课程详情

【课程详情】

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性能？

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（DesignofExperiment，简称D0E）是以概率论与数理统计为基储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。欢迎苏州现代企管。

但是一提到D0E,很多人就会想到其深奥的理论，使人望而却步。本课程特点：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…

培训目标：

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D0E中的应用

课程大纲

实验设计基础

基本统计学

基本图形

假设检验方法

T检验

方差齐性检验

比例检验

AN0VA相关性与回归分析

绘制散布图

进行简单线性（SimpleLinear）回归并进行解释

多项式回归

多变量回归

回归和相关性的计算区别

利用Mandel方法进行相关性分析D0E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2x2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