92-試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE(2days)__20190211

  培訓(xùn)講師:劉澤鋒

講師背景:
劉澤鋒講師背景:畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué),北美汽車制造業(yè)研發(fā)和歐洲和韓國(guó)電子行業(yè)的質(zhì)量管理和制造技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)超過(guò)12年。曾就職于飛利浦(Philips)、三星(Samsung)和通用汽車(GM),先后擔(dān)任制造技術(shù)經(jīng)理,產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)理和質(zhì)量可靠性耐久性經(jīng) 詳細(xì)>>

劉澤鋒
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92-試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE(2days)__20190211詳細(xì)內(nèi)容

92-試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE(2days)__20190211

試驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)高級(jí)應(yīng)用
Design of Experiment (DOE) Advanced Application
【2 Days Workshop】
[pic]
課程介紹:
2天課程按照:關(guān)鍵影響因子查找→控制因子試驗(yàn)優(yōu)化的完整邏輯思路,結(jié)合學(xué)員真實(shí)產(chǎn)
品及工程方案,深入淺出地講授DOE (Design of Experiment)-
試驗(yàn)設(shè)計(jì)在企業(yè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中的實(shí)際應(yīng)用方法和技巧。即可避免“眉毛胡子一把抓”不
分重點(diǎn)地盲目應(yīng)用DOE帶來(lái)的資源浪費(fèi),又可“有的放矢”抓住關(guān)鍵影響因子進(jìn)行精準(zhǔn)高效
的DOE應(yīng)用,幫助廣大工程師提升DOE的應(yīng)用水平為企業(yè)帶來(lái)真正價(jià)值!
DOE (Design of Experiment)-試驗(yàn)設(shè)計(jì)
?
在制造過(guò)程設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中,面對(duì)那么多影響因素,怎樣才能把工藝參數(shù)設(shè)定在最優(yōu)化的范
圍,而不是靠“拍腦袋”“差不多”就行?
?
設(shè)計(jì)、制造、質(zhì)量工作由一連串的過(guò)程所組成。因?yàn)檩斎霔l件的變化,以及各因素之間
可能還存在相互作用,再加上受到各種外在因素的干擾,使得結(jié)果更加不確定。在很
多時(shí)候,這種輸出的不穩(wěn)定,會(huì)使得質(zhì)量不穩(wěn)定,導(dǎo)致企業(yè)付出高昂的成本。
? 試驗(yàn)設(shè)計(jì)(Design of
Experiment,DOE)就是一種經(jīng)濟(jì)科學(xué)的合理安排試驗(yàn)的方法,可以設(shè)計(jì)出:憑借更
少的次數(shù)、更短的時(shí)間和更低的試驗(yàn)成本,就能高效地收集試驗(yàn)數(shù)據(jù)、進(jìn)行科學(xué)地分
析處理、得出最優(yōu)化的結(jié)論,找到輸入條件和輸出指標(biāo)之間的內(nèi)在規(guī)律。DOE在整個(gè)
設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)、工藝開(kāi)發(fā)和質(zhì)量過(guò)程中,扮演了非常重要的角色,是產(chǎn)品質(zhì)量提高和工藝
流程改善的重要保證。有專家指出,日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展中至少有10%的功勞歸于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
。
?
同時(shí),客戶的質(zhì)量要求也越來(lái)越高,經(jīng)常要求我們用DOE的方法回復(fù)質(zhì)量異常的根本原
因。
所有這些都告訴我們,作為一個(gè)工程師、技術(shù)員,必須要能夠?qū)W習(xí)DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)。
課程亮點(diǎn):經(jīng)典的DOE通過(guò)篩選實(shí)驗(yàn)及部分析因法,從眾多過(guò)程特性中找出關(guān)鍵的少數(shù)的
因子,通過(guò)全因子法及響應(yīng)曲面法,建立少數(shù)關(guān)鍵因子與關(guān)鍵輸出特性的數(shù)學(xué)模型,從
而通過(guò)對(duì)少數(shù)關(guān)鍵的因子建立合理的規(guī)范,而確保得到優(yōu)良的關(guān)鍵輸出特性。學(xué)員可以
帶著問(wèn)題進(jìn)課堂,結(jié)合培訓(xùn)內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化應(yīng)用。此課程中對(duì)于實(shí)驗(yàn)的因子配置及數(shù)據(jù)分
析講解易于讓學(xué)員理解





【課程內(nèi)容安排】
Day 1 (9:00-12:00AM 13:00-16:30PM)
? DOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
? Minitab統(tǒng)計(jì)概率分析軟件操作入門(mén)
? 數(shù)據(jù)圖表化Minitab實(shí)操
? 分組擬合直方圖Minitab操作
? Pareto圖Minitab操作
? 因果圖Minitab操作
? 主效應(yīng)圖Minitab操作
? 按階段單值控制圖Minitab操作
? 統(tǒng)計(jì)概率數(shù)據(jù)類型
? 正態(tài)分布特性與應(yīng)用-概率分布圖Minitab操作


? DOE數(shù)據(jù)測(cè)量保證方法-MSA(測(cè)量系統(tǒng)分析)
? 偏倚Bias研究
? 類型1量具研究
? 計(jì)量型數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析-Gage R&R 重復(fù)性( Repeatability )再現(xiàn)性(
Reproducibility )
? MSA Gage R&R實(shí)操小組練習(xí)
? 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析-屬性一致性分析


? 試驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)關(guān)鍵因子查找方法-假設(shè)檢驗(yàn)
? 假設(shè)檢驗(yàn)基本術(shù)語(yǔ)
■ 零假設(shè) (Null Hypothesis – Ho)
■ 備擇假設(shè) (Alternative Hypothesis – H1 或 Ha)
■ P - Value (P值)
? 數(shù)據(jù)類型與統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)的路徑圖
■ T-Test均值檢驗(yàn)(單樣本T/雙樣本T)及Minitab案例操作練習(xí)
■ T-Test均值檢驗(yàn)(一元方差分析 One Way ANOVA) 及Minitab案例操作練習(xí)
■ Chi-Square Test卡方分析及Minitab操作練習(xí)案例操作練習(xí)
■ 相關(guān)及回歸分析Correlation & Regression及Minitab案例操作練習(xí)








【課程內(nèi)容安排】
Day 2 (9:00-12:00AM 13:00-16:30PM)
? 單因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)( One-Factor-DOE )
? 單因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)的Minitab操作
? 單因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)練習(xí)


? 2K全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)2K Full Factorial DOE
? 全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)Full Factorial DOE概述
? 全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)及分析流程
? 2K全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)練習(xí)


? 帶中心點(diǎn)的2K全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)
? 創(chuàng)建帶中心點(diǎn)的2K全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)
? 彎曲與失擬
? 帶中心點(diǎn)的2K全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)練習(xí)


? 1/2部分因子DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)2K Factorial Experiments
? 簡(jiǎn)化全因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
? 實(shí)現(xiàn)參數(shù)最優(yōu)化
? 預(yù)報(bào)并驗(yàn)證
? 掌握部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的步驟和方法
? 分析部分因子實(shí)驗(yàn)的結(jié)果


? 響應(yīng)曲面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)RSM
? RSM中心復(fù)合設(shè)計(jì)CCD
? RSM Minitab操作練習(xí)



? 田口試驗(yàn)設(shè)計(jì) Taguchi DOE
? 田口實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)Taguchi DOE概述
? 靜態(tài)田口DOE
? 靜態(tài)田口DOE Minitab操作練習(xí)




該課程已為以下知名企業(yè)技術(shù)研發(fā)中心/部門(mén)進(jìn)行過(guò)培訓(xùn)獲得高度認(rèn)可:


























 

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