上海咨询公司试验设计DOE培训咨询讲师—欢迎企业内部培训和培训机构合作
DOE培训公开课-培训地点：江苏无锡万达广场 小班教学 每月开班 满四人开班
—金舟军老师 手机/微信：13816949004 QQ邮箱：923503608@qq.com
DOE实战专家金舟军以应用为导向的实验设计DOE培训，在培训前到客户现场调研（免费调研一天），培训结合客户案例，确保学员培训完就会在产品和过程改进中应用实验设计DOE。
请点击查看—金舟军质量培训咨询实施流程。
试验设计DOE培训咨询公司
上海科租企业管理咨询有限公司由金舟军老师个人创办，客户所付的培训费归老师所有，每一分钱都花在培训上,确保实现客户培训价值最大化。
讲讲一定要金老师DOE培训课程的道理
买到手机之前，您可看见真实手机，而DOE实验设计培训是个特殊商品，只有DOE培训课程完后才能知道好坏了。怎样选择好的培训呢?关键是从三个方面选好的培训师。
1.实验设计DOE培训咨询好坏最好眼见为实，通过培训师本人DOE培训咨询课程现场的照片、录像可以证明培训经历，更可以看出培训师专业性、风格和现场控制。金老师所有的培训都有DOE培训现场录像和照片。
2.DOE培训大纲要详细-要看培训咨询大纲所列的内容满足本公司培训要求，可与培训师电话沟通，听听培训师对培训大纲所列的内容的想法和思路，考察培训大纲内容是否紧扣培训要求、内容前后顺序是否有逻辑性，马上与金老师沟通吧。
3.DOE课件PPT要预览-课件PPT是培训师授课中的主要内容展示和指引，您完全可要求培训师先提供部分课件PPT二十页左右。
如果的字体、板面设计不统一说明课件PPT是他人作品拼接而来。金老师会为你提供部分课件PPT二十页左右。
质量管理专家金舟军培训课程的客户
重庆长安集团、上海延锋韦世通、上海德尔福空调、武汉东风汽车、江苏东风起亚、安徽康佳电器、安徽博西华、浙江海信惠尔浦、辽宁沈阳宝马汽车、辽宁大连固特异轮胎、长春大众汽车集团、湖北武汉佛吉亚、上汽集团、吉林长春一汽、广西上汽通用五菱、广西玉柴重工、江西长力股份 北京福田汽车、深圳中兴通迅、福建新能源科技、湖南三一重工、河北天威光伏、武汉哈金森、苏州力特奥维斯、重庆嘉陵集团 福建奔驰汽车、辽宁大连大众变速箱 广东广州京信通信、深圳中兴通讯 河南利达光电 河南新乡豫新 河北莱尼电气、山东莱尼电气 山东烟台胜地 陕西中航 湖南时代电气
DOE培训课程公开课现场照片
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金舟军老师DOE培训优势
结合客户案例的实战型培训 包括后服务答疑的全过程
金舟军老师通过五大步骤结合客户案例讲解，确保学员学完全就会在工作中应用： 1 .案例网络调研、2.案例学员预习、3. 现场案例调研、4.案例练习点评、5.售后案例答疑。
1.案例网络调研
培训意向一经确定，金舟军老师就要与客户进行网络沟通，确定DOE实施难点，收集DOE实施资料，并就实施资料的细节进行沟通，并了解客户学习DOE的目的。
2.学员案例预习
金舟军老师根据DOE实施中的难点，事先为学员出DOE的预习题，帮助学员提前思考怎样解决实施案例的难点，同时也预习课堂讲解的知识。
3. 现场案例调研
培训前一天，金舟军老师会到客户现场进行一天的现场调研，查找客户DOE实施情况，并为课堂针对客户实施DOE中的问题讲解做准备。
4.案例练习点评
根据案例实施中的难点问题，每天培训约有五十分钟的客户案例分组练习，每组学员的案例练习金舟军老师都要做详细的点评，确保学员学完全就会在工作中应用。
5.售后案例答疑
培训完成后一年之内，如果客户在实施DOE过程中有什么问题，可以为客户组织腾讯会议的在线答疑至少三次。
正交实验设计DOE公开课培训课程
课程大纲--此为简版大纲，详细课程大纲请索取
一培训目的:通过本课程三天时间的学习,学员能理解DOE的原理;掌握MINITAB软件试验设计主要菜单;掌握DOE进行产品、过程改进的步骤和方法,进行产品和过程的改进。
二.培训对象:制造型企业需要参与产品和过程改进的产品和工艺设计开发工程师、六西格玛黑带、质量工程师和现场工程师。
三.课程内容
1章.开展试验设计的基础
试验设计发展的三个阶段
实例训练-试验设计有哪三个阶段
2章.试验设计在设计和开发中的应用 精益质量网专有
DOE工具在过程设计和开发的应用
实例训练-谈谈试验设计过程三次设计和开发中的应用
3章.因子轮换法评价
因子轮换法优缺点
实例训练-怎样避免因子轮换法的缺点
4章.试验设计数理统计基础解读
单值比较与均值比较优劣
讨论-试验次数和精度是什么关系
5章.一次一因子试验设计评价
一次一因子试验法求解回归方程
实例训练-一次一因子试验法能不能处理交互作用
6章.实施全因子试验设计
两水平全因子设计方案
实例训练-怎样避免全因子设计试验次数多的问题
7章.正交表分辨率解读
正交表分辨率与交互作用
实例训练-分辨率3能计算交互作用吗
8章.实施部分因子试验设计
部分因子设计方案两种生成方法
实例训练-选择部分因子试验设计由哪些因素决定
9章.实施田口式正交表试验设计
正交表两个基本性质
实例训练-田口式正交表试与部分因子设计有什么不同
1O章.效应正态概率图解读
正态性检验-正态概率纸检验因子显著性 精益质量网专有
实例训练-正态性舟检验样本数至少多少
11章.实施田口博士的S/N比
质量损失函数之应用
实例训练-谈谈质量损失函数田口博士的S/N比的关系
12章.实施正交设计方差分析
重复试验试验设计方差分析
重复试验试验设计Slackoffit
实例训练-重复试验试验设计Slackoffit作用是什么
13章.实施正交设计回归分析
回归模型的P值检验
实例训练-重复试验试验设计Slackoffit作用是什么
14章.MINITAB软件实施正交设计
启动MINITAB项目与工作表
MINITAB软件DOE菜单分类
实例训练-MINITAB项目与工作表区别是什么
15章.MINITAB软件创建因子设计
试验为什么要随机化(Randomization)
实例训练-怎样做到试验设计试验随机化
16章.MINITAB软件实施多元线性回归
系数显著性P检验
实例训练-系数显著性检验p值的临界值是多少
17章.MINITAB软件实施方差分析
模型失拟误差P检验
主效应及交互作用
实例训练-交互作用显著性检验方法
18章.MINITAB软件实施全因子设计
创建因子设计
已编码与未编码单位
自定义因子设计
实例训练-怎么样自定义因子设计
19章.MINITAB软件实施各种图分析解读
四合一图形
实例训练-四合一图形有哪几种图形
20章.MINITAB软件分析因子设计
系数估计，使用未编码单位的数据
实例训练-将已编码转得到的回归方程有什么好处
21章.MINITAB软件实施筛选试验Plackett-BurmanDesign
生成筛选试验
实例训练-筛选试验遇到只有交互作用无主效应的因子怎么办
22章.MINITAB软件等值线/曲面图解读
重叠等值线图
实例训练-通过分析重叠等值线图能做什么 精益质量网专有
23章.MINITAB软件实施因子设计中添加中心点
因子设计中添加中心点检验弯曲
实例训练-什么情况下要在因子设计中添加中心点
24章.MINITAB软件实施响应优化
响应优化权重值确定优化方案
实例训练-解释响应优化权重值的含义
25章.INITAB软件实施Box-Behnken试验设计
Box-Behnken设计分析优点
实例训练-客户高压反应釜的化工反应可以用Box-Behnken试验设计吗
26章.MINITAB软件实施中心组合设计
中心复合设计的特点和应用范围
实例训练-中心复合设计适用于客户高压反应釜的化工反应吗
27章.MINITAB软件实施田口试验设计田口DOE
自定义田口试验设计田口DOE
实例训练-生成一个3因子两水平2因子三水平田口试验设计田口
28章.DOE实战案例部分精益质量网专有
正交试验设计实施的基本步骤
四.DOE课程学时:每天6.5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
试验设计基础
2.1简介
为了正确理解设计的试验，必须具备很好地理解这个过程。流程是投入的转变输入。在制造业的背景下，投入是因素或过程变量，如人，材料，方法，环境，机器，程序，等和输出可以是性能特征或质量特性一个产品。有时，输出也可以称为响应。
在进行设计试验时，我们会有意进行更改输入过程或机器变量（或因子）以便观察输出过程中的相应变化。
获得的信息正确计划，执行和分析的试验可用于改进产品的功能性能，降低废品率或返工率，以缩短产品开发周期，减少过多的变化生产过程等让我们假设一个试验者希望研究六个变量或因素对注塑成型的影响处理。
图2.1说明了注塑工艺的一个例子可能的输入和输出。
在现实生活中，一些过程变量或因素可以是控制相当容易，其中一些控制很难或很昂贵在正常生产或标准条件下。
图2.2说明了过程或系统的一般模型。
在上图中，输出是性能特征测量以评估过程/产品性能。可控变量（由X表示）可以在试验期间容易地改变等变量在过程表征中起着关键作用。不可控在试验过程中难以控制变量（由Z表示）。
这些变量或因素是产品可变性的原因性能或产品性能不一致。重要的是要确定X的最佳设置，以尽量减少Z的影响。这是稳健设计的基本策略。
DOE正交试验设计
试验设计定义
试验设计是一系列试验及分析方法,通过有目的地设定系统的输入观察输出的情况。
试验设计的目的
确定对响应的影响最大的因子;
确定使响应达到或靠近期望值的因子设定水平;
确定使响应变差最小的因子设定水平;
确定使不可控因子对响应的影响尽可能小的因子设定水平。
试验设计思路
确定回归方程影响因子;
确定回归方程项及系数;
根据回归方程确定响应优化的因子设定水平。
正交试验设计的基本步骤
试验设计计划制定
试验水平和次数的确定
筛选试验设计
优化试验
确认试验设计
因子设计的等值线/曲面图
统计>DOE>因子>等值线/曲面图
基于模型方程，绘制等值线图和曲面图使响应曲面直观。
等值线图和曲面图都与模型相关。必须使用“分析因子设计”来拟合模型，Minitab根据工作表中模型信息生成响应曲面图。
在分析包含仿行和区组的全因子设计的示例中，确定反应时间与反应温度之间有显著交互作用，区组和催化剂的效应不显著，因此未在图中包括它们。
1打开工作表“产出变量图YIELDPLT.MTW”（其中已为您保存了设计、响应数据和模型信息）。
2选择统计>DOE>因子>等值线/曲面图。
3选中等值线图并单击设置。单击确定。
4选中曲面图并单击设置。依次在每个对话框中单击确定。
响应优化
设计的试验确定产量及其成本最佳响应值的最优条件。响应优化在各种响应中进行折衷。
创建并分析了因子设计之后使用两条命令确认共同优化一组输入变量设置。
响应优化器-提供输入变量组合的最优解以及优化图。
重叠等值线图-显示在将模型中其他变量保持在指定水平的同时，每个响应与两个连续变量之间的关系。使用重叠等值线图直观地确定各个响应的折衷区域。
因子设计的重叠等值线图
统计>DOE>因子>重叠等值线图
使用重叠等值线图为多个响应绘制等值线图，并在一个图形中将多个等值线图彼此重叠在各自的上方。
等值线图显示在将模型中其他变量保持在某些设置的同时，响应变量与两个连续设计变量之间的关系。使用重叠等值线图可以直观地确定各个响应中的折衷区域。
因子设计的重叠等值线图示例
化学工程师执行了一次23全因子设计，以检查反应时间、反应温度以及催化剂的类型对于产量和工艺成本的效应。
目的是为了使产量最大化并使成本最小化。在此示例中，将使用时间和温度作为图中的两个轴，并将催化剂的类型分别保持在水平A和B来创建等值线图。