随着实验设计DOE在工艺、研发、质量、生产等领域的广泛应用，越来越多的企业意识到DOE的重要性。

实验设计DOE（Design Of Experiment），是一种研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。它通过合理地挑选实验条件，安排尽可能少的实验次数，并通过对实验数据的分析，从而找出最理想的改进方案。正确使用实验设计，可以帮助企业缩短研发时间、降低实验成本，得到精确的数学模型来预测产品或过程的性能，优化关键产品性能和工艺参数的设置。

为了帮助刚刚入门DOE、想要了解DOE的工程师和分析师们掌握DOE基础知识与分析，3月11日，JMP将开展一场DOE基础入门免费线上课程，帮助大家了解两水平筛选设计及完全析因设计，从而学会灵活地根据需要开展DOE.

DOE基础入门
2021年3月11日, 14:00-15:00

课程大纲

• DOE的发展以及常见的误区
  

• 实验设计基本原理及相关平台实例简介
  

• 两水平筛选设计
  

• 完全析因设计
  

• 问题讨论
  

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完全析因设计（Full Factorial Design），即为所有可能的因子设置组合都进行一次实验。实验次数等于因子水平个数的乘积。因此，完全析因设计的规模往往较大。通常会在拥有少量因子和水平并且想要得到关于可能的交互作用信息的情况下使用完全析因设计。

两水平筛选设计常常应用于半导体制程参数调整、化工材料研发、锂电池模块生产参数调整以及SMT产线优化等领域。它通常在新产品开发，或是在决定重要的异常模式影响因子时大显身手。

JMP拥有全球首屈一指的实验设计平台，能够帮助你以最少的成本、最高的效率、科学可靠的方案设计出领先于竞争对手的产品，制定最合适的生产工艺，缔造更高效的运营流程，最大化地满足客户需求。

此外，JMP独有的动态刻画器让你可以交互式地开展工作，并以可视化方式确定可行的操作空间和因子设定。无论你的问题有多复杂，JMP中内置的优化器都可以通过简单的鼠标点击在响应之间执行必要的权衡。一旦找到最佳节点，就可使用集成的模拟器预测其在实践中的稳健性，从而降低其实际应用风险。

本期课程为2021年DOE系列课程的第一期，未来将有3期DOE主题的线上课程持续放送。敬请期待。更多课程信息，请查看：https://www.jmp.com/zh_cn/events/live-webinars.html