實驗設(shè)計

內(nèi)容概要

　　《實驗設(shè)計（DOE）應(yīng)用指南》是從流程、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)的視角對流程改善和質(zhì)量管理的理論與方法進(jìn)行的創(chuàng)新研究。通過該理論，我們能以最迅速、最經(jīng)濟(jì)的實驗方法，獲得最佳的結(jié)果，可廣泛應(yīng)用于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、技術(shù)開發(fā)、產(chǎn)品開發(fā)中，發(fā)揮立即有效的成果。它是全球追求卓越的企業(yè)實施六西格瑪戰(zhàn)略的核心技術(shù)，也是中國趕超世界先進(jìn)水平、實現(xiàn)崛起的強(qiáng)有力武器?！　　秾嶒炘O(shè)計（DOE）應(yīng)用指南》內(nèi)容力求全面，廣泛吸收了最新的實驗設(shè)計方面的研究成果，并且結(jié)合大量的實際案例，提煉歸納出實戰(zhàn)技術(shù)和設(shè)計技巧與讀者分享。全書采用循序漸進(jìn)、由淺入深的系統(tǒng)化方法，秉持全面、簡單、實用的原則，并通過對大量真實案例的剖析，推薦幾乎程序化的實驗計劃與分析步驟，使初學(xué)者和有經(jīng)驗人士皆能建立完整的理論體系，快速掌握實驗設(shè)計的實戰(zhàn)技術(shù)與靈活運(yùn)用的技巧，從而輕而易舉地應(yīng)用到實際工作中。

作者簡介

　　閔亞能，上海先進(jìn)半導(dǎo)體制造股份有限公司（ASMC）六西格瑪經(jīng)理，高級工程師；北京大學(xué)質(zhì)量與競爭力研究中心特聘研究員；ASMC六西格瑪黑帶/綠帶的首席培訓(xùn)師；獲得摩托羅拉公司認(rèn)證的全部核心黑帶課程、實驗設(shè)計（DOE）課程的授課資格。主持工藝改進(jìn)、優(yōu)化核心流程及負(fù)責(zé)公司年度六西格瑪推進(jìn)計劃的制定，根據(jù)公司的年度戰(zhàn)略、外部客戶及市場環(huán)境的要求做出規(guī)劃，進(jìn)一步滿足客戶的要求。加之高級程序員的技術(shù)專長，在近20年的企業(yè)一線實踐中，現(xiàn)場指導(dǎo)工程技術(shù)人員解決了無數(shù)的實際問題，優(yōu)化了大量的系統(tǒng)流程，通過大量長期的實驗設(shè)計現(xiàn)場指導(dǎo)，系統(tǒng)軟件的改進(jìn)升級及教育培訓(xùn)王作積累了豐富的經(jīng)驗。編寫了各種培訓(xùn)教材20余部，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇。

書籍目錄

推薦序前言作者簡介第1章 實驗設(shè)計概述1.1 什么是實驗設(shè)計1.2 DOE的目的與用途1.3 實驗設(shè)計的策略與實驗路徑圖1.4 DOE的操作步驟1.5 應(yīng)用實例1.6 傳統(tǒng)的實驗方法1.7 實驗設(shè)計的發(fā)展歷程練習(xí)題第2章 實驗策略與計劃2.1 實驗策略與計劃2.2 如何選擇實驗類型2.3 定義目標(biāo)2.4 選擇指標(biāo)的考慮2.5 如何選擇因子、水平與實驗條件2.6 實驗設(shè)計的三個基本原則：重復(fù)、區(qū)組與隨機(jī)化練習(xí)題第3章 主效應(yīng)、交互效應(yīng)與模型3.1 主效應(yīng)與交互效應(yīng)3.2 交互效應(yīng)的進(jìn)一步探討3.3 模型練習(xí)題第4章 MINITAB基本操作與基礎(chǔ)統(tǒng)計4.1 MINITAB簡介4.2 基礎(chǔ)統(tǒng)計練習(xí)題第5章 完全析因（全因子）實驗設(shè)計5.1 二水平全因子實驗概述5.2 全因子設(shè)計的計劃5.3 全因子設(shè)計的分析5.4 全因子設(shè)計實例5.5 完全析因?qū)嶒炘O(shè)計實例5.6 實驗設(shè)計中的區(qū)組考慮練習(xí)題第6章 部分析因（部分因子）實驗設(shè)計6.1 部分析因?qū)嶒灨耪?.2 部分析因?qū)嶒灥挠媱?.3 部分析因?qū)嶒灥姆治鰧嵗?.4 部分析因?qū)嶒灥挠媱澟c分析實例6.5 折疊設(shè)計實例分析6.6 飽和設(shè)計及實例分析6.7 Plackett-Burman設(shè)計實例分析6.8 三水平部分析因?qū)嶒灥姆治?.9 保險領(lǐng)域的實驗設(shè)計與案例分析6.10 銀行領(lǐng)域的實驗設(shè)計6.11 特大型連鎖超市企業(yè)的實驗設(shè)計練習(xí)題第7章 數(shù)據(jù)收集與實際考慮7.1 功效和樣本數(shù)量概述7.2 功效和樣本數(shù)量案例7.3 樣本與數(shù)據(jù)收集的實際考慮7.4 樣本與數(shù)據(jù)收集的案例分析7.5 總結(jié)練習(xí)題第8章 響應(yīng)曲面方法與設(shè)計8.1 響應(yīng)曲面設(shè)計概論8.2 響應(yīng)曲面設(shè)計的計劃8.3 響應(yīng)曲面設(shè)計的設(shè)計及實例8.4 響應(yīng)曲面設(shè)計的分析及實例8.5 最陡的上升路徑8.6 序貫實驗設(shè)計方法8.7 Box-Behnken實驗設(shè)計方法練習(xí)題第9章 優(yōu)化操作（EVOP/PLEX）9.1 調(diào)優(yōu)操作（EVOP）9.2 PLEX9.3 小結(jié)練習(xí)題第10章 協(xié)方差分析10.1 協(xié)方差分析概述10.2 協(xié)方差應(yīng)用實際案例10.3 協(xié)方差分析小結(jié)練習(xí)題第11章 缺失數(shù)據(jù)的實驗設(shè)計考慮11.1 缺失數(shù)據(jù)的實驗設(shè)計概述11.2 缺失數(shù)據(jù)的實驗設(shè)計應(yīng)用實際案例11.3 缺失數(shù)據(jù)的實驗設(shè)計小結(jié)練習(xí)題第12章 很難改變因子的實驗設(shè)計12.1 很難改變因子的實驗設(shè)計概述12.2 很難改變因子的實驗設(shè)計實際案例12.3 很難改變因子的實驗設(shè)計小結(jié)12.4 很難改變因子的實驗設(shè)計知識拓展練習(xí)題第13章 二進(jìn)制響應(yīng)（指標(biāo)）實驗設(shè)計13.1 二進(jìn)制響應(yīng)（指標(biāo)）實驗設(shè)計概述13.2 二進(jìn)制指標(biāo)實驗設(shè)計應(yīng)用實際案例13.3 二進(jìn)制指標(biāo)實驗設(shè)計小結(jié)練習(xí)題后記附錄參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　DOE分析“七步法”的第五步是判斷模型是否要改進(jìn)。我們考慮采取措施的主要依據(jù)是基于數(shù)值計算及殘差診斷的兩方面結(jié)果。如果殘差診斷的四組圖都是正常的，則說明模型是正常的。因此，如果殘差診斷提示我們，要對響應(yīng)變量y做某種變換后才行，或要增加X的平方項或立方項才會使模型擬合更好，那么我們就一定要修改模型。另外，基于各項效應(yīng)及回歸系數(shù)計算的顯著性分析可以發(fā)現(xiàn)，有些主效應(yīng)項或交互效應(yīng)項并不顯著，那么這些項就應(yīng)該從模型中刪除，模型的擬合要重新進(jìn)行：總之，凡是發(fā)現(xiàn)模型需要修改時，就要返回最初的第二步，重新建立模型，再重復(fù)前面所有各步驟。　　經(jīng)過前五步的多次反復(fù)，可以獲得一個我們認(rèn)為最滿意的方程，我們將它定為選定的模型。DOE分析“七步法”的第六步是“對選定模型進(jìn)行分析解釋”，主要是在擬合選定模型后輸出更多的圖形和信息，并做出有意義的解釋。主要有下列三個方面，而這些要求在一般的計算機(jī)軟件中都會自動給出?！　　?/pre>








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