【课程特色】
通过筛选试验及部分析因法，从众多过程特性中找出关键的少数的因子，通过全因子法及响应曲面法，建立少数关键因子与关键输出特性的数学模型，从而通过对少数关键的因子建立合理的规范，而确保得到优良的关键输出特性。此课程中对于试验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解
【课程对象】与产品研发和制造过程相关的人员，包括研发、质量、生产、物流、工艺、采购、设备等部门人员。
【课程时间】
1-2天，6小时/天（课程标准版2天）
【课程大纲】
第一部分 DOE 基础知识
1、试验的定义
2、试验设计和分析的含义
3、试验设计和分析的历史和发展
4、试验设计和分析的作用
5、试验设计 DOE 有关术语
5.1 response 响应
5.2 factor 因子
5.3 level 水平/treatment 处理
5.4 main effect 主效应
5.5 interaction 交互作用
5.6 试验单元
5.7 试验环境
5.8 模型和误差
6、试验设计分类
7、试验设计运用步骤
8、DOE 基本原则
第二部分 简单实验设计应用
1、 试错法(Trial & Error)
2、 单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time
3、 单因子试验设计和分析机构地点：
3.1 单因子试验设计
3.2 单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图（box plots）、单值图（scatter diagram）、残差图（plot of residuals）
3.3 单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较 （multiple comparison）
3.4 单因子试验设计（定量）分析：线性回归、 非线性回归
第三部分 析因试验设计 factorial design
1、析因试验设计概述
1.1 析因试验设计的含义
1.2 析因试验的目标
1.3 全因子试验设计法 full factorial design
1.4 重复试验
2、析因试验设计法的基本应用程序
2.1 明确试验目的，确定考核指标
2.2 选择主因子，确定主因子水平
2.3 选择析因设计和构造设计矩阵
2.4 实施试验计划、记录试验数据
2.5 计算和分析试验结果
2.6 建立预测模型
2.7 论断和确定
3、全因子析因试验设计法的运用案例
4、有中心点的试验设计
4.1 有中心点的试验设计的概念
4.2 有中心点的试验设计的优点
4.3 案例
第四部分 部分因子试验设计法 fractional factorial design
1、部分析因试验设计的含义
2、重影效应（alias）
3、部分因子试验的清晰度（Resolution）
4、部分因子实验的案例
第五部分 响应曲面设计
1、 响应曲面设计的概念；
2、 中心复合设计
2.1 中心点 center point
2.2 角点 corner point
2.3 轴点 axial point
3、 BOX-Behnken 设计
4、 响应曲面设计的计划
4.1 用最速上升法寻找试验的最优区域
4.2 在已确定为最优区域的范围内，进行响应 曲面试验
5、 响应曲面设计案例
第六部分 总结与交流
