DOE实验设计(经典)
课程时长: 2天
课程价格: ¥4500
培训对象: 产品设计工程师、工艺设计工程师、质量工程师。以及任何期望降低质量成本,PPM作为业务目标的企业和人员,需要理解和运用试验设计的人员
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睿选观点
讲解如何进行实验,实验设计以及如何分析实验结果。讲解实验设计的原理及如何将其运用在产品设计、工艺设计和质量改进中,提升产品质量和生产效率。本课程将运用MINITAB软件进行试验设计和数据分析。经典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。
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课程收益
- 提高对DOE的认识,从根本上摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习;
- 掌握有关试验设计的概念、方法、原理。
- 掌握常见试验设计方法、以及各种方法的运用范围。
- 掌握DOE工具的应用步骤,以及在各种情况下如何选用各种方法。
- 系统性地应用DOE工具,提高过程质量及生产效率。
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培训对象产品设计工程师、工艺设计工程师、质量工程师。以及任何期望降低质量成本,PPM作为业务目标的企业和人员,需要理解和运用试验设计的人员
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培训时间2天
本课程不同讲师大纲略有不同,详询课程顾问
课程内容
第一部分 DOE基础知识
1 试验的定义
2 系统(过程)和模型
3 试验设计和分析的含义
4 为什么需要DOE
5 试验设计和分析的历史和发展
6 试验设计和分析的作用
7 试验设计DOE有关术语
· 响应
· 因子 (可控因子、非可控因子)
· 水平/处理
· 主效应
· 交互作用
· 试验单元
· 试验环境
· 模型和误差
8 试验设计分类
9 试验设计运用步骤简介
10 DOE基本原则:重复、随机化和划分区组
第二部分 简单实验设计应用
1 单因子试验设计和分析
· 单因子试验设计
· 单因子试验设计图形(定性)分析:箱线图、单值图
· 单因子试验设计统计(定量)分析:单因子方差分析、多重比较
· 单因子试验设计(定量)分析:线性回归、非线性回归
2 简单正交试验(极差法)
第三部分 析因试验设计
1 析因试验设计的含义
2 完全析因试验设计的含义
3 2水平全因子试验概述
4 试验的安排、中心点的选择及随机化排序
5 代码化及其计算
6 全因子析因试验设计法的运用案例
· 明确试验目的
· 确定响应变量
· 选择因子与水平
· 选择试验计划
· 试验结果记录
· 试验结果数据分析
· 确定分析结果
· 进行验证试验
7 全因子试验设计和分析案例
第四部分 部分因子试验设计法
1 部分析因试验设计的含义
2 重影效应
3 部分因子试验的清晰度
4 部分因子实验的案例
· 案例1:5因子2水平1/2部分因子试验设计案例;
· 案例2:运用部分因子试验进行因子筛选案例
5 3水平及多水平试验设计概念
· 案例3:3水平试验设计案例
第五部分 响应曲面设计简介
1 响应曲面设计的概念;
2 中心复合设计
3 响应曲面设计的计划
· 用最速上升法寻找试验的最优区域
· 在已确定为最优区域的范围内,进行响应曲面试验
4 响应曲面设计案例
5 多响应试验设计案例
第六部分 试验设计运用
1 常用试验设计方法的适用范围
2 试验设计和分析运用步骤
3 试验设计和分析成功的因素
4 试验设计和分析案例
城市 | 天数 | 价格 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
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苏州 | 2 | 4500 | 11-12 | |||||||||||
上海 | 2 | 4500 | 24-25 | |||||||||||
北京 | 2 | 4500 | 22-23 | |||||||||||
苏州 | 2 | 4500 | 29-30 | |||||||||||
上海 | 2 | 4500 | 4-5 | |||||||||||
苏州 | 2 | 4500 | 18-19 |