试验设计与分析DOE_公开课

培训受众:

质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、生产工程师、工程试验人员、6Sigma绿带、一线主管、领班、车间主管、生产主管等

课程大纲

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

冠卓顾问-精益六西格玛高级顾问；MBB；曾赴美国、新加坡等地接受系统的六西格玛培训；全国六西格玛管理委员会专家委员
曾任普莱克斯（中国）质量安全总监；亚太地区6Sigma黑带大师、六西格玛总监和精益生产大师，负责所有大中华地区工厂的持续改善活动。现任某美资汽车部件公司亚太区精益六西格玛总监，负责中国所有工厂的六西格玛和精益生产的专业人才培养，项目指导等工作。
朱老师擅长DMAIC系统改善方法和工具，结合精益生产与6Sigma实现最终绩效。他连续完成了多个包括生产过程和服务过程的6Sigma项目。擅长六西格玛系列课程（包括QFD、Process Mapping、DOE、MSA、SPC、FMEA、Minitab）精益生产、价值流分析、SMED等等。
朱老师曾培训过哈飞、宝钢集团、中远集团、溢达纺织、小天鹅、东阿阿胶、泰科、康明斯、科勒、莱卡、松下万宝等500余家知名企业，制造业经验十分丰富，课程通过案例、经验故事、课程练习、现场辅导等方式让学员能充分掌握各种实用工具。
朱老师拥有19年在世界五百强企业任职的工作经验，是国内最早一批学习和从事六西格玛改善的外企经理，其从业经历包括化工、电子、汽车等多个行业，对精益生产和6西格玛具有丰富的培训、辅导和实施经验。在六西格玛方面，他曾先后培训了80多位黑带和160多位绿带，指导过200多个六西格玛项目，并覆盖销售、服务和生产管理等多个领域。

本课程名称： 试验设计与分析DOE

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