高级实验设计-3天(DOE)

Advanced Design of Experiment - 3 days

浏览量:6571

  • 课程天数:

    3天

  • 课程价格:

    ¥/

  • 培训对象:

    任何把降低质量成本和PPM作为业务目标的企业和人员。需要理解和运用实验设计程序收集数据的人员,质量人员及设计开发人员、工艺开发人员

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课程介绍INTRODUCTION

三天课程  讲解如何进行试验设计,进行实验以及如何分析试验结果,讲解实验设计的原理及如何运用它们来提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行实验设计和数据分析。

学员背景要求:

具备基本的运算能力,了解统计概念,并有统计过程控制(SPC)和测量系统分析(MSA)的经验。带电脑,会使用简单的Minitab软件功能。


参加人员:培训教材:

任何把降低质量成本和PPM作为业务目标的企业和人员。需要理解和运用实验设计程序收集数据的人员,质量人员及设计开发人员、工艺开发人员

每位参加人员将获得一套培训手册

课程收益KEY BENEFITS

掌握试验设计的方法,原理和应用

通过咨询师的现场辅导,解决生产现场的实际问题并有效掌握DOE的应用

提高对DOE的认识,从根本上摒弃依靠"啪脑袋"和"工程猜测"解决问题的传统陋习

了解应用DOE的必备条件

掌握DOE工具的应用步骤

系统性地应用DOE工具,提高过程质量及生产效率

课程优势COURSE ADVANTAGE

经典的DOE通过筛选实验及部分析因法,从众多过程特性中找出关键的少数的因子,通过全因子法及响应曲面法,建立少数关键因子与关键输出特性的数学模型,从而通过对少数关键的因子建立合理的规范,而确保得到优良的关键输出特性。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解

课程大纲COURSE CONTENT

   DOE基础知识
  • 试验的定义

  • 试验设计和分析的含义

  • 试验设计和分析的历史和发展

  • 试验设计和分析的作用

  • 试验设计DOE有关术语

    Response 响应

    Factor 因子 (controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子)

    Level 水平/treatment处理

    Main effect主效应

    Interaction 交互作用

    试验单元

    试验环境

    模型和误差

  • 试验设计分类

  • 试验设计运用步骤

  • DOE基本原则 Replication重复、Randomization随机化和Blocking分组

   简单实验设计应用
  • 试误法(Trial & Error)

  • 单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time

  • 单因子试验设计和分析

  • 单因子试验设计

  • 单因子试验设计图形(定性)分析:箱线图(box plots)、单值图(scatter diagram)

  • 单因子试验设计统计(定量)分析:单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较 (multiple comparison)

  • 单因子试验设计(定量)分析:线性回归、非线性回归

  • 单因子的多重比较技术

  • 相关统计原理介绍: 单因子方差分析数学原理

  • 模型诊断技术:残差图(plot of residuals)及残差诊断

   析因试验设计 factorial design
  • 析因试验设计的含义

  • 完全析因试验设计的含义

  • 2水平全因子试验概述

  • 试验的安排、中心点的选择及随机化排序

  • 代码化及其计算

  • 全因子析因试验设计法的运用案例

    明确试验目的

    确定响应变量

    选择因子与水平

    选择试验计划

    试验结果记录

    试验结果数据分析

    确定分析结果

    进行验证试验

  • 案例1:3因子2水平全因子试验设计案例

  • 案例2:4因子2水平全因子一次四个产品试验设计案例

  • 案例3:需要考虑多个质量特性时的案例

  • 有中心点的试验设计

    有中心点的试验设计的概念

    有中心点的试验设计的优点

  • 案例4:有中心点试验设计案例

  • 相关统计原理介绍: 多因子方差分析数学原理

  • 模型诊断技术:残差图(plot of residuals)及残差诊断

   部分因子试验设计法 fractional factorial design
  • 部分析因试验设计的含义

  • 重影效应(alias)

  • 部分因子试验的清晰度(Resolution)

  • 部分因子实验的案例

  • 案例1:5因子2水平1/2部分因子试验设计案例

  • 案例2: 1/4部分因子试验设计案例

  • Plackett-Burman设计

  • 3水平部分因子试验的分析

   响应曲面设计简介
  • 响应曲面设计的概念

  • 中心复合设计

    中心点 center point

    角点 corner point

    轴点 axial point

  • BOX-Behnken 设计

  • 响应曲面设计的计划

    用最速上升法(Steepest ascent search)寻找试验的最优区域

    在已确定为最优区域的范围内,进行响应曲面试验

  • 响应曲面设计案例

  • 多响应曲面设计的最优分析

   混料设计简介
  • 混料设计概论

    混料设计概论

    混料设计约束图

    混料设计分类:简单混料型、混料-总量型、混料-过程变量型

  • 混料试验的计划

    单纯形重心法 simplex centroid

    单纯形格点法 simplex lattice

    极端顶点设计法 extreme vertices design

  • 混料试验的分析,混料试验的运用案例



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客户反馈Feedback

汽车制造公司 产品设计工程师 冯工

1、培训很有价值,老师培训效果很好;2、优秀的讲师,良好的组织,非常高兴参加该课程;3、一次生动充实的培训;4、很好,很专业;5、老师互动很好,很好的归纳和总结;6、讲课贯穿实践比较好;7、内容充实;8、适合有一定设计经验的人员参加;9、非常不错,学到很多;10、内容丰富专业性强;11、总体感觉不错。

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