在这门为期 4 天的课程中,参与者将获得为使用各种 DOE 技术而有效地规划和分析设计试验所需的技能。参与者将学习确定影响关键质量指标以及优化产品结果和过程性能的关键因子。此外,他们还将学习实现以下目的所需的数据分析技术:选择合适的设计,确定影响关键质量措施的关键因子,优化产品结果和过程性能。分析和统计原理将通过实际的案例研究、示例和练习来介绍。
本课程最适合的受众包括设计工程师、科学家、研发团队成员、过程工程师和其他需要使用经济高效且有效组织的方法执行行业试验的质量专家。
培训课程
- Minitab 基础
- 因子设计
- 响应曲面设计
- 研讨会
第 1-2 天
在这个为期 2 天的基础课程中,您将学习如何通过使用 Minitab 导入数据以尽可能缩短分析数据所需的时间,如何开发可靠的统计方法来探索数据,如何创建和解释有吸引力的图形并导出结果。分析来自真实世界的各种数据集,学习如何为自己的应用程序选择正确的统计工具,并解释统计输出以揭示过程中存在的问题或改进证据。学习重要统计概念(如假设检验和置信区间)的基础知识,以及如何使用统计建模工具揭示并描述变量之间的关系。
本课程重点讲授如何基于制造、工程和研发工作中常见统计方法的实际应用做出可靠的决策。
包括以下主题:
- 导入数据和设置数据格式
- 条形图
- 直方图
- 箱线图
- Pareto 图
- 散点图
- 表和卡方分析
- 位置和变异测量
- t 检验
- 比率检验
- 等方差检验
- 功效和样本数量
- 相关
- 简单线性回归和多元回归
- 单因子方差分析
- 多变量方差分析
前备课程:无
第 3 天
学习如何使用 Minitab 直观的试验设计 (DOE) 界面生成各种完全因子设计和部分因子设计。利用现实生活中的一些应用来演示随机化、复制和区组等概念如何为可靠的试验实践奠定基础。发展正确分析得到的数据以便有效、高效地达成试验目标所需的技能。
使用 Minitab 可定制的、强大的图形化显示功能来解释和沟通试验结果,以帮助改进产品和过程、找出影响重要响应变量的关键因子、减少过程变异、加快研发项目的进展。
包括以下主题:
- 因子试验设计
- 正态效应图和效应 Pareto 图
- 功效和样本数量
- 主效应图、交互作用图和立方图
- 中心点
- 重叠等值线图
- 多响应优化
前备课程:Minitab 基础课程
第 4 天
扩充您在完全和部分因子设计方面的知识,从二级基础水平提升到可以进行过程优化的理想程度。学习如何使用 Minitab 的试验设计 (DOE) 界面创建响应曲面设计,如何使用一个包括二次效应的模型分析试验结果,以及如何找出最优因子设置。
学习在实际生活中进行试验的各种技能和方法,例如,在顺序试验中,该如何平衡关键过程信息的发现与获得该信息所需资源的敏感性。学习怎样才能找出可同时优化多个响应的因子设置。
包括以下主题:
- 中心复合设计和 Box-Behnken 设计
- 最陡峭上行的计算
- 重叠等值线图
- 多响应优化
前备课程:Minitab 基础和因子设计
第 5 天 – 可选
Minitab 培训为提高您使用统计数据来分析数据的效率奠定了基础。这些示例展示学习工具的实际场景,而练习则留出了实际练习时间。通过使用公司的数据加强培训,让您的教育之旅圆满完成。这让与会者有机会直接联系到其自身用例。
研讨会特别强调根据统计工具在公司项目以及数据中的实际应用来做出合理的决策。
主题将根据研讨会中讨论的特定客户数据确定。