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新版实验设计DOE培训班

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A部分:精益六西格玛管理概论
1DMAIC方法论
2、基本统计
3、多变量分析
4、方差分析
5、回归分析
6DOE在精益六西格玛项目中的应用
DOE概论
试验设计基础
1、基本术语
因子(Factor:可控因子、非可控因子
水平及处理(Level and Treatment)
试验单元
2、基本原则
重复试验:
随机化:
划分区组:
3、必要性
单因子轮换法缺点:
全因子试验法缺点:
试验设计优点:
4、类型
因子试验设计:
响应曲面:
混料设计:
稳健参数设计(田口参数设计) :
5、试验设计的策划与安排
部分实施因子设计:
筛选。
全因子试验设计:
全面分析。
响应曲面法或稳健参数法:
求最优设置。
6、试验设计的基本步骤及流程
计划阶段:
实施阶段:
分析阶段:
全因子试验设计 
1什么是全因子试验设计
全因子DOE目标
3因子和水平组合(1)
4选择因子水平
5三因子全因子设计
课堂练习
MINITAB创建全因子实验设计
Step 1  1
Step 22
Step 3 3
Step 4第四步
Step 5第五步
Step 6第六步
Step 7第七步
课堂练习
5、复制和随机
Step 1  1
Step 22
Step 3 3
Step 4第四步
Step 5第五步
Step 6第六步
Step 7第七步
课堂练习
6、随机化-实验的保证
7、假设
分析全因子实验的假设
独立
独立性事项
独立性测试
测试独立性
正态性
正态测试(1)
正态测试(2)
正态假设测试的步骤
正态测试的图形化方法(1
正态性检验
等方差
等方差测试
等方差假设测试步骤
残差假设测试
正交设计的重要性
正交设计类型
8、主效应 和 交互效应
效应定义
构建实验
Step 1  1
Step 22
Step 3 3
Step 4第四步
Step 5第五步
Step 6第六步
Step 7第七步
课堂练习
9、实施全因子实验设计的步骤 
         Step 1:  描述实际问题和实验目标
         Step 2:  描述因子和水平值 
         Step 3:  决定适当的样本大小给定a and b 风险
         Step 4: MINITAB创建一个实验设计实验设计表上的运行应随机.
         Step 5:  实施实验
         Step 6:  全模型实验分析
         Step 7:  简化模型
         Step 8:  检查是否违反假设
         Step 9:  用图形分析决定保留项的最优设置
         Step 10:  计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)
         Step 11:  重复实验优化条件以验证结果
         Step 12:  最终报告
10、全因子案例研究
课堂练习 
        打开文件 W3 2k 4 factor exercise.MTW. 
        最大化输出变量值
         4 factors at 2 水平 each , 你使用 2k 方法
         分组练习
         按步骤执行 13 steps
         准备报告
分组模拟飞机试验
11、模块回顾
部分因子试验设计 
1、部分因子设计和筛选
模块目标
为什么要学习部分因子实验设计
什么是部分实验设计
实验设计思考
部分DOE术语
2、如何减少实验的次数
筛选DOE特点
筛选设计
需要筛选
高阶交互作用
隐藏的设计成本增长
课堂练习 
3 混杂与实验设计分辨精度
实验步骤
23  设计第一步
第二步
第三步
第四步
为什么要选择ABC高阶交互项
其他混杂项
分辨度
24-1分辨度设计
分辨度表
MININTAB分辨度表
部分因子设计
部分设计标记方法
混杂设计练习
其他混杂设计练习
23-1立方图
24-1立方图
4部分因子实验设计选择
设计选择什么
考虑经济性
图解说明
选择一个设计
4、用MINITAB进行部分因子和筛选实验设计
MINITAB建立25-1部分因子设计第一步
第二步
第三步
第四步
第五步
2K部分因子实验设计步骤
第一步:确定实际问题和实验目标
第二步:确定重要的因子数和水平数
第三步:决定适当的样本大小中心点个数,给定a and b 风险
第四步:用MINITAB创建一个实验设计实验设计表上的运行应随机.
第五步:实施实验
第六步:全模型实验分析
第七步:删减模型
第八步:检查是否违反假设检验
第九步:图形分析确定最佳设计
第十步:计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)
第十一步:创建预测方程
第十二步:通过复制的最佳条件验证结果
第十三步:最终报告
25-1因子实验练习
部分因子实验设计练习(1
部分因子实验设计练习(2
部分因子实验设计练习(3
部分因子实验设计练习(4
部分因子实验设计练习(5
部分因子实验设计练习(6
部分因子实验设计练习(7
部分因子实验设计练习(8
5、模块回顾
中心点试验设计
1、模块目标
2、为什么要学习中心点实验设计
3、什么是中心点
422案例研究
5DOE方差分析
63D曲面图设定第一步
73D曲面图设定第二步
83D曲面图
9、中心点与曲线性
10、中心点代码化
1123中心点代码化
12、设定22DOE中心点第一步
13、设定22DOE中心点第二步
14、增加中心点数据
15、注意中心点的安排
16、有中心点的方差分析
172K全因子加中心点实验设计13步骤:
第一步:确定实际问题和实验目标
第二步:确定重要的因子数和水平数
第三步:决定适当的样本大小给定a and b 风险
第四步:用MINITAB创建一个实验设计实验设计表上的运行应随机.
第五步:实施实验
第六步:全模型实验分析
第七步:删减模型
第八步:检查是否违反假设检验
第九步:图形分析确定最佳设计
第十步:计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)
第十一步:创建预测方程
第十二步:通过复制的最佳条件验证结果
第十三步:最终报告
18、中心点实验案例研究
19、中心点实验课程练习
20、模块回顾
 
区组试验设计
1、模块目标
2、为什么要学习区组化实验设计
3、什么是区组化
4、图形化23区组实验设计
5、区组化实验案例研究
6、为什么要区组化实验设计
7、用MINITAB进行22区组化试验设计第一步
8、用MINITAB进行22区组化试验设计第二步
9、区组化与混杂
102K全因子区组化实验设计14步骤:
第一步:
第二步:
第三步
第四步:Identify the Blocking Variable and determine the number of blocks确定区组变量,确定区组数。
第五步:
………………………………….
第十三步:
第十四步:
其他步骤同前13步骤,只有第四步为新增加的。
11、区组实验案例研究
12、区组加中心点案例研究
13、区组实验设计课程练习
14、模块回顾

响应曲面试验设计 
1什么是响应曲面试验设计 
2如何进行响应曲面试验设计 
3响应曲面试验设计结果分析 
4响应曲面试验设计案例研究 
混料试验设计 
1什么是混料试验设计  
2如何进行混料试验设计 
3混料试验设计结果分析 
4混料试验设计案例研究 
田口试验设计 
1什么是田口试验设计  
2如何进行田口试验设计 
3口试验设计结果分析 
4培训老师:国际精益六西格玛专家协会(ILSSP)专家组:文顾问、刘顾问、杜顾问、王顾问
培训价格:2800/
试验设计案例研究 

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