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DOE實驗設計

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培訓受眾:

質量工程師、工藝工程師、設計工程師、維護工程師、生產工程師、工程試驗人員、6Sigma綠帶、一線主管、領班、車間主管、生產主管等。

課程收益:

·了解試驗設計的目的
·知道如何將實際問題轉化為試驗問題,從而大大提高解決問題的能力和可能性
·知道在眾多的影響因素中,找出主要的因素并了解各因素之間是如何相互作用的
·利用Minitab能輕而易舉地制定試驗方案
·能對試驗結果進行數量化的解釋
·能圖示化試驗結果,以便對他人解釋
·能大大降低解決問題的成本
·能了解不可控因素是如何影響問題的,并了解如何解決

課程大綱:

課程背景:
1、在產品設計中,如何用最小的實驗成本和次數,有效的設計和驗證產品的性能?
2、在制造過程中,如何面對諸多影響因素,科學的設定工藝參數?
3、面對生產過程中出現的懸而未決卻涉及因素復雜的質量問題如何有效分析?
4、如何在設計和加工初期,做到質量的先期控制,提升產品的競爭力?
設計、制造、質量工作由一個個過程組成。由于輸入的變化、各因素之間可能存在的交互作用,再加上各種干擾因素的影響,使得結果變化不定。在大多數情況下,這種輸出的不穩定會帶來質量不穩定和成本高居不下。試驗設計(Design of Experiment,簡稱DOE)是以概率論與數理統計為基礎、合理安排試驗的一種方法,通過高效經濟地獲取數據信息、科學地分析處理、得出正確的結論。現代企業的制造和設計部門則經常用它來解決設計、生產和服務流程中的問題,特別是在一些推行持續改進的企業里,更是一個提升質量,穩定流程的有力工具。本課程旨在向您講述如何將各項實驗方法運用于產品和制程設計中,減少過程中各項的變差,從而使產品及制程設計臻于完美。
但是一提到DOE,很多人就會想到其深奧的理論,使人望而卻步。本課程特點:適當的理論,注重實踐,由淺入深,較多的案例與實踐,讓學員在實踐中輕松掌握……

課程大綱:
1、DOE的目的和分類
2、DOE的統計學準備
☆數據屬性和分布
·樣本和總體
·精確性和準確性
·正態分布
☆假設檢驗
·原假設和備擇假設
·P值的解釋
☆ANOVA
·ANOVA的原理
·期望值和殘差
·ANOVA模型
·單因子,雙因子ANOVA
·平衡型ANOVA
·案例和練習
3、實驗設計的軟件使用
☆MINITAB簡介
☆運用MINITAB進行ANOVA分析
4、因子實驗
☆全因子實驗
·因子效應和交互作用
·重復和仿行
·實驗誤差
·隨機化和區塊化
·實驗樣本量的制定
  ―利用Minitab確定實驗的樣本量
·利用Minitab創建和分析全因子實驗
  ―實驗的創建、實驗殘差分析
  ―實驗顯著性分析、實驗最佳點的選擇
·案例和練習
☆部分因子實驗
5、穩健參數設計
☆穩健的概念
☆田口玄一的損失函數
☆信噪比S/N比
·望目特性S/N比
·望大特性S/N比
·望小特性S/N比
☆田口設計
·因子策略:可控因子、噪音因子
·外部陣列和內部陣列
·正交實驗:正交表的特點、正交表的選擇
·利用Excel進行田口設計
  ―內外部陣列的構建
  ―S/N比分析、靈敏度設計
·利用Minitab進行田口設計
  ―田口設計的構建、實驗的分析

培訓師介紹:

 
精益六西格瑪資深咨詢顧問,美國質量學會認證黑帶,美國質量學會授權六西格瑪講師,曾任職于某大型跨國EMS企業華東地區和華北地區黑帶經理,大型企業兼職精益六西格瑪顧問,具有近10年豐富的外資企業現場管理和流程改善經驗。擅長領域:六西格瑪黑帶、綠帶課程,DOE,SPC,QCC七大工具,8D,Minitab應用,FMEA,MSA等。曾服務的客戶:上海貝爾、德爾福、TCL、上海強生、中國質量認證中心、上汽集團、天津勤美達、東莞聯茂、山東龍大集團等。莫老師培訓語言生動,能將復雜的技術道理講解得很簡單,課程設計有練習、案例、演練,能做到學以致用。

本課程名稱: DOE實驗設計

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