【培訓安排】2024年12月20-21日 濟南
【培訓對象】質量、生產、設備、物料和研發部門的主管、工程師、技術員、班組長、檢驗員等
【培訓費用】特價2280元/人（含培訓費、教材、茶點、發票）
【培訓介紹】
改進和創新最有效的工具；
利用最少的資源，獲得最佳的結果；
“不掌握實驗設計(DOE)的工程師，只能算是半個工程師?！薄|量工程學創始人田口玄一 ( G. Taguchi)
實驗設計(Design of Experiments, 縮寫為DOE)，是研究如何制定適當的實驗方案，對實驗數據進行有效的統計分析的數學理論與方法。經證實，最節約成本又能改善質量和生產效率的最有效方法就是DOE。為找到最影響質量的關鍵少數因子的試錯法非常昂貴而且耗時。試驗設計的目的是探究特征、預測，以進一步在節約成本的基礎上改善任意系統或制程的表現。它對于解決多因素優化問題，有效的提高產品質量，降低生產成本卓有成效?，F已為美國和日本企業廣泛使用。實驗設計還可應用于改進企業管理，調整產品結構，制定高效生產計劃等。
實驗設計 ( DOE ) 也是DMAIC路徑中改善階段的主要工具之一。本課程主要介紹了DOE的設計思想、實施計劃、數據分析、驗證及推薦方案，介紹了完全析因實驗與篩選實驗的設計與應用；介紹了尋找最佳的工藝窗口的技巧，講解了少做實驗的技巧及穩健設計等優化方法；介紹了實驗設計與數據處理的基本原理與應用方法，從而能夠在今后實際工作中設計合理的實驗方案及合理處理有關實驗數據，開發新產品與優化工藝參數。還學習了通過 Minitab/JMP 會制定適合您獨特案例的設計，該方法比之前支持統計試驗設計的工具更為普遍，且不需要很多經驗和專業技術。通過本課程的學習，能夠在今后實際工作中設計合理的實驗方案及科學合理處理有關實驗數據，解決實際問題，達到持續改進，優化核心流程，全面提高企業核心競爭力的目的。
【課程目標】
一、 學習實驗設計的基本概論與關鍵術語；
二、 學習實驗設計的設計思想、實驗計劃與步驟、數據分析方法；
三、 掌握實驗設計的分析路徑、實驗方法及設計技巧，掌握DOE的精髓；
四、 提高在研發、制造及質量改善中解決實際問題的能力；
五、 掌握如何在DMAIC的改善階段合理使用實驗設計的方法；
六、 使用Minitab/JMP來進行實驗設計與分析，獲得最佳結果變得方便容易。
【課程特色】
一提到DOE，很多人就會想到其深奧的理論，使人望而卻步。本課程特點：適當的理論，注重實戰，由淺入深，許多經實際檢驗過的成功案例，讓學員在實踐中輕松掌握，在互動的分享交流中增加收獲。
【培訓大綱】
第一天：
09:00-09:15 DOE目的
DOE的用途
DOE的應用時機
DOE的定義
9:15-10:45 知識準備統計知識及MINITAB/JMP操作技巧
利用 Minitab/JMP 來分析 DOE 結果
在學習 DOE 之前，我們將回顧:
比較方法，了解假設檢驗，P-值
為了更好地分析 DOE，學習這些基本統計方法是必要的
DOE的一般模型
DOE-概念與術語
指標Y，因子X，水平，處理，處理組合，主效應，交互作用
10:45-11:00 休息
11:00-12:00 實驗類型
反復實驗(Trial and Error)
單因子法One-Factor-at-a-Time(OFAT)
序貫實驗策略
實驗計劃
實驗設計流程
問題的定義輸出變量及輸入變量的選定輸入變量水平的選擇DOE的選擇DOE實施及收集數據數據分析結論和提案
編碼，中心點，
實驗設計的三個基本原理：
重復，隨機化與區組
實驗計劃的考慮與技巧
12:00-13:00 午休
13:00-14:40 完全析因(全因子)實驗
為什么使用析因實驗?
兩因子析因實驗
一般析因實驗
2水平全因子實驗
單個復制
析因實驗中的區組考慮
析因實驗數據與回歸分析
案例分析
14:40-15:00 課堂實踐 : 利用MINITAB/JMP進行全因子設計練習
15:00-15:15 休息
15:15-16:50 完全析因（全因子）實驗分析
七步法流程
第一步“瀏覽數據”。
第二步：擬合模型。
第三步是減少模型。
第四步，是進行殘差診斷。
第五步：判斷模型是否合適，需要改進嗎？
第六步：解釋選定模型。
第七步判斷“目標是否已經達到？”
案例分析
16:45-16:50 課堂實踐：利用MINITAB/JMP進行全因子分析練習
16:50-16:55 總結
16:55-17:00 布置課后練習：利用MINITAB/JMP進行全因子設計與分析練習
第二天：
09:00-09:15 復習第一天內容，解答學員問題
9:15-10:30 部分析因實驗概論
混雜(Confounding)
部分析因的基本原理
生成元（generator），別名（alias），分辨度（resolution）
水平部分析因(部分因子)實驗
1/2部分因子實驗
1/4部分因子實驗
一般部分析因實驗
水平因子實驗
用于篩選與特征化的部分析因實驗
10:30-10:45 課堂實踐：部分析因實驗設計討論
10:45-11:00 休息
11:00-11:40 部分析因實驗的計劃
對主效應與交互作用間混雜問題的考慮思路與設計技巧分享
案例分析
11:40-12:00 課堂實踐：利用MINITAB/JMP進行部分析因實驗設計練習
12:00-13:00 午休
13:00-14:40 部分析因實驗分析法
七步分析法
部分析因實驗的實例剖析
案例分享
練習
14:40-15:00 課堂實踐：利用MINITAB/JMP進行部分析因實驗分析練習
部分析因實驗設計、分析與驗證實戰演練
15:00-15:15 休息
15:15-16:50 進階的DOE部分析因主題討論與設計技巧分享
折疊設計(Folding Designs) 及實例分析
*飽和設計(Saturated Designs) 及實例分析(選項)
*超飽和設計簡介(選項)
Placket-Burman設計及實例分析
三水平部分析因實驗的分析
16:50-17:00 小結
Q & A
【培訓講師】閔亞能，教授級高級工程師、研究員、教授
·高級咨詢師，黑帶大師(MBB)
·北京大學質量與競爭力研究中心研究員、北大光華管理學院教授
·全國六西格瑪管理推進委員會專家委員、DFSS小組核心成員
·上海市質量協會質量技術獎評審專家
·摩托羅拉大學認證精益六西格瑪／六西格瑪設計(DFSS)講師、顧問
閔亞能老師現任北京大學質量與競爭力研究中心研究員、北京大學光華管理學院教授，兼任飛利浦合資大型半導體制造有限公司六西格瑪資深經理，黑帶大師(MBB)，教授級高級工程師，六西格瑪首席培訓師與顧問；由于在六西格瑪管理推進工作中的杰出貢獻，被中國質量協會聘任為全國六西格瑪管理推進委員會專家委員、DFSS小組核心成員；早期服務于上海儀表集團，先后任資深開發工程師、高級統計技術工程師、實驗設計DOE專家、業務改善高級經理，負責建立過6套SPC控制系統。他曾接受過日本、美國、中國等多國設計與精益專家的指導或培訓，并在長期實踐中積累了豐富經驗，經過多年大量的一線實踐，總結并形成了適合中國企業市場開拓、研發創新與設計改進的完整方法。
閔亞能老師擁有多年跨國公司創新研發、設計改進與六西格瑪改善項目實施和團隊領導的經驗，尤其是在創新與六西格瑪設計(DFSS)領域，如概念設計/ QFD/ CPM/ DFMEA/ Triz / DOE/ 混方設計/ 田口設計/ 蒙特卡洛模擬/ DFX/ 公差設計/ 可靠性設計等方面具有極豐富經驗，他樂于分享，幫助企業改善成效顯著，如：
指導完成的寶鋼集團的“提高弱粘結煤配比，降低配煤成本”，為公司節約2258萬元/年，獲2009年度上海市質量大獎，并申請了專利；
敏孚集團的項目“汽車飾條直度改進項目”，獲浙江省2007年度質量大獎，成功申請一項專利，取得5000多萬/年的收益。
幫助歐司朗照明的可靠性培訓與輔導，形成了一套完整的檢測與抽樣的可靠性方案。
成功輔導了400多個實驗設計項目，為世界級及國內著名企業幫助增加經濟收益累計超過人民幣26億元，僅2011年就超過7.6億元。
持續三年每年為ASMC半導體公司完成指導超過40個六西格瑪黑帶/綠帶項目，年創造經濟收益6000多萬元。
閔亞能老師專著：
《實驗設計(DOE)應用指南》，ISBN: 978-7-111-32967-1機械工業出版社，543頁，78元，2011.02.
《精益六西格瑪案例匯編》，ISBN: 978-7-5669-0131-6，東華大學出版社，266 頁，35元，2012.08.
閔亞能老師成功獲得或輔導了“BCD器件高溫推阱新工藝的創立”、“生產設備之間的匹配程度的新方法”、“常壓爐管(ASM400)濕氧點火工藝”等多項中國專利。
閔亞能老師2006.08-09赴荷蘭飛利浦(PHILIPS)總部進行講學，內容涉及實驗設計（DOE）、變異源分析(SOV)、比較分析(CA)、六西格瑪管理及數據挖掘、六西格瑪設計(DFSS)等技術在企業中的應用，受到國外專家的一致好評。
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