DOE试验设计培训中所涉及的命令有哪些？
DOE试验设计培训的7大步骤分别如下：
第一步：确定目标：
我们通过控制图、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用，或者是直接实际工作的反映，会得出一些关键的问题点，它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求，但是针对这样的问题，我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决，这时候我们可能就会想到试验设计。
第二步：剖析流程：
关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。
任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。
第三步：筛选因素：
流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。
因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。
第四步：快速接近：
我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。
第五步：析因试验：
在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得。
第六步：回归试验：
我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据。
第七步：稳健设计：
我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著。
DOE(试验设计)步骤：
⑴筛选主要显著的因子。
⑵找出最佳之生产条件组合。
⑶证明最佳生产条件组合有再现性。
DOE试验设计所涉及的命令：
通过试验设计方法可以对过程进行改善。可以通过试验设计筛选出对过程变异存在重要影响的因素,MINITAB可以分析这些因素及其交互作用对过程的影向状况, 可以通过分析发现这些因素的最优水平设置从而优化过程性能。MINITAB的试验设计分析渉及以下命令:
1. Factorial。
(1) Create FactorialDesign: 生成二水平全因子、分部因子和 “Plackett-Burman”设计表。
(2) Define Custom Factorial Design: 从已经输入到工作表中的数提创建一个因子试验设计方案。
(3) Analyze Factorial Design分析二水平全因子和分部因子设计以及“Plackett-Burman”设计。
(4) Factorial Plots: 显示二水平全因子、分部因子和 “Plackett-Burman”试验设计的主要影响图、交互作用影响图和三维图。
(5) Contour Surface/Wireframe Plots: 画出轮廓图和三维图响应表面图。
(6) Response Optimizer: 计算优化的解决方案并画出交互影响图以确定一组同时优化所有响应变量的因子水平。
(7) Overlaid Contour Plot:为多个响应变量画出轮廓图。
2. Response Sarface
(1) Create Response Surface Design, 生成 “Box-Be-hnken”和中心复合试验设计表。
(2） Deflne Castom Response Surface Design, 从已经输入到工作表中的数据创建一个响应表面设计方案。
(3) Select 〇ptin,al Design: 选择一个设计点的子集, 增加一个设计或评估一个设计。
(4) Analyze Response Surface Design: 分析响应表面设计。
(5) RS P1ots, 画出一个轮廓图或三维响应表面图。
(6) Response 〇ptimi,or, 计算优化的解决方案并画出交互影响图以确定一组同时优化所有响应变量的因子水平。
(7) Overlaid Contour P1ot: 为多个响应变量画出轮廓图,
3.Mixture
（l) Create Mlxture Design: 生成混合水平试验设计表
(2) Define Custom Mixture Design: 从已经输入到工作表中的数据创建一个混合水平设计方案
(3) Select 〇ptimal Design, 选择一个设计点的子集, 增加一个设计或评估一个设计
(4) Analyze Mixture Design: 分析混合水平试验设计
(5) 〇verlaid Contour Plot, 为多个响应变量画出轮廊图
4. Taguchi,
(1) Create Taguchi Design: 生成田口正交试验设计表
(2） Define Custom Taguchi Design: 从已经输入到工作表中的数据创建一个田口试验设计方案
(3) Analyze Taguchi Design: 分析田口试验设计
(4) Predict Taguchi Results 预测田口试验设计结果
5.DOE
（1）Modify Design:改变因子名和水平
（2）Display Design:改变试验顺序并为工作表中的因子编码。
张驰咨询专注DOE实验设计公开课培训与内训。
通过试验设计方法可以对过程进行改善。可以通过试验设计筛选出对过程变异存在重要影响的因素,MINITAB可以分析这些因素及其交互作用对过程的影向状况, 可以通过分析发现这些因素的最优水平设置从而优化过程性能。MINITAB的试验设计分析渉及以下命令:
1. Factorial。
(1) Create FactorialDesign: 生成二水平全因子、分部因子和 逗Plackett-Burman地设计表。
(2) Define Custom Factorial Design: 从已经输入到工作表中的数提创建一个因子试验设计方案。
(3) Analyze Factorial Design分析二水平全因子和分部因子设计以及逗Plackett-Burman地设计。
(4) Factorial Plots: 显示二水平全因子、分部因子和 逗Plackett-Burman地试验设计的主要影响图、交互作用影响图和三维图。
(5) Contour Surface/Wireframe Plots: 画出轮廓图和三维图响应表面图。
(6) Response Optimizer: 计算优化的解决方案并画出交互影响图以确定一组同时优化所有响应变量的因子水平。
(7) Overlaid Contour Plot:为多个响应变量画出轮廓图。
2. Response Sarface
(1) Create Response Surface Design, 生成 逗Box-Be-hnken地和中心复合试验设计表。
(2） Deflne Castom Response Surface Design, 从已经输入到工作表中的数据创建一个响应表面设计方案。
(3) Select 〇ptin,al Design: 选择一个设计点的子集, 增加一个设计或评估一个设计。
(4) Analyze Response Surface Design: 分析响应表面设计。
(5) RS P1ots, 画出一个轮廓图或三维响应表面图。
(6) Response 〇ptimi,or, 计算优化的解决方案并画出交互影响图以确定一组同时优化所有响应变量的因子水平。
(7) Overlaid Contour P1ot: 为多个响应变量画出轮廓图,
3.Mixture
（l) Create Mlxture Design: 生成混合水平试验设计表
(2) Define Custom Mixture Design: 从已经输入到工作表中的数据创建一个混合水平设计方案
(3) Select 〇ptimal Design, 选择一个设计点的子集, 增加一个设计或评估一个设计
(4) Analyze Mixture Design: 分析混合水平试验设计
(5) 〇verlaid Contour Plot, 为多个响应变量画出轮廊图
4. Taguchi,
(1) Create Taguchi Design: 生成田口正交试验设计表
(2） Define Custom Taguchi Design: 从已经输入到工作表中的数据创建一个田口试验设计方案
(3) Analyze Taguchi Design: 分析田口试验设计
(4) Predict Taguchi Results 预测田口试验设计结果
5.DOE
（1）Modify Design:改变因子名和水平
（2）Display Design:改变试验顺序并为工作表中的因子编码。
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