產品製程改善必備軟體!!!
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http://www.youtube.com/user/softhomeDesignExpert
實驗設計是統計學內非常重要的內容之一, 而Design Expert就是為此而誕生的第一名的實驗設計軟體! 可以自動找出重要影響因子! 做為一個科學研究或工程人員,實驗是免不了的.
1. 但如何提高實驗的效率及精確性是一大課題.
2. 我們可不可能找出最少的實驗次數 且有最大精確性.
3. 找出產品與製程最佳化, 答案是可行的,用實驗設計的方法.
簡而言之,實驗設計是運用統計分析的方法(如直交法等) 去藕合Decouple,Decomposition分解出重要因子, 用最少的成本和時間,去找出影響實驗的重要因子,
例如若您的實驗因子有X,Y,Z三項透過實驗設計可找出系統的反應假設系統的反應是 f(x,y,z)=100X+10Y+Z 那我們就可以忽略Z因子,甚至是Y因子因為整個系統幾乎是由X因子所操控系統的反應可以簡化成 f(x,y,z)=100X
當然實驗設計只是統計分析的工具 並不能取代您的專業知識, 否則會倒因為果 實驗設計需要架在您的專業知識之下,
如果您不是實驗設計專家,您的研究有需要用到實驗設計, 您想要買一實驗設計軟體,而且常用的實驗設計功能都要含在軟體內, 那 Design Expert 應該就是您要的東西了!
您可以馬上免費試用看看! Design Expert 可讓您的實驗無往不利.
是目前使用最廣的實驗設計軟體,非常容易使用,包含Box-Behnken, Central Composit等方法可到十個Factor,
﹝RSM﹞ Response surface methods 提供3維圖形觀察,可大幅減少試誤的成本,並找出品質的關鍵；交談式的二維圖形可讓您觀察等高線圖,並可以預測其特性,提供三維圖形,可以讓您觀察響應曲面,以求得最佳化值,您也可以即時的旋轉任何角度並觀察其變化.圖形式最佳化,可以很清楚的顯示多重響應的最佳值,
Design-Expert擁有混合式設計﹝Mixture Design﹞,可讓您以最短的時間發現最佳化的公式. 面對競爭日益激烈的市場,您的產品設計開發能力是不是受到了挑戰？如何加速新產品的開發如何加速製程的發展如何改善產品的品質如何避免技術人員經驗的斷層如何得到最佳生產條件如何簡化複雜的非線性系統 Design Expert是您唯一的選擇 提供各種最完整的實驗設計方法!
★ 實際應用範例及其相關連結:
台灣大學工商管理學系 企業管理組 應用人工智慧 人工智慧特論 先進製程實驗室
實驗設計與統計績效改善 統計在食品研發上的應用 原文目錄下載 原文使用手冊 動畫教學 動畫教學
★ 原廠 Design-Expert V:13 Tutorials (Download .zip of all tutorials in PDF)
One-Factor Categoric Pt. 2 (資料檔)
Split-Plot Two-Level Factorial (資料檔)
Split-Plot General Multilevel-Categoric Factorial (資料檔)
Combined Mixture-Process (資料檔)
Logistic Regression (Mixture) (資料檔)
★ 中文書籍推薦:
中華大學 葉怡成教授葉教授是Design Expert使用者, 著有"實驗計劃法"(五南出版).
此書的理念不同於一般同類書籍(一般都與Design Expert的理念不同)而與Design Expert相符.
如果您想了解
Design Expert原理請參考本書謝謝. 實驗設計與分析（高立) 黎正中 著
試驗設計方法與Design-Expert軟件應用
試驗設計與Design-Expert、SPSS應用
★★ ★ FAQ ★★ ★
Q：請問我可以將等高限的數值輸出?
A：Sorry 無法
Q：請問我可以將輪廓線堆疊?
A：Sorry 無法
Q：實驗設計的 Effect效果 是什麼?
A：簡單的說,就是水準之差異如果因子有兩個水準,高水準和低水準高水準-低水準=Effect 對於因子的影響有無顯著,常用 Effect 來解釋
Q：如何看因子的效果?
A：Design-Expert提供五種工具，觀看因子效果
1. Half-Normal Plot,
2. Normal Plot
3. Pareto Chart
4. Effects List
5. 最後你可以看ANOVA Table的p-Value
Q：Half-Normal Plot是如何畫出來的
A：畫的對像是因子項和交互作用，Y 軸是機率，X 軸是效果，因子項按效果大小排序，每個具有相同機率的因子沿機率軸均勻分佈繪製。
Q：Half-Normal Plot 與 Normal Plot有何不同?
A：Half-Normal Plot 用的是Effect的絕對值,所以只有正方向 Normal Plot則可看出負的Effect
Q：可以做集區設計?
A：不可以
Q：可以做巢型設計?
A：不可以
Q：為何用Plackett-Burman Designs?
A：不再推薦 Plackett-Burman 設計。建議 Minimum-Run Screening 在統計上是更好的選擇，可以最少的實驗獲得主效應。
Q：為何Plackett-Burman Designs沒有重複實驗的選項?
A：因為 Plackett-Burman Designs 強調可以使用很少的實驗。 您可以在使用增強設計Augment Design構建後，再手動重複實驗。
Q：如果用Plackett-Burman Designs,而因子沒哪麼多怎麼辦?
A：依舊要留下來,但視為Dummy。或改用Minimum-Run Screening designs最小實驗篩選設計。
Q：如果用Plackett-Burman Designs,而Dummy卻有效用怎麼辦?
A：表示您的實驗有交互項,而Plackett-Burman Designs不適合，改用Minimum-Run Screening designs最小實驗篩選設計，就沒有這個問題。
Q：如果用Taguchi Designs,而因子沒哪麼多怎麼辦?
A：用另一個更好的選擇——如果每個因子都有不同的水準數，則使用Factorial Optimal design因子最優設計。
Q：為何Taguchi Designs沒有重複實驗的選項?
A：因為Taguchi Designs就是強調可以用很少的實驗，您可以在使用增強設計Augment Design構建後，再手動增加重複實驗。
Q：為什麼用Design Expert運行RSM會得到多個響應值（多個解），這是一個程式的問題嗎？或者有解決辦法嗎？
A：一般情況下，程式會給你10套方案供你選擇。 給您較大的設計空間以符合您提供的約束。您可添加更多約束，以減少解決方案解的數量。
★ 實驗設計方法規格:
I.因子設計 Factorial Designs
1.兩因子設計 2-Level Factorial Designs 最高可達21個因子, 含全部及部分因子設計Full; fractional
2.最小解析度V之實驗設計 Min Run Res V Factorial Designs 可處理因子因子為6-50個
3.最小解析度IV之實驗設計 Min Res IV designs 可處理因子為5-50個
4.Irregular Fraction Designs 不規則部分因子設計 可處理因子為4-11個
5.General (Multi-Level) Factorial 通用(多水準)因子設計 可處理因子為12個 水準為2-999個
6.D-optimal Factorial Designs D-optimal因子設計 可處理因子為30個
7.Plackett-Burman Designs 可處理因子為31個
8.Taguchi Designs 田口式實驗設計 可處理因子為63個
9.拉丁方格 Latin square
II.反應曲面法 Factorial Designs
1.Central Composite Design (CCD)
2.Small Central Composite Design
3.Box-Behnken Design
4. 3-Level Factorial Design
5.One Factor RSM Design
6.Pentagon Design
7.Hexagon Design
8.Hybrid Design
9.RSM D-optimal Design
10.Distance Based Design
11.Modified Distance Based Design
12.User Defined Design
III.混合設計 Mixture design
1.Mix D-optimal Design
2.Simplex-Lattice Design
3.Simplex-Centroid Design
4.Simplex Augmentation
5.Screening Design
6.Mix Screening
7.Distance Based Design
8.User Defined Design
IV. 結合設計 Combined Designs (Mix-Mix or Mixture-Process) Designs
1.RSM D-optimal Design
2.D-optimal Algorithm
3.RSM User Defined Design
4.Mix D-optimal Design
5.Mix User Defined Design
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林園先進遠端教學 Design expert RSM 反應曲面設計
林園先進遠端教學 Design expert Factorial Design 因子設計
01 Mix Design Create Data
02 Mix Design PPT
Design Expert0 簡介
Design Expert2 Excel
Export Solutions
Tutorial Wheat
Tutorial Sealing
Tutorial Paper
Tutorial Lady
Tutorial Fish
Tutorial Filtration
Tutorial Employment
Tutorial Detergent
Tutorial Chemical Conversion
Tutorial Biker
Tutorial Battery Life
Tutorial Airfoil
Simulate Response Data
OFTA2
OFTA2 1
From Factorial2 to RSM 1
From Factorial4 to RSM 1
Factorial Analyze RSM
Tutorial Bowling
Small Difference Level
F2 Add Center 1
04 客戶 綜合分析 1
Design Expert 001 Concept 教學
Design Expert 002 Intordu 教學
Design Expert 003 Taguchi 教學
Design Expert 004 Two Factor 教學
Design Expert 005 Three Factor 教學
Design Expert 006 Case ITRI 教學
Design Expert 007 Response Surface 教學
Design Expert 008 2 Factor 2 Level 3 Level 教學
客戶範例順天醫藥
客戶範例順天醫藥PPT
