DOE實驗設計在產品誕生的整個過程中扮演了非常重要的角色,它是提高產品質量,改善工藝流程,優(yōu)化設計的重要工具。通過兩天的課程,將通過對產品生成的各階段的DOE應用,學習判別與選擇不同的實驗設計工具, 解決相應的問題,同時相關人員了解DOE在自己工作中可以幫到什么。通過我們六年的授課實踐和不斷研究,采用邏輯上的重整和合并,在兩天的課程之內,將田口、經典和謝寧三種風格的DOE結合起來,不但是完全可以的,而且能保證內容上的翔實,困惑的解除,有助于快速掌握和靈活應用。對DOE的整合是通過貫穿始終的產品誕生路徑、質量與可靠性風險的線索,它是本課程的獨家內容,會為學員帶來特別的增值價值。此外,課程提供持續(xù)的支持服務和交流活動,學員在課后應用中的問題,老師將提供持續(xù)的解答和輔導,很多學員都已經成為我們多年的朋友。
今天,DOE這個詞給很多工程人員帶來了困擾,很多誤區(qū)由此而生:
它是做6sigma才需要的。
它需要深入的統(tǒng)計數學基礎,掌握起來非常困難,即使掌握了,距離解決問題也很遠
它能最終解決一切問題,但是耗費的周期很長
如果沒有其他部門的配合,發(fā)起部門就無法將試驗設計做到有結果。
。。。。。。這些都是我們在看書,聽講座,參加研討會之后產生的感覺。
我們耗費了很多時間去學習DOE,也許發(fā)現總是沒有耐心學下去,而公司產品中的問題卻依然存在,困擾我們的問題是如此的長期和頑固,揮之不去:
這到底是裝配過程的問題,還是設計問題或供應商來料問題?
這到底是不是真正的原因?
每個零件都合乎規(guī)格和要求,為什么裝到一起就出問題?
出廠前從來沒有發(fā)現過,怎么到市場上就出現,甚至一開箱就出現?
有些問題非常難再現出來,收集足夠的數據用來進行正統(tǒng)的DOE分析也是不現實的,怎么辦?
培訓課程大綱
實驗設計基礎 假設檢定
- 假設檢定定義與術語
- 置信區(qū)間的概念
- 如何運作假設檢定
- 將實際問題轉化為統(tǒng)計問題;
- 對流程變異進行假設驗證
- 對你的實驗設計進行假設
單因子實驗分析(One-Way ANOVA)
- 單因子實驗
- 單因子分析模型
- F檢定和T檢定
- 方差測試
- 練習
- 單因子變量分析的統(tǒng)計模型
- 研究統(tǒng)計檢定來比較方差值
- 學習不同的探索方法和圖示技巧
- 學習F檢定和T檢定
多因子實驗分析(Two-Way ANOVA)
- 多因子實驗
- 多因子分析模型
- 交互作用
- 練習
- 多因子變量分析的統(tǒng)計模型
- 學習交互作用的概念
回歸分析
- 相關與回歸
- 回歸系數與回歸模型
- 殘差分析
- 練習
- 回歸的統(tǒng)計模型
- 學習殘差的概念
實驗設計實戰(zhàn) 實驗設計概論
- 什么是實驗設計
- 實驗設計的用途
- 實驗的種類
- 實驗設計的步驟
- 實驗設計的概念
- 實驗設計的專業(yè)術語
- 學習處理干擾變量
- 實驗設計的規(guī)則
全因子實驗設計
- 2k 全因子設計的整體概念
- 建立標準順序設計
- 設計并分析 2k 全因子設計
使用 ANOVA
使用效應圖 (Effects Plots)
圖表及殘差圖 (Residual Plots)
- 在設計中采用中心點 (Center points)
- 在2k 全因子設計中應用區(qū)組劃分(Blocking)
- 掌握全因子實驗設計的步驟和方法
- 會分析全因子實驗的結果
部分因子實驗設計
- 篩選設計
- 部分因子設計
- Alias關系
- 設計解決方案
- Foldover設計
- 飽和設計
- 投射器實驗
- 簡化全因子實驗設計
- 調查所有因子的影響
- 調查多種因子的聯合影響
DOE經典案例介紹 了解DOE具體實施方法