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课程编号:  
 
中培热线 >> 公开课程 >> 生产管理 >> 实验设计(经典DOE)
实验设计(经典DOE)
培训时间:2019年01月16日2019年01月17日 该课程的其它培训场次:
2019-03-27至2019-03-28【上海】   2019-04-22至2019-04-23【广州】  
2019-05-09至2019-05-10【长沙】   2019-06-20至2019-06-21【上海】  
2019-07-31至2019-08-01【广州】   2019-09-04至2019-09-05【上海】  
2019-09-09至2019-09-10【武汉】  
培训地点:广州
培训讲师:专家
培训价格:3200 元/位
参会学员:任何把降低质量成本和PPM作为业务目标的企业和人员。需要理解和运用实验设计程序收集数据的人员,质量人员及设计开发人员、工艺开发人员

性回归、非线性回归 ★ 析因试验设计 factorial design 析因试验设计的含义 完全析因试验设计的含义 2水平全因子试验概述 试验的安排、中心点的选择及随机化排序 代码化及其计算 全因子析因试验设计法的运用案例 明确试验目的 确定响应变量 选择因子与水平 选择试验计划 试验结果记录 试验结果数据分析 确定分析结果 进行验证试验 案例1:3因子2水平全因子试验设计案例 有中心点的试验设计 有中心点的试验设计的概念 有中心点的试验设计的优点 案例2:有中心点试验设计案例 ★ 部分因子试验设计法 fractional factorial design 部分析因试验设计的含义 重影效应(alias) 部分因子试验的清晰度(Resolution) 部分因子实验的案例 案例1:5因子2水平1/2部分因子试验设计案例 ★ 响应曲面设计简介 响应曲面设计的概念 中心复合设计 响应曲面设计的计划 用最速上升法(Steepest ascent search)寻找试验的最优区域 在已确定为最优区域的范围内,进行响应曲面试验 响应曲面设计案例

培训内容

课程介绍
两天课程 讲解如何进行试验设计,进行实验以及如何分析试验结果,讲解实验设计的原理及如何运用它们来提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行实验设计和数据分析。
学员背景要求:
具备基本的运算能力,了解统计概念,并有统计过程控制(SPC)和测量系统分析(MSA)的经验。带电脑,会使用简单的Minitab软件功能。

培训教材:
每位参加人员将获得一套培训手册

课程优势
经典的DOE通过筛选实验及部分析因法,从众多过程特性中找出关键的少数的因子,通过全因子法及响应曲面法,建立少数关键因子与关键输出特性的数学模型,从而通过对少数关键的因子建立合理的规范,而确保得到优良的关键输出特性。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解

课程收益
掌握试验设计的方法,原理和应用
通过咨询师的现场辅导,解决生产现场的实际问题并有效掌握DOE的应用
提高对DOE的认识,从根本上摒弃依靠"啪脑袋"和"工程猜测"解决问题的传统陋习
了解应用DOE的必备条件
掌握DOE工具的应用步骤
系统性地应用DOE工具,提高过程质量及生产效率


课程大纲

★  DOE基础知识
试验的定义
试验设计和分析的含义
试验设计和分析的历史和发展
试验设计和分析的作用
试验设计DOE有关术语
Response 响应
Factor 因子 (controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子)
Level 水平/treatment处理
Main effect主效应
Interaction 交互作用
试验单元
试验环境
模型和误差
试验设计分类
试验设计运用步骤
DOE基本原则 Replication重复、Randomization随机化和Blocking分组

★  简单实验设计应用
试误法(Trial & Error)
单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time
单因子试验设计和分析
单因子试验设计
单因子试验设计图形(定性)分析:箱线图(box plots)、单值图(scatter diagram)
单因子试验设计统计(定量)分析:单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较 (multiple comparison)
单因子试验设计(定量)分析:线性回归、非线性回归

★  析因试验设计 factorial design
析因试验设计的含义
完全析因试验设计的含义
2水平全因子试验概述
试验的安排、中心点的选择及随机化排序
代码化及其计算
全因子析因试验设计法的运用案例
明确试验目的
确定响应变量
选择因子与水平
选择试验计划
试验结果记录
试验结果数据分析
确定分析结果
进行验证试验
案例1:3因子2水平全因子试验设计案例
有中心点的试验设计
有中心点的试验设计的概念
有中心点的试验设计的优点
案例2:有中心点试验设计案例

★  部分因子试验设计法 fractional factorial design
部分析因试验设计的含义
重影效应(alias)
部分因子试验的清晰度(Resolution)
部分因子实验的案例
案例1:5因子2水平1/2部分因子试验设计案例

★  响应曲面设计简介
响应曲面设计的概念
中心复合设计
响应曲面设计的计划
用最速上升法(Steepest ascent search)寻找试验的最优区域
在已确定为最优区域的范围内,进行响应曲面试验
响应曲面设计案例

课程介绍 两天课程 讲解如何进行试验设计,进行实验以及如何分析试验结果,讲解实验设计的原理及如何运用它们来提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行实验设计和数据分析。 学员背景要求: 具备基本的运算能力,了解统计概念,并有统计过程控制(SPC)和测量系统分析(MSA)的经验。带电脑,会使用简单的Minitab软件功能。 培训教材: 每位参加人员将获得一套培训手册 课程优势 经典的DOE通过筛选实验及部分析因法,从众多过程特性中找出关键的少数的因子,通过全因子法及响应曲面法,建立少数关键因子与关键输出特性的数学模型,从而通过对少数关键的因子建立合理的规范,而确保得到优良的关键输出特性。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解 课程收益 掌握试验设计的方法,原理和应用 通过咨询师的现场辅导,解决生产现场的实际问题并有效掌握DOE的应用 提高对DOE的认识,从根本上摒弃依靠"啪脑袋"和"工程猜测"解决问题的传统陋习 了解应用DOE的必备条件 掌握DOE工具的应用步骤 系统性地应用DOE工具,提高过程质量及生产效率 课程大纲 ★ DOE
E基础知识 试验的定义 试验设计和分析的含义 试验设计和分析的历史和发展 试验设计和分析的作用 试验设计DOE有关术语 Response 响应 Factor 因子 (controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子) Level 水平/treatment处理 Main effect主效应 Interaction 交互作用 试验单元 试验环境 模型和误差 试验设计分类 试验设计运用步骤 DOE基本原则 Replication重复、Randomization随机化和Blocking分组 ★ 简单实验设计应用 试误法(Trial & Error) 单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time 单因子试验设计和分析 单因子试验设计 单因子试验设计图形(定性)分析:箱线图(box plots)、单值图(scatter diagram) 单因子试验设计统计(定量)分析:单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较 (multiple comparison) 单因子试验设计(定量)分析

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  2019年培训课程:
01月 | 02月 | 03月 | 04月
05月 | 06月 | 07月 | 08月
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  规范,而确保得到优良的关键输出特性。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解 课程收益 掌握试验设计的方法,原理和应用 通过咨询师的现场辅导,解决生产现场的实际问题并有效掌握DOE的应用 提高对DOE的认识,从根本上摒弃依靠"啪脑袋"和"工程猜测"解决问题的传统陋习 了解应用DOE的必备条件 掌握DOE工具的应用步骤 系统性地应用DOE工具,提高过程质量及生产效率 课程大纲 ★ DOE基础知识 试验的定义 试验设计和分析的含义 试验设计和分析的历史和发展 试验设计和分析的作用 试验设计DOE有关术语 Response 响应 Fa我单位共计 * 人,报名参加2019-1-16开始,在广州举办的实验设计(经典DOE)(课程编号:174708)。
  单位名称: *  联 系 人: *
  联系电话: -  *  电子邮件: *
  移动电话:    联系传真: - *
  请问是否需要预订酒店(费用自理): 不需要 需要标单 需要标双 共 间房,住 天,入住日期
  支付方式: 现金支付 转账支付 暂未确定
  其他备注:
* 注:本次课程虽已过期,但您可以留下联系方式,近期巡回开课的时候我们会通知您!
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