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手把手搭建DOE设计参数体系

📚 共计 30 章节

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什么是DOE、DOE在工业界的价值、DOE与质量管理的关联、课程目标与学习路径。

入门核心理念

基础统计概念回顾

均值、方差、标准差、正态分布、假设检验基础、P值与显著性水平。

统计基础必备知识

实验设计基本原则

随机化、区组化、重复性——这三条铁律为什么重要？

铁律随机化

因子与水平

什么是因子？什么是水平？连续因子与分类因子、如何选择合适的因子水平。

因子设计分类

什么是响应变量？连续响应与属性响应、如何定义好的响应指标。

全因子设计 (Full Factorial)

2^k全因子设计原理、主效应与交互效应、设计矩阵的构建。

全因子交互效应

部分因子设计 (Fractional Factorial)

为什么要做部分因子？混淆与分辨率、分辨率为III、IV、V的设计。

分辨率混淆

筛选实验的目的、Plackett-Burman设计、如何从众多因子中快速找到关键少数。

中心复合设计 (CCD)

CCD的结构、轴点与中心点、序贯性、响应曲面建模基础。

响应曲面序贯

Box-Behnken设计

BBD的设计原理、与CCD的对比、适用场景。

响应曲面方法 (RSM)

RSM的哲学、二阶模型拟合、寻找最优区域。

混料设计 (Mixture Design)

混料问题的特殊性、单纯形格点设计、单纯形重心设计。

混料单纯形

田口方法 (Taguchi)

田口玄一的品质工程、信噪比（S/N Ratio）、稳健参数设计。

稳健信噪比

控制因子与噪声因子、内外表设计、如何选择最优参数组合。

参数内外表

容差与成本的关系、容差分析方法、统计容差设计。

DOE中的样本量确定

为什么样本量很重要？基于功效分析的样本量计算、实际约束下的折中。

功效样本量

随机化与区组化实战

如何在实际生产中实现随机化、区组化的常见策略、案例分析。

数据收集与预处理

数据收集计划、异常值检测、缺失值处理、数据正态性检验。

清洗正态性

方差分析 (ANOVA)

单因子ANOVA、多因子ANOVA、ANOVA表解读、F检验。

主效应与交互效应分析

主效应图、交互效应图、如何解读这些图。

效应图可视化

残差图、正态概率图、残差 vs 拟合值图、模型诊断。

模型优化与验证

逐步回归、模型简化、验证实验的设计。

DOE软件工具介绍

Minitab、JMP、Design-Expert、Python（statsmodels）的DOE模块。

用Minitab创建全因子设计、分析结果、生成报告。

Python实现DOE

使用pyDOE2库生成设计矩阵、使用statsmodels进行ANOVA分析。

案例1：注塑成型工艺优化

从筛选到响应曲面，完整案例解析。

案例2：化工反应条件优化

混料设计与参数优化，化工行业实战。

案例3：电子元件焊接质量改进

田口方法与容差设计，提升焊接良率。

DOE报告撰写

如何结构化呈现DOE结果、图表选择、结论与建议。

课程总结与进阶路径

DOE的局限性、贝叶斯DOE简介、机器学习与DOE的结合。

进阶贝叶斯