課程背景
當産品競爭力面臨瓶頸時，不外是技術、品質、效率等問題無法創新和突破，假使這種問題屬産品設備上的個別特徵，只有自己研究做實驗，從零散的因子參數和其各別的水準找出最佳的組合搭配，但往往需花很長的時間（一、二年）突破某種特性的技術問題，因此我們就會思考“建立一種通泛性的技術開發方法”，可以縮短時間且快速獲知技術特性，這種方法稱之爲「實驗計劃法」（DOE），它是利用基本統計理論及最少實驗次數安排（直交表），獲知技術核心的方法。
成本高，獲利降低這是一定的。使用DOE (Design of Experiment) 實驗設計。開發階段它可以用來找出影響你成本中幾個重要參數，在調整其量或不使用時對結果影響。如果你知道他們的關係，我想你就掌握了如何用科學方法來降低成本。
一般來說，這些參數包括用量，時間，速度，壓力大小，環境潔淨度等等。有時，相同的結果，往往可以有不同的參數組合。但是你如果不知使用DOE方法，我想你靠的就是經驗的累績加上驗證，但是缺乏科學的論證方法來找出參數跟結果的關係及參數交互影響跟結果的關係
這些部份，在正確的DOE課程中都是必須要說明白的方法及提供的可行工具。贏在起步，我想正是使用DOE最重要的思維
一代品質宗師戴明博士(Dr. Deming)成功的在日本導入開發階段質量管理控制概念。該理念强調質量是設計出來，質量是製造出來。其中很重要的工具是使用SPC在開發階段對過程輸出及影響輸出的過程參數作監控，85%問題來自管理層，15% 來自作業員。根據歐美及日本的經驗，50%質量問題來自對量系統的不穩定及評估沒有量産前實施及事件後再評估，盲目的對過程參數調整或改變其它5M+E條件很容易造成對過程的干預。
爲了確保應用量測數據所得到的收益大于獲得它們所花的費用，就必須把注意力集中在數據的質量上。量測數據質量由在穩定條件下運行的某一量測系統得到的多次量測結果的統計特性確定。因此在執行量測前必需先作量測系統分析 (Measurement System Analysis)。
學員經過SPC，MSA，FMEA的訓練，將再加入DOE使前面的工具具備可預測化。透過設計的案例及學員的實際案例，我們將使DOE實務推到現場。
課程特色
課程效益
