92-试验设计DOE(2days)__20190211

  培训讲师:刘泽锋

讲师背景:
刘泽锋讲师背景:毕业于复旦大学,北美汽车制造业研发和欧洲和韩国电子行业的质量管理和制造技术研发经验超过12年。曾就职于飞利浦(Philips)、三星(Samsung)和通用汽车(GM),先后担任制造技术经理,产品开发经理和质量可靠性耐久性经 详细>>

刘泽锋
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92-试验设计DOE(2days)__20190211详细内容

92-试验设计DOE(2days)__20190211

试验设计(DOE)高级应用
Design of Experiment (DOE) Advanced Application
【2 Days Workshop】
[pic]
课程介绍:
2天课程按照:关键影响因子查找→控制因子试验优化的完整逻辑思路,结合学员真实产
品及工程方案,深入浅出地讲授DOE (Design of Experiment)-
试验设计在企业产品开发过程中的实际应用方法和技巧。即可避免“眉毛胡子一把抓”不
分重点地盲目应用DOE带来的资源浪费,又可“有的放矢”抓住关键影响因子进行精准高效
的DOE应用,帮助广大工程师提升DOE的应用水平为企业带来真正价值!
DOE (Design of Experiment)-试验设计

在制造过程设计开发中,面对那么多影响因素,怎样才能把工艺参数设定在最优化的范
围,而不是靠“拍脑袋”“差不多”就行?

设计、制造、质量工作由一连串的过程所组成。因为输入条件的变化,以及各因素之间
可能还存在相互作用,再加上受到各种外在因素的干扰,使得结果更加不确定。在很
多时候,这种输出的不稳定,会使得质量不稳定,导致企业付出高昂的成本。
• 试验设计(Design of
Experiment,DOE)就是一种经济科学的合理安排试验的方法,可以设计出:凭借更
少的次数、更短的时间和更低的试验成本,就能高效地收集试验数据、进行科学地分
析处理、得出最优化的结论,找到输入条件和输出指标之间的内在规律。DOE在整个
设计开发、工艺开发和质量过程中,扮演了非常重要的角色,是产品质量提高和工艺
流程改善的重要保证。有专家指出,日本经济发展中至少有10%的功劳归于实验设计


同时,客户的质量要求也越来越高,经常要求我们用DOE的方法回复质量异常的根本原
因。
所有这些都告诉我们,作为一个工程师、技术员,必须要能够学习DOE试验设计。
课程亮点: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。学员可以
带着问题进课堂,结合培训内容进行优化应用。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





【课程内容安排】
Day 1 (9:00-12:00AM 13:00-16:30PM)
• DOE试验设计基础
➢ Minitab统计概率分析软件操作入门
➢ 数据图表化Minitab实操
• 分组拟合直方图Minitab操作
• Pareto图Minitab操作
• 因果图Minitab操作
• 主效应图Minitab操作
• 按阶段单值控制图Minitab操作
➢ 统计概率数据类型
➢ 正态分布特性与应用-概率分布图Minitab操作


• DOE数据测量保证方法-MSA(测量系统分析)
➢ 偏倚Bias研究
➢ 类型1量具研究
➢ 计量型数据测量系统分析-Gage R&R 重复性( Repeatability )再现性(
Reproducibility )
➢ MSA Gage R&R实操小组练习
➢ 计数型数据测量系统分析-属性一致性分析


• 试验设计(DOE)关键因子查找方法-假设检验
➢ 假设检验基本术语
■ 零假设 (Null Hypothesis – Ho)
■ 备择假设 (Alternative Hypothesis – H1 或 Ha)
■ P - Value (P值)
➢ 数据类型与统计性检验的路径图
■ T-Test均值检验(单样本T/双样本T)及Minitab案例操作练习
■ T-Test均值检验(一元方差分析 One Way ANOVA) 及Minitab案例操作练习
■ Chi-Square Test卡方分析及Minitab操作练习案例操作练习
■ 相关及回归分析Correlation & Regression及Minitab案例操作练习








【课程内容安排】
Day 2 (9:00-12:00AM 13:00-16:30PM)
• 单因子试验设计( One-Factor-DOE )
➢ 单因子试验设计的Minitab操作
➢ 单因子试验设计练习


• 2K全因子试验设计2K Full Factorial DOE
➢ 全因子试验设计Full Factorial DOE概述
➢ 全因子试验设计的设计及分析流程
➢ 2K全因子试验设计练习


• 带中心点的2K全因子试验设计
➢ 创建带中心点的2K全因子试验设计
➢ 弯曲与失拟
➢ 带中心点的2K全因子试验设计练习


• 1/2部分因子DOE实验设计2K Factorial Experiments
➢ 简化全因子实验设计
➢ 实现参数最优化
➢ 预报并验证
➢ 掌握部分因子实验设计的步骤和方法
➢ 分析部分因子实验的结果


• 响应曲面实验设计RSM
➢ RSM中心复合设计CCD
➢ RSM Minitab操作练习



• 田口试验设计 Taguchi DOE
➢ 田口实验设计Taguchi DOE概述
➢ 静态田口DOE
➢ 静态田口DOE Minitab操作练习




该课程已为以下知名企业技术研发中心/部门进行过培训获得高度认可:


























 

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