上海咨詢公司正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)D?OE培訓(xùn)公開(kāi)課咨詢課?程—歡迎企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)合作垂詢
D?OE培訓(xùn)公開(kāi)課-培訓(xùn)地點(diǎn)：江蘇無(wú)錫萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng) 每月開(kāi)班 小班教學(xué)、滿四人開(kāi)班
金舟軍老師 手機(jī)/微信：13816949004 QQ郵箱：923503608@qq.com
以應(yīng)用為導(dǎo)向的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE培訓(xùn),學(xué)員培訓(xùn)后就會(huì)應(yīng)用DOE，金舟軍老師通過(guò)嚴(yán)格的培訓(xùn)流程確保顧客滿意
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DOE培訓(xùn)講師質(zhì)量專家金舟軍,DOE培訓(xùn)咨詢機(jī)構(gòu)上海科租企業(yè)管理咨詢有限公司主辦,DOE培訓(xùn)是專業(yè)、實(shí)戰(zhàn)、解決問(wèn)題的培訓(xùn),DOE培訓(xùn)包括DOE實(shí)戰(zhàn)案例、DOE實(shí)施步驟、MINITAB軟件應(yīng)用,培訓(xùn)班和企業(yè)內(nèi)訓(xùn)請(qǐng)垂詢DOE培訓(xùn)大綱,DOE培訓(xùn)資料光盤(pán)贈(zèng)送
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上海科租企業(yè)管理咨詢有限公司金舟軍老師自辦實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE培訓(xùn)咨詢公司，培訓(xùn)老師自辦咨詢公司省出了業(yè)務(wù)費(fèi)用和老板利潤(rùn)，客戶的培訓(xùn)費(fèi)全部變?yōu)榕嘤?xùn)老師的培訓(xùn)費(fèi)，能為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，客戶培訓(xùn)價(jià)值最大化值 。只要學(xué)員參加過(guò)質(zhì)量培訓(xùn)課程，將為學(xué)員提供終生的培訓(xùn)課程答疑。
最具專業(yè)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE培訓(xùn)講師
金舟軍二十多年專業(yè)從事實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE培訓(xùn)講師，專業(yè)涉及質(zhì)量管理和精益生產(chǎn)課程，客戶涉及世界五百?gòu)?qiáng)企業(yè), 每個(gè)培訓(xùn)項(xiàng)目的客戶都有培訓(xùn)現(xiàn)場(chǎng)的視頻和照片為證。金舟軍老師課程以應(yīng)用為導(dǎo)向，課堂上只講干貨，絕不以無(wú)關(guān)的游戲打發(fā)時(shí)間。
培訓(xùn)的客戶-全部有客戶培訓(xùn)現(xiàn)場(chǎng)照片、視頻為證!
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正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)D?OE培訓(xùn)課程公開(kāi)課視??頻--點(diǎn)點(diǎn)擊圖片即觀看好看視?頻或金舟軍老師好看視?頻主頁(yè)
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結(jié)合客戶案例的實(shí)戰(zhàn)型培訓(xùn) 包括后服務(wù)答疑的全過(guò)程
金舟軍老師通過(guò)五大步驟結(jié)合客戶案例講解，確保學(xué)員學(xué)完全就會(huì)在工作中應(yīng)用： 1 .案例網(wǎng)絡(luò)調(diào)研、2.案例學(xué)員預(yù)習(xí)、3. 現(xiàn)場(chǎng)案例調(diào)研、4.案例練習(xí)點(diǎn)評(píng)、5.售后案例答疑。
1.案例網(wǎng)絡(luò)調(diào)研
培訓(xùn)意向一經(jīng)確定，金舟軍老師就要與客戶進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)溝通，確定DOE實(shí)施難點(diǎn)，收集DOE實(shí)施資料，并就實(shí)施資料的細(xì)節(jié)進(jìn)行溝通，并了解客戶學(xué)習(xí)DOE的目的。
2.學(xué)員案例預(yù)習(xí)
3. 現(xiàn)場(chǎng)案例調(diào)研
金舟軍老師根據(jù)DOE實(shí)施中的難點(diǎn)，事先為學(xué)員出DOE的預(yù)習(xí)題，幫助學(xué)員提前思考怎樣解決實(shí)施案例的難點(diǎn)，同時(shí)也預(yù)習(xí)課堂講解的知識(shí)。
3. 現(xiàn)場(chǎng)案例調(diào)研
培訓(xùn)前一天，金舟軍老師會(huì)到客戶現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行一天的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，查找客戶DOE實(shí)施V情況，并為課堂針對(duì)客戶實(shí)施DOE中的問(wèn)題講解做準(zhǔn)備。
4.案例練習(xí)點(diǎn)評(píng)
5.售后案例答疑
培訓(xùn)完成后一年之內(nèi)，如果客戶在實(shí)施DOE過(guò)程中有什么問(wèn)題，可以為客戶組織騰訊會(huì)議的在線答疑至少三次。
根據(jù)案例實(shí)施中的難點(diǎn)問(wèn)題，每天培訓(xùn)約有五十分鐘的客戶案例分組練習(xí)，每組學(xué)員的案例練習(xí)金舟軍老師都要做詳細(xì)的點(diǎn)評(píng)，確保學(xué)員學(xué)完全就會(huì)在工作中應(yīng)用。
5.售后案例答疑
培訓(xùn)完成后一年之內(nèi)，如果客戶在實(shí)施DOE過(guò)程中有什么問(wèn)題，可以為客戶組織騰訊會(huì)議的在線答疑至少三次。
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正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE培訓(xùn)課程公開(kāi)課介紹
理論用于實(shí)際的實(shí)戰(zhàn)性DOE培訓(xùn)
掌握產(chǎn)品和過(guò)程改進(jìn)工具的捷徑
正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE是開(kāi)展產(chǎn)品設(shè)計(jì)和過(guò)程工藝的改進(jìn)的最佳工具，質(zhì)量培訓(xùn)專家金舟軍DOE培訓(xùn)是你掌握正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE工具的捷徑，是一個(gè)DOE工具實(shí)戰(zhàn)性的培訓(xùn)。金舟軍對(duì)實(shí)戰(zhàn)性的培訓(xùn)定義為是理論用于實(shí)際，而DOE的理論高深而復(fù)雜，金舟軍為學(xué)員DOE實(shí)戰(zhàn)性所需應(yīng)用層面的DOE理論作了有效界定，并確定的了掌握DOE理論最容易學(xué)習(xí)切入點(diǎn)，使學(xué)員輕松掌握有用的DOE理論，并通過(guò)MINITAB軟件應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和過(guò)程工藝改進(jìn)的實(shí)際中去。全國(guó)各地有來(lái)自最南深圳、最北端的長(zhǎng)春的學(xué)員參加過(guò)金舟軍DOE培訓(xùn)，這是因?yàn)榻鹬圮奃OE培訓(xùn)是國(guó)內(nèi)最好的培訓(xùn)。
正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE培訓(xùn)
課程大綱
•最完整DOE課程,包括所有MinitabDOE菜單步驟和結(jié)果分析
•深入淺出的講解,重點(diǎn)應(yīng)用DOE改進(jìn)產(chǎn)品、過(guò)程的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
•DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)步驟實(shí)戰(zhàn)詳解,DOE實(shí)戰(zhàn)中的難點(diǎn)都會(huì)涉及
•學(xué)員完成DOE課程后,即可應(yīng)用DOE開(kāi)展現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量改進(jìn),同樣適六西格瑪黑帶再學(xué)習(xí)
•有DOE模擬軟件詳解,學(xué)員可應(yīng)用軟件模擬DOE改進(jìn)項(xiàng)目
一.DOE培訓(xùn)目的:通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員能掌握DOE工具,進(jìn)行產(chǎn)品、過(guò)程的健壯設(shè)計(jì)及持續(xù)改進(jìn)：理解DOE的原理;
掌握MINITAB軟件DOE主要菜單;掌握DOE進(jìn)行產(chǎn)品、過(guò)程改進(jìn)的步驟和方法。
二.DOE培訓(xùn)對(duì)象:產(chǎn)品和工藝設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)人員、六西格瑪黑帶、質(zhì)量工程師和現(xiàn)場(chǎng)工程師。
三.DOE課程內(nèi)容
1.DOE設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的應(yīng)用 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
質(zhì)量控制四個(gè)階段
質(zhì)量特性的期望值
產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)
產(chǎn)品三次設(shè)計(jì)
過(guò)程設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)
過(guò)程三次設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)
討論-過(guò)程設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)確定金哪些內(nèi)容
3.DOE基礎(chǔ)部分
試驗(yàn)設(shè)計(jì)發(fā)展三個(gè)階段
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的目的
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)四種方法
4.因子輪換法
因子輪換法缺點(diǎn)
5.一次一因子實(shí)驗(yàn)法
什么是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的術(shù)語(yǔ)
因果關(guān)系與函數(shù)關(guān)系
編碼值與真實(shí)值
一次一因子實(shí)驗(yàn)法回歸方程
一次一因子實(shí)驗(yàn)法 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
案例討論-一次一因子實(shí)驗(yàn)法哪些缺點(diǎn)
6.數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
總體分布統(tǒng)計(jì)量
正態(tài)分布的密度函數(shù)
正態(tài)分布概率
制造金彈簧實(shí)例
中心極限定理
單值比較&均值比較
案例討論-什么情況可用單值比較
7.全因子實(shí)驗(yàn)法
無(wú)交互作用的正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
有交互作用的正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
正交表性質(zhì)
兩水平全因子設(shè)計(jì)
全因子實(shí)驗(yàn)案例
全因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)特點(diǎn)
案例討論-全因子設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是什么
8.部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
正交部分因子實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)要解決的問(wèn)題
部分因子設(shè)計(jì)兩種生成方法
正交部分因子實(shí)驗(yàn)案例
案例討論-部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)缺點(diǎn)
9.正交表分辨率
正交表五級(jí)分辨率
正交表四級(jí)分辨率 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
正交表三級(jí)分辨率
正交表分辨率
交互作用DOE案例1
交互作用DOE案例2
案例討論-部分因子分辨率與舟交互作用
10.田口式正交表實(shí)驗(yàn)法
田口式正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
田口式正交表的優(yōu)點(diǎn)
正交表性質(zhì)
正交表分類
無(wú)交互作用正交表
混合水平正交表
水平不等的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
案例討論-水平不等實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的精度
11.田口博士的S/N比
三種質(zhì)量計(jì)量方法之比較
望目特性之S/N比及案例
望小特性之S/N比及案例
原點(diǎn)直線型之S/N比及案例
穩(wěn)健舟質(zhì)量設(shè)計(jì)的原理
質(zhì)量損失函數(shù)之應(yīng)用
案例討論-望目特性之S/N有哪些應(yīng)用
12.效應(yīng)正態(tài)概率圖
正態(tài)性檢驗(yàn)-正態(tài)概率紙
假設(shè)檢驗(yàn)
效應(yīng)正態(tài)概率圖
案例討論-怎么樣保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)分布
13.正交設(shè)計(jì)方差分析
殘差平方和SResidual
有重復(fù)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
重復(fù)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析
重復(fù)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)Slackoffit
案例討論-方差分析的優(yōu)點(diǎn) 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
14.正交設(shè)計(jì)回歸分析
正交設(shè)計(jì)回歸方程系數(shù)的檢驗(yàn)
回歸模型的檢驗(yàn)
15.MINITAB軟件實(shí)現(xiàn)正交設(shè)計(jì)
啟動(dòng)MINITAB項(xiàng)目&工作表
MINITAB軟件DOE菜單
16.MINITAB軟件創(chuàng)建因子設(shè)計(jì)
創(chuàng)建因子設(shè)計(jì)
自定義因子設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)分組(Blocking)
實(shí)驗(yàn)隨機(jī)化(Randomization)
默認(rèn)生成元與指定生成元
部分因子設(shè)計(jì)分辨率
全因子設(shè)計(jì)
部分因子設(shè)計(jì)
因子效應(yīng)的混淆及直交表實(shí)驗(yàn)的分辨率
部分因子設(shè)計(jì)分辨率
別名結(jié)構(gòu)
折疊設(shè)計(jì)
案例討論-生成一個(gè)折疊設(shè)計(jì)
17.MINITAB軟件方差分析
因子效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)
重復(fù)性純誤差PureError
殘差誤差ResidualError
模型失擬誤差LackofFit
主效應(yīng)及交互作用MainEffectsInteractions
討論-分析一個(gè)因子效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)
18.MINITAB軟件多元線性回歸
系數(shù)顯著性檢驗(yàn)
t值檢驗(yàn)與p值檢驗(yàn)
案例討論-t值檢驗(yàn)與p值檢驗(yàn)的關(guān)系
19.MINITAB軟件全因子設(shè)計(jì)
創(chuàng)建因子設(shè)計(jì)
已編碼與未編碼單位
全因子設(shè)計(jì)解釋結(jié)果
自定義因子設(shè)計(jì)
案例討論-將已編碼轉(zhuǎn)為未編碼單位
20.MINITAB軟件分析因子設(shè)計(jì)
解釋分析因子設(shè)計(jì)結(jié)果
效應(yīng)和系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
方差分析結(jié)果（已編碼單位）
系數(shù)估計(jì)，使用未編碼單位的數(shù)據(jù)
設(shè)計(jì)點(diǎn)的擬合值
擬合值標(biāo)準(zhǔn)誤
儲(chǔ)預(yù)測(cè)的置信區(qū)間的上下限
預(yù)測(cè)區(qū)間的上下限
案例討論-將已編碼轉(zhuǎn)為未編碼單位
21.MINITAB軟件各種圖分析 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
效應(yīng)圖
效應(yīng)正態(tài)概率圖
效應(yīng)的半正態(tài)圖
Pareto圖
殘差的直方圖
殘差的正態(tài)概率圖
殘差與擬合值圖
殘差與順序?qū)Ρ葓D
四合一圖形
22.MINITAB軟件篩選實(shí)驗(yàn)Plackett-BurmanDesign
生成篩選實(shí)驗(yàn)
分析篩選實(shí)驗(yàn)
篩選實(shí)驗(yàn)案例
案例討論-篩選實(shí)驗(yàn)的關(guān)系
23.MINITAB軟件因子設(shè)計(jì)中添加中心點(diǎn)
MINITAB回歸模型
因子設(shè)計(jì)中添加中心點(diǎn)
數(shù)字和文本因子組合中心點(diǎn)
添加中心點(diǎn)因子設(shè)計(jì)分析
增加中心點(diǎn)檢驗(yàn)彎曲
24.MINITAB軟件等值線/曲面圖
等值線/曲面圖
重疊等值線圖
案例討論-分析一個(gè)重疊等值線圖
26.MINITAB軟件響應(yīng)優(yōu)化
因子設(shè)計(jì)的重疊等值線圖
因子設(shè)計(jì)的響應(yīng)優(yōu)化
響應(yīng)優(yōu)化權(quán)重值
響應(yīng)優(yōu)化重要性值
選擇最優(yōu)設(shè)計(jì)
案例討論-分析一個(gè)軍最優(yōu)設(shè)計(jì)
27.MINITAB軟件中心組合設(shè)計(jì)
中心復(fù)合設(shè)計(jì)的特點(diǎn)
中心復(fù)合設(shè)計(jì)的步驟
立方點(diǎn)、軸向點(diǎn)和中心點(diǎn)
創(chuàng)建中心復(fù)合設(shè)計(jì)
中心復(fù)合設(shè)計(jì)分析
案例討論-客戶中心復(fù)合設(shè)計(jì)案例
28.MINITAB軟件Box-Behnken實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
Box-Behnken設(shè)計(jì)的特點(diǎn)
Box-Behnken計(jì)的步驟
創(chuàng)建Box-Behnken設(shè)計(jì)
Box-Behnken設(shè)計(jì)分析
案例討論-客戶Box-Behnken設(shè)計(jì)案例
29.MINITAB軟件田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)田口DOE
創(chuàng)建田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)田口DOE
自定義田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)田口DOE
分析田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)田口DOE
預(yù)測(cè)田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)田口DOE結(jié)果
30.MINITAB軟件混料實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
創(chuàng)建混料設(shè)計(jì)
自定義混料設(shè)計(jì)
選擇最優(yōu)設(shè)計(jì)
單純形設(shè)計(jì)圖
分析混料設(shè)計(jì)
等值線/曲面圖
響應(yīng)跟蹤圖
響應(yīng)優(yōu)化器
重疊等值線圖
修改設(shè)計(jì)
顯示設(shè)計(jì)
31.DOE實(shí)戰(zhàn)案例部分
響應(yīng)值Y的選取 金舟軍原創(chuàng)抄襲必告
響應(yīng)值Y改進(jìn)目標(biāo)的確定
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)精度和次數(shù)的關(guān)系
正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本步驟
試驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃制定
試驗(yàn)水平和次數(shù)的確定
篩選試驗(yàn)設(shè)計(jì)
優(yōu)化試驗(yàn)
確認(rèn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)
32.正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)案例
電子行業(yè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)案例
注塑行業(yè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)案例
機(jī)加工行業(yè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)案例
化工配方及工藝參數(shù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)案例
均勻設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介及評(píng)價(jià)
四.DOE課程學(xué)時(shí):每天6.5小時(shí),公開(kāi)課共三天。內(nèi)訓(xùn)共兩至五天根據(jù)企業(yè)要求和情況定
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及其相關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析介紹
4.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.3.1什么是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是指利用一個(gè)既定的方法進(jìn)行調(diào)查實(shí)驗(yàn)，利用統(tǒng)計(jì)核對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，以得到一個(gè)在指定的置信區(qū)間內(nèi)的結(jié)論。
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)典型的作法是向被研究的系統(tǒng)引入變量，并用統(tǒng)計(jì)的方法評(píng)估變量給系統(tǒng)帶來(lái)的影響。它的目標(biāo)也許是確定系統(tǒng)的特性或研究一個(gè)或多個(gè)因素對(duì)系統(tǒng)的影響。
有許多技術(shù)可以用于分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，它們包括從分析技巧如方差分析（ANOVA）和那些因素分析的方法如“概率圖”。
4.3.2DOE的用途
DOE可以被用于為了確認(rèn)是否符合一個(gè)特定的標(biāo)準(zhǔn)而評(píng)估產(chǎn)品、過(guò)程或系統(tǒng)的特征或者用于一系列系統(tǒng)之間的比較。
DOE特別適合于研究那種輸出可能受很多的潛在的因素影響的復(fù)雜系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)的目的可以是最大化或優(yōu)化某個(gè)特性或減少它的變差，DOE用于識(shí)別影響一個(gè)系統(tǒng)的更多的因素，影響的巨大程度以及這些因素的相互關(guān)系（如果存在的話）。
DOE的結(jié)果將有助于產(chǎn)品或過(guò)程的研發(fā)，或?qū)ΜF(xiàn)有的系統(tǒng)進(jìn)行控制或改進(jìn)。
從一個(gè)經(jīng)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)中所獲得的結(jié)果可用于在給定的限制條件下建立因素影響系統(tǒng)的所關(guān)心特性的模型。
4.3.3DOE的好處
當(dāng)預(yù)測(cè)或確認(rèn)一個(gè)所關(guān)注的特性時(shí)，我們需要確保所獲得的結(jié)果不應(yīng)該簡(jiǎn)單地來(lái)自偶然變差。這適用于一些已預(yù)先描述標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估和在更深層次上對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)所進(jìn)行的比較，DOE進(jìn)行上述評(píng)估是建立在一個(gè)既定的置信區(qū)間上。
DOE的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)在于當(dāng)研究一個(gè)過(guò)程的多個(gè)變量時(shí)同多個(gè)研究因素相比，它的相對(duì)的效率性和經(jīng)濟(jì)性。同時(shí)它所指示出的特定變量間的交互影響也會(huì)使人的們對(duì)于過(guò)程有更深刻的理解。上述優(yōu)點(diǎn)在處理復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)顯得尤為明顯（例如那種包含大量潛在的影響因素的過(guò)程）。
最后，當(dāng)我們?cè)谘芯恳粋€(gè)系統(tǒng)時(shí)，可能會(huì)存在這樣的風(fēng)險(xiǎn)即我們錯(cuò)誤地將那些偶然會(huì)顯現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)或更多的變量當(dāng)作主要原因。當(dāng)然，犯這類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)使用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的理論加以降低。
4.3.4局限性和注意事項(xiàng)
每個(gè)系統(tǒng)都有其內(nèi)在的某種程度的變異（通常被稱為噪音），這些“噪音”有時(shí)會(huì)掩蓋研究的結(jié)果并導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。其他潛在的犯錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)存在于有可能出現(xiàn)的未知的（或僅僅是未意識(shí)到的）因素所造成的混亂的結(jié)果或在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)多個(gè)因素相互
依賴和影響而產(chǎn)生的混亂的結(jié)果。這些風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)良好的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在樣本大小上以及其他實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中需考慮的因素來(lái)降低上述風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)是不可能被完全消除的，所以在我們對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的結(jié)果作出結(jié)論時(shí)，腦海里一定要牢記這一點(diǎn)。
同時(shí)，嚴(yán)格地來(lái)說(shuō)，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)僅對(duì)實(shí)驗(yàn)中的因素和實(shí)驗(yàn)所考慮的范圍內(nèi)有效。因此，當(dāng)我們進(jìn)行對(duì)實(shí)驗(yàn)變量取值范圍以外（大于或小于）的推斷時(shí)，要時(shí)刻小心。
最后，DOE理論構(gòu)建于一系列的基礎(chǔ)假設(shè)（如在數(shù)學(xué)模型和被研究的實(shí)際之間確確實(shí)實(shí)存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系）而這些假設(shè)的有效性和關(guān)系性都有待考證。
4.3.5應(yīng)用舉例
DOE的一個(gè)比較被人熟知的應(yīng)用是在對(duì)產(chǎn)品或過(guò)程的評(píng)估上，例如，在確認(rèn)一個(gè)醫(yī)療的效果或評(píng)估不同治療方案的相對(duì)效果，工業(yè)上的例子包括確定產(chǎn)品是否符合一些特定的性能標(biāo)準(zhǔn)，DOE廣泛地被應(yīng)用在識(shí)別一個(gè)復(fù)雜過(guò)程的影響因素并由此進(jìn)行控制或改進(jìn)所關(guān)注特性（如過(guò)程產(chǎn)出，產(chǎn)品強(qiáng)度，耐久性，噪聲級(jí)別）的平均值或減少變差。
在生產(chǎn)過(guò)程中，會(huì)經(jīng)常遇到這樣的實(shí)驗(yàn)，如電子組件、汽車及化工產(chǎn)品的生產(chǎn)中，它同時(shí)還被廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和醫(yī)療行業(yè)。它的潛在應(yīng)用范圍十分地廣泛。
4.4假設(shè)檢驗(yàn)
4.4.1什么是假設(shè)檢驗(yàn)
假設(shè)檢驗(yàn)是在給定的風(fēng)險(xiǎn)等及的條件下確定一組數(shù)據(jù)（典型地來(lái)自于樣本）是否于給定的假設(shè)相一致的統(tǒng)計(jì)方法。該假設(shè)可能同一個(gè)特定的統(tǒng)計(jì)分布或樣式有關(guān)或與一個(gè)分布的參數(shù)有關(guān)（如均值），假設(shè)檢驗(yàn)的程序包括評(píng)估證據(jù)（以數(shù)據(jù)的方式），以決定一個(gè)關(guān)于統(tǒng)計(jì)模型或參數(shù)的給定的假設(shè)是否可以被拒絕。在本技術(shù)報(bào)告中，很多統(tǒng)計(jì)技術(shù)都直接或間接地引用了假設(shè)檢驗(yàn)，例如抽樣、SPC圖、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、回歸分析和測(cè)量分析。
4.4.2假設(shè)檢驗(yàn)的用途
假設(shè)檢驗(yàn)廣泛地應(yīng)用于判斷在給定的置信水平以內(nèi)一個(gè)總體（從樣本中推斷）的某個(gè)參數(shù)的假設(shè)是否真實(shí)，這個(gè)方法可能因此應(yīng)用于檢驗(yàn)一個(gè)總體的某個(gè)參數(shù)是否符合某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)或者它被用于檢驗(yàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上總體之間的差異，這在決策中是很有用下的。
假設(shè)檢驗(yàn)也用于對(duì)假定的模型的判斷，例如判斷某個(gè)分布是否是正常的或某個(gè)樣本數(shù)據(jù)是否是隨機(jī)的。假設(shè)檢驗(yàn)也用于判定變量的范圍（即置信區(qū)間），也就是在給定的置信水平上包含被研究對(duì)象參數(shù)的范圍。
4.4.3假設(shè)檢驗(yàn)的益處
假設(shè)檢驗(yàn)可以在一給定的置信水平的條件下對(duì)某一總體參數(shù)進(jìn)行的推斷。據(jù)此，對(duì)于那些基于此參數(shù)而進(jìn)行的決策過(guò)程中，
假設(shè)檢驗(yàn)可以提供很大的幫助。
假設(shè)檢驗(yàn)可以簡(jiǎn)單地對(duì)某個(gè)總體的分布屬性進(jìn)行判斷正如它對(duì)樣本的屬性進(jìn)行的判斷一樣。
4.4.4局限性和注意事項(xiàng)
為了確保假設(shè)檢驗(yàn)所得出的結(jié)論的有效性，一些統(tǒng)計(jì)上的假定需要被充分地滿足，特別是樣本應(yīng)當(dāng)是被獨(dú)立和隨機(jī)地被抽取。還有，樣本的大小還將決定對(duì)于假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論有重要影響的置信水平。在理論界，目前就假設(shè)檢驗(yàn)如何作出有效的判斷這方面還有一些爭(zhēng)議。
4.4.5應(yīng)用舉例
假設(shè)檢驗(yàn)一般應(yīng)用于對(duì)某個(gè)參數(shù)、有一個(gè)或多個(gè)總體的分布（從樣本上進(jìn)行推斷）或評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)本身。例如，假設(shè)檢驗(yàn)的方法可以用于如下的方面：
---檢驗(yàn)一個(gè)總體的均值（或標(biāo)準(zhǔn)差）是否符合一個(gè)給定的值、比如目標(biāo)值或標(biāo)準(zhǔn)；
---檢驗(yàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上的總體的均值（或標(biāo)準(zhǔn)差）是否不同，比如在比較不同批次產(chǎn)品的時(shí)候；
---檢驗(yàn)一個(gè)總體的不合格品率是否超過(guò)一個(gè)給定的數(shù)值；
---檢驗(yàn)兩個(gè)過(guò)程的輸出的不合格品率是否相同；
---檢驗(yàn)樣品是否是被隨機(jī)地從單一的總體所抽取；
---檢驗(yàn)總體的分布是否服從正態(tài)分布；
---檢驗(yàn)一個(gè)樣本的數(shù)據(jù)是否是“異常值”，例如，一個(gè)被研究的變量的極端的數(shù)值；
---檢驗(yàn)對(duì)于一些產(chǎn)品或過(guò)程特性的改進(jìn)是否有成效；
---確定在給定的置信水平條件下，接受或拒絕某一假設(shè)所需的樣本大小；
---利用樣本數(shù)據(jù)確定可能包含總體真實(shí)均值的置信區(qū)間。
4.7回歸分析
4.7.1什么是回歸分析
回歸分析是建立起一個(gè)所關(guān)注的特性（通常被稱為“響應(yīng)變量”）同潛在的影響因素（通常被稱為“解釋變量”）之間的關(guān)系。這種關(guān)系可以通過(guò)來(lái)自于自然科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、工程等上的模型來(lái)加以描述，或者它可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)而出。它的目標(biāo)是
幫助理解響應(yīng)變量的潛在原因，并且解釋每個(gè)因素對(duì)變差影響的貢獻(xiàn)大小，這將通過(guò)建立起響應(yīng)變量同解釋變量之間的統(tǒng)計(jì)并通過(guò)最小化預(yù)測(cè)影響和實(shí)際響應(yīng)的方差而獲得最佳的仿真。
4.7.2回歸分析的用途
回歸分析可使使用者進(jìn)行如下工作：
——驗(yàn)證潛在的解釋變量對(duì)于響應(yīng)的影響，并利用這一信息當(dāng)解釋變量發(fā)生變化時(shí)，對(duì)響應(yīng)變量的變化加以預(yù)計(jì)
——當(dāng)解釋變量為某一特定值時(shí)，對(duì)響應(yīng)變量加以預(yù)測(cè)
——當(dāng)給定一特定的解釋變量時(shí)，預(yù)測(cè)（在給定的置信水平）將包含響應(yīng)結(jié)果的范圍
——預(yù)計(jì)響應(yīng)變量和解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系的性質(zhì)和程度。（雖然這種聯(lián)系并不一定意味著因果關(guān)系），這種信息可能會(huì)
被用于例如確定當(dāng)其它因素不變時(shí)改變某個(gè)因素如溫度對(duì)過(guò)程產(chǎn)出的影響。
4.7.3它的好處
回歸分析能夠提供對(duì)于各種變化因素與響應(yīng)變量相互關(guān)系的深入的理解，這種理解有助于進(jìn)行所研究如過(guò)程的決策并且最終能夠改進(jìn)這個(gè)過(guò)程。回歸分析深刻的結(jié)果來(lái)源于它能精確地描述響應(yīng)數(shù)據(jù)的模式，比較不同的但有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)子集，分析潛在的因果關(guān)系的能力。當(dāng)這種關(guān)系能夠被很好地建模時(shí)，回歸分析可以提供對(duì)于解釋變量影響的變化值，以及這些變量相對(duì)的權(quán)重，這個(gè)信息對(duì)于控制或改進(jìn)過(guò)程產(chǎn)出具有潛在的好處
回歸分析也可以提供對(duì)于那些未被測(cè)量或被忽略的因素的影響的定量和溯源，這個(gè)信息可用于改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)或過(guò)程，回歸分析可用于預(yù)測(cè)在給定解釋變量一個(gè)或多個(gè)數(shù)值情況下，響應(yīng)變量的值。同樣地，它也可用于預(yù)測(cè)解釋變量的變化為響應(yīng)變量所帶來(lái)的影響，這可以實(shí)現(xiàn)當(dāng)你打算花費(fèi)時(shí)間和金錢用于結(jié)果未明的問(wèn)題之前進(jìn)行分析。
4.7.4局限性和注意事項(xiàng)
當(dāng)對(duì)一個(gè)過(guò)程進(jìn)行建模時(shí)，這需要具有選擇適當(dāng)模型的技巧（例如線性，指數(shù)，多變量）并能夠擬用診斷方法去改進(jìn)它，被遺漏變量的出現(xiàn)，測(cè)量誤差，以及其它響應(yīng)變量中未變量的來(lái)源都將暗示著建模。
所研究的回歸模型背后特定的假設(shè)，變量數(shù)據(jù)的特征決定了什么樣的技術(shù)對(duì)于一個(gè)回歸分析問(wèn)題是適宜的。在進(jìn)行回歸建模時(shí)常會(huì)遇到的一個(gè)問(wèn)題是出現(xiàn)了有效性可疑的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的有效性只要可能就應(yīng)多被調(diào)查，因?yàn)榘蚵匀ピ摂?shù)據(jù)會(huì)影響建模的參數(shù)進(jìn)而影響最終結(jié)果。
建模時(shí)重要的是通過(guò)最小化解釋變量留簡(jiǎn)化模型，包含不必要的變量會(huì)掩蓋解釋變量并降低模型預(yù)測(cè)的精度，當(dāng)然略掉一個(gè)重要的解釋變量會(huì)嚴(yán)懲削弱模型及結(jié)果的有用性。
4.7.5.應(yīng)用舉例
回歸分析可用于對(duì)生產(chǎn)特性進(jìn)行建模，例如產(chǎn)量，性能，生產(chǎn)周期，未通過(guò)測(cè)或檢驗(yàn)的可能性以及過(guò)程的各種缺陷模式，回歸分析用于識(shí)別這些過(guò)程中最重要的因素，以及這些因素對(duì)于所關(guān)心的特性的變化上各自的貢獻(xiàn)程度。
回歸分析用于統(tǒng)計(jì)來(lái)源于實(shí)驗(yàn)的結(jié)果或來(lái)源于對(duì)于原材料或生產(chǎn)條件研究上受控的預(yù)期或回顧研究的結(jié)果，回歸分析用于確認(rèn)一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)對(duì)另一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的替換，例如利用非破壞性或當(dāng)時(shí)的方法來(lái)代替破壞性的或耗時(shí)的方法。
非線性回歸的應(yīng)用舉例包括藥物的濃縮作為時(shí)間和重量的函數(shù)結(jié)果，化學(xué)所應(yīng)作為時(shí)間、溫度和壓力的函數(shù)結(jié)果。
ISO/TR10017：2003
MINITAB試驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)概述
在工業(yè)中，設(shè)計(jì)試驗(yàn)可用于系統(tǒng)地調(diào)查影響產(chǎn)品質(zhì)量的過(guò)程變量或產(chǎn)品變量。確定影響產(chǎn)品質(zhì)量的過(guò)程條件和產(chǎn)品組件后，
可以有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)，以增強(qiáng)產(chǎn)品的可制造性、可靠性、質(zhì)量和現(xiàn)場(chǎng)性能。
例如，您可能需要調(diào)查涂層類型和爐溫對(duì)鋼條耐腐蝕性的影響。您可以設(shè)計(jì)試驗(yàn)，以便收集涂層/溫度組合時(shí)的數(shù)據(jù)，測(cè)量
耐腐蝕性，然后使用發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)調(diào)整制造條件。
由于資源有限，因此從執(zhí)行的每個(gè)試驗(yàn)中獲取最多信息是非常重要的。與偶爾執(zhí)行或未經(jīng)計(jì)劃的試驗(yàn)相比，設(shè)計(jì)完善的試
驗(yàn)可以產(chǎn)生更多信息，而且通常需要較少的游程。此外，設(shè)計(jì)完善的試驗(yàn)還將確保您可以評(píng)估已確定為重要因素的效應(yīng)。
例如，如果您相信兩個(gè)輸入變量之間存在交互作用，請(qǐng)確保在設(shè)計(jì)中包括這兩個(gè)變量，而不要進(jìn)行“一次一個(gè)因子”試驗(yàn)。
當(dāng)一個(gè)輸入變量的效應(yīng)受另一個(gè)輸入變量的水平影響時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)交互作用。
設(shè)計(jì)試驗(yàn)的執(zhí)行通常分為四個(gè)階段：計(jì)劃、篩選（也稱為過(guò)程特征化)、優(yōu)化和驗(yàn)證。有關(guān)創(chuàng)建、分析和描繪試驗(yàn)性設(shè)計(jì)的
示例，請(qǐng)參見(jiàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)示例。
計(jì)劃
周密的計(jì)劃可以幫助您避免在執(zhí)行試驗(yàn)計(jì)劃期間可能出現(xiàn)的問(wèn)題。例如，系統(tǒng)的人員、設(shè)備可用性、資金和機(jī)械方面都可
能會(huì)影響您完成試驗(yàn)的能力。如果您的項(xiàng)目?jī)?yōu)先級(jí)比較低，則您可能需要執(zhí)行小型的連續(xù)試驗(yàn)。這樣一來(lái)，如果您丟失了
優(yōu)先級(jí)較高項(xiàng)目的資源，也不必放棄已收集的數(shù)據(jù)。資源再次可用時(shí)，便可重新開(kāi)始試驗(yàn)。
開(kāi)始試驗(yàn)前所需的準(zhǔn)備工作取決于您的問(wèn)題。以下是可能需要的一些步驟：
•定義問(wèn)題。擬訂良好的問(wèn)題闡述可幫助您確保正在研究正確的變量。在這一步，您可以確定要回答的問(wèn)題。
•定義目標(biāo)。完善定義的目標(biāo)將確保試驗(yàn)?zāi)芑卮鹫_問(wèn)題并產(chǎn)生實(shí)際且可用的信息。在這一步，您可以定義試驗(yàn)的目標(biāo)。
•開(kāi)發(fā)將提供有意義的信息的試驗(yàn)計(jì)劃。確保查看相關(guān)的背景信息，如理論原則以及通過(guò)觀察或以前的試驗(yàn)獲取的知識(shí)。
例如，您可能需要確定哪些因子或過(guò)程條件影響過(guò)程性能并導(dǎo)致過(guò)程變異。或者，如果已建立了過(guò)程并確定了影響因子，
則您可能需要確定最優(yōu)過(guò)程條件。
•請(qǐng)確保過(guò)程和測(cè)量系統(tǒng)都處于控制之中。理想情況下，在通過(guò)運(yùn)行統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(SPC)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行測(cè)算時(shí)，過(guò)程和測(cè)
量都應(yīng)該處于統(tǒng)計(jì)控制中。即使過(guò)程沒(méi)有完全處于控制之中，也必須能夠復(fù)制過(guò)程設(shè)置。您還需要確定測(cè)量系統(tǒng)中的變異
性。如果系統(tǒng)中的變異性高于您認(rèn)為重要的差異/效應(yīng)，則試驗(yàn)不會(huì)產(chǎn)生有用的結(jié)果。
篩選
在許多過(guò)程開(kāi)發(fā)和制造應(yīng)用中，存在眾多有潛在影響的變量。篩選可通過(guò)確定影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要變量來(lái)減少變量的個(gè)數(shù)。
變量個(gè)數(shù)的減少使您可以集中精力針對(duì)真正重要的變量或“少數(shù)嚴(yán)重”問(wèn)題進(jìn)行過(guò)程改進(jìn)。篩選還可以為這些因子建議
“最佳”或最優(yōu)設(shè)置，并指示響應(yīng)中是否存在彎曲。隨后，您便可以使用優(yōu)化方法來(lái)確定最佳設(shè)置并定義彎曲性質(zhì)。
優(yōu)化
通過(guò)篩選確定“少數(shù)嚴(yán)重”問(wèn)題后，需要確定這些試驗(yàn)因子的“最佳”值或最優(yōu)值。最優(yōu)因子值取決于過(guò)程目標(biāo)。例如，
您可能需要使過(guò)程產(chǎn)量最大化或降低產(chǎn)品變異性。
•因子設(shè)計(jì)概述介紹設(shè)計(jì)和分析因子設(shè)計(jì)的方法。
•響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)概述介紹設(shè)計(jì)和分析中心復(fù)合設(shè)計(jì)和Box-Behnken設(shè)計(jì)的方法。
•混料設(shè)計(jì)概述介紹設(shè)計(jì)和分析單純形質(zhì)心、單純形格點(diǎn)和極端頂點(diǎn)設(shè)計(jì)的方法。混料設(shè)計(jì)是一類特殊的響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)，
在這種設(shè)計(jì)中重要的是分量的比例（因子），而不是其量值。
•響應(yīng)優(yōu)化介紹優(yōu)化多個(gè)響應(yīng)的方法。Minitab提供了數(shù)字優(yōu)化、交互圖形和重疊等值線圖來(lái)幫助您確定同時(shí)優(yōu)化多個(gè)響
應(yīng)的“最佳”設(shè)置。
•田口設(shè)計(jì)概述介紹分析田口設(shè)計(jì)的方法。田口設(shè)計(jì)可能也稱為田口正交表設(shè)計(jì)、穩(wěn)健性設(shè)計(jì)或內(nèi)側(cè)-外側(cè)陣列設(shè)計(jì)。這
些設(shè)計(jì)用于創(chuàng)建在其預(yù)期操作環(huán)境中對(duì)條件保持穩(wěn)健性的產(chǎn)品。
驗(yàn)證
驗(yàn)證涉及在預(yù)測(cè)“最佳”處理?xiàng)l件下執(zhí)行跟進(jìn)試驗(yàn)以確認(rèn)優(yōu)化結(jié)果。例如，您可以在最優(yōu)設(shè)置下執(zhí)行幾個(gè)驗(yàn)證游程，然后
針對(duì)平均值響應(yīng)獲取置信區(qū)間。
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）是一種用于探索新技術(shù)的強(qiáng)大技術(shù)流程，獲得對(duì)現(xiàn)有流程的更多了解和優(yōu)化
這些過(guò)程實(shí)現(xiàn)了世界一流的表現(xiàn)。作者的參與促進(jìn)和培訓(xùn)能源部的使用可以追溯到中期
20世紀(jì)90年代。今天市場(chǎng)上有很多關(guān)于這個(gè)主題的書(shū)籍由經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)家撰寫(xiě)，盡管其中大多數(shù)都適合其他人
統(tǒng)計(jì)學(xué)家而不是普通的工業(yè)工程師和企業(yè)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)技能有限的管理人員。
DOE從未成為當(dāng)今許多工程師最喜歡的技術(shù)和組織中的管理人員由于涉及的數(shù)字運(yùn)算和
統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)被許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家納入教學(xué)模式。
這本書(shū)的目標(biāo)對(duì)象是那些被他們嚇倒的人試圖了解DOE或從未意識(shí)到DOE的真正潛力
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量和工藝的突破性改進(jìn)效率。
本書(shū)通過(guò)無(wú)數(shù)的介紹了這項(xiàng)技術(shù)實(shí)例和案例研究。本書(shū)的讀者將會(huì)發(fā)展對(duì)DOE理論的理解和實(shí)踐方面如何
設(shè)計(jì)，分析和解釋設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。
始終本書(shū)重點(diǎn)介紹了簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)圖形工具分析和解釋。本書(shū)中的所有圖形和圖形都是
使用Minitab13.0forWindows創(chuàng)建。
筆者真誠(chéng)地希望實(shí)踐工業(yè)工程師和管理者以及學(xué)術(shù)界的研究人員會(huì)發(fā)現(xiàn)這本書(shū)很有用學(xué)習(xí)如何在自己的工作
環(huán)境中應(yīng)用DOE。
這本書(shū)也將是參與六西格瑪培訓(xùn)和項(xiàng)目的人員的有用資源與設(shè)計(jì)優(yōu)化和流程性能改進(jìn)有關(guān)。
作者希望這本書(shū)能激發(fā)讀者養(yǎng)成習(xí)慣應(yīng)用DOE解決問(wèn)題并處理故障排除。
作者強(qiáng)烈建議本書(shū)的讀者繼續(xù)更高級(jí)參考以了解此處未涉及的主題。
作者是感謝許多貢獻(xiàn)者和大師們的各種發(fā)展實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)，特別是羅納德費(fèi)希爾爵士，Plackett和
Burman，GeorgeBox教授，DouglasMontgomery教授，Genichi博士Taguchi和DorianShainin博士。