课程背景
对试验规划（DOE），在日本工业界有句名言：不懂DOE(试验规划)的工程师只能算是半个工程师。在工程师的事务进程中，常常存在下面问题：
●
资源利用率低。由于缺乏有效的手段迅速找到最佳解题打法，往往需要持续试错，尽管经过多次试验，但仍然无法获取有价值的资讯，探索不出规律，导致成本增加，开发周期延长。
●
无法识别要害因素。导致问题的影响因素有很多，这些因素中哪些是最要害的？这些因素之间存在什么样的交互作用？只能猜测，无法定量的评核。
●
结果不可靠。由于人机料法环等等方面的波动，实验室中得到的
“好”的结果，换个角度看，却在实践中大相径庭。
怎样用较少的试验次数迅速找到因子的最佳设置呢？试验规划是一门研究怎样正确的安排试验和拆解结果的科学，执行层面，目的是以最少或者比较少的试验次数获得最佳的试验结果的办法。
本课系统阐述了试验规划的机理、单因子试验规划、全因子试验规划、部分因子试验规划、稳健性试验规划和混料试验规划，并借助minitab抓手支援大家很方便的开展试验规划事务，大大减少了工程师盲目“摸索”的时间。
课程收益
● 掌握以进程拆解的办法识别导致问题影响因素的拆解办法；
●
掌握单因子试验规划办法，能够用
minitab开展试验规划，并学会解读试验结果；
●
掌握全因子试验规划办法，能够用
minitab开展试验规划，并学会解读试验结果；
●
掌握部分因子试验规划办法，能够用
minitab开展试验规划，并学会解读试验结果；
●
掌握稳健试验规划办法，能够用
minitab开展试验规划，并学会解读试验结果；
●
掌握混料试验规划办法，能够用
minitab开展试验规划，并学会解读试验结果。
课程大纲
实例导入：
以爱迪生的试验办法说明试验规划的意义
首讲：初入殿堂
——试验规划基础
一、试验规划
1.
试验规划机理
实例拆解：
以活塞为实例，拆解可控因子和非可控因子以及对结果的影响
2
.
试验规划和统计进程将控、质量检验的关系
1）质量检验以抽样方式被动将控质量
2）统计进程将控开展线上的质量将控
3）试验规划开展线外主动的质量预防
实例拆解
：质量检验的弊病
3
.
试验规划五要素
1）应变量——反映试验结果好坏的准则
2
）因子
——试验中的自变量（包括参数、噪音等等）
3
）水平
——每个因子所取的用量或者所处的状态
4
）反复
——一个试验配置组合条件下测试数个样品
5
）再现
——在一个时间序列上重做整个试验
实例拆解：
借助一个具体试验规划安排，精解试验规划五要素。
二、试错法试验规划
1. 试错法的定义
实例拆解：
试错法实例拆解
2
.
试错法的特点
1）心得挂帅，凭个人心得或者直觉规划参数
2）不能传承
三、试验规划三阶段
1. 筛选阶段
2. 特征化阶段
3. 最佳化阶段
实例拆解：
以焊接实例，说明试验规划三阶段
四、试验规划施行步骤
1. 明晰试验目的
1）明晰把握要破解的问题
2）筛选因子，找到最佳组合
3）寻找关系式，构筑回归模型
4）因子的最佳设置
2. 选项输出变量
(特性值)
1）明晰输出变量的资料类型
2）明晰改进的目的
……
3. 决定因子和水平
4. 选项
DOE办法
1）筛选试验
2）部分阶乘试验
3）全阶乘试验
4）响应曲面试验
5. 施行试验以及收集资料
6. 拆解试验结果
7. 实验结论和提案
第
二
讲：
轻松入门
——单因子试验规划
一、单因子试验规划的施行步骤
1. 明晰试验目的
2. 选项输出变量Y(特性值)
3.
决定单因子以及
3个以及以上水平
4. 施行试验并收集资料
5. 采用minitab拆解试验结果
实例拆解：
精解单因子试验规划实例
课堂操练：
结合操练资料，学会
minitab操作施行单因子试验规划
二、试验规划三要则
1. 重复试验
2. 随机化
实例拆解：
非随机化试验带来的问题
3. 区组化
三讲：打好基础
——全因子试验规划
一、全因子试验规划的特点
1. 比单因子（OFAT）试验效率要高
2. 试验因子的所有组合
二，全因子（
2K阶乘
）试验规划基础
1. 2K阶乘试验规划安排
实例拆解：
minitab中的全因子试验规划方案
2.
准则编码
1）准则编码的价值
a自变量以及交互作用项的各系数能够直接比较
b回归方程内各项系数的估计量间的不相关性
实例拆解：
用
minitab证实自变量以及交互作用的非相关性
c回归方程中的常数项（或者称“截距”）
2）准则编码的计算
实例拆解：
准则编码计算办法
二、正交试验规划
1. 正交性拆解原理
实例拆解：
试验规划的正交性原理
2. 正交表
1）正交表的表述方式
实例拆解：
minitab中的正交表
2
）正交表的性质
a均衡分散
实例拆解：
均衡分散立方体点
b整齐可比
3. 交互作用
1）交互作用的计算
2）交互作用的三种类型
a无交互作用
b有（正向）交互作用
c有（反向）交互作用
6. 全因子试验规划中的主效应和交互作用
实例拆解：
3因子2水平试验规划中的主效应和交互作用
三、中心点的选取
1. 试验规划中心点——各因子水平均为0的点
2. 中心点选取的价值
实例拆解：
中心点对弯曲趋势的贡献
三、全因子试验规划的施行步骤
1. 明晰试验目的
2. 选项输出变量Y(特性值)
3.
决定全因子试验因子以及（一般
2）水平
4.
采用
minitab拟定全因子试验规划方案
5. 按照试验规划施行试验并收集资料
6.
采用
minitab拆解试验结果
1）采用minitab拟合选定模型
2）开展残差诊断
实例拆解：
开展方差拆解、效应和系数拆解、效应的正态性拆解
3）模型改进
4）获得最佳模型
5）模型解释
6）确定最佳设置
实例拆解：
精解全因子试验规划实例
课堂操练：
结合操练资料，学会
minitab操作施行全因子试验规划
四讲：高端运用
——响应曲面试验规划
一、响应曲面试验规划
1. 响应曲面试验规划运用情境
2. 响应曲面试验规划的三类
试验点
1）立方体点
2）中心点
3）星号点
3. 三种类型的响应曲面试验规划
1）中心复合序贯规划CCC
2）中心复合有界规划CCI
3）中心复合表面规划CCF
实例拆解：
响应曲面实验规划星号点和响应曲面试验规划类型
实例拆解：
minitab中的响应曲面试验规划
二、响应曲面试验规划施行步骤
1. 明晰试验目的
2. 选项输出变量Y(特性值)
3.
决定全因子试验因子以及（一般
2）水平
4.
采用
minitab拟定全因子试验规划方案
5. 按照试验规划施行试验并收集资料
6.
采用
minitab拆解试验结果
1）采用minitab拟合选定模型
2）开展残差诊断
实例拆解：
开展方差拆解、效应和系数拆解
7
.
施行
响应曲面试验规划
1）采用minitab拟定响应曲面试验规划方案
2）按照响应曲面试验规划方案补做试验项目并收集资料
8. 拆解响应曲面试验规划
1）采用minitab拟合选定模型
2）开展残差诊断
3）模型改进
4）获得最佳模型
5）模型解释
6）确定最佳设置
实例拆解：
精解响应曲面因子试验规划实例
课堂操练：
结合操练资料，学会
minitab操作施行响应曲面因子试验规划
五讲：规划进阶
——部分因子试验规划
一、部分因子试验规划基础
1.
全因子试验规划的局限性
的全因子试验安排
2.
部分因子试验安排
实例拆解：
以
4因子全因子试验规划为例，说明部分因子试验规划规划安排
3. 混杂现象
实例拆解：
何为混杂现象
4
.
分辨度
1）部分因子试验的分辨度标记
2
）
minitab
中的分辨度表
a分辨度为Ⅲ的规划
b分辨度为Ⅳ的规划
c分辨度为Ⅴ的规划
实例拆解：
怎样适当选取生成元，拉升分辨度
实例拆解：
部分因子试验分辨度表运用办法
二、部分因子试验规划的办法
1.
试验来由调查
2.
采用
minitab创建部分因子试验规划
实例拆解：
部分因子试验规划办法
三、部分因子试验规划的施行步骤
1. 明晰试验目的
2. 选项输出变量Y（特性值）
3.
根据试验来由确定试验因子以及
2水平
4.
采用
minitab拟定部分因子试验规划方案
5. 按照试验规划施行试验并收集资料
6.
采用
minitab拆解试验结果
1）采用minitab拟合选定模型
2）开展残差诊断
实例拆解：
开展方差拆解、效应和系数拆解、效应的正态性拆解
……
3）模型精进
4）获得最佳模型
5）模型解释
6）确定最佳设置
实例拆解：
精解部分因子试验规划实例
课堂操练：
结合操练资料，学会
minitab操作施行部分因子试验规划
第六讲：特殊情境
——混料试验规划
一、混料试验规划的三种办法
1. 单纯形质心规划办法
2. 单纯形格点规划办法
3. 极端顶点规划办法
三、混料试验规划的施行步骤
1. 明晰试验目的
2. 选项输出变量Y(特性值)
3. 确定试验因子以及试验水平范围
4.
采用
minitab拟定混料试验规划方案
5. 按照试验规划施行试验并收集资料
6.
采用
minitab拆解试验结果
1）采用minitab拟合选定模型
2）开展残差诊断
实例拆解：
开展方差拆解、效应和系数拆解、效应的正态性拆解
……
3）模型精进
4）获得最佳模型
5）模型解释
6）确定最佳设置
实例拆解：
精解单纯形质心混料试验规划实例
课堂操练：
结合操练资料，学会
minitab操作施行混料试验规划办法
第七讲：拾漏补遗
——稳健参数试验规划
一、稳健参数规划基础
1. 噪声因子的类型
——原材料参数的变化，环境的变化
2. 信噪比的三种类型
1）望目特性的信噪比
2）望小特性的信噪比
3）望大特性的信噪比
3. 因子的三种类型
1）位置因子
2）散度因子
3）调节因子
4. 望目型问题试验步骤
1）选项散度因子的水平使散度最小化
2）选项调节因子的水平使位置达成标的值
5. 望大或者望小型问题问题试验步骤
1）选项位置因子的水平使位置达成最大（小）
2）选项非位置因子的散度因子的水平使散度最小化
二、稳健参数试验规划施行步骤
1. 明晰试验目的
2. 选项输出变量Y(特性值)
3.
确定试验因子以及试验水平（一般
3水平以及以上）
4.
采用
minitab拟定田口试验规划方案
5. 按照试验规划施行试验并收集资料
6.
采用
minitab拆解试验结果
1）采用minitab拟合选定模型
2）拆解信噪比响应表、拆解均值响应表
3）评核信噪比主效应图和均值主效应图
4）预测田口结果评核最佳值
实例拆解：
精解稳健参数试验规划实例
课堂操练：
结合操练资料，学会
minitab操作施行稳健参数试验规划办法
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|彭煜坤老师
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交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。