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质量类经典课程

试验设计 DOE × AI

质量类经典课程课程时长 3 天可按企业需求定制

课程背景

在企业研发、工艺、生产、质量改善中,传统试错法成本高、周期长、效果差,已无法满足高效优化需求。试验设计(DOE)作为六西格玛、精益研发、工艺优化的顶级核心工具,能够用最少试验次数、最短时间、最低成本找到最优参数组合,显著提升良品率、降低成本、稳定过程。 当前企业普遍痛点: 工艺参数靠经验、反复试产浪费大;

课程收益

课程对象

课程大纲

企业实际问题提出和探讨
热身练习:每小组提出1-2个在工艺设计或生产过程中存在的问题点,进行输出目标(Y)和输入因素(X)的头脑风暴与因子筛选,作为后续进行DOE练习的准备。
头脑风暴
因果图
因果分析矩阵
统计学基础
统计学基础知识
minitab简介和操作小练习(含软件操作)
正态分布与标准正态分布的基本理念与运用(含软件操作)
数据抽样的方法
数据的描述性统计
数据帕累托图与箱线图的运用(含软件操作)
抽样分布与置信区间
假设检验的基本原理
假设检验的基本概念
原假设与备择假设的确定
假设检验的两大原则
假设检验的两种典型错误
假设检验的步骤和判断方法
假设检验的结论判断方法
假设检验案例练习(含软件操作)
试验设计DOE基础知识
试验设计DOE基础
试验设计中的基本术语
可控因子 vs. 非可控因子
水平及处理
试验单元与试验环境
模型与误差
主效应与交互效应(案例演示)
试验设计的基本原则
正交试验代码表(案例演示)
DOE的重复原则(案例演示)
DOE的随机原则(案例演示)
DOE的区组化(案例演示)
试验设计的类型
因子筛选设计
参数优化设计
试验设计的类型及其作用 汇总
试验设计DOE的基本步骤
重要:四步骤——试验设计的基本步骤
试验设计的策划与安排
案例演练
全因子试验设计及其运用
全因子试验设计基础知识
全因子DOE概述
二水平全因子试验
试验的安排及中心点的选取 – 重要
2因子2水平全因子DOE立方图:中心点的说明
代码化及其计算(课堂案例计算)
全因子试验设计的计划制定
重点:全因子试验设计的计划
全因子DOE的案例解析(课堂演示)
连续型因子与离散型因子的区别与注意要点(课堂演示)
角点仿行和中心点重复的区别与意义
射弹器游戏 DOE – 大型分组游戏与演练
全因子试验设计分析和实例
重要:全因子试验设计分析和优化的步骤
全因子DOE的进阶案例解析(课堂演示)
立方图的运用(2因子、3因子、4因子)
全因子试验设计的特殊运用
无中心点(连续型因子)的试验设计分析(课堂演示)
带区组的试验设计分析(课堂演示)
分组案例练习 + 课堂点评
部分因子试验设计及其运用
部分因子试验设计基础知识
部分因子试验设计概论
筛选设计的优势(例题解析与课堂演示)
方法一:删节试验法
方法二:增补因子法
部分因子DOE的名词解释
重要:分辨度和混杂的关系
分辨度和试验次数
部分因子试验设计案例演练
例题解析:学会选择生成元 - 重要(课堂演示)
默认生成元(例题解析与课堂演示)
指定生成元(例题解析与课堂演示)
写指定生成元的思路及步骤 – 总结
部分因子DOE分析和实例(例题解析与课堂演示)
DOE课堂练习(分组练习+导师点评)
响应曲面设计及其运用

课程大纲简版

本页为课程要点版,含课程背景、课程收益、课程对象与两级大纲。A4 两页的课程大纲简版(PDF)可直接下载或转发给需求方。

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