在工藝設計中，哪些工藝參數是關鍵的？其公差范圍設定多大是合適的？相當多的工藝工程師是根據其工作經驗來回答這兩個問題的。 DOE借助方差分析的手段，通過少量的工藝實驗，從大量的工藝參數中找出關鍵的工藝參數，再通過全因子析因法及響應曲面法（RSM），建立關鍵工藝參數與關鍵的質量特性的數學模型，通過對關鍵工藝參數建立合理的工藝規范，確保質量特性滿足顧客的需求。
運用DOE的方法，從根本上摒棄依靠“拍腦袋”和“工藝猜測”解決問題的傳統陋習；掌握實驗設計的方法，原理和應用；掌握DOE工具的應用步驟。
單元 | 主要內容 | 目的 |
0 | 破冰案例研討 | |
1 | 實驗設計（DOE）概述 | |
什么是實驗設計 | ||
實驗設計（DOE）的目標與用途 | ||
實驗設計（DOE）的作業流程 | ||
主效應、交互作用及其計算 | ||
分組練習：主效應及交互效應的計算 | ||
實驗設計的基本原則：隨機化、重復和分區化 | ||
模型與誤差 | ||
2 | 假設檢驗基礎 | 假設檢驗是理解DOE的理論基礎之一 |
假設檢驗（Hypothesis testing）的提出 | ||
假設檢驗的目的和定義 | 案例分析：食堂菜譜滿意度改進 | |
假設檢驗的程序 | ||
假設決策的風險 | 案例：陪審團的判決 與 機場安檢 | |
假設檢驗：如何進行 | ||
P-值要多小：根據狀況有所不同 | ||
DOE常用的假設檢驗說明 | 梳理DOE常用的假設檢驗 | |
3 | 2k全因子設計 | |
因子和水平的組合 | ||
2k全因子實驗的表示方法 | ||
正交表（Orthogonal array） | ||
2k全因子析因實驗 | ||
因子的代碼化（coding） | ||
分組練習：24四因子兩水平全因子實驗排列表 | ||
2k全因子設計概述 | ||
2k全因子實驗設計的目的 | ||
案例分析：淬火工藝改進（七個步驟） | 結合Minitab軟件的操作 | |
分組練習：利用2k全因子實驗，分析如何提高紙飛機的飛行距離 | ||
4 | 部分因子設計和篩選實驗 | |
篩選實驗的特點 | ||
為何要減少實驗次數 | ||
混合、別稱和解析度 | ||
分組練習：練習識別別名或混合 | ||
如何選擇部分因子設計 | ||
部分因子和篩選設計在Minitab的使用 | 案例分析：25-1實驗設計 | |
案例分析：自動刨床加工零件的表面工藝條件 | ||
案例分析：變壓器的耗電量實驗 | ||
分組練習：利用2k-p部分因子實驗，分析如何提高紙飛機的飛行距離 | ||
5 | 中心點 | |
2k實驗設計方案的問題 | 案例分析：無中心點的實驗設計 | |
中心點和曲率 | ||
中心點的設置 | 結合Minitab軟件操作 | |
案例分析（4個） | ||
6 | 分區和分區化 | |
為何需要分區 | ||
混合和分區化 | ||
分區化的2k實驗設計 | 案例分析：分區化過濾速率實驗 | |
7 | 響應曲面設計（RSM） | |
實驗設計的類型 | ||
過程設置優化：2因子 | 案例分析：響應曲面實驗-1 | |
過程設置優化：曲面響應 | ||
速上升路徑 | 案例分析：響應曲面實驗-2 | |
中心復合設計CCD | 案例分析：響應曲面實驗-3 | |
8 | 混料設計 | 適用于配方或配比的工藝 |
什么是混料設計（Mixture Design）？ | ||
單形、單形的頂點與坐標 | 案例：三維、四維空間的一個單形 | |
混料實驗的統計模型 | ||
Scheffé（雪費）典型多項式 | ||
常見混料設計：單純形格點法 | ||
M{p,1}單形格子設計 | ||
M{p,2}單形格子設計 | ||
M{p,d}單形格子設計 | 案例分析：混料設計_單形格子 | |
常見混料設計：單純形質心法 | ||
單形重心設計的基本思路 | 案例分析：空氣過濾器的設計 | |
常見混料設計：極端頂點設計 | 案例分析：混料設計_極端頂點法 | |
課程總結：實驗DOE路徑圖 |
