对试验设计（DOE），在日本工业界有句名言：不懂DOE(试验设计)的工程师只能算是半个工程师。在工程师的工作过程中，常常存在下面问题：

● 资源利用率低。由于缺乏有效的手段快速找到最佳解决方案，往往需要不断试错，尽管经过多次试验，但仍然无法获取有价值的信息，探索不出规律，导致成本增加，开发周期延长。

● 无法识别关键因素。导致问题的影响因素有很多，这些因素中哪些是最关键的？这些因素之间存在什么样的交互作用？只能猜测，无法定量的评估。

● 结果不可靠。由于人机料法环等方面的波动，实验室中得到的“好”的结果，却在实践中大相径庭。

如何用较少的试验次数快速找到因子的最佳设置呢？试验设计是一门研究如何正确的安排试验和分析结果的科学，目的是以最少或者比较少的试验次数获得最佳的试验结果的方法。

本课程系统阐述了试验设计的机理、单因子试验设计、全因子试验设计、部分因子试验设计、稳健性试验设计和混料试验设计，并通过minitab工具帮助大家很方便的开展试验设计工作，大大减少了工程师盲目“摸索”的时间。

● 掌握以过程分析的方法识别导致问题影响因素的分析方法；

● 掌握单因子试验设计方法，能够用minitab开展试验设计，并学会解读试验结果；

● 掌握全因子试验设计方法，能够用minitab开展试验设计，并学会解读试验结果；

● 掌握部分因子试验设计方法，能够用minitab开展试验设计，并学会解读试验结果；

● 掌握稳健试验设计方法，能够用minitab开展试验设计，并学会解读试验结果；

● 掌握混料试验设计方法，能够用minitab开展试验设计，并学会解读试验结果。

案例导入：以爱迪生的试验方法说明试验设计的重要性

第一讲：初入殿堂——试验设计基础

一、试验设计

1. 试验设计机理

案例解析：以活塞为案例，解析可控因子与非可控因子及对结果的影响

2. 试验设计与统计过程控制、质量检验的关系

1）质量检验以抽样方式被动控制质量

2）统计过程控制进行线上的质量控制

3）试验设计进行线外主动的质量预防

案例解析：质量检验的弊病

3. 试验设计五要素

1）应变量——反映试验结果好坏的标准

2）因子——试验中的自变量（包括参数、噪音等）

3）水平——每个因子所取的用量或所处的状态

4）反复——一个试验配置组合条件下测试数个样品

5）再现——在一个时间序列上重做整个试验

案例解析：通过一个具体试验设计安排，精解试验设计五要素。

二、试错法试验设计

1. 试错法的定义

案例解析：试错法案例解析

2. 试错法的特点

1）经验挂帅，凭个人经验或直觉设计参数

2）不能传承

三、试验设计三阶段

1. 筛选阶段

2. 特征化阶段

3. 最佳化阶段

案例解析：以焊接案例，说明试验设计三阶段

四、试验设计实施步骤

1. 明确试验目的

1）明确把握要解决的问题 

2）筛选因子，找到最佳组合

3）寻找关系式，建立回归模型

4）因子的最佳设置

2. 选择输出变量(特性值)

1）明确输出变量的数据类型

2）明确改善的目的

……

3. 决定因子和水平

4. 选择DOE方法

1）筛选试验

2）部分阶乘试验

3）全阶乘试验

4）响应曲面试验

5. 实施试验及收集数据

6. 分析试验结果

7. 实验结论和提案

第二讲：轻松入门——单因子试验设计

一、单因子试验设计的实施步骤

1. 明确试验目的

2. 选择输出变量Y(特性值) 

3. 决定单因子及3个及以上水平

4. 实施试验并收集数据

5. 使用minitab分析试验结果

案例解析：精解单因子试验设计案例

课堂练习：结合练习数据，学会minitab操作实施单因子试验设计

二、试验设计三原则

1. 重复试验

2. 随机化

案例解析：非随机化试验带来的问题

3. 区组化

第三讲：打好基础——全因子试验设计

一、全因子试验设计的特点

1. 比单因子（OFAT）试验效率要高

2. 试验因子的所有组合

二、全因子（2K阶乘）试验设计基础

1. 2K阶乘试验计划安排

案例解析：minitab中的全因子试验设计方案

2. 标准编码

1）标准编码的价值

a自变量及交互作用项的各系数可以直接比较

b回归方程内各项系数的估计量间的不相关性

案例解析：用minitab证实自变量及交互作用的非相关性

c回归方程中的常数项（或称“截距”）

2）标准编码的计算

案例解析：标准编码计算方法

二、正交试验设计

1. 正交性分析原理

案例解析：试验设计的正交性原理

2. 正交表

1）正交表的表达方式

案例解析：minitab中的正交表

2）正交表的性质

a均衡分散

案例解析：均衡分散立方体点

b整齐可比

3. 交互作用

1）交互作用的计算

2）交互作用的三种类型

a无交互作用

b有（正向）交互作用

c有（反向）交互作用

6. 全因子试验设计中的主效应和交互作用

案例解析：3因子2水平试验设计中的主效应和交互作用

三、中心点的选取

1. 试验设计中心点——各因子水平均为0的点

2. 中心点选取的价值

案例解析：中心点对弯曲趋势的贡献

三、全因子试验设计的实施步骤

1. 明确试验目的

2. 选择输出变量Y(特性值)

3. 决定全因子试验因子及（通常2）水平

4. 使用minitab制定全因子试验设计方案

5. 按试验计划实施试验并收集数据

6. 使用minitab分析试验结果

1）使用minitab拟合选定模型

2）进行残差诊断

案例解析：开展方差分析、效应与系数分析、效应的正态性分析

3）模型改进

4）获得最佳模型

5）模型解释

6）确定最佳设置

案例解析：精解全因子试验设计案例

课堂练习：结合练习数据，学会minitab操作实施全因子试验设计

第四讲：高端应用——响应曲面试验设计

一、响应曲面试验设计

1. 响应曲面试验设计应用场景

2. 响应曲面试验设计的三类试验点

1）立方体点

2）中心点

3）星号点

3. 三种类型的响应曲面试验设计

1）中心复合序贯设计CCC

2）中心复合有界设计CCI

3）中心复合表面设计CCF

案例解析：响应曲面实验设计星号点与响应曲面试验设计类型

案例解析：minitab中的响应曲面试验设计

二、响应曲面试验设计实施步骤

1. 明确试验目的

2. 选择输出变量Y(特性值)

3. 决定全因子试验因子及（通常2）水平

4. 使用minitab制定全因子试验设计方案

5. 按试验计划实施试验并收集数据

6. 使用minitab分析试验结果

1）使用minitab拟合选定模型

2）进行残差诊断

案例解析：开展方差分析、效应与系数分析

7. 实施响应曲面试验设计

1）使用minitab制定响应曲面试验设计方案

2）按响应曲面试验设计方案补做试验项目并收集数据

8. 分析响应曲面试验设计

1）使用minitab拟合选定模型

2）进行残差诊断

3）模型改进

4）获得最佳模型

5）模型解释

6）确定最佳设置

案例解析：精解响应曲面因子试验设计案例

课堂练习：结合练习数据，学会minitab操作实施响应曲面因子试验设计

第五讲：设计进阶——部分因子试验设计

一、部分因子试验设计基础

1. 全因子试验设计的局限性

的全因子试验安排

2. 部分因子试验安排

案例解析：以4因子全因子试验设计为例，说明部分因子试验设计计划安排

3. 混杂现象

案例解析：何为混杂现象

4. 分辨度

1）部分因子试验的分辨度标记

2）minitab中的分辨度表

a分辨度为Ⅲ的设计

b分辨度为Ⅳ的设计

c分辨度为Ⅴ的设计

案例解析：如何适当选取生成元，提高分辨度

案例解析：部分因子试验分辨度表应用方法

二、部分因子试验设计的方法

1. 试验背景调查

2. 使用minitab创建部分因子试验设计

案例解析：部分因子试验设计方法

三、部分因子试验设计的实施步骤

1. 明确试验目的

2. 选择输出变量Y（特性值）

3. 根据试验背景确定试验因子及2水平

4. 使用minitab制定部分因子试验设计方案

5. 按试验计划实施试验并收集数据

6. 使用minitab分析试验结果

1）使用minitab拟合选定模型

2）进行残差诊断

案例解析：开展方差分析、效应与系数分析、效应的正态性分析……

3）模型优化

4）获得最佳模型

5）模型解释

6）确定最佳设置

案例解析：精解部分因子试验设计案例

课堂练习：结合练习数据，学会minitab操作实施部分因子试验设计

第六讲：特殊场景——混料试验设计

一、混料试验设计的三种方法

1. 单纯形质心设计方法

2. 单纯形格点设计方法

3. 极端顶点设计方法

三、混料试验设计的实施步骤

1. 明确试验目的

2. 选择输出变量Y(特性值)

3. 确定试验因子及试验水平范围

4. 使用minitab制定混料试验设计方案

5. 按试验计划实施试验并收集数据

6. 使用minitab分析试验结果

1）使用minitab拟合选定模型

2）进行残差诊断

案例解析：开展方差分析、效应与系数分析、效应的正态性分析……

3）模型优化

4）获得最佳模型

5）模型解释

6）确定最佳设置

案例解析：精解单纯形质心混料试验设计案例

课堂练习：结合练习数据，学会minitab操作实施混料试验设计方法

第七讲：拾漏补遗——稳健参数试验设计

一、稳健参数设计基础

1. 噪声因子的类型

——原材料参数的变化、环境的变化

2. 信噪比的三种类型

1）望目特性的信噪比

2）望小特性的信噪比

3）望大特性的信噪比

3. 因子的三种类型

1）位置因子

2）散度因子

3）调节因子

4. 望目型问题试验步骤

1）选择散度因子的水平使散度最小化

2）选择调节因子的水平使位置达到目标值

5. 望大或望小型问题问题试验步骤

1）选择位置因子的水平使位置达到最大（小）

2）选择非位置因子的散度因子的水平使散度最小化

二、稳健参数试验设计实施步骤

1. 明确试验目的

2. 选择输出变量Y(特性值)

3. 确定试验因子及试验水平（通常3水平及以上）

4. 使用minitab制定田口试验设计方案

5. 按试验计划实施试验并收集数据

6. 使用minitab分析试验结果

1）使用minitab拟合选定模型

2）分析信噪比响应表、分析均值响应表

3）评估信噪比主效应图和均值主效应图

4）预测田口结果评估最佳值

案例解析：精解稳健参数试验设计案例

课堂练习：结合练习数据，学会minitab操作实施稳健参数试验设计方法