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1. 實驗設計
Minitab提供四種DOE設計：因子設計、反應曲面設計、混合設計和田口設計， ... DOE (design of experiments) 幫助你同時研究多個輸入變數(因子) 對產出變數(反應 ...Minitab®19免費試用What'sNew詳細功能表Help系統需求Minitab優勢快速上手 實驗設計(DOE) Minitab提供四種設計：因子設計、反應曲面設計、混合設計和田口設計(又稱作田口穩健設計)。
不論是哪種設計類型，你只需依循Minitab的操作流程，便能輕易地建立數據間的關係式，Minitab後續並以多種分析與視覺化工具，協助你了解分析結果。
我們亦提供專屬Minitab的實驗設計課程，使你透徹了解其原理與應用方式。
實驗設計定義Minitab應用Minitab功能列表教育訓練 實驗設計定義 DOE(designofexperiments)幫助你同時研究多個輸入變數(因子)對產出變數(反應值)的影響。
透過規劃性地修改輸入變數設定來收集資料，解析出製程條件和產品元件如何影響品質，並決定最佳產出的因子設定。
Minitab應用 因子設計(Factorialdesign) 研究因子對反應值之影響，其同時考量各因子的所有水準變化，而非採用一次一因子(Onefactoratatime,OFAT)的方式，並進一步解析因子間的交互作用、找出區間內的最佳因子設定。
因子設計之應用相當廣泛，其涵蓋變數篩選至反應最佳化。
Minitab提供全因子設計(Fullfactorialdesign)、部分因子設計(Fractionalfactorialdesign)、分裂區集設計(Split-plotdesign)和Plackett-Burman設計。
反應曲面法(Respondsurfacemethodology) 應用於已於因子設計中得出重要因子，卻合理懷疑實驗區域存在曲率(Curvature)。
透過中央合成設計(CentralCompositeDesign,CCD)或Box-Behnken設計(BBD)，在特定區域內，為因子和反應值建立更複雜的模型，以獲得最佳的因子設定。
混合設計(Mixturedesign) 為特殊的反應曲面設計法，其用於研究多個成分或配方組成對反應值的影響。
此設計相當實用，當產品設計或是研發涉及到配方或混料時，反應值主要受到各成分的配比影響。
Minitab提供三種設計：單體重心(Simplexcentroid)、單體格子(Simplexlattice)與極角點(Extremevertices)設計，亦可於設計中加入製程因子或於實驗中混合總量。
田口設計(Taguchidesign) 考慮兩種因子：可控因子(Controllablefactor)與不可控因子(Uncontrollablefactor)，其中不可控因子又稱噪音因子(Noisefactor)。
在實驗中，強制改變噪音因子使其接近操作環境，並接著決定出一組最不受噪音因子影響的最佳設定。
Minitab提供田口靜態設計(Taguchistaticdesign)與田口動態設計(Taguchidynamicdesign)。
功能列表 兩水準因子設計(Two-levelfactorialdesigns)分裂區集設計(Split-plotdesigns)一般因子實驗設計(Generalfactorialdesigns)Plackett-Burman設計反應曲面設計(Responsesurfacedesigns)混和設計(Mixturedesigns)D-optimal和Distance-based設計田口設計(Taguchidesigns) 使用者自訂設計(User-specifieddesigns)因子實驗設計的變異分析 (Analyzevariabilityforfactorialdesigns)Botchedruns效應圖：常態(normal)、半常態(half-normal)、柏拉圖(Pareto)反應值預測(Responseprediction)和最佳化(Optimization)圖形：殘差、主效應(maineffects)、交互作用(interaction)、 立方圖(cube)、等高線圖(contour)、曲面圖(surface)、網格 實驗設計教育訓練 Minitab提供實際操作的教育訓練，由美國原廠認證的講師上課，以業界的實際案例解說
不論是哪種設計類型，你只需依循Minitab的操作流程，便能輕易地建立數據間的關係式，Minitab後續並以多種分析與視覺化工具，協助你了解分析結果。
我們亦提供專屬Minitab的實驗設計課程，使你透徹了解其原理與應用方式。
實驗設計定義Minitab應用Minitab功能列表教育訓練 實驗設計定義 DOE(designofexperiments)幫助你同時研究多個輸入變數(因子)對產出變數(反應值)的影響。
透過規劃性地修改輸入變數設定來收集資料，解析出製程條件和產品元件如何影響品質，並決定最佳產出的因子設定。
Minitab應用 因子設計(Factorialdesign) 研究因子對反應值之影響，其同時考量各因子的所有水準變化，而非採用一次一因子(Onefactoratatime,OFAT)的方式，並進一步解析因子間的交互作用、找出區間內的最佳因子設定。
因子設計之應用相當廣泛，其涵蓋變數篩選至反應最佳化。
Minitab提供全因子設計(Fullfactorialdesign)、部分因子設計(Fractionalfactorialdesign)、分裂區集設計(Split-plotdesign)和Plackett-Burman設計。
反應曲面法(Respondsurfacemethodology) 應用於已於因子設計中得出重要因子，卻合理懷疑實驗區域存在曲率(Curvature)。
透過中央合成設計(CentralCompositeDesign,CCD)或Box-Behnken設計(BBD)，在特定區域內，為因子和反應值建立更複雜的模型，以獲得最佳的因子設定。
混合設計(Mixturedesign) 為特殊的反應曲面設計法，其用於研究多個成分或配方組成對反應值的影響。
此設計相當實用，當產品設計或是研發涉及到配方或混料時，反應值主要受到各成分的配比影響。
Minitab提供三種設計：單體重心(Simplexcentroid)、單體格子(Simplexlattice)與極角點(Extremevertices)設計，亦可於設計中加入製程因子或於實驗中混合總量。
田口設計(Taguchidesign) 考慮兩種因子：可控因子(Controllablefactor)與不可控因子(Uncontrollablefactor)，其中不可控因子又稱噪音因子(Noisefactor)。
在實驗中，強制改變噪音因子使其接近操作環境，並接著決定出一組最不受噪音因子影響的最佳設定。
Minitab提供田口靜態設計(Taguchistaticdesign)與田口動態設計(Taguchidynamicdesign)。
功能列表 兩水準因子設計(Two-levelfactorialdesigns)分裂區集設計(Split-plotdesigns)一般因子實驗設計(Generalfactorialdesigns)Plackett-Burman設計反應曲面設計(Responsesurfacedesigns)混和設計(Mixturedesigns)D-optimal和Distance-based設計田口設計(Taguchidesigns) 使用者自訂設計(User-specifieddesigns)因子實驗設計的變異分析 (Analyzevariabilityforfactorialdesigns)Botchedruns效應圖：常態(normal)、半常態(half-normal)、柏拉圖(Pareto)反應值預測(Responseprediction)和最佳化(Optimization)圖形：殘差、主效應(maineffects)、交互作用(interaction)、 立方圖(cube)、等高線圖(contour)、曲面圖(surface)、網格 實驗設計教育訓練 Minitab提供實際操作的教育訓練，由美國原廠認證的講師上課，以業界的實際案例解說
2. Minitab DOE操作说明(全因子实验范例)
Minitab DOE操作说明(全因子实验范例) - Minitab DOE 操作說明: 範例: 全因子實驗設計法3 因子2 水準實驗設計: 因子—A.時間,B.溫度,C.催化劑 ...首页文档学前教育基础教育高校与高等教育语言/资格考试实用模板法律建筑互联网行业资料政务民生说明书生活娱乐店铺文档工具更多搜索文档续费VIP立即续费VIP会员中心VIP福利社VIP免费专区VIP专属特权客户端看过暂无浏览记录店铺后台店铺首页个人中心会员中心消息收藏意见反馈退出登录操作说明计算机软件及应用IT/计算机MinitabDOE操作说明(全因子实验范例)4.4分（超过78%的文档）2.4W阅读950下载2014-01-08上传16页收藏分享转存举报APP客户端打开Page 1 Minitab DOE操作說明: 範例: 全因子實驗設計法 3因子2水準實驗設計: 因子—A.時間 ,B.溫度 ,C.催化劑種類 Step 1:決定實驗設計 開啟Minitab R14版 1.選擇Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design 2.點擊Display Available Designs 关于作者Justin__rao文库新人文档8粉丝1等级Lv1关注个人主页
3. [Minitab]如何藉由試驗計劃分析，找出主要顯著因子?
圖一有了試驗計劃數據表後，接著就是試驗因子的分析工作，選擇DOE->Factorial->Analyze Factorial Design，如圖二所示圖二出現下圖的對話 ...[Minitab]如何藉由試驗計劃分析，找出主要顯著因子?Learn-Share_HY2020-01-0112:41:36679收藏分类专栏：Minitab文章标签：全因子試驗計劃因子試驗分析版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42008031/article/details/103791774版权延續<[Minitab]如何創建一個全因子試驗計劃表?>文章，當完成試驗計劃表的創建工作後，接著就是依照實際加工結果填具平面度數據，如圖一所示。
圖一 有了試驗計劃數據表後，接著就是試驗因子的分析工作，選擇DOE->Factorial->AnalyzeFactorialDesign，如圖二所示圖二 出現下圖的對話視窗，選擇分析對象為平面度，同時後續將設定自變異項"Terms"和輸出圖格式"Graphs"，如圖三紅框所示。
圖三 當選擇"Terms"，進入下圖對話視窗，本範例忽略三個因子交乘項，僅考慮到兩個因子的交乘項。
圖四 當選擇"Graphs"，進入下圖對話視窗，建議可設定"Fourinone"，以呈現四張圖整合的結果，如圖五紅框所示。
圖五 輸出結果如圖六和圖七所示。
解讀摘要如下:1.圖六說明前三個主要顯著效應因子分別為移速，轉速，移速*轉速。
2.藉由殘差的分佈圖，其符合正態分布，同時無觀察到異常現象。
圖六 圖七 另外，由下列數據，解讀摘要如下:1.模型的P-value為0.035<0.05，可拒絕原假設(原假設為模型無效)，因此此線性模型為有效模型。
2.由三個獨立因子的P-value比較可知，三個因子的顯著效應分別為移速>轉速>傾角。
3.由Lack-of-Fit的P-value為0.711>0.05，無法拒絕原假設(原假設為模型無失擬)，因此該模型沒有失擬的現象。
最後，下列為各因子對於平面度的擬合系數表和結果。
藉由上述初步分析可知，移速和轉速為影響平面度的兩個主要因子，下一步可將傾角因子取消，同時比較前後的R-sq和S是否有明顯的差異，以判斷模型更新的適切性。
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-----点赞评论分享x海报分享扫一扫，分享海报收藏打赏打赏Learn-Share_HY你的鼓励将是我创作的最大动力C币余额2C币4C币6C币10C币20C币50C币确定举报关注关注一键三连minitab教程之精彩案例分析06-07minitab的精彩案例分析，通过这个可以很快掌握minitab的制作应用及其图表数据分析，质量人员学习minitab不可多得的好教程啊。
插入表情添加代码片HTML/XMLobjective-cRubyPHPCC++JavaScriptPythonJavaCSSSQL其它还能输入1000个字符相关推荐MinitabformacV1.512-15MinitabExpress1.5forMac是一个强大的数据分析软件，可以运行在Mac系统上软件可以激活永久使用，支持语言英文；MinitabExpress专为教学和学习介绍性统计而设计，包括概率分布，汇总统计，假设检验，回归，方差分析等。
Minitab18.1是windows系统版本，而MinitabExpress1.5forMac是目前最新版本2017年推出。
是数据分析的顶尖软件之一。
*新增功能或改进功能协助测量系统分析*能力分析图形分析假设检验回归DOE控制图*图形散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等等值线图和旋转3D图概率图和概率分布图数据更改时自动更新图形对图形使用笔刷以研究关注点导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF基本统计量描述性统计量单样本Z检验、单样本t检验、双样本t检验、配对t检验单比率检验和双比率检验单样本Poisson率检验和双样本Poisson率检验单方差检验和双方差检验相关和协方差正态性检验异常值检验Poisson拟合优度检验回归线性回归和非线性回归二元、顺序和名义Logistic回归*稳定性研究偏最小二乘正交回归*Poisson回归图：残差、因子、等值线、曲面等。
逐步和最佳子集
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42008031/article/details/103791774版权延續<[Minitab]如何創建一個全因子試驗計劃表?>文章，當完成試驗計劃表的創建工作後，接著就是依照實際加工結果填具平面度數據，如圖一所示。
圖一 有了試驗計劃數據表後，接著就是試驗因子的分析工作，選擇DOE->Factorial->AnalyzeFactorialDesign，如圖二所示圖二 出現下圖的對話視窗，選擇分析對象為平面度，同時後續將設定自變異項"Terms"和輸出圖格式"Graphs"，如圖三紅框所示。
圖三 當選擇"Terms"，進入下圖對話視窗，本範例忽略三個因子交乘項，僅考慮到兩個因子的交乘項。
圖四 當選擇"Graphs"，進入下圖對話視窗，建議可設定"Fourinone"，以呈現四張圖整合的結果，如圖五紅框所示。
圖五 輸出結果如圖六和圖七所示。
解讀摘要如下:1.圖六說明前三個主要顯著效應因子分別為移速，轉速，移速*轉速。
2.藉由殘差的分佈圖，其符合正態分布，同時無觀察到異常現象。
圖六 圖七 另外，由下列數據，解讀摘要如下:1.模型的P-value為0.035<0.05，可拒絕原假設(原假設為模型無效)，因此此線性模型為有效模型。
2.由三個獨立因子的P-value比較可知，三個因子的顯著效應分別為移速>轉速>傾角。
3.由Lack-of-Fit的P-value為0.711>0.05，無法拒絕原假設(原假設為模型無失擬)，因此該模型沒有失擬的現象。
最後，下列為各因子對於平面度的擬合系數表和結果。
藉由上述初步分析可知，移速和轉速為影響平面度的兩個主要因子，下一步可將傾角因子取消，同時比較前後的R-sq和S是否有明顯的差異，以判斷模型更新的適切性。
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插入表情添加代码片HTML/XMLobjective-cRubyPHPCC++JavaScriptPythonJavaCSSSQL其它还能输入1000个字符相关推荐MinitabformacV1.512-15MinitabExpress1.5forMac是一个强大的数据分析软件，可以运行在Mac系统上软件可以激活永久使用，支持语言英文；MinitabExpress专为教学和学习介绍性统计而设计，包括概率分布，汇总统计，假设检验，回归，方差分析等。
Minitab18.1是windows系统版本，而MinitabExpress1.5forMac是目前最新版本2017年推出。
是数据分析的顶尖软件之一。
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4. DOE (Design Of Experiment) 實驗計劃法和Minitab
布魯斯的淒美一生JustanotherWordPress.comsite直接觀看文章←《哈利波特》作者J.K.羅琳－天下雜誌文章節錄及心得抽樣的基礎理論和注意事項→DOE(DesignOfExperiment)實驗計劃法 和MinitabPostedon2008年07月09日bybrucelei8記得10多年前剛開始流行「田口式」時，開始讀變量分析、多變量分析…，對於各種統計學的分佈、學理以及演算，複雜得不得了，只有一個心得：「太難了，讀了又忘，天生不是讀統計學的料！」，多年來在職場，只要碰到了有人作DOE或是田口式，開始追問時，發現多半也是知其然而不知其所以然，究竟DOE背後的理論基礎，實非凡人所能解。
這也使它一直蒙上神秘的面紗，有人拿著這個工具招搖撞騙，但解不了問題；有人只知要求別人作DOE，卻不知道其中原理及真諦。
感謝2008年同事Tony(陳台榮),Mark(鄧江揚),Dave(陳萬福)分別研究新程式Minitab並分享，讓我溫故知新，對DOE有更深的認識。
DOE分為兩個階段的實驗：第一階段的實驗是為了找出顯著因子，第二階段實驗的目的是針對顯著的因子，找出其工作區間；最終的數據再利用多變量分析(ANOVA)來找出各因子的關連性和貢獻度，作為量化的參考。
至於分析結果的運用，則是看如何接近目標值，讓變異的量變小。
說來簡單的幾句話，就是DOE的要訣。
至於以往畏之如虎的計算，感謝現今有了Minitab等應用程式，或是擅用Excel等工具，作起來較之於數十年前，真是方便太多了。
我們可以把節省下的時間和資源來分析原因、讓計劃作的更周延。
當然DOE不是適用於所有企業、產業。
目前只知在製程開發上(如晶圓代工的良率)，它的效果最為明顯，這也是「田口式品質工程」為何在製造業風光，而在其他行銷、服務業卻鮮為人知的緣故。
當然DOE既然是高等的品質工具，要用它就得先熟知常用的統計知識，要是連平均值和標準差都不知的人，得先花點工夫打好基礎，否則是無法學通的。
另外兩個重要觀念，是「因子」(factor)和「水準」(Level)，弄懂了這兩個定義，才能夠看得懂各設計規劃的想法和後續的分析。
殘差檢定–殘差(Residuals)為觀察值與預測值的差，殘差越大代表推算誤差越大。
ANOVA分析它的三個特性–常態性、獨立性和變異數齊一性。
利用殘差圖形可檢視基本假設和模型的合理性。
當有殘差出現時，這時就要去除離群值(outlier)讓它恢復成常態分佈，此時就可用到一些如直方圖(Histogram)、機率圖(ProbabilityplotbyA-DorK-Stest)、時序圖、P-value(e.g.<5%)…等工具了。
自此開始MiniTab的下拉式清單中各種功能的運算就呈現出來了。
到了殘差分析後，就會觀察到主效益(maineffects)和交互作用(interactions)。
Minitab除了快速的把一堆數據算出各因子的主效益外，也同時算出它們的交互作用，以及它們的迴歸方程式，因此無論是只要看圖的高階決策者、要對照圖的初學者，或是可以讀、分析數據的老手，它都是個方便的工具。
尤有甚者，它加上了自動boc-cox的計算，把不合理模型的數據優化(用開根號、平方、對數…)；以及加上了中間值的檢定，來確認主效益和交互作用是否是線性的；…。
當然，要能善用DOE這樣子較具深度理論基礎的統計方式，有賴於更多的實務經驗，目前的所知只是開端。
新知進展飛快，加上學海無涯，但高興有同事共同研討長進，謹誌自勉。
Sharethis:TwitterFacebook請按讚：喜歡正在載入...相關本篇發表於產業、工作上的知識。
將永久鏈結加入書籤。
←《哈利波特》作者J.K.羅琳－天下雜誌文章節錄及心得抽樣的基礎理論和注意事項→發表迴響取消回覆在此輸入你的回應…在下方填入你的資料或按右方圖示以社群網站登入：電子郵件(必)（電子郵件地址不會公開）名稱(必)個人網站您的留言將使用WordPress.com帳號。
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這也使它一直蒙上神秘的面紗，有人拿著這個工具招搖撞騙，但解不了問題；有人只知要求別人作DOE，卻不知道其中原理及真諦。
感謝2008年同事Tony(陳台榮),Mark(鄧江揚),Dave(陳萬福)分別研究新程式Minitab並分享，讓我溫故知新，對DOE有更深的認識。
DOE分為兩個階段的實驗：第一階段的實驗是為了找出顯著因子，第二階段實驗的目的是針對顯著的因子，找出其工作區間；最終的數據再利用多變量分析(ANOVA)來找出各因子的關連性和貢獻度，作為量化的參考。
至於分析結果的運用，則是看如何接近目標值，讓變異的量變小。
說來簡單的幾句話，就是DOE的要訣。
至於以往畏之如虎的計算，感謝現今有了Minitab等應用程式，或是擅用Excel等工具，作起來較之於數十年前，真是方便太多了。
我們可以把節省下的時間和資源來分析原因、讓計劃作的更周延。
當然DOE不是適用於所有企業、產業。
目前只知在製程開發上(如晶圓代工的良率)，它的效果最為明顯，這也是「田口式品質工程」為何在製造業風光，而在其他行銷、服務業卻鮮為人知的緣故。
當然DOE既然是高等的品質工具，要用它就得先熟知常用的統計知識，要是連平均值和標準差都不知的人，得先花點工夫打好基礎，否則是無法學通的。
另外兩個重要觀念，是「因子」(factor)和「水準」(Level)，弄懂了這兩個定義，才能夠看得懂各設計規劃的想法和後續的分析。
殘差檢定–殘差(Residuals)為觀察值與預測值的差，殘差越大代表推算誤差越大。
ANOVA分析它的三個特性–常態性、獨立性和變異數齊一性。
利用殘差圖形可檢視基本假設和模型的合理性。
當有殘差出現時，這時就要去除離群值(outlier)讓它恢復成常態分佈，此時就可用到一些如直方圖(Histogram)、機率圖(ProbabilityplotbyA-DorK-Stest)、時序圖、P-value(e.g.<5%)…等工具了。
自此開始MiniTab的下拉式清單中各種功能的運算就呈現出來了。
到了殘差分析後，就會觀察到主效益(maineffects)和交互作用(interactions)。
Minitab除了快速的把一堆數據算出各因子的主效益外，也同時算出它們的交互作用，以及它們的迴歸方程式，因此無論是只要看圖的高階決策者、要對照圖的初學者，或是可以讀、分析數據的老手，它都是個方便的工具。
尤有甚者，它加上了自動boc-cox的計算，把不合理模型的數據優化(用開根號、平方、對數…)；以及加上了中間值的檢定，來確認主效益和交互作用是否是線性的；…。
當然，要能善用DOE這樣子較具深度理論基礎的統計方式，有賴於更多的實務經驗，目前的所知只是開端。
新知進展飛快，加上學海無涯，但高興有同事共同研討長進，謹誌自勉。
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5. 设计实验
DOE（试验设计）可帮助您调查同一时间输入变量（因子）对输出变量（响应）的效应。
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量 ...menuMinitab® 18支持设计实验了解关于Minitab18 的更多信息目标了解Minitab中已设计的试验创建因子设计查看设计并在工作表中输入数据分析设计并解释结果使用存储的模型创建因子图并预测响应概述DOE（试验设计）可帮助您调查同一时间输入变量（因子）对输出变量（响应）的效应。
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量进行一些有目的的更改。
每次运行都会收集数据。
您可以使用DOE来确定影响质量的过程条件和产品组件，然后确定可优化结果的因子设置。
Minitab提供了五种类型的设计：筛选设计、因子设计、响应曲面设计、混料设计和田口设计（也称为田口强健性设计）。
您在Minitab中执行的用于创建、分析和可视化设计的试验的步骤与所有类型的步骤类似。
在执行试验并输入结果后，Minitab会提供几种分析工具和绘图工具，以帮助您了解结果。
本章介绍了用于创建和分析因子设计的典型步骤。
您可以对在Minitab中创建的任意设计应用这些步骤。
MinitabDOE命令包含以下功能：设计的试验分类，以帮助您创建设计指定属性后可自动创建和存储设计显示和存储诊断统计信息，以帮助您解释结果图形，以帮助您解释和显示分析结果在本章中，您要调查可以减少要准备出货的订单所需的时间的两个因子：订单处理系统和包装过程。
西部中心部署了新的订单处理系统。
您想要确定新系统是否会减少准备订单所需的时间。
此中心还部署了两个不同的包装过程。
您想要确定哪个过程效率更高。
您决定执行一个因子试验来检验哪种因子组合能够使准备要出货的订单所需的时间最短。
创建设计的试验可在Minitab中输入或分析DOE数据之前，您必须首先在工作表中创建设计的试验。
Minitab提供了各种设计。
筛选包括明确筛选设计和Plackett-Burman设计。
因子包括2水平全设计、2水平部分设计、裂区设计和Plackett-Burman设计。
响应曲面包括中心复合设计和Box-Behnken设计。
混料包括单纯形质心设计、单纯形格点设计和极端顶点设计。
田口包括2水平设计、3水平设计、4水平设计、5水平设计和混合水平设计。
您可以根据试验要求选择适当的设计。
请从统计 >DOE菜单中选择设计。
您也可以通过选择工具 >工具栏打开相应的工具栏。
在您选择此设计及其功能后，Minitab会为您创建设计并将其存储在工作表中。
选择设计您要创建一个因子设计，以检查两个因子（订单处理系统和包装过程）之间的关系以及准备订单出货所需的时间。
选择文件 >新建 >项目。
选择统计 >DOE >因子 >创建因子设计。
在Minitab中创建设计后，仅启用了两个按钮，分别是显示可用设计和设计。
其他按钮将在您完成设计子对话框之后启用。
单击显示可用设计。
对于大多数设计类型，Minitab会在显示可用设计对话框中显示所有可能的设计和所需的试验游程数量。
单击确定返回到主对话框。
在设计类型下，选择两水平因子（默认生成元）。
从因子数中，选择2。
单击设计。
子对话框顶部的区域会显示可用于该设计类型的设计以及您选择的因子数。
在此示例中，由于您执行的是具有两个因子的因子设计，因此只有一个选项：具有四个实验游程的全因子设计。
有两个因子的2水平设计具有22（即四个）可能的因子组合。
从角点的仿行数中，选择3。
单击确定返回到主对话框。
所有按钮现已启用。
输入因子名称并设置因子水平在分析输出和图形上，Minitab将因子名称用作因子的标签。
如果您没有输入因子水平，则Minitab会在−1处设置低水平，在1处设置高水平。
单击因子。
在因子A的行中，在名称下，输入订单系统。
在类型下，选择文本。
在低下，输入新。
在高下，输入当前。<
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量 ...menuMinitab® 18支持设计实验了解关于Minitab18 的更多信息目标了解Minitab中已设计的试验创建因子设计查看设计并在工作表中输入数据分析设计并解释结果使用存储的模型创建因子图并预测响应概述DOE（试验设计）可帮助您调查同一时间输入变量（因子）对输出变量（响应）的效应。
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量进行一些有目的的更改。
每次运行都会收集数据。
您可以使用DOE来确定影响质量的过程条件和产品组件，然后确定可优化结果的因子设置。
Minitab提供了五种类型的设计：筛选设计、因子设计、响应曲面设计、混料设计和田口设计（也称为田口强健性设计）。
您在Minitab中执行的用于创建、分析和可视化设计的试验的步骤与所有类型的步骤类似。
在执行试验并输入结果后，Minitab会提供几种分析工具和绘图工具，以帮助您了解结果。
本章介绍了用于创建和分析因子设计的典型步骤。
您可以对在Minitab中创建的任意设计应用这些步骤。
MinitabDOE命令包含以下功能：设计的试验分类，以帮助您创建设计指定属性后可自动创建和存储设计显示和存储诊断统计信息，以帮助您解释结果图形，以帮助您解释和显示分析结果在本章中，您要调查可以减少要准备出货的订单所需的时间的两个因子：订单处理系统和包装过程。
西部中心部署了新的订单处理系统。
您想要确定新系统是否会减少准备订单所需的时间。
此中心还部署了两个不同的包装过程。
您想要确定哪个过程效率更高。
您决定执行一个因子试验来检验哪种因子组合能够使准备要出货的订单所需的时间最短。
创建设计的试验可在Minitab中输入或分析DOE数据之前，您必须首先在工作表中创建设计的试验。
Minitab提供了各种设计。
筛选包括明确筛选设计和Plackett-Burman设计。
因子包括2水平全设计、2水平部分设计、裂区设计和Plackett-Burman设计。
响应曲面包括中心复合设计和Box-Behnken设计。
混料包括单纯形质心设计、单纯形格点设计和极端顶点设计。
田口包括2水平设计、3水平设计、4水平设计、5水平设计和混合水平设计。
您可以根据试验要求选择适当的设计。
请从统计 >DOE菜单中选择设计。
您也可以通过选择工具 >工具栏打开相应的工具栏。
在您选择此设计及其功能后，Minitab会为您创建设计并将其存储在工作表中。
选择设计您要创建一个因子设计，以检查两个因子（订单处理系统和包装过程）之间的关系以及准备订单出货所需的时间。
选择文件 >新建 >项目。
选择统计 >DOE >因子 >创建因子设计。
在Minitab中创建设计后，仅启用了两个按钮，分别是显示可用设计和设计。
其他按钮将在您完成设计子对话框之后启用。
单击显示可用设计。
对于大多数设计类型，Minitab会在显示可用设计对话框中显示所有可能的设计和所需的试验游程数量。
单击确定返回到主对话框。
在设计类型下，选择两水平因子（默认生成元）。
从因子数中，选择2。
单击设计。
子对话框顶部的区域会显示可用于该设计类型的设计以及您选择的因子数。
在此示例中，由于您执行的是具有两个因子的因子设计，因此只有一个选项：具有四个实验游程的全因子设计。
有两个因子的2水平设计具有22（即四个）可能的因子组合。
从角点的仿行数中，选择3。
单击确定返回到主对话框。
所有按钮现已启用。
输入因子名称并设置因子水平在分析输出和图形上，Minitab将因子名称用作因子的标签。
如果您没有输入因子水平，则Minitab会在−1处设置低水平，在1处设置高水平。
单击因子。
在因子A的行中，在名称下，输入订单系统。
在类型下，选择文本。
在低下，输入新。
在高下，输入当前。<
6. 運用Minitab活用DOE田口實驗設計方法找出最佳參數
穩健參數設計的目的是「找到降低變異的因子設定(最佳條件，Recipe)」。
一旦決定因子之後，可以透過控制因子的設定來降.工研院產業學院-產業學習網｜跨領域課程｜人才培育English熱門關鍵字5G智慧電網數位Python無人機化粧品補助智慧製造影像辨識深度學習工業4.0認證線上直播AI機械電力電子綠色科技首頁課程服務課程總覽運用Minitab活用DOE田口實驗設計方法找出最佳參數回到課程總覽運用Minitab活用DOE田口實驗設計方法找出最佳參數上課地址：中科_工商行服務大樓2樓207教室【台中市428大雅區中科路6號】時數：14起迄日期：2020-09-02~2020-09-03聯絡資訊：王小姐/04-25687661報名截止日：2020-09-01課程類別：人才培訓(課程)活動代碼：2319120127我要留言課程介紹穩健參數設計的目的是「找到降低變異的因子設定 (最佳條件，Recipe)」。
一旦決定因子之後，可以透過控制因子的設定來降低製程變異，或是降低產品對不可控制因子(或稱為雜訊因子)的敏感性，再將製程的平均值或是產品的品質特性調到target。
田口玄一博士被公認是穩健參數設計(極小變異)的先趨者，因此以他的名字來命名–田口方法。
歡迎企業包班**本課程歡迎企業包班~請來電洽詢課程承辦人陳小姐(Joan)04-25675621 ● 本課程符合勞委會"協助事業單位人力資源提升計畫"的補助方案，歡迎企業踴躍報名參加課程目標/特色●本課程搭配軟體實作教學，請自備NB(OS：WINDOWS7/8專業版以上)安裝實作練習!課程目標-學習實驗設計之理論基礎。
-設計較少的實驗次數以減少實驗成本及資源。
-達到品質改善,縮小變異之目的。
課程特色-理論與實務並重(由實務面了解實驗設計之操作方式，不僅僅是理論介紹)-課程中配合實際改善範例進行說明-課程搭配Minitab軟體操作，以提升課後之分析實力-可藉由實驗設計方法以提升公司競爭力，達到改善品質及提升客戶滿意課程對象1.研發、設計與開發、製造、品保、檢測等部門工程師及主管。
2.欲追求自我成長者或對本課程有興趣之學員。
課程大綱日期課程內容9/2(週三) 1.品質概念 2.品質損失函數 - 望目型、望小型、望大型 3.各式實驗計畫與其優缺點比較 - 試誤法- 一次一因子實驗設計 - 全因子DOE - 部分因子DOE - 田口實驗設計 4.案例操作與練習 -(運用Minitab軟體分析實作)9/3(週四) 1.田口直交表之選擇 2.因子之種類 - 信號因子、可控因子、調整因子、雜音因子 3.穩健設計原則 4.計量型S/N比 - 望目型、望小型、望大型 5.ANOVA變異數分析 6.案例操作與練習 - (運用Minitab軟體分析實作) 7.Q&A講師簡介工研院-特聘業界實務講師／林博士【經歷】友達光電、潤弘精密、統寶光電…實務經驗10年以上【學歷】國立清華大學工業工程與工程管理學系博士【專長】巨量資料、創新工程、研發工程、產業分析、經營管理品質工程、品質系統、生產管理、綠色管理、專案管理【證照】MBB六標準差大黑帶、MA-TRIZL3創新顧問、SAVE-VMA副價值專家、CSQ：首位認證CQC品質顧問師、CQM/CRE/CQE/CQT/CSQP、首屆CNS專案管理師認證培訓、ISO9001/TS16949主任稽核員培訓與認證研習期滿，出席率超過80%(含)以上，且參與課程實作練習討論者，將取得工研院頒發之「運用Minitab活用DOE田口實驗設計方法找出最佳參數」培訓證書。
課程費用●歡迎加入LINE@好友，隨手掌握最新課程資訊及優惠方案～LINE搜尋【@cco1893w】或按右邊網址【https://is.gd/35XryD】加入●本課程符合勞委會"協助事業單位人力資源提升計畫"的補助方案，歡迎企業踴躍報名參加 類別課程價格課程原價(14H)《會員》$8,000元/人7天前報名~享早鳥優惠價$6,800元/人2人相揪同行報名/工研人/學校~享優惠價$6,500元/人3人(含)以上相揪同行報名~享優惠價$6,300元/人常見問題●上課日期：109/9/2-3 (週三~四)●上課時間：09:00~17:00；每天7小時，共計14小時●上課地點：工研院產業學院台中學習中心●上課地址：台中市大雅區中科路6號(中科_工商服務大樓4樓或9樓教室)●上課地圖：(公設場地)http://college.itri.org.tw/img/taichung/map.htm
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