实验设计（DOE）课程提纲课程背景：
讲解如何运用进行实验设计，进行实验以及如何分析实验结果，讲解实验设计的原理及如何运用它们来提升产品质量和生产效率。本课程将运用Minitab软件进行实验配置和数据分析。
经典的DOE通过筛选实验及部分析因法，从大量的过程特性中找出关键的少数的因子，通过完全析因法及响应曲面法（RSM），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。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解。
参加人员：
参与产品开发的技术人员、设计人员和质量工程师、工艺工程师以及制造工程师等。
培训目标：
?掌握实验设计的方法，原理和应用；
?提高对DOE的认识，从根本上摒弃依靠“拍脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习；
?了解应用DOE的必备条件；
?掌握DOE工具的应用步骤；
?系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率。
课程内容：
一、实验设计（DOE）概述
–什么是实验设计
–实验策略
–因子和过程
二、全因子设计
–因子和水平组合
–使用Minitab来创建全因子实验设计
–复制和随机化
–全因子分析的假设条件
–主效应和交互作用
–全因子实验的实施步骤
三、2k全因子设计
–2k全因子设计概述
–2水平因子的线性组合
–使用Minitab创建2k全因子设计
–主效应和交互作用
–2k全因子实验的实施步骤
–2k全因子实验案例
四、部分因子设计和筛选实验
–为何要减少实验次数
–混合、别称和解析度
–如何选择部分因子设计
–部分因子和筛选设计在Minitab的使用
–25-1 实验设计案例分析
五、中心点
–2k实验设计方案的问题
–中心点和曲率
–中心点的设置
–案例分析
六、分区和分区化
–为何需要分区
–混合和分区化
–分区化的2k实验设计
–案例分析
七、响应曲面设计（RSM）
–实验设计的类型
–过程设置优化：2因子
–过程设置优化：曲面响应
–最速上升路径
–中心复合设计CCD
–响应曲面设计案例分析