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高级DOE(实验设计)快速实战应用线上训练

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培训对象

产品设计、质量管理、生产管理、质量工程师

课程目标

DOE实验设计是基于事实和实验数据统计决策方法,可帮助我们花较小的成本快速从复杂的过程和产品结构因素中找到关键因子,发现规律、建立模型,优化参数。也可以在产品和过程设计早期健壮设计,设计开发具有抵抗噪声因子的高免疫力的产品和流程。DOE有以下五个方面: 析因试验设计DOE 响应曲面设计RSM DOE 混料试验设计DOE 田口实验设计DOE 谢宁DOE 基于本训练课程之目的,就是实实在在提高自身解决问题能力,做到日后晋升新的岗位后做到战之必胜,能够很快适应新的岗位要求和做出成绩,必须要

费用说明

899元/人(直播)

课程详细介绍
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一、高瞻远瞩的全面认清质量,从研发源头保证质量,利用DOE解决困惑

1、何老师质量五层次

1)产品质量

2)过程质量

3)经营质量

4)人的质量

5)人类和地球的质量

2、质量来源于设计

  质量来源于预防,首先来源于产品和过程设计开发,然后才是来源于生产和控制,检验无法保证质量

3、设计质量离不开实验设计DOE

二、DOE类别和选择技巧与Y的定义方法

1、实验设计DOE原理和作用

1)利用统计方法研究过程输出(响应Y)和过程输入(因子X)相互关系。

2)X是如何影响Y,及其对Y的交付影响

3)找到Y=f(X1,X2,...Xn)模型

4)给出关键X的公差

5)确保控制X达到Y对噪声不敏感

2、如何选择DOE

  关键实验目的,因子和水平数量选择全因子DOE?筛选因子DOE?部分因子DOE?RSM DOE?混料DOE?田口DOE?调优运算?谢宁DOE?......

3、如何定义小概率事件破坏性离散数据DOE的响应?

三、响应Y的优化次序\因子X的取值水平范围和技巧与实验三原则

1、响应Y的优化路径

2、因子X的取值范围和技巧

3、因子分组试验DOE

4、协方差因子DOE

5、试验设计DOE基本原则

  重复、分组和随机


四、正交实验设计表和DOE实验设计策划

1、正交实验设计DOE特征

2、如何设计正交实验设计表

3、实验设计DOE策划

 1)DOE项目选择

 2)DOE团队管理

 3)DOE响应Y的定义和测量

 4)DOE因子X的识别和分类

 5)实验因子X的选择和水平确定

 6)噪声如何因子处理

4、DOE过程控制

5、DOE数据分析和处理

6、实验设计DOE 结论

五、单因子方差分析和单因子实验设计

1、完全随机化实验

2、重复和分组试验

3、方差分析目的

4、方差分析前提条件

5、单因子方差分析表

6、手工计算单因子方差分析表

7、用MINITAB软件计算单因子方差分析

8、案例1:如何提高航天器件强度之工艺研究

六、理解方差分析和全因子实验设计表

1、方差分析三个前提条件

2、如果不是等方差如何做方差分析

3、样本均值推断总体均值

4、方差分析F检验原假设和备择假设定义

5、如何拒绝H0

6、第一类风险a=0.05

7、案例2:如何提高导弹射程

8、用MINITAB设计全因子实验设计表

9、实验设计三原则


七、MINITAB练习和主效益与交互作用分析

1、MINITB软件设计二因子试验设计表

2、如何手工计算主效应

3、如何计算交互效应

4、如何绘制主效应图

5、如何绘制交互效应图

6、如何用MINITAB绘制主效应图和交互作用图


八、双因子实验设计(不考虑交互作用)

1、MINITAB主效应图和交互作用图练习

2、回顾方差分析三个前提条件

3、方差分析(不考虑交互作用)计算公式和理解

4、总体方差SST手工计算


九、方差分析手工计算和MINITAB软件分析

1、MINITAB主效应图和交互作用图练习

2、回顾方差分析三个前提条件

3、方差分析(不考虑交互作用)计算公式和理解

4、总体方差SST手工计算


十、二因子重复实验方差分析原理和公式理解

1、考虑交互作用2因子方差分析一般模型

2、2因子方差分析检验背后原理和逻辑

3、2因子方差分析计算公式理解


十一、手工计算2因子交互作用方差表

1、再次理解2因子交互作用方差分析原理

2、手工计算2因子交互作用方差分析表

3、根据计算得出因子显著性检验结论

4、如何计算F分布累计概率

5、如何计算重复实验分组效应


十二、重复分组2因子交互作用全因子实验设计MINITAB训练

1、学习用MINITAB创建重复分组的一般全因子实验设计表

2、用MINITAB分析2因子重复分组一般全因子实验数据

3、根据方差分析结果如何得出结论

4、如果处理异常数据

5、用MINITAB绘制主效应图和交互作用图

6、如何用MINITAB进行响应参数优化


十三、三因子二水平全因子实验设计和MINITAB应用训练

1、三因子二水平全因子实验设计特点

2、代码表示高低水平与交互作用高低水平计算

3、如何做主效应和交互作用效应计算

4、因子柏拉图对效应排位和判断显著性因子

5、直观理解交互作用效应

6、如何在没有重复条件下用P值筛选因子

7、如何用因子立方图直观判断各因子效应和找最优点

8、如何根据顾客目标优化工艺参数

9、如何优化工艺参数范围(设定公差带)

10、MINITAB设定实验设计表、分析实验、筛选因子、建立模型、优化和设定公差带训练

11、用MINITAB绘制主效应图和交互作用图

12、如何用MINITAB进行响应参数优化

十四、四因子二水平多个Y全因子实验设计和多因子优化

1、如何解决显示器纹波不良案例

2、四因子二水平全因子设计和分析

3、如何同时分析和优化多个响应Y

4、如何用MINTAB自定义因子设计

5、多重互线性方差膨胀因子解释

6、标准化效应正态图解释和判断

7、3因子2水平3次重复实验练习


十五、部份析因实验设计(1)

1、部分因子实验设计分辨率概念

2、如何根据实验目的和成本选择合适的分辨率

3、正交表均衡分散整齐可比的深入理解

4、正交表选择的因子数和实验次数安排

5、正交表头的交互作用判断和因子安排技巧

6、如何安排3因子2水平正交实验

7、如何安排4因子、5因子2水平正交实验

8、案例6:如何改进食品中铅含量检测的灵敏度


十六、部份析因实验设计(2)

1、如何分配4因子2水平8次7列正交表

3、手机蓝宝石玻璃崩裂质量改进分享

4、minitab自定义正交表头3因子2水平试验和分析

5、minitab自定义正交表头4因子2水平试验和分析

6、实验过程中,遇到RSQ很高,但预测能力很差和残差不符合正态分布如何处理?

7、实验过程中遇到结论和物理化学原理矛盾如何处理?

8、实验过程是一件反复探索未知规律的过程。


十七、部份析因实验设计(3)

1、练习:塑胶零件强度提高的注塑条件参数优化实验设计

2、如何通过折叠设计提高分辨率和区分筛选因子?

3、设计生成元和自定义设计生成元区分混杂

4、案例9分享:PCB孔位精度加工能力指数CPK提升改进

5、如何从20多个因子中筛选因子和优化参数?

6、7因子2水平Ⅳ分辨率实验设计DOE人工选择

7、理解能力指数CPK、过程西格玛能力和合格率关系

8、7因子2水平Ⅳ分辨率minitab实验设计表和分析与优化


十八、筛选因子实验设计DOE

1、案例10分享:如何提高波峰焊接合格率

2、实验因子主要来源

4、筛选因子实验设计(Ⅲ分辨率)

5、如何利用等值线确定工艺参数公差范围

6、如何利用响应优化器调整过程工艺参数公差

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