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課程背景

實驗設計(Design of Experiments, 縮寫為DOE)，是研究如何制定適當的實驗方案，對實驗數據進行有效的統計分析的數學理論與方法。經證實，最節約成本又能改善質量和生產效率的最有效方法就是DOE。為找到最影響質量的關鍵少數因子的試錯法非常昂貴而且耗時。試驗設計的目的是探究特征、預測，以進一步在節約成本的基礎上改善任意系統或制程的表現。它對于解決多因素優化問題，有效的提高產品質量，降低生產成本卓有成效。現已為美國和日本企業廣泛使用。實驗設計還可應用于改進企業管理，調整產品結構，制定高效生產計劃等。

實驗設計 ( DOE ) 也是DMAIC路徑中改善階段的主要工具之一。本課程主要介紹了DOE的設計思想、實施計劃、數據分析、驗證及推薦方案，介紹了完全析因實驗與篩選實驗的設計與應用；介紹尋找最佳的工藝窗口的技巧，講解了曲面響應法(RSM)及穩健設計等優化方法；介紹了實驗設計與數據處理的基本原理與應用方法，從而能夠在今后實際工作中設計合理的實驗方案及合理處理有關實驗數據，開發新產品與優化工藝參數。還學習了通過 Minitab/JMP 會制定適合您獨特案例的設計，該方法比之前支持統計試驗設計的工具更為普遍，且不需要很多經驗和專業技術。通過本課程的學習，能夠在今后實際工作中設計合理的實驗方案及科學合理處理有關實驗數據，解決實際問題，達到持續改進，優化核心流程，全面提高企業核心競爭力的目的。

課程對象：

產品經理，研發項目、過程控制與質量管理負責人；設計開發、工藝準備、生產制造的工程技術人員；質量工程師；可靠性工程師；檢驗計量管理人員；負責市場調研、產品策劃、售后服務及采購與供應商管理的技術支持工程師；六西格瑪管理綠帶與黑帶/六西格瑪設計(DFSS)綠帶與黑帶或者候選人、黑帶大師候選人等

課程收益：

學習實驗設計的基本概論與關鍵術語；

學習實驗設計的設計思想、實驗計劃與步驟、數據分析方法；

掌握實驗設計的分析路徑、實驗方法及設計技巧，掌握DOE的精髓；

提高在研發、制造及質量改善中解決實際問題的能力；

掌握如何在DMAIC的改善階段合理使用實驗設計的方法；

使用Minitab/JMP來進行實驗設計與分析，獲得最佳結果變得方便容易。

課程大綱：

09:00-09:15

DOE目的

DOE的用途

DOE的應用時機

DOE的定義

9:15-10:45

知識準備統計知識及MINITAB/JMP操作技巧

利用 Minitab/JMP 來分析 DOE 結果

在學習 DOE 之前，我們將回顧:

比較方法，了解假設檢驗，P-值

為了更好地分析 DOE，學習這些基本統計方法是必要的

DOE的一般模型

DOE-概念與術語

指標Y，因子X，水平，處理，處理組合，主效應，交互作用

11:00-12:00

實驗類型

反復實驗(Trial and Error)

單因子法One-Factor-at-a-Time(OFAT)

序貫實驗策略

實驗計劃

實驗設計流程

問題的定義輸出變量及輸入變量的選定輸入變量水平的選擇DOE的選擇DOE實施及收集數據數據分析結論和提案

編碼，中心點，

實驗設計的三個基本原理：

重復，隨機化與區組

實驗計劃的考慮與技巧

13:00-14:40

完全析因(全因子)實驗

為什么使用析因實驗?

兩因子析因實驗

一般析因實驗

2水平全因子實驗

單個復制

析因實驗中的區組考慮

析因實驗數據與回歸分析

案例分析

15:15-16:50

完全析因（全因子）實驗分析

七步法流程

第一步“瀏覽數據”。

第二步：擬合模型。

第三步是減少模型。

第四步，是進行殘差診斷。

第五步：判斷模型是否合適，需要改進嗎？

第六步：解釋選定模型。

第七步判斷“目標是否已經達到？”

案例分析

16:45-16:50課堂實踐：利用MINITAB/JMP進行全因子分析練習

16:55-17:00布置課后練習：利用MINITAB/JMP進行全因子設計與分析練習

9:15-10:30

完成第一天的作業演練

部分析因實驗概論

混雜(Confounding)

部分析因的基本原理

生成元（generator），別名（alias），分辨度（resolution）

2水平部分析因(部分因子)實驗

1/2部分因子實驗; 1/4部分因子實驗; 一般部分析因實驗

3 水平因子實驗

于篩選與特征化的部分析因實驗

10:30-10:45

課堂實踐：部分析因實驗設計討論

11:30-12:00

課堂實踐：利用MINITAB/JMP進行部分析因實驗設計練習(實驗演練)

13:00-14:40

響應曲面法（RSM）概論

中心點的妙用

響應曲面設計模型

中心復合設計(常用設計模型：CCC、CCI、CCF)

CCD設計在不同因子數的情況下，建議的總計實驗點的個數

常用設計模型：CCC、CCI、CCF的特性評估

常用設計模型：CCC、CCI、CCF的選擇與考慮

Box-Behnken設計

三水平設計

各模型使用場合的適合性研究

14:40-15:00

課堂實踐：利用MINITAB/JMP進行響應曲面法設計、分析與驗證實戰演練

15:15-16:50

響應曲面設計的分析法

序貫實驗策略

單指標 RSM

多指標的RSM 優化

案例分析

精彩案例分享

16:50-17:00

小結：實驗設計的路徑圖

Q & A

閔老師

特聘資深培訓講師/咨詢顧問

黑帶大師，DOE專家 教授級高工

主要資歷：

高級咨詢師 黑帶大師(MBB)

北京大學質量與競爭力研究中心研究員、北大光華管理學院教授

全國六西格瑪管理推進委員會專家委員、DFSS小組核心成員

上海市質量協會質量技術獎評審專家

摩托羅拉大學認證精益六西格瑪／六西格瑪設計(DFSS)講師、顧問

主要工作經歷：

北京大學質量與競爭力研究中心研究員、北京大學教授；

積塔(先進)半導體制造有限公司六西格瑪資深經理，黑帶大師(MBB)，教授級高級工程師，六西格瑪首席培訓師與顧問；

上海永新彩管有限公司，先后任資深開發工程師、高級統計技術工程師、實驗設計DOE專家；

曾接受多位設計與質量專家的培訓與指導，并在長期實踐中積累了豐富經驗，經過多年大量的一線實踐，總結并形成了適合中國企業市場開拓、產品開發、工藝改進與質量提升的完整方法論。

近期部分成果：

指導完成的寶鋼集團的“提高弱粘結煤配比，降低配煤成本”，為公司節約2258萬元/年，并申請了專利；

成功輔導了400多個實驗設計項目，為世界級及國內著名企業幫助增加經濟收益累計超過人民幣26億元，僅2011年就超過7.6億元……

2020~2022三年為ASMC半導體公司完成指導超過40個六西格瑪黑帶/綠帶項目，年創收益6700多萬元，僅2022年申報專利25個。

2021年幫助中元匯吉完成36個DOE項目輔導，對中國新冠試劑的大量配方研制成功作出了重要貢獻。

2022~2023年幫助先健科技完成34個DOE項目輔導；幫助PPG完成一期黑帶與三期綠帶培訓與輔導，完成項目20個，經濟收益1250多萬元/年。

2022~2023年幫助重慶冠宇電池完成了7個綠帶項目的輔導，經濟收益2646.264萬元/年。

專業技能/擅長課程：

實驗設計（DOE）、混料（配方）設計、穩健（田口）設計；

六西格瑪管理、六西格瑪設計(DFSS)；

概念設計/ QFD/ CPM/ DFMEA/ PFMEA / TRIZ / 蒙特卡洛模擬/ DFX/ 公差設計/ 可靠性工程等；

近5年完成專利12項，其中美國專利2項，并已授權。

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