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D?OE培訓(xùn)公開課-培訓(xùn)地點：江蘇無錫萬達廣場 每月開班 小班教學(xué)、滿四人開班
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結(jié)合客戶案例的實戰(zhàn)型培訓(xùn) 包括后服務(wù)答疑的全過程
金舟軍老師通過五大步驟結(jié)合客戶案例講解，確保學(xué)員學(xué)完全就會在工作中應(yīng)用： 1 .案例網(wǎng)絡(luò)調(diào)研、2.案例學(xué)員預(yù)習(xí)、3. 現(xiàn)場案例調(diào)研、4.案例練習(xí)點評、5.售后案例答疑。
1.案例網(wǎng)絡(luò)調(diào)研
培訓(xùn)意向一經(jīng)確定，金舟軍老師就要與客戶進行網(wǎng)絡(luò)溝通，確定DOE實施難點，收集DOE實施資料，并就實施資料的細節(jié)進行溝通，并了解客戶學(xué)習(xí)DOE的目的。
2.學(xué)員案例預(yù)習(xí)
3. 現(xiàn)場案例調(diào)研
金舟軍老師根據(jù)DOE實施中的難點，事先為學(xué)員出DOE的預(yù)習(xí)題，幫助學(xué)員提前思考怎樣解決實施案例的難點，同時也預(yù)習(xí)課堂講解的知識。
3. 現(xiàn)場案例調(diào)研
培訓(xùn)前一天，金舟軍老師會到客戶現(xiàn)場進行一天的現(xiàn)場調(diào)研，查找客戶DOE實施V情況，并為課堂針對客戶實施DOE中的問題講解做準備。
4.案例練習(xí)點評
5.售后案例答疑
培訓(xùn)完成后一年之內(nèi)，如果客戶在實施DOE過程中有什么問題，可以為客戶組織騰訊會議的在線答疑至少三次。
根據(jù)案例實施中的難點問題，每天培訓(xùn)約有五十分鐘的客戶案例分組練習(xí)，每組學(xué)員的案例練習(xí)金舟軍老師都要做詳細的點評，確保學(xué)員學(xué)完全就會在工作中應(yīng)用。
5.售后案例答疑
培訓(xùn)完成后一年之內(nèi)，如果客戶在實施DOE過程中有什么問題，可以為客戶組織騰訊會議的在線答疑至少三次。
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正交試驗設(shè)計DOE培訓(xùn)課程公開課介紹
理論用于實際的實戰(zhàn)性DOE培訓(xùn)
掌握產(chǎn)品和過程改進工具的捷徑
正交實驗設(shè)計DOE是開展產(chǎn)品設(shè)計和過程工藝的改進的最佳工具，質(zhì)量培訓(xùn)專家金舟軍DOE培訓(xùn)是你掌握正交試驗設(shè)計DOE工具的捷徑，是一個DOE工具實戰(zhàn)性的培訓(xùn)。金舟軍對實戰(zhàn)性的培訓(xùn)定義為是理論用于實際，而DOE的理論高深而復(fù)雜，金舟軍為學(xué)員DOE實戰(zhàn)性所需應(yīng)用層面的DOE理論作了有效界定，并確定的了掌握DOE理論最容易學(xué)習(xí)切入點，使學(xué)員輕松掌握有用的DOE理論，并通過MINITAB軟件應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計和過程工藝改進的實際中去。全國各地有來自最南深圳、最北端的長春的學(xué)員參加過金舟軍DOE培訓(xùn)，這是因為金舟軍DOE培訓(xùn)是國內(nèi)最好的培訓(xùn)。
正交試驗設(shè)計DOE培訓(xùn)
課程大綱
•最完整DOE課程,包括所有MinitabDOE菜單步驟和結(jié)果分析
•深入淺出的講解,重點應(yīng)用DOE改進產(chǎn)品、過程的實戰(zhàn)應(yīng)用
•DOE試驗設(shè)計步驟實戰(zhàn)詳解,DOE實戰(zhàn)中的難點都會涉及
•學(xué)員完成DOE課程后,即可應(yīng)用DOE開展現(xiàn)場質(zhì)量改進,同樣適六西格瑪黑帶再學(xué)習(xí)
•有DOE模擬軟件詳解,學(xué)員可應(yīng)用軟件模擬DOE改進項目
一.DOE培訓(xùn)目的:通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員能掌握DOE工具,進行產(chǎn)品、過程的健壯設(shè)計及持續(xù)改進：理解DOE的原理;
掌握MINITAB軟件DOE主要菜單;掌握DOE進行產(chǎn)品、過程改進的步驟和方法。
二.DOE培訓(xùn)對象:產(chǎn)品和工藝設(shè)計開發(fā)人員、六西格瑪黑帶、質(zhì)量工程師和現(xiàn)場工程師。
三.DOE課程內(nèi)容
1.DOE設(shè)計和開發(fā)的應(yīng)用 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
質(zhì)量控制四個階段
質(zhì)量特性的期望值
產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)
產(chǎn)品三次設(shè)計
過程設(shè)計和開發(fā)
過程三次設(shè)計和開發(fā)
討論-過程設(shè)計和開發(fā)確定金哪些內(nèi)容
3.DOE基礎(chǔ)部分
試驗設(shè)計發(fā)展三個階段
實驗設(shè)計的目的
實驗設(shè)計四種方法
4.因子輪換法
因子輪換法缺點
5.一次一因子實驗法
什么是實驗設(shè)計
實驗設(shè)計的術(shù)語
因果關(guān)系與函數(shù)關(guān)系
編碼值與真實值
一次一因子實驗法回歸方程
一次一因子實驗法 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
案例討論-一次一因子實驗法哪些缺點
6.數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)
總體分布統(tǒng)計量
正態(tài)分布的密度函數(shù)
正態(tài)分布概率
制造金彈簧實例
中心極限定理
單值比較&均值比較
案例討論-什么情況可用單值比較
7.全因子實驗法
無交互作用的正交實驗設(shè)計
有交互作用的正交實驗設(shè)計
正交表性質(zhì)
兩水平全因子設(shè)計
全因子實驗案例
全因子實驗設(shè)計特點
案例討論-全因子設(shè)計的優(yōu)點是什么
8.部分因子實驗設(shè)計
正交部分因子實驗
實驗設(shè)計要解決的問題
部分因子設(shè)計兩種生成方法
正交部分因子實驗案例
案例討論-部分因子實驗設(shè)計缺點
9.正交表分辨率
正交表五級分辨率
正交表四級分辨率 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
正交表三級分辨率
正交表分辨率
交互作用DOE案例1
交互作用DOE案例2
案例討論-部分因子分辨率與舟交互作用
10.田口式正交表實驗法
田口式正交試驗設(shè)計
田口式正交表的優(yōu)點
正交表性質(zhì)
正交表分類
無交互作用正交表
混合水平正交表
水平不等的實驗設(shè)計
案例討論-水平不等實驗設(shè)計的精度
11.田口博士的S/N比
三種質(zhì)量計量方法之比較
望目特性之S/N比及案例
望小特性之S/N比及案例
原點直線型之S/N比及案例
穩(wěn)健舟質(zhì)量設(shè)計的原理
質(zhì)量損失函數(shù)之應(yīng)用
案例討論-望目特性之S/N有哪些應(yīng)用
12.效應(yīng)正態(tài)概率圖
正態(tài)性檢驗-正態(tài)概率紙
假設(shè)檢驗
效應(yīng)正態(tài)概率圖
案例討論-怎么樣保證實驗數(shù)據(jù)的正態(tài)分布
13.正交設(shè)計方差分析
殘差平方和SResidual
有重復(fù)實驗實驗設(shè)計
重復(fù)實驗實驗設(shè)計方差分析
重復(fù)實驗實驗設(shè)計Slackoffit
案例討論-方差分析的優(yōu)點 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
14.正交設(shè)計回歸分析
正交設(shè)計回歸方程系數(shù)的檢驗
回歸模型的檢驗
15.MINITAB軟件實現(xiàn)正交設(shè)計
啟動MINITAB項目&工作表
MINITAB軟件DOE菜單
16.MINITAB軟件創(chuàng)建因子設(shè)計
創(chuàng)建因子設(shè)計
自定義因子設(shè)計
實驗分組(Blocking)
實驗隨機化(Randomization)
默認生成元與指定生成元
部分因子設(shè)計分辨率
全因子設(shè)計
部分因子設(shè)計
因子效應(yīng)的混淆及直交表實驗的分辨率
部分因子設(shè)計分辨率
別名結(jié)構(gòu)
折疊設(shè)計
案例討論-生成一個折疊設(shè)計
17.MINITAB軟件方差分析
因子效應(yīng)顯著性檢驗
重復(fù)性純誤差PureError
殘差誤差ResidualError
模型失擬誤差LackofFit
主效應(yīng)及交互作用MainEffectsInteractions
討論-分析一個因子效應(yīng)顯著性檢驗
18.MINITAB軟件多元線性回歸
系數(shù)顯著性檢驗
t值檢驗與p值檢驗
案例討論-t值檢驗與p值檢驗的關(guān)系
19.MINITAB軟件全因子設(shè)計
創(chuàng)建因子設(shè)計
已編碼與未編碼單位
全因子設(shè)計解釋結(jié)果
自定義因子設(shè)計
案例討論-將已編碼轉(zhuǎn)為未編碼單位
20.MINITAB軟件分析因子設(shè)計
解釋分析因子設(shè)計結(jié)果
效應(yīng)和系數(shù)的估計結(jié)果
方差分析結(jié)果（已編碼單位）
系數(shù)估計，使用未編碼單位的數(shù)據(jù)
設(shè)計點的擬合值
擬合值標準誤
儲預(yù)測的置信區(qū)間的上下限
預(yù)測區(qū)間的上下限
案例討論-將已編碼轉(zhuǎn)為未編碼單位
21.MINITAB軟件各種圖分析 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
效應(yīng)圖
效應(yīng)正態(tài)概率圖
效應(yīng)的半正態(tài)圖
Pareto圖
殘差的直方圖
殘差的正態(tài)概率圖
殘差與擬合值圖
殘差與順序?qū)Ρ葓D
四合一圖形
22.MINITAB軟件篩選實驗Plackett-BurmanDesign
生成篩選實驗
分析篩選實驗
篩選實驗案例
案例討論-篩選實驗的關(guān)系
23.MINITAB軟件因子設(shè)計中添加中心點
MINITAB回歸模型
因子設(shè)計中添加中心點
數(shù)字和文本因子組合中心點
添加中心點因子設(shè)計分析
增加中心點檢驗彎曲
24.MINITAB軟件等值線/曲面圖
等值線/曲面圖
重疊等值線圖
案例討論-分析一個重疊等值線圖
26.MINITAB軟件響應(yīng)優(yōu)化
因子設(shè)計的重疊等值線圖
因子設(shè)計的響應(yīng)優(yōu)化
響應(yīng)優(yōu)化權(quán)重值
響應(yīng)優(yōu)化重要性值
選擇最優(yōu)設(shè)計
案例討論-分析一個軍最優(yōu)設(shè)計
27.MINITAB軟件中心組合設(shè)計
中心復(fù)合設(shè)計的特點
中心復(fù)合設(shè)計的步驟
立方點、軸向點和中心點
創(chuàng)建中心復(fù)合設(shè)計
中心復(fù)合設(shè)計分析
案例討論-客戶中心復(fù)合設(shè)計案例
28.MINITAB軟件Box-Behnken實驗設(shè)計
Box-Behnken設(shè)計的特點
Box-Behnken計的步驟
創(chuàng)建Box-Behnken設(shè)計
Box-Behnken設(shè)計分析
案例討論-客戶Box-Behnken設(shè)計案例
29.MINITAB軟件田口實驗設(shè)計田口DOE
創(chuàng)建田口實驗設(shè)計田口DOE
自定義田口實驗設(shè)計田口DOE
分析田口實驗設(shè)計田口DOE
預(yù)測田口實驗設(shè)計田口DOE結(jié)果
30.MINITAB軟件混料實驗設(shè)計
創(chuàng)建混料設(shè)計
自定義混料設(shè)計
選擇最優(yōu)設(shè)計
單純形設(shè)計圖
分析混料設(shè)計
等值線/曲面圖
響應(yīng)跟蹤圖
響應(yīng)優(yōu)化器
重疊等值線圖
修改設(shè)計
顯示設(shè)計
31.DOE實戰(zhàn)案例部分
響應(yīng)值Y的選取 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
響應(yīng)值Y改進目標的確定
實驗設(shè)計精度和次數(shù)的關(guān)系
正交試驗設(shè)計的基本步驟
試驗設(shè)計計劃制定
試驗水平和次數(shù)的確定
篩選試驗設(shè)計
優(yōu)化試驗
確認試驗設(shè)計
32.正交實驗設(shè)計案例
電子行業(yè)實驗設(shè)計案例
注塑行業(yè)實驗設(shè)計案例
機加工行業(yè)實驗設(shè)計案例
化工配方及工藝參數(shù)實驗設(shè)計案例
均勻設(shè)計簡介及評價
四.DOE課程學(xué)時:每天6.5小時,公開課共三天。內(nèi)訓(xùn)共兩至五天根據(jù)企業(yè)要求和情況定
實驗設(shè)計及其相關(guān)假設(shè)檢驗、回歸分析介紹
4.3實驗設(shè)計
4.3.1什么是實驗設(shè)計
實驗設(shè)計是指利用一個既定的方法進行調(diào)查實驗，利用統(tǒng)計核對結(jié)果進行評估，以得到一個在指定的置信區(qū)間內(nèi)的結(jié)論。
實驗設(shè)計典型的作法是向被研究的系統(tǒng)引入變量，并用統(tǒng)計的方法評估變量給系統(tǒng)帶來的影響。它的目標也許是確定系統(tǒng)的特性或研究一個或多個因素對系統(tǒng)的影響。
有許多技術(shù)可以用于分析實驗數(shù)據(jù)，它們包括從分析技巧如方差分析（ANOVA）和那些因素分析的方法如“概率圖”。
4.3.2DOE的用途
DOE可以被用于為了確認是否符合一個特定的標準而評估產(chǎn)品、過程或系統(tǒng)的特征或者用于一系列系統(tǒng)之間的比較。
DOE特別適合于研究那種輸出可能受很多的潛在的因素影響的復(fù)雜系統(tǒng)，實驗的目的可以是最大化或優(yōu)化某個特性或減少它的變差，DOE用于識別影響一個系統(tǒng)的更多的因素，影響的巨大程度以及這些因素的相互關(guān)系（如果存在的話）。
DOE的結(jié)果將有助于產(chǎn)品或過程的研發(fā)，或?qū)ΜF(xiàn)有的系統(tǒng)進行控制或改進。
從一個經(jīng)設(shè)計的實驗中所獲得的結(jié)果可用于在給定的限制條件下建立因素影響系統(tǒng)的所關(guān)心特性的模型。
4.3.3DOE的好處
當預(yù)測或確認一個所關(guān)注的特性時，我們需要確保所獲得的結(jié)果不應(yīng)該簡單地來自偶然變差。這適用于一些已預(yù)先描述標準的評估和在更深層次上對兩個系統(tǒng)所進行的比較，DOE進行上述評估是建立在一個既定的置信區(qū)間上。
DOE的一個主要優(yōu)勢在于當研究一個過程的多個變量時同多個研究因素相比，它的相對的效率性和經(jīng)濟性。同時它所指示出的特定變量間的交互影響也會使人的們對于過程有更深刻的理解。上述優(yōu)點在處理復(fù)雜系統(tǒng)時顯得尤為明顯（例如那種包含大量潛在的影響因素的過程）。
最后，當我們在研究一個系統(tǒng)時，可能會存在這樣的風(fēng)險即我們錯誤地將那些偶然會顯現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系的兩個或更多的變量當作主要原因。當然，犯這類錯誤的風(fēng)險可以通過使用實驗設(shè)計的理論加以降低。
4.3.4局限性和注意事項
每個系統(tǒng)都有其內(nèi)在的某種程度的變異（通常被稱為噪音），這些“噪音”有時會掩蓋研究的結(jié)果并導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。其他潛在的犯錯誤的風(fēng)險存在于有可能出現(xiàn)的未知的（或僅僅是未意識到的）因素所造成的混亂的結(jié)果或在一個系統(tǒng)內(nèi)多個因素相互
依賴和影響而產(chǎn)生的混亂的結(jié)果。這些風(fēng)險可以通過良好的實驗設(shè)計在樣本大小上以及其他實驗設(shè)計中需考慮的因素來降低上述風(fēng)險。這些風(fēng)險是不可能被完全消除的，所以在我們對實驗設(shè)計的結(jié)果作出結(jié)論時，腦海里一定要牢記這一點。
同時，嚴格地來說，實驗發(fā)現(xiàn)僅對實驗中的因素和實驗所考慮的范圍內(nèi)有效。因此，當我們進行對實驗變量取值范圍以外（大于或小于）的推斷時，要時刻小心。
最后，DOE理論構(gòu)建于一系列的基礎(chǔ)假設(shè)（如在數(shù)學(xué)模型和被研究的實際之間確確實實存在著對應(yīng)關(guān)系）而這些假設(shè)的有效性和關(guān)系性都有待考證。
4.3.5應(yīng)用舉例
DOE的一個比較被人熟知的應(yīng)用是在對產(chǎn)品或過程的評估上，例如，在確認一個醫(yī)療的效果或評估不同治療方案的相對效果，工業(yè)上的例子包括確定產(chǎn)品是否符合一些特定的性能標準，DOE廣泛地被應(yīng)用在識別一個復(fù)雜過程的影響因素并由此進行控制或改進所關(guān)注特性（如過程產(chǎn)出，產(chǎn)品強度，耐久性，噪聲級別）的平均值或減少變差。
在生產(chǎn)過程中，會經(jīng)常遇到這樣的實驗，如電子組件、汽車及化工產(chǎn)品的生產(chǎn)中，它同時還被廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和醫(yī)療行業(yè)。它的潛在應(yīng)用范圍十分地廣泛。
4.4假設(shè)檢驗
4.4.1什么是假設(shè)檢驗
假設(shè)檢驗是在給定的風(fēng)險等及的條件下確定一組數(shù)據(jù)（典型地來自于樣本）是否于給定的假設(shè)相一致的統(tǒng)計方法。該假設(shè)可能同一個特定的統(tǒng)計分布或樣式有關(guān)或與一個分布的參數(shù)有關(guān)（如均值），假設(shè)檢驗的程序包括評估證據(jù)（以數(shù)據(jù)的方式），以決定一個關(guān)于統(tǒng)計模型或參數(shù)的給定的假設(shè)是否可以被拒絕。在本技術(shù)報告中，很多統(tǒng)計技術(shù)都直接或間接地引用了假設(shè)檢驗，例如抽樣、SPC圖、實驗設(shè)計、回歸分析和測量分析。
4.4.2假設(shè)檢驗的用途
假設(shè)檢驗廣泛地應(yīng)用于判斷在給定的置信水平以內(nèi)一個總體（從樣本中推斷）的某個參數(shù)的假設(shè)是否真實，這個方法可能因此應(yīng)用于檢驗一個總體的某個參數(shù)是否符合某個標準或者它被用于檢驗兩個或兩個以上總體之間的差異，這在決策中是很有用下的。
假設(shè)檢驗也用于對假定的模型的判斷，例如判斷某個分布是否是正常的或某個樣本數(shù)據(jù)是否是隨機的。假設(shè)檢驗也用于判定變量的范圍（即置信區(qū)間），也就是在給定的置信水平上包含被研究對象參數(shù)的范圍。
4.4.3假設(shè)檢驗的益處
假設(shè)檢驗可以在一給定的置信水平的條件下對某一總體參數(shù)進行的推斷。據(jù)此，對于那些基于此參數(shù)而進行的決策過程中，
假設(shè)檢驗可以提供很大的幫助。
假設(shè)檢驗可以簡單地對某個總體的分布屬性進行判斷正如它對樣本的屬性進行的判斷一樣。
4.4.4局限性和注意事項
為了確保假設(shè)檢驗所得出的結(jié)論的有效性，一些統(tǒng)計上的假定需要被充分地滿足，特別是樣本應(yīng)當是被獨立和隨機地被抽取。還有，樣本的大小還將決定對于假設(shè)檢驗的結(jié)論有重要影響的置信水平。在理論界，目前就假設(shè)檢驗如何作出有效的判斷這方面還有一些爭議。
4.4.5應(yīng)用舉例
假設(shè)檢驗一般應(yīng)用于對某個參數(shù)、有一個或多個總體的分布（從樣本上進行推斷）或評價樣本數(shù)據(jù)本身。例如，假設(shè)檢驗的方法可以用于如下的方面：
---檢驗一個總體的均值（或標準差）是否符合一個給定的值、比如目標值或標準；
---檢驗兩個或兩個以上的總體的均值（或標準差）是否不同，比如在比較不同批次產(chǎn)品的時候；
---檢驗一個總體的不合格品率是否超過一個給定的數(shù)值；
---檢驗兩個過程的輸出的不合格品率是否相同；
---檢驗樣品是否是被隨機地從單一的總體所抽取；
---檢驗總體的分布是否服從正態(tài)分布；
---檢驗一個樣本的數(shù)據(jù)是否是“異常值”，例如，一個被研究的變量的極端的數(shù)值；
---檢驗對于一些產(chǎn)品或過程特性的改進是否有成效；
---確定在給定的置信水平條件下，接受或拒絕某一假設(shè)所需的樣本大??；
---利用樣本數(shù)據(jù)確定可能包含總體真實均值的置信區(qū)間。
4.7回歸分析
4.7.1什么是回歸分析
回歸分析是建立起一個所關(guān)注的特性（通常被稱為“響應(yīng)變量”）同潛在的影響因素（通常被稱為“解釋變量”）之間的關(guān)系。這種關(guān)系可以通過來自于自然科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、工程等上的模型來加以描述，或者它可以通過經(jīng)驗推導(dǎo)而出。它的目標是
幫助理解響應(yīng)變量的潛在原因，并且解釋每個因素對變差影響的貢獻大小，這將通過建立起響應(yīng)變量同解釋變量之間的統(tǒng)計并通過最小化預(yù)測影響和實際響應(yīng)的方差而獲得最佳的仿真。
4.7.2回歸分析的用途
回歸分析可使使用者進行如下工作：
——驗證潛在的解釋變量對于響應(yīng)的影響，并利用這一信息當解釋變量發(fā)生變化時，對響應(yīng)變量的變化加以預(yù)計
——當解釋變量為某一特定值時，對響應(yīng)變量加以預(yù)測
——當給定一特定的解釋變量時，預(yù)測（在給定的置信水平）將包含響應(yīng)結(jié)果的范圍
——預(yù)計響應(yīng)變量和解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系的性質(zhì)和程度。（雖然這種聯(lián)系并不一定意味著因果關(guān)系），這種信息可能會
被用于例如確定當其它因素不變時改變某個因素如溫度對過程產(chǎn)出的影響。
4.7.3它的好處
回歸分析能夠提供對于各種變化因素與響應(yīng)變量相互關(guān)系的深入的理解，這種理解有助于進行所研究如過程的決策并且最終能夠改進這個過程。回歸分析深刻的結(jié)果來源于它能精確地描述響應(yīng)數(shù)據(jù)的模式，比較不同的但有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)子集，分析潛在的因果關(guān)系的能力。當這種關(guān)系能夠被很好地建模時，回歸分析可以提供對于解釋變量影響的變化值，以及這些變量相對的權(quán)重，這個信息對于控制或改進過程產(chǎn)出具有潛在的好處
回歸分析也可以提供對于那些未被測量或被忽略的因素的影響的定量和溯源，這個信息可用于改進測量系統(tǒng)或過程，回歸分析可用于預(yù)測在給定解釋變量一個或多個數(shù)值情況下，響應(yīng)變量的值。同樣地，它也可用于預(yù)測解釋變量的變化為響應(yīng)變量所帶來的影響，這可以實現(xiàn)當你打算花費時間和金錢用于結(jié)果未明的問題之前進行分析。
4.7.4局限性和注意事項
當對一個過程進行建模時，這需要具有選擇適當模型的技巧（例如線性，指數(shù)，多變量）并能夠擬用診斷方法去改進它，被遺漏變量的出現(xiàn)，測量誤差，以及其它響應(yīng)變量中未變量的來源都將暗示著建模。
所研究的回歸模型背后特定的假設(shè)，變量數(shù)據(jù)的特征決定了什么樣的技術(shù)對于一個回歸分析問題是適宜的。在進行回歸建模時常會遇到的一個問題是出現(xiàn)了有效性可疑的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的有效性只要可能就應(yīng)多被調(diào)查，因為包含或略去該數(shù)據(jù)會影響建模的參數(shù)進而影響最終結(jié)果。
建模時重要的是通過最小化解釋變量留簡化模型，包含不必要的變量會掩蓋解釋變量并降低模型預(yù)測的精度，當然略掉一個重要的解釋變量會嚴懲削弱模型及結(jié)果的有用性。
4.7.5.應(yīng)用舉例
回歸分析可用于對生產(chǎn)特性進行建模，例如產(chǎn)量，性能，生產(chǎn)周期，未通過測或檢驗的可能性以及過程的各種缺陷模式，回歸分析用于識別這些過程中最重要的因素，以及這些因素對于所關(guān)心的特性的變化上各自的貢獻程度。
回歸分析用于統(tǒng)計來源于實驗的結(jié)果或來源于對于原材料或生產(chǎn)條件研究上受控的預(yù)期或回顧研究的結(jié)果，回歸分析用于確認一個測量系統(tǒng)對另一個測量系統(tǒng)的替換，例如利用非破壞性或當時的方法來代替破壞性的或耗時的方法。
非線性回歸的應(yīng)用舉例包括藥物的濃縮作為時間和重量的函數(shù)結(jié)果，化學(xué)所應(yīng)作為時間、溫度和壓力的函數(shù)結(jié)果。
ISO/TR10017：2003
MINITAB試驗設(shè)計(DOE)概述
在工業(yè)中，設(shè)計試驗可用于系統(tǒng)地調(diào)查影響產(chǎn)品質(zhì)量的過程變量或產(chǎn)品變量。確定影響產(chǎn)品質(zhì)量的過程條件和產(chǎn)品組件后，
可以有針對性地進行改進，以增強產(chǎn)品的可制造性、可靠性、質(zhì)量和現(xiàn)場性能。
例如，您可能需要調(diào)查涂層類型和爐溫對鋼條耐腐蝕性的影響。您可以設(shè)計試驗，以便收集涂層/溫度組合時的數(shù)據(jù)，測量
耐腐蝕性，然后使用發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)調(diào)整制造條件。
由于資源有限，因此從執(zhí)行的每個試驗中獲取最多信息是非常重要的。與偶爾執(zhí)行或未經(jīng)計劃的試驗相比，設(shè)計完善的試
驗可以產(chǎn)生更多信息，而且通常需要較少的游程。此外，設(shè)計完善的試驗還將確保您可以評估已確定為重要因素的效應(yīng)。
例如，如果您相信兩個輸入變量之間存在交互作用，請確保在設(shè)計中包括這兩個變量，而不要進行“一次一個因子”試驗。
當一個輸入變量的效應(yīng)受另一個輸入變量的水平影響時，就會出現(xiàn)交互作用。
設(shè)計試驗的執(zhí)行通常分為四個階段：計劃、篩選（也稱為過程特征化)、優(yōu)化和驗證。有關(guān)創(chuàng)建、分析和描繪試驗性設(shè)計的
示例，請參見設(shè)計試驗示例。
計劃
周密的計劃可以幫助您避免在執(zhí)行試驗計劃期間可能出現(xiàn)的問題。例如，系統(tǒng)的人員、設(shè)備可用性、資金和機械方面都可
能會影響您完成試驗的能力。如果您的項目優(yōu)先級比較低，則您可能需要執(zhí)行小型的連續(xù)試驗。這樣一來，如果您丟失了
優(yōu)先級較高項目的資源，也不必放棄已收集的數(shù)據(jù)。資源再次可用時，便可重新開始試驗。
開始試驗前所需的準備工作取決于您的問題。以下是可能需要的一些步驟：
•定義問題。擬訂良好的問題闡述可幫助您確保正在研究正確的變量。在這一步，您可以確定要回答的問題。
•定義目標。完善定義的目標將確保試驗?zāi)芑卮鹫_問題并產(chǎn)生實際且可用的信息。在這一步，您可以定義試驗的目標。
•開發(fā)將提供有意義的信息的試驗計劃。確保查看相關(guān)的背景信息，如理論原則以及通過觀察或以前的試驗獲取的知識。
例如，您可能需要確定哪些因子或過程條件影響過程性能并導(dǎo)致過程變異。或者，如果已建立了過程并確定了影響因子，
則您可能需要確定最優(yōu)過程條件。
•請確保過程和測量系統(tǒng)都處于控制之中。理想情況下，在通過運行統(tǒng)計過程控制(SPC)系統(tǒng)來進行測算時，過程和測
量都應(yīng)該處于統(tǒng)計控制中。即使過程沒有完全處于控制之中，也必須能夠復(fù)制過程設(shè)置。您還需要確定測量系統(tǒng)中的變異
性。如果系統(tǒng)中的變異性高于您認為重要的差異/效應(yīng)，則試驗不會產(chǎn)生有用的結(jié)果。
篩選
在許多過程開發(fā)和制造應(yīng)用中，存在眾多有潛在影響的變量。篩選可通過確定影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要變量來減少變量的個數(shù)。
變量個數(shù)的減少使您可以集中精力針對真正重要的變量或“少數(shù)嚴重”問題進行過程改進。篩選還可以為這些因子建議
“最佳”或最優(yōu)設(shè)置，并指示響應(yīng)中是否存在彎曲。隨后，您便可以使用優(yōu)化方法來確定最佳設(shè)置并定義彎曲性質(zhì)。
優(yōu)化
通過篩選確定“少數(shù)嚴重”問題后，需要確定這些試驗因子的“最佳”值或最優(yōu)值。最優(yōu)因子值取決于過程目標。例如，
您可能需要使過程產(chǎn)量最大化或降低產(chǎn)品變異性。
•因子設(shè)計概述介紹設(shè)計和分析因子設(shè)計的方法。
•響應(yīng)曲面設(shè)計概述介紹設(shè)計和分析中心復(fù)合設(shè)計和Box-Behnken設(shè)計的方法。
•混料設(shè)計概述介紹設(shè)計和分析單純形質(zhì)心、單純形格點和極端頂點設(shè)計的方法?；炝显O(shè)計是一類特殊的響應(yīng)曲面設(shè)計，
在這種設(shè)計中重要的是分量的比例（因子），而不是其量值。
•響應(yīng)優(yōu)化介紹優(yōu)化多個響應(yīng)的方法。Minitab提供了數(shù)字優(yōu)化、交互圖形和重疊等值線圖來幫助您確定同時優(yōu)化多個響
應(yīng)的“最佳”設(shè)置。
•田口設(shè)計概述介紹分析田口設(shè)計的方法。田口設(shè)計可能也稱為田口正交表設(shè)計、穩(wěn)健性設(shè)計或內(nèi)側(cè)-外側(cè)陣列設(shè)計。這
些設(shè)計用于創(chuàng)建在其預(yù)期操作環(huán)境中對條件保持穩(wěn)健性的產(chǎn)品。
驗證
驗證涉及在預(yù)測“最佳”處理條件下執(zhí)行跟進試驗以確認優(yōu)化結(jié)果。例如，您可以在最優(yōu)設(shè)置下執(zhí)行幾個驗證游程，然后
針對平均值響應(yīng)獲取置信區(qū)間。
實驗設(shè)計（DOE）是一種用于探索新技術(shù)的強大技術(shù)流程，獲得對現(xiàn)有流程的更多了解和優(yōu)化
這些過程實現(xiàn)了世界一流的表現(xiàn)。作者的參與促進和培訓(xùn)能源部的使用可以追溯到中期
20世紀90年代。今天市場上有很多關(guān)于這個主題的書籍由經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)家撰寫，盡管其中大多數(shù)都適合其他人
統(tǒng)計學(xué)家而不是普通的工業(yè)工程師和企業(yè)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計技能有限的管理人員。
DOE從未成為當今許多工程師最喜歡的技術(shù)和組織中的管理人員由于涉及的數(shù)字運算和
統(tǒng)計術(shù)語被許多統(tǒng)計學(xué)家納入教學(xué)模式。
這本書的目標對象是那些被他們嚇倒的人試圖了解DOE或從未意識到DOE的真正潛力
實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量和工藝的突破性改進效率。
本書通過無數(shù)的介紹了這項技術(shù)實例和案例研究。本書的讀者將會發(fā)展對DOE理論的理解和實踐方面如何
設(shè)計，分析和解釋設(shè)計實驗的結(jié)果。
始終本書重點介紹了簡單但功能強大的數(shù)據(jù)圖形工具分析和解釋。本書中的所有圖形和圖形都是
使用Minitab13.0forWindows創(chuàng)建。
筆者真誠地希望實踐工業(yè)工程師和管理者以及學(xué)術(shù)界的研究人員會發(fā)現(xiàn)這本書很有用學(xué)習(xí)如何在自己的工作
環(huán)境中應(yīng)用DOE。
這本書也將是參與六西格瑪培訓(xùn)和項目的人員的有用資源與設(shè)計優(yōu)化和流程性能改進有關(guān)。
作者希望這本書能激發(fā)讀者養(yǎng)成習(xí)慣應(yīng)用DOE解決問題并處理故障排除。
作者強烈建議本書的讀者繼續(xù)更高級參考以了解此處未涉及的主題。
作者是感謝許多貢獻者和大師們的各種發(fā)展實驗設(shè)計技術(shù)，特別是羅納德費希爾爵士，Plackett和
Burman，GeorgeBox教授，DouglasMontgomery教授，Genichi博士Taguchi和DorianShainin博士。