结合的方式，注重与学生之间的互动。通过恰当而贴切的实例、简洁而生动的语言，将专业的知识讲解得让学员想听、易懂，有收获。

专长领域

擅长ISO/TS16949标准；质量策划、控制和改进流程，如：APQP，6sigma， 8D，QC小组；以及相关的质量工具应用，如：新/老QC七大手法、SPC、MSA、DOE、统计抽样，假设检验，回归分析、FMEA等。何建军先生尤其擅长统计技术在质量管理方面的运用，曾编著《统计技术理论与运用》

服务企业

ABB高压电机(上海) 、武汉耀皮玻璃、宝时得(苏州)，三星电子，三星半导体，莱克电气，ZF汽车零部件，长春富奥集团，江森自控 …….

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