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课程背景: 

  实验设计Design Of Experiments, 在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色,它是我们产品质量提高,工艺流程改善的重要保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。籍此课程,您将通过对产品质量,工艺参数的量化分析,寻找关键因素,控制与其相关的因素。根据实际需求,学习判别与选择不同的实验设计种类,设计你的实验步骤,发现如何控制各种影响因素,以最少的投入,换取最大的收益,从而使产品质量得以提升,工艺流程最优化。

   如何去设计和完成DOE, 决定分析、确认过程输入与输出间的相关性, 通过改善绩效中设定流程参数,确认实验的有效性, 理解设计的解析度和含义,分清混淆DOE的因素是本次课程的重点, 课程将全面介绍DOE的应用方法和步骤以促进企业快速找到改善方法实现产品品质不良的减少和成本的降低.
步骤1: 因子选择与设计
步骤2: 实验过程设计
步骤3: 直交表选择
步骤4: 实验结果剖析

  课程内容

  总共18小时
  上课时段:AM 9:00 ~ PM 5:30


  第一部分
: DOE基本概念

  • DOE的起源
  • 因子/水准, 信号/杂讯因子
  • 望大特性, 望目特性, 望小特性
  • 一类错误和二类错误
  • 均值与正态分布
  • 置信区间
  • F检验
  • 最小显著差法
  • 田口损失函数


  第二部分
: 实验设计流程

  • DOE实验流程的介绍;
  • 实验过程的职责与任务分配;

 


  第三部分: 直交表(OA)的选择与运用

  • 典型实验策略;
  • 有效实验策略;
  • 最佳实验策略.


  第四部分: 进行实验

  • 实验过程的随机化原则;
  • 实验过程和数据的管理;
  • 计量/计数响应变量的转换.


  第五部分: 实验结果的分析与解析

  • 变异数分析(ANOVA)的概念;
  • 一次方差分析;
  • 二次方差分析;
  • 三次方差分析


  第六部分: 再现性实验

  • 再现性实验的必要性;
  • 均值估计;
  • 估计均值的置信区间;
  • 再现性实验的决策点.


  第七部分
: 参数设计

  • 参数与公差设计简述.
  • 控制与噪音因子.
  • 信号噪音比.
  • 参数设计之策略.
  • 参数设计案例讨论.


  第八部分
: 公差设计

  • 公差设计简介
  • 田口损失函数设计公差.
  • 设计因子的公差确定.
 
  第九部分: 案例分析

参加对象:

生产工程师、品质工程师、工艺工程师、新产品设计工程师、生产经理、品质经理

咨询专线:020-33689262 37597781 林小姐 李先生
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