吴东翰：实验设计DOE高级研修班

实验设计（Design of Experiment，简称DOE）是以概率论与数理统计为基础、合理安排试验的一种方法，通过高效经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。现代企业的制造和设计部门则经常用它来解决设计、生产和服务流程中的问题，特别是在一些推行持续改进的企业里，更是一个提升质量，稳定流程的有力工具。本课程讲述如何将各项实验方法运用于产品和制程设计中，减少过程中各项的变差，从而使产品及制程设计臻于完美。往往提到实验设计，很多人就会想到其深奥的理论，使人望而却步。本课程特点：注重理论的同时，更是通过大量的案例分析及配合软件的使用，使学员理解各种DOE理论的应用。注重实践，由浅入深，较多的案例与实践，让学员在实践中轻松掌握实验设计的系统思维与核心技巧。

课程对象：质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、生产工程师、工程试验人员、六西格玛绿带、六西格玛黑带、一线主管、领班、生产主管等。

课程目标: 掌握实验设计的方法，原理和应用；通过案例分析，学习如何解决生产与设计现场的实际问题并有效掌握DOE的应用；提高对DOE实战能力，从根本上摒弃依靠“个人经验”和“猜测”解决问题的传统陋习；掌握DOE工具的应用系统与步骤。

课程时间: 一天(9:00-12:00 14:00-17:00)

课程大纲:

第一讲：实验设计的基本实践流程

陈述问题

• 什么是问题
• 如何陈述实际的问题
• 陈述实验基本目的

选择变量

• 变量的类型
• 如何选择输入变量
• 如何选择输出变量
• 案例：变量分析表

标准定义

• 如何制定变量的水平上下限
• 新制程变量水平限设置原理
• 旧制程变量水平限设置原理
• 案例：变量水平限一览表

实验实施

• 实验设计法实施基本流程
• 实验设计法实施核心要点
• 实验设计法实施前的准备

统计分析

• 统计分析的基本流程
• 统计分析过程的核心技巧
• 如何识别统计分析的结果

效益评估

• 财务效益结构的剖析
• 效益评估的基本方法
• 案例：H公司的财务效益

第三讲：全因子与2^K实验设计

解读直交表

• 直交表的简介
• 如何解读直交表
• 直交表的使用

全因子与2^K实验设计之分析

• 全因子与2^K实验设计的基本流程
• 什么是中心点，如何设计中心点
• 什么是区集，如何设计实验的区集
• 实验设计之统计分析要点
• 案例：学员实战演练

全因子与2^K实验设计之应用技巧

• 实验设计变更选择实战技巧
• 实验设计水平选择实战技巧
• 实验设计在项目改进中的应用