如何应用实验设计（DOE）提高工艺控制能力

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如何应用实验设计（DOE）提高工艺控制能力授课老师

王继武研发与质量工具实战专家

一、主要背景经历：湖南湘潭大学化学工程学学士富士康集团技术工程师、品保主管/经理六西格玛黑带(法国标准化协会ANFOR)英国BSI、德国TUV SUD、法国BV 特聘讲师《汽车行业ISO/TS 16949:2002国际标准应用与实施指南》主编二、个人简介：王继武老师具有8年大型制造企业工作经验及15...[详细]

课程简介

一、 课程背景：

在工艺设计中，哪些工艺参数是关键的？其公差范围设定多大是合适的？相当多的工艺工程师是根据其工作经验来回答这两个问题的。

DOE借助方差分析的手段，通过少量的工艺实验，从大量的工艺参数中找出关键的工艺参数，再通过全因子析因法及响应曲面法（RSM），建立关键工艺参数与关键的质量特性的数学模型，通过对关键工艺参数建立合理的工艺规范，确保质量特性满足顾客的需求。

二、 课程目的：

运用DOE的方法，从根本上摒弃依靠“拍脑袋”和“工艺猜测”解决问题的传统陋习；掌握实验设计的方法，原理和应用；掌握DOE工具的应用步骤。

三、 课程特色：

通过生动、详实的案例、练习与学员共同研讨，借助软件的运用，使学员轻松掌握DOE方法。

四、 参加人员：

工艺部门、研发部门、技术部门、质量部门的工程师及管理者、供应商质量工程师。

五、 课程提纲：（12小时/2天）

单元	主要内容	目的
0	破冰案例研讨
1	实验设计（DOE）概述
	什么是实验设计
	实验设计（DOE）的目标与用途
	实验设计（DOE）的作业流程
	主效应、交互作用及其计算
	分组练习：主效应及交互效应的计算
	实验设计的基本原则：随机化、重复和分区化
	模型与误差
2	假设检验基础	假设检验是理解DOE的理论基础之一
	假设检验（Hypothesis testing）的提出
	假设检验的目的和定义	案例分析：食堂菜谱满意度改进
	假设检验的程序
	假设决策的风险	案例：陪审团的判决与机场安检
	假设检验：如何进行
	P-值要多小：根据状况有所不同
	DOE常用的假设检验说明	梳理DOE常用的假设检验
3	2k全因子设计
	因子和水平的组合
	2k全因子实验的表示方法
	正交表（Orthogonal array）
	2k全因子析因实验
	因子的代码化（coding）
	分组练习：24四因子两水平全因子实验排列表
	2k全因子设计概述
	2k全因子实验设计的目的
	案例分析：淬火工艺改进（七个步骤）	结合Minitab软件的操作
	分组练习：利用2k全因子实验，分析如何提高纸飞机的飞行距离
4	部分因子设计和筛选实验
	筛选实验的特点
	为何要减少实验次数
	混合、别称和解析度
	分组练习：练习识别别名或混合
	如何选择部分因子设计
	部分因子和筛选设计在Minitab的使用	案例分析：25-1实验设计
		案例分析：自动刨床加工零件的表面工艺条件
		案例分析：变压器的耗电量实验
	分组练习：利用2k-p部分因子实验，分析如何提高纸飞机的飞行距离
5	中心点
	2k实验设计方案的问题	案例分析：无中心点的实验设计
	中心点和曲率
	中心点的设置	结合Minitab软件操作
		案例分析（4个）
6	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：分区化过滤速率实验
7	响应曲面设计（RSM）
	实验设计的类型
	过程设置优化：2因子	案例分析：响应曲面实验-1
	过程设置优化：曲面响应
	最速上升路径	案例分析：响应曲面实验-2
	中心复合设计CCD	案例分析：响应曲面实验-3
8	混料设计	适用于配方或配比的工艺
	什么是混料设计（Mixture Design）？
	单形、单形的顶点与坐标	案例：三维、四维空间的一个单形
	混料实验的统计模型
	Scheffé（雪费）典型多项式
	常见混料设计：单纯形格点法
	M{p,1}单形格子设计
	M{p,2}单形格子设计
	M{p,d}单形格子设计	案例分析：混料设计_单形格子
	常见混料设计：单纯形质心法
	单形重心设计的基本思路	案例分析：空气过滤器的设计
	常见混料设计：极端顶点设计	案例分析：混料设计_极端顶点法
	课程总结：实验DOE路径图