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                    中培熱線 >> 公開課程 >> 生產管理 >> 實驗設計(經典DOE)
                    實驗設計(經典DOE)
                    培訓時間:2020年01月13日2020年01月14日 該課程的其它培訓場次:
                    2020-01-13至2020-01-14【廣州】   2020-02-03至2020-02-04【上!  
                    2020-03-16至2020-03-17【武漢】   2020-03-30至2020-03-31【廣州】  
                    2020-06-29至2020-06-30【上!   2020-08-05至2020-08-06【廣州】  
                    2020-09-24至2020-09-25【武漢】   2020-10-12至2020-10-13【上!  
                    2020-11-11至2020-11-12【廣州】  
                    培訓地點:廣州
                    培訓講師:專家
                    培訓價格:3200 元/位
                    參會學員:任何把降低質量成本和PPM作為業務目標的企業和人員。需要理解和運用實驗設計程序收集數據的人員,質量人員及設計開發人員、工藝開發人員

                    性回歸、非線性回歸 ★ 析因試驗設計 factorial design 析因試驗設計的含義 完全析因試驗設計的含義 2水平全因子試驗概述 試驗的安排、中心點的選擇及隨機化排序 代碼化及其計算 全因子析因試驗設計法的運用案例 明確試驗目的 確定響應變量 選擇因子與水平 選擇試驗計劃 試驗結果記錄 試驗結果數據分析 確定分析結果 進行驗證試驗 案例1:3因子2水平全因子試驗設計案例 有中心點的試驗設計 有中心點的試驗設計的概念 有中心點的試驗設計的優點 案例2:有中心點試驗設計案例 ★ 部分因子試驗設計法 fractional factorial design 部分析因試驗設計的含義 重影效應(alias) 部分因子試驗的清晰度(Resolution) 部分因子實驗的案例 案例1:5因子2水平1/2部分因子試驗設計案例 ★ 響應曲面設計簡介 響應曲面設計的概念 中心復合設計 響應曲面設計的計劃 用最速上升法(Steepest ascent search)尋找試驗的最優區域 在已確定為最優區域的范圍內,進行響應曲面試驗 響應曲面設計案例

                    培訓內容

                    課程介紹
                    兩天課程 講解如何進行試驗設計,進行實驗以及如何分析試驗結果,講解實驗設計的原理及如何運用它們來提升產品質量和生產效率。本課程將運用MINITAB軟件進行實驗設計和數據分析。
                    學員背景要求:
                    具備基本的運算能力,了解統計概念,并有統計過程控制(SPC)和測量系統分析(MSA)的經驗。帶電腦,會使用簡單的Minitab軟件功能。

                    培訓教材:
                    每位參加人員將獲得一套培訓手冊

                    課程優勢
                    經典的DOE通過篩選實驗及部分析因法,從眾多過程特性中找出關鍵的少數的因子,通過全因子法及響應曲面法,建立少數關鍵因子與關鍵輸出特性的數學模型,從而通過對少數關鍵的因子建立合理的規范,而確保得到優良的關鍵輸出特性。此課程中對于實驗的因子配置及數據分析講解易于讓學員理解

                    課程收益
                    掌握試驗設計的方法,原理和應用
                    通過咨詢師的現場輔導,解決生產現場的實際問題并有效掌握DOE的應用
                    提高對DOE的認識,從根本上摒棄依靠"啪腦袋"和"工程猜測"解決問題的傳統陋習
                    了解應用DOE的必備條件
                    掌握DOE工具的應用步驟
                    系統性地應用DOE工具,提高過程質量及生產效率


                    課程大綱

                    ★  DOE基礎知識
                    試驗的定義
                    試驗設計和分析的含義
                    試驗設計和分析的歷史和發展
                    試驗設計和分析的作用
                    試驗設計DOE有關術語
                    Response 響應
                    Factor 因子 (controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子)
                    Level 水平/treatment處理
                    Main effect主效應
                    Interaction 交互作用
                    試驗單元
                    試驗環境
                    模型和誤差
                    試驗設計分類
                    試驗設計運用步驟
                    DOE基本原則 Replication重復、Randomization隨機化和Blocking分組

                    ★  簡單實驗設計應用
                    試誤法(Trial & Error)
                    單因子輪換試驗法 one-factor-at-a-time
                    單因子試驗設計和分析
                    單因子試驗設計
                    單因子試驗設計圖形(定性)分析:箱線圖(box plots)、單值圖(scatter diagram)
                    單因子試驗設計統計(定量)分析:單因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比較 (multiple comparison)
                    單因子試驗設計(定量)分析:線性回歸、非線性回歸

                    ★  析因試驗設計 factorial design
                    析因試驗設計的含義
                    完全析因試驗設計的含義
                    2水平全因子試驗概述
                    試驗的安排、中心點的選擇及隨機化排序
                    代碼化及其計算
                    全因子析因試驗設計法的運用案例
                    明確試驗目的
                    確定響應變量
                    選擇因子與水平
                    選擇試驗計劃
                    試驗結果記錄
                    試驗結果數據分析
                    確定分析結果
                    進行驗證試驗
                    案例1:3因子2水平全因子試驗設計案例
                    有中心點的試驗設計
                    有中心點的試驗設計的概念
                    有中心點的試驗設計的優點
                    案例2:有中心點試驗設計案例

                    ★  部分因子試驗設計法 fractional factorial design
                    部分析因試驗設計的含義
                    重影效應(alias)
                    部分因子試驗的清晰度(Resolution)
                    部分因子實驗的案例
                    案例1:5因子2水平1/2部分因子試驗設計案例

                    ★  響應曲面設計簡介
                    響應曲面設計的概念
                    中心復合設計
                    響應曲面設計的計劃
                    用最速上升法(Steepest ascent search)尋找試驗的最優區域
                    在已確定為最優區域的范圍內,進行響應曲面試驗
                    響應曲面設計案例

                    課程介紹 兩天課程 講解如何進行試驗設計,進行實驗以及如何分析試驗結果,講解實驗設計的原理及如何運用它們來提升產品質量和生產效率。本課程將運用MINITAB軟件進行實驗設計和數據分析。 學員背景要求: 具備基本的運算能力,了解統計概念,并有統計過程控制(SPC)和測量系統分析(MSA)的經驗。帶電腦,會使用簡單的Minitab軟件功能。 培訓教材: 每位參加人員將獲得一套培訓手冊 課程優勢 經典的DOE通過篩選實驗及部分析因法,從眾多過程特性中找出關鍵的少數的因子,通過全因子法及響應曲面法,建立少數關鍵因子與關鍵輸出特性的數學模型,從而通過對少數關鍵的因子建立合理的規范,而確保得到優良的關鍵輸出特性。此課程中對于實驗的因子配置及數據分析講解易于讓學員理解 課程收益 掌握試驗設計的方法,原理和應用 通過咨詢師的現場輔導,解決生產現場的實際問題并有效掌握DOE的應用 提高對DOE的認識,從根本上摒棄依靠"啪腦袋"和"工程猜測"解決問題的傳統陋習 了解應用DOE的必備條件 掌握DOE工具的應用步驟 系統性地應用DOE工具,提高過程質量及生產效率 課程大綱 ★ DOE
                    E基礎知識 試驗的定義 試驗設計和分析的含義 試驗設計和分析的歷史和發展 試驗設計和分析的作用 試驗設計DOE有關術語 Response 響應 Factor 因子 (controlled factor可控因子、uncontrolled factor非可控因子) Level 水平/treatment處理 Main effect主效應 Interaction 交互作用 試驗單元 試驗環境 模型和誤差 試驗設計分類 試驗設計運用步驟 DOE基本原則 Replication重復、Randomization隨機化和Blocking分組 ★ 簡單實驗設計應用 試誤法(Trial & Error) 單因子輪換試驗法 one-factor-at-a-time 單因子試驗設計和分析 單因子試驗設計 單因子試驗設計圖形(定性)分析:箱線圖(box plots)、單值圖(scatter diagram) 單因子試驗設計統計(定量)分析:單因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比較 (multiple comparison) 單因子試驗設計(定量)分析

                     >> 課程類別
                    戰略管理 市場營銷
                    人力資源 勞動法規
                    綜合管理 財務管理
                    生產管理 研發項目
                    采購供應 行政工作
                    銷售技能 精益生產
                    項目管理 中層干部
                    商務禮儀 庫存控制
                     >> 培訓月歷
                      2020年培訓課程:
                    01月 | 02月 | 03月 | 04月
                    05月 | 06月 | 07月 | 08月
                    09月 | 10月 | 11月 | 12月
                      2021年培訓課程:
                    01月 | 02月 | 03月 | 04月
                    05月 | 06月 | 07月 | 08月
                    09月 | 10月 | 11月 | 12月
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                      規范,而確保得到優良的關鍵輸出特性。此課程中對于實驗的因子配置及數據分析講解易于讓學員理解 課程收益 掌握試驗設計的方法,原理和應用 通過咨詢師的現場輔導,解決生產現場的實際問題并有效掌握DOE的應用 提高對DOE的認識,從根本上摒棄依靠"啪腦袋"和"工程猜測"解決問題的傳統陋習 了解應用DOE的必備條件 掌握DOE工具的應用步驟 系統性地應用DOE工具,提高過程質量及生產效率 課程大綱 ★ DOE基礎知識 試驗的定義 試驗設計和分析的含義 試驗設計和分析的歷史和發展 試驗設計和分析的作用 試驗設計DOE有關術語 Response 響應 Fa我單位共計 * 人,報名參加2020-1-13開始,在廣州舉辦的實驗設計(經典DOE)(課程編號:190064)。
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