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课程说明
课程内容
课程评价
实验设计(DOE)是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。
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)。
本课程致力于:
1、试验设计的技能提高,将重点讲解各种试验设计的设计和应用技巧
2、关注试验设计的预准备阶段,使试验设计的因子和响应的选择更具有针对性
3、试验设计的有效分析技巧
课程对象
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。
课程时间
3天

一、实验设计(DOE)介绍
1、什么是实验设计
2、传统实验设计的缺陷
3、现代实验设计方法分类
4、应用DOE的好处
二、减少偏差
1、减少偏差的原理
2、试验设计的应用前提
3、减少偏差的案例分析
三、设计有效的实验
1、实验设计步骤
2、重复实验
3、区组的概念
4、随机化的作用
四、全因子设计
1、基本概念和应用
2、主效应和交互作用
3、正交试验
五、实验分析
1、图表分析和解释
2、统计学的基本理解
3、Y=f(x)分析
六、部分因子设计(2水平)
1、基本概念和部分因子实验的应用
2、混和的概念
3、选择部分因子实验设计的原则
七、筛选实验
1、筛选实验的概念
2、田口筛选实验
3、Plackett-Burman实验
八、三水平实验设计
1、三水平实验设计应用
2、三水平实验设计原则
九、三水平实验矩阵
1、三水平完全设计
2、中心复合实验
3、Alpha值的计算方法
4、Box-Behnken实验设计
十、深入的路径
1、实验方向
2、步长的概念
3、快速登高/快速降低的实验方法
十一、实验分析
1、选择有效的实验模型
2、残差分析
3、删减模型
4、优化响应
十二、验证实验
十三、DOE成功的因素
1、计划、实施实验时应考虑的因素
2、数据分析时应考虑的因子
3、获得实验结论和确认其执行
十四、课程总结
十五、Q&A

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该课程全年公开课计划
开课日期
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04.25-12.31
251天
499
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