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 金舟軍老師DOE培?訓優勢
結合客戶案例的實戰型培訓     包括后服務答疑的全過程   
 
金舟軍老師通過五大步驟結合客戶案例講解，確保學員學完全就會在工作中應用： 1 .案例網絡調研、2.案例學員預習、3. 現場案例調研、4.案例練習點評、5.售后案例答疑。 
1.案例網絡調研 
培訓意向一經確定，金舟軍老師就要與客戶進行網絡溝通，確定DOE實施難點，收集DOE實施資料，并就實施資料的細節進行溝通，并了解客戶學習DOE的目的。 


2.學員案例預習
金舟軍老師根據DOE實施中的難點，事先為學員出DOE的預習題，幫助學員提前思考怎樣解決實施案例的難點，同時也預習課堂講解的知識。 


3. 現場案例調研
培訓前一天，金舟軍老師會到客戶現場進行一天的現場調研，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.案例練習點評
根據案例實施中的難點問題，每天培訓約有五十分鐘的客戶案例分組練習，每組學員的案例練習金舟軍老師都要做詳細的點評，確保學員學完全就會在工作中應用。 

5.售后案例答疑
培訓完成后一年之內，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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正交試驗設計DOE培訓課程公開課介紹
理論用于實際的實戰性DOE培訓
掌握產品和過程改進工具的捷徑
正交實驗設計DOE是開展產品設計和過程工藝的改進的最佳工具，質量培訓專家金舟軍DOE培訓是你掌握正交試驗設計DOE工具的捷徑，是一個DOE工具實戰性的培訓。金舟軍對實戰性的培訓定義為是理論用于實際，而DOE的理論高深而復雜，金舟軍為學員DOE實戰性所需應用層面的DOE理論作了有效界定，并確定的了掌握DOE理論最容易學習切入點，使學員輕松掌握有用的DOE理論，并通過MINITAB軟件應用于產品設計和過程工藝改進的實際中去。全國各地有來自最南深圳、最北端的長春的學員參加過金舟軍DOE培訓，這是因為金舟軍DOE培訓是國內最好的培訓。
正交試驗設計DOE培訓
課程大綱
•最完整DOE課程,包括所有MinitabDOE菜單步驟和結果分析
•深入淺出的講解,重點應用DOE改進產品、過程的實戰應用
•DOE試驗設計步驟實戰詳解,DOE實戰中的難點都會涉及
•學員完成DOE課程后,即可應用DOE開展現場質量改進,同樣適六西格瑪黑帶再學習
•有DOE模擬軟件詳解,學員可應用軟件模擬DOE改進項目
一.DOE培訓目的:通過本課程的學習,使學員能掌握DOE工具,進行產品、過程的健壯設計及持續改進：理解DOE的原理;
掌握MINITAB軟件DOE主要菜單;掌握DOE進行產品、過程改進的步驟和方法。
二.DOE培訓對象:產品和工藝設計開發人員、六西格瑪黑帶、質量工程師和現場工程師。
三.DOE課程內容
1.DOE設計和開發的應用    金舟軍原創抄襲必告
質量控制四個階段
質量特性的期望值
產品設計和開發
產品三次設計
過程設計和開發
過程三次設計和開發
討論-過程設計和開發確定金哪些內容
3.DOE基礎部分
試驗設計發展三個階段
實驗設計的目的
實驗設計四種方法
4.因子輪換法
因子輪換法缺點
5.一次一因子實驗法
什么是實驗設計
實驗設計的術語
因果關系與函數關系
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    金舟軍原創抄襲必告
案例討論-一次一因子實驗法哪些缺點
6.數理統計基礎
總體分布統計量
正態分布的密度函數
正態分布概率
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計
有交互作用的正交實驗設計
正交表性質
兩水平全因子設計
全因子實驗案例
全因子實驗設計特點
案例討論-全因子設計的優點是什么
8.部分因子實驗設計
正交部分因子實驗
實驗設計要解決的問題
部分因子設計兩種生成方法
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
田口式正交試驗設計
田口式正交表的優點
正交表性質
正交表分類
無交互作用正交表
混合水平正交表
水平不等的實驗設計
案例討論-水平不等實驗設計的精度
11.田口博士的S/N比
三種質量計量方法之比較
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
穩健舟質量設計的原理
質量損失函數之應用
案例討論-望目特性之S/N有哪些應用
12.效應正態概率圖
正態性檢驗-正態概率紙
假設檢驗
效應正態概率圖
案例討論-怎么樣保證實驗數據的正態分布
13.正交設計方差分析
殘差平方和SResidual
有重復實驗實驗設計
重復實驗實驗設計方差分析
重復實驗實驗設計Slackoffit
案例討論-方差分析的優點    金舟軍原創抄襲必告
14.正交設計回歸分析
正交設計回歸方程系數的檢驗
回歸模型的檢驗
15.MINITAB軟件實現正交設計
啟動MINITAB項目&工作表
MINITAB軟件DOE菜單
16.MINITAB軟件創建因子設計
創建因子設計
自定義因子設計
實驗分組(Blocking)
實驗隨機化(Randomization)
默認生成元與指定生成元
部分因子設計分辨率
全因子設計
部分因子設計
因子效應的混淆及直交表實驗的分辨率
部分因子設計分辨率
別名結構
折疊設計
案例討論-生成一個折疊設計
17.MINITAB軟件方差分析
因子效應顯著性檢驗
重復性純誤差PureError
殘差誤差ResidualError
模型失擬誤差LackofFit
主效應及交互作用MainEffectsInteractions
討論-分析一個因子效應顯著性檢驗
18.MINITAB軟件多元線性回歸
系數顯著性檢驗
t值檢驗與p值檢驗
案例討論-t值檢驗與p值檢驗的關系
19.MINITAB軟件全因子設計
創建因子設計
已編碼與未編碼單位
全因子設計解釋結果
自定義因子設計
案例討論-將已編碼轉為未編碼單位
20.MINITAB軟件分析因子設計
解釋分析因子設計結果
效應和系數的估計結果
方差分析結果（已編碼單位）
系數估計，使用未編碼單位的數據
設計點的擬合值
擬合值標準誤
儲預測的置信區間的上下限
預測區間的上下限
案例討論-將已編碼轉為未編碼單位
21.MINITAB軟件各種圖分析    金舟軍原創抄襲必告
效應圖
效應正態概率圖
效應的半正態圖
Pareto圖
殘差的直方圖
殘差的正態概率圖
殘差與擬合值圖
殘差與順序對比圖
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-篩選實驗的關系
23.MINITAB軟件因子設計中添加中心點
MINITAB回歸模型
因子設計中添加中心點
數字和文本因子組合中心點
添加中心點因子設計分析
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軟件響應優化
因子設計的重疊等值線圖
因子設計的響應優化
響應優化權重值
響應優化重要性值
選擇最優設計
案例討論-分析一個軍最優設計
27.MINITAB軟件中心組合設計
中心復合設計的特點
中心復合設計的步驟
立方點、軸向點和中心點
創建中心復合設計
中心復合設計分析
案例討論-客戶中心復合設計案例
28.MINITAB軟件Box-Behnken實驗設計
Box-Behnken設計的特點
Box-Behnken計的步驟
創建Box-Behnken設計
Box-Behnken設計分析
案例討論-客戶Box-Behnken設計案例
29.MINITAB軟件田口實驗設計田口DOE
創建田口實驗設計田口DOE
自定義田口實驗設計田口DOE
分析田口實驗設計田口DOE
預測田口實驗設計田口DOE結果
30.MINITAB軟件混料實驗設計
創建混料設計
自定義混料設計
選擇最優設計
單純形設計圖
分析混料設計
等值線/曲面圖
響應跟蹤圖
響應優化器
重疊等值線圖
修改設計
顯示設計
31.DOE實戰案例部分
響應值Y的選取    金舟軍原創抄襲必告
響應值Y改進目標的確定
實驗設計精度和次數的關系
正交試驗設計的基本步驟
試驗設計計劃制定
試驗水平和次數的確定
篩選試驗設計
優化試驗
確認試驗設計
32.正交實驗設計案例
電子行業實驗設計案例
注塑行業實驗設計案例
機加工行業實驗設計案例
化工配方及工藝參數實驗設計案例
均勻設計簡介及評價
四.DOE課程學時:每天6.5小時,公開課共三天。內訓共兩至五天根據企業要求和情況定
 
實驗設計及其相關假設檢驗、回歸分析介紹
4.3實驗設計
4.3.1什么是實驗設計
實驗設計是指利用一個既定的方法進行調查實驗，利用統計核對結果進行評估，以得到一個在指定的置信區間內的結論。
實驗設計典型的作法是向被研究的系統引入變量，并用統計的方法評估變量給系統帶來的影響。它的目標也許是確定系統的特性或研究一個或多個因素對系統的影響。
有許多技術可以用于分析實驗數據，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品、過程或系統的特征或者用于一系列系統之間的比較。
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雜系統，實驗的目的可以是最大化或優化某個特性或減少它的變差，DOE用于識別影響一個系統的更多的因素，影響的巨大程度以及這些因素的相互關系（如果存在的話）。
DOE的結果將有助于產品或過程的研發，或對現有的系統進行控制或改進。
從一個經設計的實驗中所獲得的結果可用于在給定的限制條件下建立因素影響系統的所關心特性的模型。
4.3.3DOE的好處
當預測或確認一個所關注的特性時，我們需要確保所獲得的結果不應該簡單地來自偶然變差。這適用于一些已預先描述標準的評估和在更深層次上對兩個系統所進行的比較，DOE進行上述評估是建立在一個既定的置信區間上。
DOE的一個主要優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。上述優點在處理復雜系統時顯得尤為明顯（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時，可能會存在這樣的風險即我們錯誤地將那些偶然會顯現出相關關系的兩個或更多的變量當作主要原因。當然，犯這類錯誤的風險可以通過使用實驗設計的理論加以降低。
4.3.4局限性和注意事項
每個系統都有其內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果并導致錯誤的結論。其他潛在的犯錯誤的風險存在于有可能出現的未知的（或僅僅是未意識到的）因素所造成的混亂的結果或在一個系統內多個因素相互
依賴和影響而產生的混亂的結果。這些風險可以通過良好的實驗設計在樣本大小上以及其他實驗設計中需考慮的因素來降低上述風險。這些風險是不可能被完全消除的，所以在我們對實驗設計的結果作出結論時，腦海里一定要牢記這一點。
同時，嚴格地來說，實驗發現僅對實驗中的因素和實驗所考慮的范圍內有效。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理論構建于一系列的基礎假設（如在數學模型和被研究的實際之間確確實實存在著對應關系）而這些假設的有效性和關系性都有待考證。
4.3.5應用舉例
DOE的一個比較被人熟知的應用是在對產品或過程的評估上，例如，在確認一個醫療的效果或評估不同治療方案的相對效果，工業上的例子包括確定產品是否符合一些特定的性能標準，DOE廣泛地被應用在識別一個復雜過程的影響因素并由此進行控制或改進所關注特性（如過程產出，產品強度，耐久性，噪聲級別）的平均值或減少變差。
在生產過程中，會經常遇到這樣的實驗，如電子組件、汽車及化工產品的生產中，它同時還被廣泛地應用于農業和醫療行業。它的潛在應用范圍十分地廣泛。
4.4假設檢驗
4.4.1什么是假設檢驗
假設檢驗是在給定的風險等及的條件下確定一組數據（典型地來自于樣本）是否于給定的假設相一致的統計方法。該假設可能同一個特定的統計分布或樣式有關或與一個分布的參數有關（如均值），假設檢驗的程序包括評估證據（以數據的方式），以決定一個關于統計模型或參數的給定的假設是否可以被拒絕。在本技術報告中，很多統計技術都直接或間接地引用了假設檢驗，例如抽樣、SPC圖、實驗設計、回歸分析和測量分析。
4.4.2假設檢驗的用途
假設檢驗廣泛地應用于判斷在給定的置信水平以內一個總體（從樣本中推斷）的某個參數的假設是否真實，這個方法可能因此應用于檢驗一個總體的某個參數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據是否是隨機的。假設檢驗也用于判定變量的范圍（即置信區間），也就是在給定的置信水平上包含被研究對象參數的范圍。
4.4.3假設檢驗的益處
假設檢驗可以在一給定的置信水平的條件下對某一總體參數進行的推斷。據此，對于那些基于此參數而進行的決策過程中，
假設檢驗可以提供很大的幫助。
假設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
為了確保假設檢驗所得出的結論的有效性，一些統計上的假定需要被充分地滿足，特別是樣本應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檢驗的結論有重要影響的置信水平。在理論界，目前就假設檢驗如何作出有效的判斷這方面還有一些爭議。
4.4.5應用舉例
假設檢驗一般應用于對某個參數、有一個或多個總體的分布（從樣本上進行推斷）或評價樣本數據本身。例如，假設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分布；
---檢驗一個樣本的數據是否是“異常值”，例如，一個被研究的變量的極端的數值；
---檢驗對于一些產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所需的樣本大小；
---利用樣本數據確定可能包含總體真實均值的置信區間。
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注的特性（通常被稱為“響應變量”）同潛在的影響因素（通常被稱為“解釋變量”）之間的關系。這種關系可以通過來自于自然科學、經濟學、工程等上的模型來加以描述，或者它可以通過經驗推導而出。它的目標是
幫助理解響應變量的潛在原因，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變量同解釋變量之間的統計并通過最小化預測影響和實際響應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的影響，并利用這一信息當解釋變量發生變化時，對響應變量的變化加以預計
——當解釋變量為某一特定值時，對響應變量加以預測
——當給定一特定的解釋變量時，預測（在給定的置信水平）將包含響應結果的范圍
——預計響應變量和解釋變量之間的相關關系的性質和程度。（雖然這種聯系并不一定意味著因果關系），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變量相互關系的深入的理解，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。回歸分析深刻的結果來源于它能精確地描述響應數據的模式，比較不同的但有關聯的數據子集，分析潛在的因果關系的能力。當這種關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重，這個信息對于控制或改進過程產出具有潛在的好處
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或過程，回歸分析可用于預測在給定解釋變量一個或多個數值情況下，響應變量的值。同樣地，它也可用于預測解釋變量的變化為響應變量所帶來的影響，這可以實現當你打算花費時間和金錢用于結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，多變量）并能夠擬用診斷方法去改進它，被遺漏變量的出現，測量誤差，以及其它響應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，變量數據的特征決定了什么樣的技術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了有效性可疑的數據，這種數據的有效性只要可能就應多被調查，因為包含或略去該數據會影響建模的參數進而影響最終結果。
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果的有用性。
4.7.5.應用舉例
回歸分析可用于對生產特性進行建模，例如產量，性能，生產周期，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心的特性的變化上各自的貢獻程度。
回歸分析用于統計來源于實驗的結果或來源于對于原材料或生產條件研究上受控的預期或回顧研究的結果，回歸分析用于確認一個測量系統對另一個測量系統的替換，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。
非線性回歸的應用舉例包括藥物的濃縮作為時間和重量的函數結果，化學所應作為時間、溫度和壓力的函數結果。
ISO/TR10017：2003
 
MINITAB試驗設計(DOE)概述
在工業中，設計試驗可用于系統地調查影響產品質量的過程變量或產品變量。確定影響產品質量的過程條件和產品組件后，
可以有針對性地進行改進，以增強產品的可制造性、可靠性、質量和現場性能。
例如，您可能需要調查涂層類型和爐溫對鋼條耐腐蝕性的影響。您可以設計試驗，以便收集涂層/溫度組合時的數據，測量
耐腐蝕性，然后使用發現的數據調整制造條件。
由于資源有限，因此從執行的每個試驗中獲取最多信息是非常重要的。與偶爾執行或未經計劃的試驗相比，設計完善的試
驗可以產生更多信息，而且通常需要較少的游程。此外，設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。
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受另一個輸入變量的水平影響時，就會出現交互作用。
設計試驗的執行通常分為四個階段：計劃、篩選（也稱為過程特征化)、優化和驗證。有關創建、分析和描繪試驗性設計的
示例，請參見設計試驗示例。
計劃
周密的計劃可以幫助您避免在執行試驗計劃期間可能出現的問題。例如，系統的人員、設備可用性、資金和機械方面都可
能會影響您完成試驗的能力。如果您的項目優先級比較低，則您可能需要執行小型的連續試驗。這樣一來，如果您丟失了
優先級較高項目的資源，也不必放棄已收集的數據。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能回答正確問題并產生實際且可用的信息。在這一步，您可以定義試驗的目標。
•開發將提供有意義的信息的試驗計劃。確保查看相關的背景信息，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過程條件。
•請確保過程和測量系統都處于控制之中。理想情況下，在通過運行統計過程控制(SPC)系統來進行測算時，過程和測
量都應該處于統計控制中。即使過程沒有完全處于控制之中，也必須能夠復制過程設置。您還需要確定測量系統中的變異
性。如果系統中的變異性高于您認為重要的差異/效應，則試驗不會產生有用的結果。
篩選
在許多過程開發和制造應用中，存在眾多有潛在影響的變量。篩選可通過確定影響產品質量的主要變量來減少變量的個數。
變量個數的減少使您可以集中精力針對真正重要的變量或“少數嚴重”問題進行過程改進。篩選還可以為這些因子建議
“最佳”或最優設置，并指示響應中是否存在彎曲。隨后，您便可以使用優化方法來確定最佳設置并定義彎曲性質。
優化
通過篩選確定“少數嚴重”問題后，需要確定這些試驗因子的“最佳”值或最優值。最優因子值取決于過程目標。例如，
您可能需要使過程產量最大化或降低產品變異性。
•因子設計概述介紹設計和分析因子設計的方法。
•響應曲面設計概述介紹設計和分析中心復合設計和Box-Behnken設計的方法。
•混料設計概述介紹設計和分析單純形質心、單純形格點和極端頂點設計的方法。混料設計是一類特殊的響應曲面設計，
在這種設計中重要的是分量的比例（因子），而不是其量值。
•響應優化介紹優化多個響應的方法。Minitab提供了數字優化、交互圖形和重疊等值線圖來幫助您確定同時優化多個響
應的“最佳”設置。
•田口設計概述介紹分析田口設計的方法。田口設計可能也稱為田口正交表設計、穩健性設計或內側-外側陣列設計。這
些設計用于創建在其預期操作環境中對條件保持穩健性的產品。
驗證
驗證涉及在預測“最佳”處理條件下執行跟進試驗以確認優化結果。例如，您可以在最優設置下執行幾個驗證游程，然后
針對平均值響應獲取置信區間。
實驗設計（DOE）是一種用于探索新技術的強大技術流程，獲得對現有流程的更多了解和優化
這些過程實現了世界一流的表現。作者的參與促進和培訓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于這個主題的書籍由經典統計學家撰寫，盡管其中大多數都適合其他人
統計學家而不是普通的工業工程師和企業數學和統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和組織中的管理人員由于涉及的數字運算和
統計術語被許多統計學家納入教學模式。
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
實現產品質量和工藝的突破性改進效率。
本書通過無數的介紹了這項技術實例和案例研究。本書的讀者將會發展對DOE理論的理解和實踐方面如何
設計，分析和解釋設計實驗的結果。
始終本書重點介紹了簡單但功能強大的數據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創建。
筆者真誠地希望實踐工業工程師和管理者以及學術界的研究人員會發現這本書很有用學習如何在自己的工作
環境中應用DOE。
這本書也將是參與六西格瑪培訓和項目的人員的有用資源與設計優化和流程性能改進有關。
作者希望這本書能激發讀者養成習慣應用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展實驗設計技術，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。