Ray007
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实验设计DOE</SPAN>实务（北京，11</SPAN>月20-21</SPAN>日）</SPAN></SPAN> 【培训日期】</SPAN>2009</SPAN>年11</SPAN>月20-21</SPAN>日</SPAN></SPAN> 【培训地点】</SPAN>北京</SPAN></SPAN> 【培训对象】</SPAN>质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、生产工程师、工程试验人员、6Sigma</SPAN>绿带、一线主管、领班、车间主管、生产主管等。</SPAN></SPAN> 【课程背景】</SPAN></SPAN> 在产品设计中，如何用最小的实验成本和次数，有效的设计和验证产品的性能？ </SPAN>在制造过程中，如何面对诸多影响因素，科学的设定工艺参数？ </SPAN>面对生产过程中出现的悬而未决却涉及因素复杂的质量问题如何有效分析？ </SPAN>如何在设计和加工初期，做到质量的先期控制，提升产品的竞争力？ </SPAN>设计、制造、质量工作由一个个过程组成。由于输入的变化、各因素之间可能存在的交互作用，再加上各种干扰因素的影响，使得结果变化不定。在大多数情况下，这种输出的不稳定会带来质量不稳定和成本高居不下。试验设计（Design of Experiment</SPAN>，简称DOE</SPAN>）是以概率论与数理统计为基础、合理安排试验的一种方法，通过高效经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。现代企业的制造和设计部门则经常用它来解决设计、生产和服务流程中的问题，特别是在一些推行持续改进的企业里，更是一个提升质量，稳定流程的有力工具。本课程旨在向您讲述如何将各项实验方法运用于产品和制程设计中，减少过程中各项的变差，从而使产品及制程设计臻于完美。 </SPAN>但是一提到DOE</SPAN>，很多人就会想到其深奥的理论，使人望而却步。本课程特点：适当的理论，注重实践，由浅入深，较多的案例与实践，让学员在实践中轻松掌握……</SPAN></SPAN> </SPAN> 【课程目的】</SPAN></SPAN> ■</SPAN>了解试验设计的目的</SPAN></SPAN> ■</SPAN>知道如何将实际问题转化为试验问题，从而大大提高解决问题的能力和可能性</SPAN></SPAN> ■</SPAN>知道在众多的影响因素中，找出主要的因素并了解各因素之间是如何相互作用的</SPAN></SPAN> ■</SPAN>利用Minitab</SPAN>能轻而易举地制定试验方案</SPAN></SPAN> ■</SPAN>能对试验结果进行数量化的解释</SPAN></SPAN> ■</SPAN>能图示化试验结果，以便对他人解释</SPAN></SPAN> ■</SPAN>能大大降低解决问题的成本</SPAN></SPAN> ■</SPAN>能了解不可控因素是如何影响问题的，并了解如何解决</SPAN></SPAN> </SPAN> 【课程大纲】</SPAN></SPAN> 一. </SPAN></SPAN></SPAN><STRONG>DOE</SPAN></STRONG><STRONG>的目的和分类</SPAN></STRONG></SPAN> <B>二.<STRONG>DOE</SPAN></STRONG></SPAN><STRONG>的统计学准备</SPAN></STRONG></SPAN> </SPAN>1.</SPAN>数据属性和分布 </SPAN></SPAN>■</SPAN>样本和总体 </SPAN></SPAN>■</SPAN>精确性和准确性 </SPAN></SPAN>■</SPAN>正态分布</SPAN></SPAN> </SPAN>2.</SPAN>假设检验 </SPAN></SPAN>■</SPAN>原假设和备择假设 </SPAN></SPAN>■</SPAN>P</SPAN>值的解释</SPAN></SPAN> </SPAN>3.</SPAN>ANOVA </SPAN>■</SPAN>ANOVA</SPAN>的原理 </SPAN></SPAN>■</SPAN>期望值和残差 </SPAN></SPAN>■</SPAN>ANOVA</SPAN>模型 </SPAN></SPAN>■</SPAN>单因子，双因子ANOVA </SPAN></SPAN>■</SPAN>平衡型ANOVA </SPAN></SPAN>■</SPAN>案例和练习</SPAN></SPAN> </SPAN>三.</SPAN><STRONG>实验设计的软件使用</SPAN></STRONG> </SPAN></SPAN>■</SPAN>MINITAB</SPAN>简介 </SPAN></SPAN>■</SPAN>运用MINITAB</SPAN>进行ANOVA</SPAN>分析</SPAN></SPAN> </SPAN>四.</SPAN><STRONG>因子实验</SPAN></STRONG></SPAN> </SPAN>1.</SPAN>全因子实验 </SPAN></SPAN>■</SPAN>因子效应和交互作用 </SPAN></SPAN>■</SPAN>重复和仿行 </SPAN></SPAN>■</SPAN>实验误差</SPAN></SPAN> ■</SPAN>随机化和区块化<B> </SPAN></SPAN>■</SPAN>实验样本量的制定</SPAN></SPAN> ■</SPAN>利用Minitab</SPAN>确定实验的样本量 </SPAN></SPAN>■</SPAN>利用Minitab</SPAN>创建和分析全因子实验 </SPAN></SPAN>■</SPAN>实验的创建、实验残差分析 </SPAN></SPAN>■</SPAN>实验显著性分析、实验最佳点的选择 </SPAN></SPAN>■</SPAN>案例和练习</SPAN></SPAN> </SPAN>2.</SPAN>部分因子实验</SPAN></SPAN> <B> </SPAN><B>五.</SPAN><STRONG>稳健参数设计</SPAN></STRONG> 1.</SPAN></SPAN>稳健的概念 2.</SPAN>田口玄一的损失函数 3.</SPAN>信噪比S/N</SPAN>比 </SPAN></SPAN>■</SPAN>望目特性S/N</SPAN>比 </SPAN></SPAN>■</SPAN>望大特性S/N</SPAN>比 </SPAN></SPAN>■</SPAN>望小特性S/N</SPAN>比</SPAN></SPAN> </SPAN>4.</SPAN>田口设计 </SPAN></SPAN>■</SPAN>因子策略：可控因子、噪音因子 </SPAN></SPAN>■</SPAN>外部阵列和内部阵列 </SPAN></SPAN>■</SPAN>正交实验：正交表的特点、正交表的选择 </SPAN></SPAN>■</SPAN>利用Excel</SPAN>进行田口设计 </SPAN></SPAN>■</SPAN>内外部阵列的构建 </SPAN></SPAN>■</SPAN>S/N</SPAN>比分析、灵敏度设计 </SPAN></SPAN>■</SPAN>利用Minitab</SPAN>进行田口设计 </SPAN></SPAN>■</SPAN>田口设计的构建、实验的分析</SPAN></SPAN> </SPAN> 【讲师介绍】</SPAN></SPAN> Alex Mo</SPAN>，</SPAN>中国培训资讯网(www.e71edu.com)</SPAN>资深讲师。</SPAN>六西格玛资深咨询顾问，美国质量学会认证黑带，美国质量学会授权六西格玛讲师，曾任职于某大型跨国EMS</SPAN>企业华东地区和华北地区黑带经理，大型企业兼职精益六西格玛顾问，具有近10</SPAN>年丰富的外资企业现场管理和流程改善经验。擅长领域：六西格玛黑带、绿带课程，DOE,SPC</SPAN>，QCC</SPAN>七大工具，8D</SPAN>，Minitab</SPAN>应用，FMEA</SPAN>，MSA</SPAN>等。曾服务的客户：上海贝尔、德尔福、TCL</SPAN>、上海强生、中国质量认证中心、上汽集团、天津勤美达、东莞联茂、山东龙大集团等。莫老师培训语言生动，能将复杂的技术道理讲解得很简单，课程设计有练习、案例、演练，能做到学以致用。</SPAN></SPAN> |