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本课程名称： 试验设计与分析（DOE）
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培训受众:
课程收益:
·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实验方法
·掌握试验方法的综合运用技术
·DOE在MINITAB 中的应用
课程大纲
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的性能？
在制造过程中，如何面对诸多影响因素，科学的设定工艺参数？
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（Design of Experiment，简称DOE）是以概率论与数理统计为基础、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。
但是一提到DOE，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……
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
·ANOVA
相关性与回归分析
·绘制散布图
·进行简单线性（Simple Linear）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
DOE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2 x 2 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
实验设计的抛射器练习
培训师介绍
具有多年的6sigma顾问咨询服务经验，对新导入6sigma企业的推进体系和各种制度的建设、项目和人员的选择、项目推进过程管理、项目关闭管理、项目维持等工作积累较丰富的经验，对于推进过程中面临问题的解决，如何使项目做深做实深有心得。擅长课程包括包括潜在失效模式及效果分析（FMEA）、测量系统分析（MSA）、实验计划法（DOE）和统计过程控制（SPC）等。
周老师作为中国质量协会首批6sigma黑带注册讲师，美国质量协会6sigma黑带培训授权讲师，周老师在6sigma培训方面积累了丰富的经验，气丰富的学识，生动有趣的授课风格，是众多企业指定的培训讲师，深受客户好评。具有较丰富的工程品质管理和产品开发的实战经验，善于把6sigma知识与日常工作相结合，辅导学员将所学的只是应用于项目之中，取得突破性的成果。
本课程名称： 试验设计与分析（DOE）
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