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高级实验设计(DOE)

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  • 开课时间:2015年07月13日 09:00 周一 查找最新
  • 结束时间:2015年07月14日 17:00 周二
  • 课程时长:14小时
  • 招生进展: 确定开班
  • 开课地点:北京市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:276449
  • 课程分类:生产管理
  •  
  • 收藏 人气:132
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培训受众:

本课程是专门为从事产品/服务设计开发工程师,设计开发部门负责人,工艺过程开发和改进人员,服务流程设计人员、质量保证及质量控制人员、参与改进的各部门人员设计

课程收益:

实验设计(DOE)一种强大的统计学工具,可广泛用于产品设计、工艺改进、质量改进,帮助制造业和服务业的人员寻找现场问题的根本原因和主要原因,以制订有效的改进方案。
正确实施DOE,有利于利用经济而有效的方法改进过程能力和产品质量,减少变差,通过实验,研究相关影响因素以及改进一个和多个过程特性指标,从而达到减少过程时间和全面降低成本的目的。

本课程通过讲解,讨论、练习、实际演练等方式,将实验界普遍采用的经典实验设计方法即:因子试验、筛选试验、响应曲面、建模等方法有机地结合起来,让学员快速而有效地掌握实验设计的方法和理论以及相关的软件应用(Minitab)。

响应曲面(RSM)实验设计是高阶实验设计方法,适用的行业广泛。是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系,通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数,解决多变量问题的一种统计方法。

课程大纲:

核心模块:

第一天

实验设计(DOE)介绍
 什么是实验设计
 传统实验设计的缺陷
 现代实验设计方法分类
 应用DOE的好处

减少偏差
 减少偏差的原理
 试验设计的应用前提
 减少偏差的案例分析
 练习1:利用弹射器完成减少偏差的分析

设计有效的实验
 实验设计步骤
 重复实验
 区组的概念
 随机化的作用
 练习2:利用MINITAB完成设计矩阵

全因子设计
 基本概念和应用
 主效应和交互作用
 正交试验
 案例研究
 练习3:利用弹射器完成全因子试验

第二天

实验分析
 图表分析和解释
 统计学的基本理解
 Y=f(x)分析
 练习4:利用弹射器试验取得的数据进行试验分析

部分因子设计(2水平)
 基本概念和部分因子实验的应用
 混和的概念
 选择部分因子实验设计的原则

筛选实验
 田口筛选实验
 Plackett-Burman实验
 练习5:完成直升机筛选试验

DOE成功的因素
 计划、实施实验时应考虑的因素
 数据分析时应考虑的因子
 获得实验结论和确认其执行

第三天

三水平实验设计简介
 三水平实验设计应用
 三水平实验设计原则

三水平实验矩阵
 三水平完全设计
 中心复合实验
 Alpha值的计算方法
 Box-Behnken实验设计

深入的路径
 深入的路径
 步长的概念
 快速登高/快速降低的实验方法

实验分析
 选择有效的实验模型
 残差分析
 删减模型
 优化响应

培训师介绍:

 
讲师介绍:兰蓉 女士

 IATF/SMMT注册ISO/TS 16949第一方/第二方审核员及审核员培训讲师
 英国IRCA注册ISO 9000质量管理体系主任审核员及审核员培训讲师
 CNAT注册质量管理体系高级咨询师。
 兰蓉女士曾供职于戴姆勒克莱斯勒汽车有限公司,30多年的工作积累,使她具有深厚的汽车行业背景以及质量管理经验。
 现场咨询服务过的部分客户包括:
 天津一汽丰田、长春德尔福、威意特汽车系统、丰田合成、斯必克费尔特兰、北汽福田、诺基亚、长城润滑油、SEW、雀巢、框架广告、中海油等。

本课程名称: 高级实验设计(DOE)

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