阶段

主题

课程内容

一

试验设计基础

Ø 基本术语

因子:可控因子、非可控因子

水平及处理

试验单元

Ø 基本原则

重复试验

随机化

划分区组

Ø 必要性

单因子轮换法缺点

全因子试验法缺点

试验设计优点

Ø 类型

因子试验设计

响应曲面

混料设计

稳健参数设计（田口参数设计）

Ø 试验设计的策划与安排

部分实施因子设计

筛选

全因子试验设计

全面分析

响应曲面法或稳健参数法

求最优设置

Ø 试验设计的基本步骤及流程

计划阶段

实施阶段

分析阶段

二

全因子试验设计

Ø 什么是全因子试验设计

Ø 全因子DOE目标

Ø 因子和水平组合

Ø 选择因子水平

Ø 三因子全因子设计

Ø 用MINITAB创建全因子实验设计

Ø 复制和随机

Ø 随机化-实验的保证

Ø 假设

分析全因子实验的假设

正态性

正态测试

正态假设测试的步骤

正态测试的图形化方法

正态性检验

等方差

等方差测试

等方差假设测试步骤

残差假设测试

正交设计

正交设计的重要性

正交设计类型

Ø 主效应和交互效应

效应定义

构建实验

Ø 实施全因子实验设计的步骤

全因子案例研究

三

部分因子试验设计

Ø 部分因子设计和筛选

为什么要学习部分因子实验设计

什么是部分实验设计

实验设计思考

部分DOE术语

Ø 如何减少实验的次数

筛选DOE特点

筛选设计

需要筛选

高阶交互作用

隐藏的设计成本增长

Ø 混杂与实验设计分辨精度

实验步骤

为什么要选择ABC高阶交互项

其他混杂项

分辨度

分辨度设计

分辨度表

MININTAB分辨度表

部分因子设计

部分设计标记方法

Ø 部分因子实验设计选择

设计选择什么

考虑经济性

图解说明

用MINITAB进行部分因子和筛选实验设计

四

中心点试验设计

Ø 为什么要学习中心点实验设计

Ø 什么是中心点

Ø 22案例研究

Ø DOE方差分析

Ø 3D曲面图

Ø 中心点与曲线性

Ø 中心点代码化

Ø 增加中心点数据

Ø 注意中心点的安排

Ø 有中心点的方差分析

Ø 2K全因子加中心点实验设计步骤

五

区组试验设计

Ø 为什么要学习区组化实验设计

Ø 什么是区组化

Ø 图形化区组实验设计

Ø 为什么要区组化实验设计

Ø 用MINITAB进行区组化试验设计

Ø 区组化与混杂

Ø 2K全因子区组化实验设计步骤：

六

响应曲面试验设计

Ø 什么是响应曲面试验设计

Ø 如何进行响应曲面试验设计

Ø 响应曲面试验设计结果分析

Ø 响应曲面试验设计案例研究

七

混料试验设计

Ø 什么是混料试验设计

Ø 如何进行混料试验设计

Ø 混料试验设计结果分析

Ø 混料试验设计案例研究