天：DOE基础认知与单因子/两因子试验
上午（9:00-12:00）
1.DOE导论与核心价值
明确DOE定义（通过科学设计试验方案，分析各因素对结果影响的方法），结合制造业（如优化产品配方、改进生产工艺）、服务业（如提升服务响应速度）案例，讲解其核心价值——减少试验次数、定位关键因素、降低试错成本，对比“传统单变量试错法”的低效性，凸显DOE的系统性优势。
2.DOE基础术语与核心逻辑
拆解DOE关键术语与核心原理，确保基础认知清晰：
- 核心术语：响应变量（Y，如产品合格率、强度）、因子（X，如温度、压力、时间）、水平（因子的取值，如温度80℃/100℃）、交互作用（因子间相互影响，如“温度+时间”对产品硬度的联合作用）
- 核心逻辑：遵循“随机化、重复、区组化”三原则，通过合理设计试验组合，用最少试验数据推导因子与响应变量的关系，避免“局部”陷阱。
3.单因子试验（One-Factor-At-a-Time）设计与分析
聚焦“单一因子影响分析”场景（如“烘烤温度对蛋糕口感的影响”），分步讲解：
- 试验设计：确定因子（温度）、水平（3个：150℃/170℃/190℃）、响应变量（口感评分），制定试验方案（每个水平重复试验3次，确保数据可靠性）
- 数据收集：记录不同温度下的口感评分，整理成试验数据表
- 结果分析：用“方差分析（ANOVA）”判断因子是否显著（如P值＜0.05则温度对口感有显著影响），通过“均值图”确定水平（如170℃口感评分）
下午（14:00-17:00）
1.两因子试验（Two-Factor）设计与交互作用分析
针对“两个因子及交互作用分析”场景（如“温度+烘烤时间对饼干酥脆度的影响”），深化讲解：
- 试验设计：确定两个因子（温度：160℃/180℃；时间：10min/15min），设计“全因子试验”（共2×2=4个组合，每个组合重复3次）
- 交互作用识别：通过“交互作用图”判断是否存在交互（如“低温短时间”与“高温长时间”的酥脆度相近，说明存在交互作用）
- 结果分析：用ANOVA同时分析“温度主效应”“时间主效应”“交互效应”，优先选择显著因子及组合（如180℃+12min酥脆度）
2.单/两因子试验实操演练
以“某零件加工中‘切削速度’（单因子）对‘表面粗糙度’的影响”“‘注塑压力+保压时间’（两因子）对‘塑料件缩痕率’的影响”为案例，分组完成：
- 步骤1：制定试验方案（确定因子、水平、重复次数）
- 步骤2：模拟填写试验数据（教师提供基础数据，学员补充合理波动值）
- 步骤3：用Excel或Minitab进行ANOVA分析，绘制均值图/交互作用图
- 步骤4：输出“参数建议”，教师现场点评纠错
3.实操问题复盘
针对“因子水平设置不合理（如水平差距过小无法体现差异）”“重复次数不足导致数据波动大”“交互作用误判”等问题，提供解决方案（如参考历史数据设定水平、根据精度要求确定重复次数、用统计软件验证交互作用显著性）。
第二天：多因子试验与DOE落地应用
上午（9:00-12:00）
1.部分因子试验（Fractional Factorial）设计
针对“因子数量多（3个及以上）、全因子试验次数过多”场景（如“温度、时间、原料配比、搅拌速度对胶水粘度的影响”），讲解设计方法：
- 核心逻辑：通过“部分因子试验”（如1/2 fraction、1/4 fraction）减少试验次数（如4个因子各2水平，全因子需16次，1/2部分因子仅需8次），同时保证关键信息不丢失
- 设计步骤：确定因子与水平、选择合适的部分因子方案（参考DOE正交表）、明确“别名结构”（避免因子效应与交互效应混淆）
- 案例应用：以“4因子2水平优化胶水粘度”为例，演示试验方案设计与数据初步分析，确定显著因子（如原料配比、温度）
2.响应面试验（Response Surface Methodology, RSM）设计
聚焦“需寻找因子区间（非单一水平）”场景（如“优化反应温度与浓度，使化学反应转化率”），讲解：
- 适用场景：因子与响应变量呈非线性关系，需探索“区域”（如转化率随温度升高先增后减）
- 设计核心：通过“中心复合设计（CCD）”或“Box-Behnken设计”，在因子空间内均匀布点，拟合响应面模型（如二次回归方程）
- 结果解读：通过“等高线图”“3D响应面图”直观展示参数区间（如温度85-90℃、浓度20-25%时，转化率≥95%）
下午（14:00-17:00）
1.DOE与其他质量工具的联动应用
讲解DOE在企业质量改进体系中的落地逻辑，提升实战价值：
- 与FMEA联动：从FMEA高风险项（如“焊接强度不足”）中提取关键因子（如焊接电流、时间），用DOE优化参数，降低失效风险
- 与SPC联动：将DOE得出的参数（如注塑压力120MPa）作为SPC的管控中心值，监控过程稳定性
- 与QFD联动：针对QFD中高重要度的技术指标（如“产品硬度≥HRC50”），用DOE优化生产工艺（如淬火温度、保温时间），确保指标达成
2.行业典型DOE案例拆解
分析不同行业DOE应用要点，提炼可复用经验：
- 制造业：汽车零部件“热处理工艺优化”（用RSM寻找温度、时间区间，提升零件硬度）
- 化工行业：“涂料配方优化”（用部分因子试验筛选影响附着力的关键原料，降低试验成本）
- 服务业：“客服响应流程优化”（用两因子试验分析“培训时长+系统响应速度”对客户满意度的影响）
3.综合演练与答疑
分组完成“某饮料厂‘糖分含量+温度+灌装速度’（3因子2水平）优化饮料保质期”综合任务：
- 步骤1：设计部分因子试验方案（确定试验次数与组合）
- 步骤2：模拟试验数据，用软件进行ANOVA分析，筛选显著因子
- 步骤3：对显著因子设计RSM试验，确定参数区间
- 步骤4：输出《DOE优化报告》，教师点评并补充落地建议
开放答疑环节，解决学员企业实际问题（如“小批量生产如何减少DOE试验成本”“非正态数据如何进行DOE分析”）。