课  程  内  容

4月22日

第一讲：实验设计（DOE)的基础

一、质量是设计出来的：1、什么是质量？重点介绍何小勇提出的质量五层模型；2、质量是设计出来的；3、工程师们的烦恼？4、你是否是一个合格的工程师？

二、何谓实验设计（DOE)：1、何谓实验设计（DOE)；2、实验设计（DOE)目的和作用；3、实验设计（DOE)类别、作用和适用场合；

三、确定项目问题Y响应(Response)：

1、确定项目问题；2、量化并评估项目Y；3、从Y的现象入手；4、量化方法——克利特度量尺度；5、小概率事件如何定义Y？6、确保测量系统分析MSA合格；实战演练：如何选择和测量你的项目Y？

四、因子X和其水平处理技巧：1、合理选择水平范围；2、多水平转化问题；3、噪声因子处理；4、因子分组；实战演练：如何选择和测量你的项目因子X？

五、试验设计基本原则：1、 重复试验；2、 随机化试验；3、 分组试验；

六、正交试验设计表：1、正交试验表；2、正交试验表的结构； 3、正交试验表的特点；4、正交试验表的性质；

七、DOE试验策划：1、DOE选择—如何基于试验目的、精度和成本选择；2、试验设计的一般步骤；3、正确设计实验设计方案；4、实验设计成功十大因素；实战演练：根据你的项目设计一份试验设计计划表。

4月23日上午

第二讲：经典因子实验设计

一、 因子DOE（实验设计）种类、特点和作用： 1、因子实验设计：1）单因子； 2）双因子；3）三因子；2、部分因子实验设计；四个因子以上筛选优化技术

案例：影响冰淇淋质地的因子筛选优化。该试验包括以下 9 个因子：脂肪含量、巴氏灭菌法、温度、均匀化过程、混合速度、提取温度、乳化剂、稳定剂和冷却速度

二、 单因子DOE（实验设计）；

三、 多因子DOE（实验设计）：1、多因子2水平DOE；2、多因子混合水平DOE；3、因子重要性判断：1）主效因图；2）交互作用图； 3）效应柏拉图；4）效应正态图；

4、模型好坏判定： 1）相关系数平方和R-SQ； 2) 残差和残差图； 3）异常数据判定；

5、因子参数优化： 1）等值线优化； 2）曲面优化； 3）优化器；

四、 MINITAB因子设计应用和操作：1、创建因子实验设计；2、自定义因子实验设计；3、选择最优化设计；4、分析因子实验设计；5、分析变异性；6、因子图；7、等值线和等值图；8、优化器；9、效果预测；

五、因子DOE（实验设计）案例分析与MINITAB操作训练：

     案例一：某化合物暴露质量损失分析——2因子混合水平优化设计；

     案例二：某医药中间体还原优化实验设计——9因子筛选为4因子DOE方案——4因子筛选DOE

     案例三：某医药产量和质量优化DOE实验设计——5因子优化配方DOE实验设计：

1、全因子DOE（实验设计）应用案例与MINITAB操作训练2、实战演练你的项目全因子DOE应用计划

课  程  内  容

4月23日下午

第三讲：混料实验设计：  

一、混料实验设计概述：1、混料因子；2、混料总量因子；3、过程参数因子；

二、常见的混料实验设计方法：1、单纯质心混料设计--增强型和未增强型；2、格点混料设计--拟合线性设计--拟合平方设计--拟合立方设计--拟合完整高阶设计；3、极端限制混料设计：上下限约束设计；

三、创建混料实验设计方案1、确定要关注的分量、过程变量和混料总量；2、确定要拟合的模型；3、确保充分覆盖相关的试验区域；4、确定其他注意事项对所选设计的影响。注意事项的示例包括成本、时间、设施的可用性以及下限和上限约束。

四、混料设计分析过程：

1、分析混料实验设计--方差分析--回归分析--模型诊断；2、因子图；3、响应跟踪图；4、响应优化；5、预测；

五、 混料设计案例分析和现场练习：案例四：火锅配方优化；案例五：某糖尿病处方药最优化混料设计； 案例六：某减脂保健片配方和工艺优化设计；

备注

课程进度根据培训实际情况动态调整；

每天除老师讲课外，还安排了学员提问和交流互动时间；