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DOE实验设计分析

DOE实验设计分析

课程编号：9532   课程人气：1152

课程价格：￥2880  课程时长：2天

行业类别：不限行业    专业类别：生产管理 

授课讲师：朱民

课程安排：

       2013.5.17 上海



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、生产工程师、工程试验人员、6Sigma绿带、一线主管、领班、车间主管、生产主管等。

【培训收益】
熟悉各种试验设计的模型与统计分析方法；
掌握产品和制程设计中的各种试验方法；
掌握试验方法的综合运用技术
掌握Minitab在DOE 中的应用。

课程背景：
在产品设计中，如何用最小的实验成本和次数，有效的设计和验证产品的性能？
在制造过程中，如何面对诸多影响因素，科学的设定工艺参数？
面对生产过程中出现的悬而未决却涉及因素复杂的质量问题，如何有效分析？
如何在设计和加工初期，做到质量的先期控制，提升产品的竞争力？
设计、制造、质量工作由一个个过程组成。由于输入的变化、各因素之间可能存在的交互作用，再加上各种干扰因素的影响，使得结果变化不定。在大多数情况下，这种输出的不稳定会带来质量不稳定和成本高居不下。试验设计（Design of Experiment，简称DOE）是以概率论与数理统计为基础、合理安排试验的一种方法，通过高效经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。现代企业的制造和设计部门则经常用它来解决设计、生产和服务流程中的问题，特别是在一些推行持续改进的企业里，更是一个提升质量，稳定流程的有力工具。本课程旨在向您讲述如何将各项实验方法运用于产品和制程设计中，减少过程中各项的变差，从而使产品及制程设计臻于完美。
但是，一提到DOE，很多人就会想到其深奥的理论，使人望而却步。本课程的最大特色在于：适当的理论，注重实践，由浅入深，较多的案例与实践，让学员在实践中轻松掌握……
 
1、实验设计基础
2、基本统计学
3、基本图形
4、假设检验方法
5、T检验
6、比例检验
8、ANOVA
9、相关性与回归分析
10、绘制散布图
11、进行简单线性（Simple Linear）回归并进行解释
12、多项式回归
13、多变量回归
14、回归和相关性的计算区别
15、利用Mandel 方法进行相关性分析
DOE介绍
实验方法步骤
同假设检验的相似之处
实验方法步骤
同假设检验的相似之处
同假设检验的不同之处
实验方法的障碍
全因子实验
什么是全因子实验法
定义什么是因子和级别，解释在全因子实验设计中所用到的一些符号的意义
解释主要结果和相互作用
设定并分析2 x 2 全因子实验法 (使用 Minitab)
部分因子实验
筛选设计
部分因子设计
Alias关系
设计解决方案
Foldover设计
饱和设计
实验设计的抛射器练习

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