实验设计（DOE）及MINITAB软件应用实战培训
讲师：赵又德
【课程背景】：
实验设计（Design of Experiments, DOE）是一种系统化的方法，用于规划、实施和分析实验，以便在控制变量的情况下评估因子对响应变量的影响。随着科学技术的不断发展，实验设计在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在工业、农业、医学和社会科学等领域。通过合理的实验设计，研究人员能够有效地识别和量化影响结果的关键因素，从而优化产品和过程，提高效率和质量。
本课程旨在为学员提供实验设计的基础知识和实际应用技能，帮助他们掌握实验设计的基本原则、方法和工具。通过案例分析和小组练习，学员将能够在实际工作中灵活运用实验设计方法，解决复杂的工程和科学问题。
【课程目标】：
理解实验设计的必要性：通过案例分享，学员将认识到实验设计在提高设备性能和生产效率中的重要作用。
掌握实验设计的基本概念：学员将学习实验设计的定义、主要目的及常见术语，能够识别可控因子、非可控因子、响应变量等基本概念。
学习实验设计的基本原则：学员将了解实验设计的基本原则，包括重复、区组化和随机化，掌握如何在实验中应用这些原则。
掌握实验设计的基本步骤：学员将学习实验设计的各个阶段特性及其基本步骤，能够独立设计和实施实验。
分析主效应与交互效应：通过案例分析和小组练习，学员将能够分析因子的主效应和交互效应，理解其在实验设计中的重要性。
掌握不同类型的实验设计：学员将学习单因子实验设计、全因子实验设计和部分因子实验设计的概念、特点及其应用，能够选择合适的实验设计方法。
应用田口实验设计与混料设计：学员将了解田口设计和混料设计的基本概念及其在实际中的应用，掌握使用MINITAB软件进行实验设计的技能。
【课 时】：2天
【课程大纲】：
第一讲：实验设计基础
实验设计的必要性
【案例分享】某公司通过实验设计方法提高了设备性能和生产效率
实验设计的时机
什么是实验设计 ？
【案例分享】应用实验设计方法达到最佳的烘焙效果
实验设计的主要目的
实验设计的常见术语（可控因子、非可控因子、响应变量、水平及处理、实验单元、实验环境、正交表、计量特性、品质特性）
【案例分析】：识别因子、响应变量
实验设计的基本原则（重复、区组化、随机化）
实验设计的阶段特性
【案例分析】：特性化、最佳化阶段实施
实验设计的基本步骤
第二讲：DOE 方法的综合实际应用
应用场合
DOE的前期工作
DOE 实验设计
第三讲：主效应与交互效应
【案例分析】：如何分析因子的效应
【案例分析】：如何分析交互效应
什么是主效应？
什么是交互效应？
小组练习：分析因子A、B及交互效应
第四讲：实验设计与分析
单因子实验设计与分析
单因子实验设计的目的和内容
【案例分享】：实验室的单因子奇迹
单因子实验设计的概念和特点
单因子实验设计的局限性
单因子实验设计的目的
实验设计与回归分析的区别
【案例分析】：单因子实验设计过程分析
【小组练习】：单因子实验设计演练
【案例分析】：多项式回归过程分析
【小组练习】：多项式回归演练
全因子实验设计与分析
什么是完全要因实验及特点？
二水平全因子实验概述
全因子设计的几个概念
全因子实验设计步骤
全因子实验设计流程
全因子实验设计注意事项
实验设计步骤、操作及分析事项
【案例分析】：全因子实验设计全过程操作步骤及分析
【小组练习】：全因子实验设计全过程演练
部分因子实验设计与分析
部分因子实验定义及特点
利用正交表选择正确的组合
别名(Alias)和混淆(Confounding)
实验的分辨率（Resolution）
【案例分析】：部分因子实验设计全过程操作步骤及分析
【小组练习】：部分因子实验设计全过程演练
第五讲：田口实验设计与混料设计
田口设计田口方法的主要观念与特点
品质损失函数及基本形态
实验因子区分
控制因子和噪声因子
正交表
田口设计MINITAB软件应用
混料设计
混料及混料设计定义
混料设计的步骤
混料设计计划：点的选取方法
案例分析：混料设计MINITAB软件应用