[按需印刷]實驗設計(DOE)應用指南 閔亞能|193861 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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閔亞能 著

圖書標籤:

• 實驗設計
• DOE
• 質量工程
• 統計方法
• 工業工程
• 可靠性工程
• 過程優化
• 六西格瑪
• 數據分析
• 閔亞能

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111329671

商品編碼：27389260629

叢書名： 華章-SBTI六西格瑪叢書

齣版時間：2011-01-01

頁數：543

書[0名0]：	實驗設計(DOE)應用指南[按需印刷]|193861
圖書定價：	78元
圖書作者：	閔亞能
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2011/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111329671
開本：	16開
頁數：	543
版次：	1-1

作者簡介

閔亞能，上海先進半導體製造股份有限公司（ASMC）六西格瑪[0經0]理，高級工程師；北京[0大0][0學0]質量與競爭力研究中心特聘研究員；ASMC六西格瑪黑帶/綠帶的[0首0]席培訓師；獲得摩托羅拉公司認證的全部核心黑帶課程、實驗設計（DOE）課程的授課資格。主持工藝改進、[0優0]化核心流程及負責公司年度六西格瑪推進計劃的製定，根據公司的年度戰略、外部客戶及市場環境的要求做齣規劃，進一步滿足客戶的要求。加之高級程序員的技術專長，在近20年的企業一綫實踐中，現場指導工程技術人員解決瞭無數的實際問題，[0優0]化瞭[0大0]量的係統流程，通過[0大0]量長期的實驗設計現場指導，係統軟件的改進升級及教育培訓王作積纍瞭豐富的[0經0]驗。編寫瞭各種培訓教材20餘部，在[0國0]內外[0學0]術刊物上發錶[0學0]術論文40餘篇。

內容簡介

本書是從流程、技術、[0經0]濟的視角對流程改善和質量管理的理論與方[0法0]進行的創新研究。通過該理論，我們能以迅速、[0經0]濟的實驗方[0法0]，獲得佳的結果，可廣泛應用於[0優0]化業務流程、技術開發、産[0品0]開發中，發揮立即有效的成果。它是全球追求卓越的企業實施六西格瑪戰略的核心技術，也是中[0國0]趕[0超0]世界先進水平、實現崛起的強有力武器。 本書內容力求全麵，廣泛吸收瞭新的實驗設計方麵的研究成果，並且結閤[0大0]量的實際案例，提煉歸納齣實戰技術和設計技巧與讀者分享。全書采用循序漸進、由淺入深的係統化方[0法0]，秉持全麵、簡單、實用的原則，並通過對[0大0]量真實案例的剖析，推薦幾乎程序化的實驗計劃與分析步驟，使初[0學0]者和有[0經0]驗人士皆能建立完整的理論體係，快速掌握實驗設計的實戰技術與靈活運用的技巧，從而輕而易舉地應用到實際工作中。

目錄

推薦序 前言 作者簡介 [0第0]1章 實驗設計概述1 1.1 什麼是實驗設計1 1.2 DOE的目的與用途5 1.3 實驗設計的策略與實驗路徑圖6 1.4 DOE的操作步驟7 1.5 應用實例10 1.6 傳統的實驗方[0法0]13 1.7 實驗設計的發展曆程16 練習題17 [0第0]2章 實驗策略與計劃18 2.1 實驗策略與計劃18 2.2 如何選擇實驗類型19 2.3 定義目標22 2.4 選擇指標的考慮22 2.5 如何選擇因子、水平與實驗條件26 2.6 實驗設計的三個基本原則：重復、區組與隨 [1機1] 化31 練習題33 [0第0]3章 主效應、交互效應與模型34 3.1 主效應與交互效應34 3.2 交互效應的進一步探討41 3.3 模型42 練習題43 [0第0]4章 MINITAB基本操作與基礎統計44 4.1 MINITAB簡介44 4.2 基礎統計47 練習題69 [0第0]5章 完全析因（全因子）實驗設計70 5.1 二水平全因子實驗概述 70 5.2 全因子設計的計劃 76 5.3 全因子設計的分析 80 5.4 全因子設計實例90 5.5 完全析因實驗設計實例116 5.6 實驗設計中的區組考慮148 練習題155 [0第0]6章 部分析因（部分因子）實驗設計157 6.1 部分析因實驗概論 157 6.2 部分析因實驗的計劃165 6.3 部分析因實驗的分析實例174 6.4 部分析因實驗的計劃與分析實例196 6.5 摺疊設計實例分析231 6.6 飽和設計及實例分析262 6.7 Plackett-Burman設計實例分析273 6.8 三水平部分析因實驗的分析288 6.9 保險[0領0]域的實驗設計與案例分析295 6.10 銀行[0領0]域的實驗設計314 6.11 特[0大0]型連鎖[0超0]市企業的實驗設計316 練習題317 [0第0]7章 數據收集與實際考慮318 7.1 功效和樣本數量概述318 7.2 功效和樣本數量案例320 7.3 樣本與數據收集的實際考慮326 7.4 樣本與數據收集的案例分析328 7.5 總結333 練習題335 [0第0]8章 響應麯麵方[0法0]與設計336 8.1 響應麯麵設計概論336 8.2 響應麯麵設計的計劃 351 8.3 響應麯麵設計的設計及實例 352 8.4 響應麯麵設計的分析及實例 357 8.5 陡的上升路徑379 8.6 序貫實驗設計方[0法0]408 8.7 Box-Behnken實驗設計方[0法0]432 練習題437 [0第0]9章 [0優0]化操作（EVOP/PLEX）441 9.1 調[0優0]操作（EVOP）441 9.2 PLEX443 9.3 小結443 練習題443 [0第0]10章 協方差分析444 10.1 協方差分析概述444 10.2 協方差應用實際案例445 10.3 協方差分析小結458 練習題458 [0第0]11章 缺失數據的實驗設計考慮459 11.1 缺失數據的實驗設計概述459 11.2 缺失數據的實驗設計應用實際案例460 11.3 缺失數據的實驗設計小結471 練習題472 [0第0]12章 很難改變因子的實驗設計473 12.1 很難改變因子的實驗設計概述473 12.2 很難改變因子的實驗設計實際案例473 12.3 很難改變因子的實驗設計小結483 12.4 很難改變因子的實驗設計[0知0]識拓展483 練習題483 [0第0]13章 二進製響應(指標)實驗設計484 13.1 二進製響應（指標）實驗設計概述484 13.2 二進製指標實驗設計應用實際案例485 13.3 二進製指標實驗設計小結492 練習題492 後記493 附錄494 參考文獻544

編輯推薦

《實驗設計(DOE)應用指南》：師昌緒院士專文推薦，六西格瑪管理實戰指南 較小的規模+較少的次數+較短的周期+較低的成本+DOE＝理想的實驗結果。

《實驗設計(DOE)應用指南》：係統化思維與實踐的智慧結晶 在科學研究、産品開發、工藝優化以及質量改進的廣闊天地裏，實驗設計（Design of Experiments, DOE）始終扮演著至關重要的角色。它並非僅僅是進行一係列實驗，而是一種係統化、科學化的思維模式和方法論，旨在以最高效、最有價值的方式獲取信息，從而解決問題、理解過程、驅動創新。這本《實驗設計(DOE)應用指南》正是基於這樣的理念，旨在為讀者提供一套全麵、實用且易於理解的DOE知識體係與實踐工具。 本書的誕生，源於作者在長期的實踐中深刻體會到，掌握並靈活運用DOE方法，能夠極大地提升工作效率，降低研發成本，並顯著改善最終成果的質量。許多時候，我們麵對復雜多變的現象，往往會陷入“大海撈針”式的嘗試，耗費大量時間和資源，卻收效甚微。DOE提供瞭一條清晰、有序的路徑，幫助我們直擊問題的本質，精準定位關鍵因素，並最終找到最優的解決方案。 核心理念：精益求精，高效決策 《實驗設計(DOE)應用指南》的核心理念在於“用最少的投入，獲取最多的信息，做齣最優的決策”。它摒棄瞭傳統“一次一變”的單因素實驗的低效與局限，轉而強調多因素交互作用的全麵考察。通過科學的實驗規劃，我們可以同時評估多個輸入變量（因子）對輸齣結果（響應）的影響，並深入瞭解這些因子之間可能存在的協同或拮抗作用。這種方法論的重要性，尤其在麵對高維度、強耦閤的復雜係統時，更是凸顯無疑。 本書強調，DOE不僅僅是一套數學模型或統計工具，更是一種科學探究的精神和嚴謹的工作態度。它要求我們在實驗設計之初就對研究目標有清晰的認識，對潛在的因素有深入的理解，並對實驗結果的解讀有審慎的態度。這種從源頭上的嚴謹性，是保證實驗數據可靠性、結論有效性的基石。 體係架構：理論與實踐的完美融閤 本書的架構設計，力求實現理論深度與實踐廣度的完美融閤。它從DOE的基礎概念入手，逐步深入到各種經典和現代的實驗設計方法，並輔以大量詳實的案例分析，讓讀者在理解理論的同時，能夠清晰地看到這些方法如何在實際工作中落地生根、開花結果。 基礎篇：構建堅實的DOE基石 在開篇，本書將帶領讀者走進DOE的廣闊世界，闡釋其基本原理、核心概念以及重要性。我們將深入剖析“因子”、“水平”、“響應”、“交互作用”、“主效應”等關鍵術語，並通過直觀的圖示和生動的比喻，幫助讀者建立起對DOE方法的直觀認識。同時，本書還會簡要介紹DOE的曆史發展和其在不同領域中的應用範例，激發讀者的學習興趣，並為其構建起一個宏觀的框架。 為何選擇DOE？：本書將詳細闡述傳統實驗方法的局限性，以及DOE在效率、成本、信息獲取和風險規避方麵的顯著優勢。 DOE的核心原則：深入探討隨機化、重復、區組化等實驗設計的基本原則，理解其為何能夠提高實驗的準確性和可靠性。 術語與概念解析：清晰、準確地定義DOE中的核心術語，為後續的學習打下堅實的基礎。 方法篇：掌握經典的DOE工具箱 本書將係統性地介紹一係列經典且廣泛應用的DOE方法，每一類方法都會在理論講解後，通過具體的案例來演示其應用過程和數據分析方法。 全因子設計 (Full Factorial Design)：這是DOE中最基礎也是最強大的設計之一。本書將詳細講解全因子設計的原理，包括如何確定因子數量和水平，如何構建實驗矩陣，以及如何進行主效應和交互作用的分析。我們將通過小規模的生産工藝優化、産品性能測試等案例，展示全因子設計的威力。 部分因子設計 (Fractional Factorial Design)：當因子數量較多時，全因子設計會變得異常龐大且不切實際。本書將深入講解部分因子設計的原理，包括彆名關係、混淆的概念，以及如何通過巧妙的設計來節省實驗資源，同時仍然能夠獲取有價值的信息。我們將重點介紹2^k-p形式的部分因子設計，並展示其在初步篩選重要因子方麵的應用。 響應麵法 (Response Surface Methodology, RSM)：當我們的目標是尋找最優的工藝條件或産品配方時，響應麵法是不可或缺的工具。本書將詳細介紹二次模型的設計（如中心復閤設計CCD、Box-Behnken設計BBD），以及如何通過擬閤響應麵模型來找到最優的響應值，並進行模型診斷和驗證。我們將通過化工反應優化、食品配方改進等案例，生動展示RSM的應用。 區組設計 (Block Design)：在實際生産或實驗環境中，往往存在一些我們無法控製但可能影響實驗結果的因素（如批次、操作員、時間等）。本書將介紹如何利用區組設計來消除這些“區組效應”的乾擾，提高實驗的精確度。 拉丁方設計 (Latin Square Design)：對於同時存在兩個區組因素的情況，拉丁方設計是一種高效的解決方案。本書將講解其原理和應用場景。 實踐篇：實戰演練與技巧提升 理論的學習最終要落腳到實踐。本書的實踐篇將聚焦於DOE的實際應用流程，以及如何剋服在實際操作中可能遇到的挑戰。 實驗問題的界定與目標設定：強調在進行DOE之前，清晰地界定研究問題、明確實驗目標、識彆關鍵的輸入因子和輸齣響應的重要性。 因子選擇與水平設定：提供一套係統的方法論，幫助讀者科學地選擇和確定各個因子的水平範圍，確保實驗能夠覆蓋到有意義的變化空間。 實驗的執行與數據收集：在實驗執行過程中，本書將強調規範的操作流程、準確的數據記錄以及對實驗過程的監控，以保證數據的可靠性。 數據分析與模型解釋：本書將詳細介紹如何利用統計軟件（如Minitab, JMP, R等）進行DOE數據的分析，包括ANOVA分析、迴歸分析、圖錶分析（如主效應圖、交互作用圖、殘差圖等），並指導讀者如何正確地解釋分析結果，提取有用的信息。 模型驗證與優化建議：在模型建立後，本書將強調模型驗證的重要性，並通過實例展示如何利用模型來預測最優條件，並給齣實際的優化建議。 DOE在不同行業的應用案例：為瞭讓讀者更直觀地感受DOE的強大，本書將收錄來自不同行業的豐富案例，涵蓋但不限於： 製造業：産品質量提升、生産工藝優化、設備故障診斷、原材料篩選。 製藥與生物技術：藥物研發、生物工藝優化、疾病治療方案研究。 化工行業：反應條件優化、催化劑性能評估、産品收率提升。 食品科學：配方優化、加工工藝改進、風味口感研究。 服務業：客戶滿意度提升、流程優化、營銷策略評估。 農業：作物産量優化、農藥施用策略研究。 進階篇：探索現代DOE的魅力 除瞭經典的DOE方法，本書還將適時地介紹一些更現代、更前沿的DOE技術，以滿足讀者不斷發展的需求。 田口方法 (Taguchi Methods)：介紹其在穩健設計（Robust Design）中的應用，如何通過DOE找到對噪聲因子不敏感的工藝參數。 混閤水平設計 (Mixed-Level Designs)：處理因子水平數量不一緻的情況。 多響應優化 (Multi-Response Optimization)：當需要同時優化多個目標時，如何進行權衡和決策。 機器學習與DOE的結閤：探討如何利用機器學習技術來輔助DOE的設計和分析，以應對更復雜的問題。 適用讀者群 《實驗設計(DOE)應用指南》適閤廣泛的讀者群體，包括但不限於： 科研人員與工程師：在進行科學研究、新産品開發、工藝改進過程中，需要係統化地進行實驗並獲取可靠結論的研究者和工程師。 質量管理專業人員：緻力於提升産品和過程質量，通過DOE方法尋找關鍵影響因素並進行改進的質量管理從業者。 生産管理人員：希望通過優化生産工藝，提高效率，降低成本，提升産品良率的管理人員。 項目經理：需要對項目研發和技術攻關的實驗環節進行有效規劃和資源分配的項目管理者。 高等院校師生：學習和研究實驗設計相關課程的學生以及進行相關課題研究的教師。 對數據驅動決策感興趣的任何人：想要學習一種科學、係統的方法來解決實際問題，做齣更明智決策的職業人士。 本書的獨特價值 循序漸進，易於理解：從基礎概念到高級應用，層層遞進，語言通俗易懂，避免瞭枯燥的數學推導，側重於概念的理解和方法的應用。 豐富的案例，貼近實際：書中大量的案例均取材於真實的研究和生産場景，能夠幫助讀者建立起對DOE方法在不同情境下的應用認知，並從中獲得啓發。 強調實踐，注重技巧：除瞭理論講解，本書還花費大量篇幅介紹實驗設計的實際操作流程、數據分析的技巧以及常見問題的處理方法，真正做到學以緻用。 工具箱式的參考價值：本書結構清晰，內容詳實，可作為讀者在實際工作中遇到DOE相關問題時的重要參考手冊。 結語 在知識爆炸、競爭日益激烈的今天，擁有科學、高效的決策能力至關重要。《實驗設計(DOE)應用指南》旨在賦能讀者掌握這一強大的工具，幫助他們在各自的領域中，用更少的精力、更短的時間，實現更卓越的成果。它不僅僅是一本書，更是對係統化思維和科學實踐精神的倡導，是將創新驅動和質量提升融入日常工作的有力支撐。我們期待這本書能夠成為您在探索未知、優化已知、驅動進步道路上的忠實夥伴，助您在科學研究和工程實踐中，撥開迷霧，直達真理。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期與數據打交道的分析師，我對於實驗設計方法論的嚴謹性有著近乎苛刻的要求。這本書的標題中帶有“應用指南”，讓我警惕它是否會為瞭追求易懂而犧牲瞭統計學上的精確性。我關注的重點在於作者是如何處理非正態分布數據或處理分類響應變量時所采用的建模策略。如果這本書能夠深入探討廣義綫性模型（GLM）在DOE中的應用，並提供具體的模型診斷步驟，比如殘差分析、共綫性檢查，那麼它就超越瞭一般的入門讀物。我希望看到的是，作者不僅提供瞭“做什麼”，還解釋瞭“為什麼這麼做”背後的統計學原理，但用的是清晰、直觀的語言。例如，在解釋方差分析（ANOVA）結果時，它是否能清晰地區分齣是模型本身的問題，還是隨機誤差過大的問題？對於更高級的主題，比如貝葉斯DOE或者在綫優化策略的初步介紹，如果能作為附錄或選讀章節齣現，那這本書的價值區間會更廣，更能吸引不同層次的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛完成一個新材料的配方優化項目，過程中走瞭不少彎路，很多時候是拍腦袋決定下一步往哪個方嚮調整參數，效率極低。因此，我希望這本指南能提供一套結構化的思維框架，幫助我從混亂的“試錯法”過渡到係統化的“科學實驗法”。我更看重的是前期的“問題定義”和“變量選擇”階段。很多實驗失敗的根源在於一開始就選錯瞭影響因素，或者對目標響應變量的定義模糊不清。如果書中能提供一套流程圖或清單，指導讀者如何與跨部門同事（如市場、生産、研發）有效溝通，以確保實驗設計真正服務於商業目標，那就非常具有實操價值瞭。我需要的是一種工具，能將復雜的問題層層剝離，聚焦於最具影響力的關鍵因子上。這本書如果能強調“DOE的敏捷性”，即如何快速迭代、從小規模實驗中獲取最大信息增益，那對我們快速迭代的環境來說至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我關注到這本書是“按需印刷”的版本，這讓我推測它可能是一個非常專注於特定應用領域或特定工具集的深度指南。如果作者閔亞能先生在特定行業（比如半導體製造、生物製藥或化工過程控製）有深厚的經驗，我期望這本書能大量引用該行業的特定術語和挑戰。例如，在處理有纍積效應或時間序列依賴性的實驗數據時，標準的DOE模型可能不適用，我希望看到作者是否引入瞭重復測量設計（Repeated Measures Design）或時間序列分析的元素。此外，對於DOE實施過程中常見的“倫理和資源分配”問題，這本書是否有探討？比如，如何說服管理層批準昂貴的實驗批次，以及如何確保實驗過程的標準化和可重復性，避免人為誤差的乾擾。如果這本書能夠提供一個從實驗規劃到最終報告撰寫的完整“項目管理”模闆，那麼它將成為我們團隊標準化操作程序的有力支撐，而不僅僅是一本學術參考書。我希望它讀起來是“可執行的”，而不是“可收藏的”。

評分☆☆☆☆☆

這本《[按需印刷]實驗設計(DOE)應用指南 閔亞能|193861》的封麵設計簡潔卻充滿專業感，黑白分明的主色調似乎在暗示其內容的嚴謹與實用性。從目錄結構上看，它似乎是一本非常注重實操的指南，而不是停留在理論的堆砌。我個人對質量管理和流程優化的領域一直很感興趣，但總覺得書本上的知識太過抽象，難以在實際工作中落地。這本書如果能提供大量的案例分析和清晰的步驟指引，那將是極大的福音。我尤其關注它在“因子篩選”和“響應麯麵法”這兩個核心模塊的講解深度，希望作者能用最接地氣的方式，將復雜的統計概念轉化為工程師和技術人員都能理解和執行的工具。如果書中的軟件操作指導（比如使用Minitab或其他主流工具）能配上詳盡的截圖和步驟說明，那無疑能大大降低學習麯綫，讓讀者少走彎路，直接上手解決實際生産中的變異性問題。這本書的定位似乎是填補理論與實踐之間的鴻溝，我期待它能成為我工具箱裏不可或缺的一本“實戰手冊”，而非僅僅是書架上的擺設。對於那些在新産品開發或工藝改進中遇到瓶頸的團隊來說，這本書的價值將是立竿見影的。

評分☆☆☆☆☆

我是在一傢中小型製造企業工作的，我們對提升産品良率的需求迫切，但往往因為資源有限，無法投入大量時間和資金進行全因子實驗。因此，我非常期待這本書能在這方麵提供創新的視角。如果它能詳細闡述如何在高約束條件下設計高效、經濟的實驗，例如采用正交陣列或田口方法時的實際考量，那就太棒瞭。我希望書中能有專門的章節討論“樣本量確定”的藝術，畢竟在很多情況下，我們不能像學術研究那樣隨意增加試驗次數。讀完一本“應用指南”，我更看重的是它對“實驗結束後數據解讀的陷阱”的警示。許多人往往在分析階段齣錯，將相關性誤認為因果性，或者對交互作用的解釋過於武斷。這本書如果能通過剖析一些失敗的實驗案例來反嚮教學，強調統計顯著性與工程實際意義之間的平衡，那它的深度和可信度將大大提升。它不該隻是教我們如何“運行”DOE，更要教我們如何“思考”DOE。