
上海咨詢公司正交實驗設計DOE培訓咨詢課程—企業咨詢培訓公開課需求和培訓機構合作請聯系
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培訓的客戶

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DOE培訓公開課現場照?片


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課程公開課大綱--本網站為簡版課程大綱,需要更詳細大綱請索取
一.培訓目的:通過本課程二十一個小時的學習,學員能掌握DOE實驗設計工具進行試驗設計工作,進行產品和過程的健壯設計及持續改進:
1.理解DOE方法;2.掌握MINITAB軟件DOE菜單;3.掌握DOE進行產品和過程改進的步驟和方法。
二.培訓對象:制造型企業參與產品和過程的健壯設計及持續改進產品和工藝設計開發人員、六西格瑪黑帶、
質量工程師和現場質量分析工程師。
三.課程內容安排
第一天上午
1章節.設計和開發怎樣應用DOE工具 轉載必究
確定質量特性的期望值
例子演練-產品三次設計包括哪些內容
2章節.了解DOE的基礎
實驗設計實施的四種方法
例子演練-實驗設計四種方法分別是哪些內容
3章節.怎樣開展產品設計和開發
怎樣進行過程三次設計和開發
例子演練-怎樣進行質量特性的期望值設計
4章節.因子輪換法之比較 轉載必究
使用因子輪換法優缺點
例子演練-因子輪換法為什么不能找出交互作用
5章節.掌握數理統計基礎
正態分布概率值計算
例子演練-制造彈簧實例中為什么會得出相反結論
6章節.一次一因子實驗設計之比較
一次變化一因子實驗法優缺點
例子演練-一次一因子實驗法為什么也解決不了交互作用
7章節.怎樣開展全因子實驗法 轉載必究
正交表具備性質
全因子實驗實施案例
例子演練-全因子實驗次數為什么是2的連乘
第一天下午
8章節.掌握正交表分辨率應用
交互作用DOE案例講解
例子演練-部分因子分辨率為四能算出哪些交互作用
9章節.怎樣開展部分因子實驗設計
實驗設計解決的問題
例子演練-1/2因子實驗設計只能解決什么樣的問題
10章節.怎樣開展田口式正交表實驗法
混合水平正交表舟應用
水平不等的實驗設計案例 轉載必究
例子演練-水平不等實驗設計能解決交互作用嗎
11章節.效應正態概率圖解釋
正態性檢驗-正態概率紙
例子演練-怎么樣保證實驗數據的正態分布
12章節.怎樣開展田口博士的S/N比
三種質量函數計量方法之比較
例子演練-試比較三種質量計量方法
第二天上午
13章節.怎樣開展正交設計方差分析
殘差平方和的意義
怎樣開展有重復實驗實驗設計
例子演練-為什么要做重復實驗
14章節.怎樣開展MINITAB軟件實現正交設計轉載必究
怎樣啟動MINITAB項目和工作表
MINITAB軟件關于DOE菜單
例子演練-學習MINITAB軟件DOE操作方法是什么
15章節.怎樣開展正交設計回歸分析
正交設計回歸方程系數的統計檢驗
回歸模型的統計檢驗分析
例子演練-怎樣建立回歸模型
第二天下午
16章節.MINITAB軟件創建因子設計
部分因子設計的應用 轉載必究
例子演練-創建一個3因子部分因子設計
17章節.怎樣開展MINITAB軟件多元線性回歸
t值檢驗與p值統計檢驗
例子演練-系數顯著性統計檢驗判定規則是什么
18章節.MINITAB軟件
主效應及交互作用
例子演練-為什么方差分析結果可靠
19章節怎樣開展.MINITAB軟件全因子設計
已編碼與未編碼單位系數的區別
全因子設計輸出結果解釋
例子演練-怎么樣解釋已編碼結果
第三天上午
20章節.怎樣分析MINITAB軟件各種圖
殘差的正態概率圖分析 轉載必究
例子演練-殘差的正態概率圖判定準則是什么
21章節MINITAB軟件怎樣分析因子設計
解釋分析因子設計結果
例子演練-殘差的正態概率圖判定準則是什么
22章節.MINITAB軟件怎樣分析篩選實驗Plackett-BurmanDesign
篩選實驗實施案例
討論-為什么要先做篩選實驗
23章節MINITAB軟件等值線/曲面圖
等值線/曲面圖分析方法
討論-等值線是怎么得到的
24章節..MINITAB軟件因子設計中添加中心點
添加中心點因子設計分析檢驗彎曲
討論-為什么要添加中心點檢驗彎曲
26章節.MINITAB軟件怎樣分析中心組合設計
創建中心復合設計方案
例子演練-中心復合設計與Box-Behnken實驗設計有什么不同
第三天下午
27章節.MINITAB軟件響應優化 轉載必究
選擇最優設計方案
例子演練-怎樣綜合選擇最優設計的兩個指標
28章節.MINITAB軟件怎樣分析Box-Behnken實驗設計
Box-Behnken計的實施步驟
創建Box-Behnken設計
案例-Box-Behnken設計的優點是什么
29章節.MINITAB軟件怎樣分析田口實驗設計田口DOE
創建田口實驗設計方案
例子演練-田口實驗設與全因子實驗設計有什么不同
30.章節.DOE實戰案例部分
響應值Y作為改進目標的確定
例子演練-確定響應值Y的原則有些
四.DOE課程學時:每天七小時,公開課共三天。內訓共兩至五天根據企業要求和情況定
DOE實驗設計DESIGNOFEXPERIMENT
實驗設計的術語
因子Factor:實驗所用的輸入要素。
水平Level:各實驗因子的設定值。
響應值Response:用Y表示,實驗的數值性輸出結果。
主效應MainEffect:獨立因子的水平變化對響應值的影響;
回歸方程編碼值時,A因子的主效應為2a。
試驗條件:一次試驗中各因子在一特定的水平一個組合為一個處理或一個試驗條件。
DOE實驗設計DESIGNOFEXPERIMENT
在產品設計和過程開發中通過實驗設計方法確定:
影響產品功能或產品特性的顯著因子;
產品功能或產品特性達到最佳期望值時各因子設置個水平。
實驗設計方法分析步驟:
假設回歸方程-響應與因子函數關系;
根據假設的回歸方程和精度要求確定實驗方案;
按實驗方案設置因子進行實驗來觀察響應的改變;
分析實驗數據、篩選顯著因子,確定響應與因子的函數關系;
用回歸方程找出響應最佳期望值因子設置,并實驗驗證。
可控因子&不可控制因子
可控因子:影響產品質量的過程或產品參數,并且是可控制的參數。
不可控因子:影響產品質量的過程或產品參數,但不可控制的參數。
正交表性質
自我平衡-每列中兩水平出現的次數相同;
互相平衡-對應某列任一水平,其他列各水平次數相同。
第一列和第二列每行的編碼值相乘等于第三列編碼值,用于計算第一列和第二列交互作用。
全因子實驗設計特點
全因子是所有因子和水平的全部組合;
實驗次數為2k以水平數為底因子數為冪;
共有2k-1列,可計算所有交互作用;
缺點實驗次數太多,適用于因子數不多時。
2.2實驗設計的基本原則
實驗設計是指規劃,設計和實施的過程分析實驗,以便得出有效和客觀的結論有效且高效地。
為了得出統計上合理的結論從實驗中,有必要整合簡單而有力的統計方法納入實驗設計方法論。
任何成功工業設計的實驗取決于合理的規劃,適當設計選擇,數據統計分析和團隊合作技巧。
在DOE制造業的背景下,人們可能會遇到兩種類型過程變量或因素:定性和定量因素。對于
定量因素,必須決定設置的范圍,它們是如何在實驗過程中進行測量和控制。例如,在以上注
塑工藝,螺桿轉速,模具溫度等定量因素的例子。定性因素本質上是離散的。
原料的種類,催化劑的種類,供料商的種類等是其例子定性因素。根據性質,因素可能會有不
同的級別因子-定量或定性。一般的定性因素與定量因素相比,需要更多的水平。這個詞
level'指的是在中檢查的因子的指定值或設置實驗。例如,如果要使用三個進行實驗不同類型
的原料,那么我們可以說是因素,原料的類型材料,有三個層次。在美國能源部的術語中,試驗
或運行是肯定的因子水平的組合,其對輸出(或性能)的影響特征)是有意義的。
實驗設計的三個原則,如隨機化,復制并且可以在工業實驗中利用阻塞來改善實驗效率。這些實
驗設計原則是用于減少甚至消除實驗偏差。重要的是要注意大的實驗偏差可能導致錯誤的最佳設置
或某些可以掩蓋真正重要因素的影響。
這么一個獲得過程理解的機會丟失了,這是一個主要因素過程改進被忽略了。
2.2.1隨機化
我們都生活在一個非靜止的世界,一個噪音因素的世界(或外部干擾)永遠不會留下泥土。例如,
制造金屬部件是涉及人,機器,測量,環境的操作,等機器的部件不是固定的實體;他們穿著超過一段
時間,它們的準確性在一段時間內不是恒定的時間。操作機器的人的態度因時間而異時間。如果您認為
您的系統或流程穩定,那么您就不需要了隨機化實驗試驗。另一方面,如果你相信你的過程是不穩定的,
沒有隨機化,結果將毫無意義并且誤導,你需要考慮隨機化實驗性試驗。如果這個過程非常不穩定,那就
隨機化了讓你的實驗變得不可能,然后不要進行實驗。你可以必須查看過程控制方法,以使您的過程進
入狀態統計控制。
在設計工業實驗時,有一些因素,如功率浪涌,操作員錯誤,環境溫度和濕度波動,原始可能影響過程輸出性
能的材料變化等因為它們通常很昂貴或難以控制。
這樣的因素可以對實驗結果產生不利影響,因此必須盡量減少或從實驗中刪除。隨機化是其中一種方法實驗者經
常依靠減少實驗偏差的影響。
通過正確地隨機化實驗,我們協助平均效果過程中可能存在的噪聲因素。換句話說,隨機化可以確保所有級別的因
素都具有相同的存在機會受噪音因素影響。DorianShainin強調了重要性隨機化為“實驗者保險政策”。指出未能將試驗條件隨機化可以減輕統計的有效性一個實驗。