[按需印刷]实验设计(DOE)应用指南 闵亚能|193861 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闵亚能 著

图书标签:

• 实验设计
• DOE
• 质量工程
• 统计方法
• 工业工程
• 可靠性工程
• 过程优化
• 六西格玛
• 数据分析
• 闵亚能

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111329671

商品编码：27389260629

丛书名： 华章-SBTI六西格玛丛书

出版时间：2011-01-01

页数：543

书[0名0]：	实验设计(DOE)应用指南[按需印刷]|193861
图书定价：	78元
图书作者：	闵亚能
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2011/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111329671
开本：	16开
页数：	543
版次：	1-1

作者简介

闵亚能，上海先进半导体制造股份有限公司（ASMC）六西格玛[0经0]理，高级工程师；北京[0大0][0学0]质量与竞争力研究中心特聘研究员；ASMC六西格玛黑带/绿带的[0首0]席培训师；获得摩托罗拉公司认证的全部核心黑带课程、实验设计（DOE）课程的授课资格。主持工艺改进、[0优0]化核心流程及负责公司年度六西格玛推进计划的制定，根据公司的年度战略、外部客户及市场环境的要求做出规划，进一步满足客户的要求。加之高级程序员的技术专长，在近20年的企业一线实践中，现场指导工程技术人员解决了无数的实际问题，[0优0]化了[0大0]量的系统流程，通过[0大0]量长期的实验设计现场指导，系统软件的改进升级及教育培训王作积累了丰富的[0经0]验。编写了各种培训教材20余部，在[0国0]内外[0学0]术刊物上发表[0学0]术论文40余篇。

内容简介

本书是从流程、技术、[0经0]济的视角对流程改善和质量管理的理论与方[0法0]进行的创新研究。通过该理论，我们能以迅速、[0经0]济的实验方[0法0]，获得佳的结果，可广泛应用于[0优0]化业务流程、技术开发、产[0品0]开发中，发挥立即有效的成果。它是全球追求卓越的企业实施六西格玛战略的核心技术，也是中[0国0]赶[0超0]世界先进水平、实现崛起的强有力武器。 本书内容力求全面，广泛吸收了新的实验设计方面的研究成果，并且结合[0大0]量的实际案例，提炼归纳出实战技术和设计技巧与读者分享。全书采用循序渐进、由浅入深的系统化方[0法0]，秉持全面、简单、实用的原则，并通过对[0大0]量真实案例的剖析，推荐几乎程序化的实验计划与分析步骤，使初[0学0]者和有[0经0]验人士皆能建立完整的理论体系，快速掌握实验设计的实战技术与灵活运用的技巧，从而轻而易举地应用到实际工作中。

目录

推荐序 前言 作者简介 [0第0]1章 实验设计概述1 1.1 什么是实验设计1 1.2 DOE的目的与用途5 1.3 实验设计的策略与实验路径图6 1.4 DOE的操作步骤7 1.5 应用实例10 1.6 传统的实验方[0法0]13 1.7 实验设计的发展历程16 练习题17 [0第0]2章 实验策略与计划18 2.1 实验策略与计划18 2.2 如何选择实验类型19 2.3 定义目标22 2.4 选择指标的考虑22 2.5 如何选择因子、水平与实验条件26 2.6 实验设计的三个基本原则：重复、区组与随 [1机1] 化31 练习题33 [0第0]3章 主效应、交互效应与模型34 3.1 主效应与交互效应34 3.2 交互效应的进一步探讨41 3.3 模型42 练习题43 [0第0]4章 MINITAB基本操作与基础统计44 4.1 MINITAB简介44 4.2 基础统计47 练习题69 [0第0]5章 完全析因（全因子）实验设计70 5.1 二水平全因子实验概述 70 5.2 全因子设计的计划 76 5.3 全因子设计的分析 80 5.4 全因子设计实例90 5.5 完全析因实验设计实例116 5.6 实验设计中的区组考虑148 练习题155 [0第0]6章 部分析因（部分因子）实验设计157 6.1 部分析因实验概论 157 6.2 部分析因实验的计划165 6.3 部分析因实验的分析实例174 6.4 部分析因实验的计划与分析实例196 6.5 折叠设计实例分析231 6.6 饱和设计及实例分析262 6.7 Plackett-Burman设计实例分析273 6.8 三水平部分析因实验的分析288 6.9 保险[0领0]域的实验设计与案例分析295 6.10 银行[0领0]域的实验设计314 6.11 特[0大0]型连锁[0超0]市企业的实验设计316 练习题317 [0第0]7章 数据收集与实际考虑318 7.1 功效和样本数量概述318 7.2 功效和样本数量案例320 7.3 样本与数据收集的实际考虑326 7.4 样本与数据收集的案例分析328 7.5 总结333 练习题335 [0第0]8章 响应曲面方[0法0]与设计336 8.1 响应曲面设计概论336 8.2 响应曲面设计的计划 351 8.3 响应曲面设计的设计及实例 352 8.4 响应曲面设计的分析及实例 357 8.5 陡的上升路径379 8.6 序贯实验设计方[0法0]408 8.7 Box-Behnken实验设计方[0法0]432 练习题437 [0第0]9章 [0优0]化操作（EVOP/PLEX）441 9.1 调[0优0]操作（EVOP）441 9.2 PLEX443 9.3 小结443 练习题443 [0第0]10章 协方差分析444 10.1 协方差分析概述444 10.2 协方差应用实际案例445 10.3 协方差分析小结458 练习题458 [0第0]11章 缺失数据的实验设计考虑459 11.1 缺失数据的实验设计概述459 11.2 缺失数据的实验设计应用实际案例460 11.3 缺失数据的实验设计小结471 练习题472 [0第0]12章 很难改变因子的实验设计473 12.1 很难改变因子的实验设计概述473 12.2 很难改变因子的实验设计实际案例473 12.3 很难改变因子的实验设计小结483 12.4 很难改变因子的实验设计[0知0]识拓展483 练习题483 [0第0]13章 二进制响应(指标)实验设计484 13.1 二进制响应（指标）实验设计概述484 13.2 二进制指标实验设计应用实际案例485 13.3 二进制指标实验设计小结492 练习题492 后记493 附录494 参考文献544

编辑推荐

《实验设计(DOE)应用指南》：师昌绪院士专文推荐，六西格玛管理实战指南 较小的规模+较少的次数+较短的周期+较低的成本+DOE＝理想的实验结果。

《实验设计(DOE)应用指南》：系统化思维与实践的智慧结晶 在科学研究、产品开发、工艺优化以及质量改进的广阔天地里，实验设计（Design of Experiments, DOE）始终扮演着至关重要的角色。它并非仅仅是进行一系列实验，而是一种系统化、科学化的思维模式和方法论，旨在以最高效、最有价值的方式获取信息，从而解决问题、理解过程、驱动创新。这本《实验设计(DOE)应用指南》正是基于这样的理念，旨在为读者提供一套全面、实用且易于理解的DOE知识体系与实践工具。 本书的诞生，源于作者在长期的实践中深刻体会到，掌握并灵活运用DOE方法，能够极大地提升工作效率，降低研发成本，并显著改善最终成果的质量。许多时候，我们面对复杂多变的现象，往往会陷入“大海捞针”式的尝试，耗费大量时间和资源，却收效甚微。DOE提供了一条清晰、有序的路径，帮助我们直击问题的本质，精准定位关键因素，并最终找到最优的解决方案。 核心理念：精益求精，高效决策 《实验设计(DOE)应用指南》的核心理念在于“用最少的投入，获取最多的信息，做出最优的决策”。它摒弃了传统“一次一变”的单因素实验的低效与局限，转而强调多因素交互作用的全面考察。通过科学的实验规划，我们可以同时评估多个输入变量（因子）对输出结果（响应）的影响，并深入了解这些因子之间可能存在的协同或拮抗作用。这种方法论的重要性，尤其在面对高维度、强耦合的复杂系统时，更是凸显无疑。 本书强调，DOE不仅仅是一套数学模型或统计工具，更是一种科学探究的精神和严谨的工作态度。它要求我们在实验设计之初就对研究目标有清晰的认识，对潜在的因素有深入的理解，并对实验结果的解读有审慎的态度。这种从源头上的严谨性，是保证实验数据可靠性、结论有效性的基石。 体系架构：理论与实践的完美融合 本书的架构设计，力求实现理论深度与实践广度的完美融合。它从DOE的基础概念入手，逐步深入到各种经典和现代的实验设计方法，并辅以大量详实的案例分析，让读者在理解理论的同时，能够清晰地看到这些方法如何在实际工作中落地生根、开花结果。 基础篇：构建坚实的DOE基石 在开篇，本书将带领读者走进DOE的广阔世界，阐释其基本原理、核心概念以及重要性。我们将深入剖析“因子”、“水平”、“响应”、“交互作用”、“主效应”等关键术语，并通过直观的图示和生动的比喻，帮助读者建立起对DOE方法的直观认识。同时，本书还会简要介绍DOE的历史发展和其在不同领域中的应用范例，激发读者的学习兴趣，并为其构建起一个宏观的框架。 为何选择DOE？：本书将详细阐述传统实验方法的局限性，以及DOE在效率、成本、信息获取和风险规避方面的显著优势。 DOE的核心原则：深入探讨随机化、重复、区组化等实验设计的基本原则，理解其为何能够提高实验的准确性和可靠性。 术语与概念解析：清晰、准确地定义DOE中的核心术语，为后续的学习打下坚实的基础。 方法篇：掌握经典的DOE工具箱 本书将系统性地介绍一系列经典且广泛应用的DOE方法，每一类方法都会在理论讲解后，通过具体的案例来演示其应用过程和数据分析方法。 全因子设计 (Full Factorial Design)：这是DOE中最基础也是最强大的设计之一。本书将详细讲解全因子设计的原理，包括如何确定因子数量和水平，如何构建实验矩阵，以及如何进行主效应和交互作用的分析。我们将通过小规模的生产工艺优化、产品性能测试等案例，展示全因子设计的威力。 部分因子设计 (Fractional Factorial Design)：当因子数量较多时，全因子设计会变得异常庞大且不切实际。本书将深入讲解部分因子设计的原理，包括别名关系、混淆的概念，以及如何通过巧妙的设计来节省实验资源，同时仍然能够获取有价值的信息。我们将重点介绍2^k-p形式的部分因子设计，并展示其在初步筛选重要因子方面的应用。 响应面法 (Response Surface Methodology, RSM)：当我们的目标是寻找最优的工艺条件或产品配方时，响应面法是不可或缺的工具。本书将详细介绍二次模型的设计（如中心复合设计CCD、Box-Behnken设计BBD），以及如何通过拟合响应面模型来找到最优的响应值，并进行模型诊断和验证。我们将通过化工反应优化、食品配方改进等案例，生动展示RSM的应用。 区组设计 (Block Design)：在实际生产或实验环境中，往往存在一些我们无法控制但可能影响实验结果的因素（如批次、操作员、时间等）。本书将介绍如何利用区组设计来消除这些“区组效应”的干扰，提高实验的精确度。 拉丁方设计 (Latin Square Design)：对于同时存在两个区组因素的情况，拉丁方设计是一种高效的解决方案。本书将讲解其原理和应用场景。 实践篇：实战演练与技巧提升 理论的学习最终要落脚到实践。本书的实践篇将聚焦于DOE的实际应用流程，以及如何克服在实际操作中可能遇到的挑战。 实验问题的界定与目标设定：强调在进行DOE之前，清晰地界定研究问题、明确实验目标、识别关键的输入因子和输出响应的重要性。 因子选择与水平设定：提供一套系统的方法论，帮助读者科学地选择和确定各个因子的水平范围，确保实验能够覆盖到有意义的变化空间。 实验的执行与数据收集：在实验执行过程中，本书将强调规范的操作流程、准确的数据记录以及对实验过程的监控，以保证数据的可靠性。 数据分析与模型解释：本书将详细介绍如何利用统计软件（如Minitab, JMP, R等）进行DOE数据的分析，包括ANOVA分析、回归分析、图表分析（如主效应图、交互作用图、残差图等），并指导读者如何正确地解释分析结果，提取有用的信息。 模型验证与优化建议：在模型建立后，本书将强调模型验证的重要性，并通过实例展示如何利用模型来预测最优条件，并给出实际的优化建议。 DOE在不同行业的应用案例：为了让读者更直观地感受DOE的强大，本书将收录来自不同行业的丰富案例，涵盖但不限于： 制造业：产品质量提升、生产工艺优化、设备故障诊断、原材料筛选。 制药与生物技术：药物研发、生物工艺优化、疾病治疗方案研究。 化工行业：反应条件优化、催化剂性能评估、产品收率提升。 食品科学：配方优化、加工工艺改进、风味口感研究。 服务业：客户满意度提升、流程优化、营销策略评估。 农业：作物产量优化、农药施用策略研究。 进阶篇：探索现代DOE的魅力 除了经典的DOE方法，本书还将适时地介绍一些更现代、更前沿的DOE技术，以满足读者不断发展的需求。 田口方法 (Taguchi Methods)：介绍其在稳健设计（Robust Design）中的应用，如何通过DOE找到对噪声因子不敏感的工艺参数。 混合水平设计 (Mixed-Level Designs)：处理因子水平数量不一致的情况。 多响应优化 (Multi-Response Optimization)：当需要同时优化多个目标时，如何进行权衡和决策。 机器学习与DOE的结合：探讨如何利用机器学习技术来辅助DOE的设计和分析，以应对更复杂的问题。 适用读者群 《实验设计(DOE)应用指南》适合广泛的读者群体，包括但不限于： 科研人员与工程师：在进行科学研究、新产品开发、工艺改进过程中，需要系统化地进行实验并获取可靠结论的研究者和工程师。 质量管理专业人员：致力于提升产品和过程质量，通过DOE方法寻找关键影响因素并进行改进的质量管理从业者。 生产管理人员：希望通过优化生产工艺，提高效率，降低成本，提升产品良率的管理人员。 项目经理：需要对项目研发和技术攻关的实验环节进行有效规划和资源分配的项目管理者。 高等院校师生：学习和研究实验设计相关课程的学生以及进行相关课题研究的教师。 对数据驱动决策感兴趣的任何人：想要学习一种科学、系统的方法来解决实际问题，做出更明智决策的职业人士。 本书的独特价值 循序渐进，易于理解：从基础概念到高级应用，层层递进，语言通俗易懂，避免了枯燥的数学推导，侧重于概念的理解和方法的应用。 丰富的案例，贴近实际：书中大量的案例均取材于真实的研究和生产场景，能够帮助读者建立起对DOE方法在不同情境下的应用认知，并从中获得启发。 强调实践，注重技巧：除了理论讲解，本书还花费大量篇幅介绍实验设计的实际操作流程、数据分析的技巧以及常见问题的处理方法，真正做到学以致用。 工具箱式的参考价值：本书结构清晰，内容详实，可作为读者在实际工作中遇到DOE相关问题时的重要参考手册。 结语 在知识爆炸、竞争日益激烈的今天，拥有科学、高效的决策能力至关重要。《实验设计(DOE)应用指南》旨在赋能读者掌握这一强大的工具，帮助他们在各自的领域中，用更少的精力、更短的时间，实现更卓越的成果。它不仅仅是一本书，更是对系统化思维和科学实践精神的倡导，是将创新驱动和质量提升融入日常工作的有力支撑。我们期待这本书能够成为您在探索未知、优化已知、驱动进步道路上的忠实伙伴，助您在科学研究和工程实践中，拨开迷雾，直达真理。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚完成一个新材料的配方优化项目，过程中走了不少弯路，很多时候是拍脑袋决定下一步往哪个方向调整参数，效率极低。因此，我希望这本指南能提供一套结构化的思维框架，帮助我从混乱的“试错法”过渡到系统化的“科学实验法”。我更看重的是前期的“问题定义”和“变量选择”阶段。很多实验失败的根源在于一开始就选错了影响因素，或者对目标响应变量的定义模糊不清。如果书中能提供一套流程图或清单，指导读者如何与跨部门同事（如市场、生产、研发）有效沟通，以确保实验设计真正服务于商业目标，那就非常具有实操价值了。我需要的是一种工具，能将复杂的问题层层剥离，聚焦于最具影响力的关键因子上。这本书如果能强调“DOE的敏捷性”，即如何快速迭代、从小规模实验中获取最大信息增益，那对我们快速迭代的环境来说至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是在一家中小型制造企业工作的，我们对提升产品良率的需求迫切，但往往因为资源有限，无法投入大量时间和资金进行全因子实验。因此，我非常期待这本书能在这方面提供创新的视角。如果它能详细阐述如何在高约束条件下设计高效、经济的实验，例如采用正交阵列或田口方法时的实际考量，那就太棒了。我希望书中能有专门的章节讨论“样本量确定”的艺术，毕竟在很多情况下，我们不能像学术研究那样随意增加试验次数。读完一本“应用指南”，我更看重的是它对“实验结束后数据解读的陷阱”的警示。许多人往往在分析阶段出错，将相关性误认为因果性，或者对交互作用的解释过于武断。这本书如果能通过剖析一些失败的实验案例来反向教学，强调统计显著性与工程实际意义之间的平衡，那它的深度和可信度将大大提升。它不该只是教我们如何“运行”DOE，更要教我们如何“思考”DOE。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数据打交道的分析师，我对于实验设计方法论的严谨性有着近乎苛刻的要求。这本书的标题中带有“应用指南”，让我警惕它是否会为了追求易懂而牺牲了统计学上的精确性。我关注的重点在于作者是如何处理非正态分布数据或处理分类响应变量时所采用的建模策略。如果这本书能够深入探讨广义线性模型（GLM）在DOE中的应用，并提供具体的模型诊断步骤，比如残差分析、共线性检查，那么它就超越了一般的入门读物。我希望看到的是，作者不仅提供了“做什么”，还解释了“为什么这么做”背后的统计学原理，但用的是清晰、直观的语言。例如，在解释方差分析（ANOVA）结果时，它是否能清晰地区分出是模型本身的问题，还是随机误差过大的问题？对于更高级的主题，比如贝叶斯DOE或者在线优化策略的初步介绍，如果能作为附录或选读章节出现，那这本书的价值区间会更广，更能吸引不同层次的读者。

评分☆☆☆☆☆

我关注到这本书是“按需印刷”的版本，这让我推测它可能是一个非常专注于特定应用领域或特定工具集的深度指南。如果作者闵亚能先生在特定行业（比如半导体制造、生物制药或化工过程控制）有深厚的经验，我期望这本书能大量引用该行业的特定术语和挑战。例如，在处理有累积效应或时间序列依赖性的实验数据时，标准的DOE模型可能不适用，我希望看到作者是否引入了重复测量设计（Repeated Measures Design）或时间序列分析的元素。此外，对于DOE实施过程中常见的“伦理和资源分配”问题，这本书是否有探讨？比如，如何说服管理层批准昂贵的实验批次，以及如何确保实验过程的标准化和可重复性，避免人为误差的干扰。如果这本书能够提供一个从实验规划到最终报告撰写的完整“项目管理”模板，那么它将成为我们团队标准化操作程序的有力支撑，而不仅仅是一本学术参考书。我希望它读起来是“可执行的”，而不是“可收藏的”。

评分☆☆☆☆☆

这本《[按需印刷]实验设计(DOE)应用指南 闵亚能|193861》的封面设计简洁却充满专业感，黑白分明的主色调似乎在暗示其内容的严谨与实用性。从目录结构上看，它似乎是一本非常注重实操的指南，而不是停留在理论的堆砌。我个人对质量管理和流程优化的领域一直很感兴趣，但总觉得书本上的知识太过抽象，难以在实际工作中落地。这本书如果能提供大量的案例分析和清晰的步骤指引，那将是极大的福音。我尤其关注它在“因子筛选”和“响应曲面法”这两个核心模块的讲解深度，希望作者能用最接地气的方式，将复杂的统计概念转化为工程师和技术人员都能理解和执行的工具。如果书中的软件操作指导（比如使用Minitab或其他主流工具）能配上详尽的截图和步骤说明，那无疑能大大降低学习曲线，让读者少走弯路，直接上手解决实际生产中的变异性问题。这本书的定位似乎是填补理论与实践之间的鸿沟，我期待它能成为我工具箱里不可或缺的一本“实战手册”，而非仅仅是书架上的摆设。对于那些在新产品开发或工艺改进中遇到瓶颈的团队来说，这本书的价值将是立竿见影的。