深圳精益六西格玛学院

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深圳实验设计DOE培训班

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深圳精益六西格玛学院

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信誉值

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  • (91-100)充分信誉积累,推荐报读

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2019.03.13 待*定 139*****342 咨询了 开课校区
2019.03.12 丘*伟 158*****173 咨询了 招生对象
2019.03.10 姚*亮 155*****110 咨询了 开班时间
2019.03.09 钟*生 136*****864 咨询了 上课时段
2019.03.06 永*鹏 199*****831 咨询了 授课师资
2019.02.26 练*生 185*****439 咨询了 周边交通
2019.02.24 吴*伟 138*****542 咨询了 授课师资
2019.02.23 熊*姐 137*****069 咨询了 课程费用
2019.02.18 林*生 180*****007 咨询了 周边交通
2019.02.18 叶*生 139*****008 咨询了 课程费用
2019.02.18 凌*) 180*****884 咨询了 招生对象
2019.02.10 梁*士 175*****316 咨询了 招生对象
2019.01.31 王*生 134*****906 咨询了 上课时段
2019.01.25 徐*士 182*****832 咨询了 开班时间
2019.01.19 严*生 189*****978 咨询了 开课校区
2019.01.15 魏*林 158*****108 咨询了 授课师资
2019.01.11 徐*士 135*****552 咨询了 开班时间
2019.01.10 谷*小 186*****261 咨询了 开班时间
2018.12.31 杨*士 159*****997 咨询了 周边交通
2019.03.05 韩*宁 187*****767 咨询了 开班时间
深圳实验设计DOE培训班

学员上课须知:

请带来你认为工作中难解决的问题,好能够提供翔实的数据来上课好,请把你的主要工艺过程的关键参数,需要优化的工艺过程告诉我们,我们现场提供实际解决方案!

A部分:精益六西格玛管理概论

1、DMAIC方法论

2、基本统计

3、多变量分析

4、方差分析

5、回归分析

6、DOE在精益六西格玛项目中的应用

DOE概论

试验设计基础

1、基本术语

因子(Factor:可控因子、非可控因子、水平及处理(Level and Treatment)、试验单元

2、基本原则

重复试验:

随机化:

划分区组:

3、必要性

单因子轮换法缺点:

全因子试验法缺点:

试验设计优点:

4、类型

因子试验设计:

响应曲面:

混料设计:

稳健参数设计(田口参数设计) :

5、试验设计的策划与安排

部分实施因子设计:

筛选。

全因子试验设计:

全面分析。

响应曲面法或稳健参数法:

求优设置。

6、试验设计的基本步骤及流程

计划阶段:

实施阶段:

分析阶段:

全因子试验设计

1什么是全因子试验设计

2全因子DOE目标

3因子和水平组合(1)

4选择因子水平

5三因子全因子设计

课堂练习

MINITAB创建全因子实验设计

Step1第1步、Step2第2步、Step3第3步、Step4第四步、Step5第五步、Step6第六步、Step7第七步

课堂练习

5、复制和随机

Step1第1步、Step2第2步、Step3 第3步、Step4第四步、Step5第五步、Step6第六步、Step7第七步

课堂练习

6、随机化-实验的**

7、假设

分析全因子实验的假设

独立、独立性事项、独立性测试、测试独立性、正态性、正态测试(1)、正态测试(2)、正态假设测试的步骤、正态测试的图形化方法、正态性检验、等方差等方差测试、等方差假设测试步骤、残差假设测试、正交设计的重要性、正交设计类型

8、主效应 和 交互效应

效应定义

构建实验

Step1 第1步、Step2 第2步、Step3 第3步、Step4 第四步、Step5 第五步、Step6 第六步、Step7 第七步、课堂练习

9、实施全因子实验设计的步骤

•Step1:  描述实际问题和实验目标

•Step2:  描述因子和水平值

•Step3:  决定适当的样本大小, 给定a and b 风险

•Step4: 用MINITAB创建一个实验设计. 实验设计表上的运行应随机.

•Step5:  实施实验

•Step6:  全模型实验分析

•Step7:  简化模型

•Step8:  检查是否违反假设

•Step9:  用图形分析决定保留项的优设置

•Step10:  计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)

•Step11:  重复实验优化条件以验证结果

•Step12:  终报告

10、全因子案例研究

11、模块回顾

部分因子试验设计

1、部分因子设计和筛选

模块目标:

为什么要学习部分因子实验设计、什么是部分实验设计、实验设计思考、部分DOE术语

2、如何减少实验的次数

筛选DOE特点、筛选设计、需要筛选、高阶交互作用、隐藏的设计成本增长、课堂练习

3、混杂与实验设计分辨精度

实验步骤

设计步、第二步、第三步、第四步、为什么要选择ABC高阶交互项、其他混杂项、分辨度、24-1分辨度设计、分辨度表、MININTAB分辨度表、部分因子设计、部分设计标记方法、混杂设计练习、其他混杂设计练习

4、部分因子实验设计选择

设计选择什么、考虑经济性、图解说明、选择一个设计

4、用MINITAB进行部分因子和筛选实验设计

MINITAB建立25-1部分因子

2K部分因子实验设计步骤

步:确定实际问题和实验目标

第二步:确定重要的因子数和水平数

第三步:决定适当的样本大小, 中心点个数,给定a and b 风险

第四步:用MINITAB创建一个实验设计. 实验设计表上的运行应随机.

第五步:实施实验

第六步:全模型实验分析

第七步:删减模型

第八步:检查是否违反假设检验

第九步:图形分析确定佳设计

第十步:计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)

第十一步:创建预测方程

第十二步:通过复制的佳条件验证结果

第十三步:终报告

25-1因子实验练习

5、模块回顾

中心点试验设计

1、模块目标

2、为什么要学习中心点实验设计

3、什么是中心点

4、22案例研究

5、DOE方差分析

6、3D曲面图设定步

7、3D曲面图设定第二步

8、3D曲面图

9、中心点与曲线性

10、中心点代码化

11、23中心点代码化

12、设定22DOE中心点步

13、设定22DOE中心点第二步

14、增加中心点数据

15、注意中心点的安排

16、有中心点的方差分析

17、2K全因子加中心点实验设计13步骤:

步:确定实际问题和实验目标

第二步:确定重要的因子数和水平数

第三步:决定适当的样本大小, 给定a and b 风险

第四步:用MINITAB创建一个实验设计. 实验设计表上的运行应随机.

第五步:实施实验

第六步:全模型实验分析

第七步:删减模型

第八步:检查是否违反假设检验

第九步:图形分析确定佳设计

第十步:计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)

第十一步:创建预测方程

第十二步:通过复制的佳条件验证结果

第十三步:终报告

18、中心点实验案例研究

19、中心点实验课程练习

20、模块回顾

区组试验设计

1、模块目标

2、为什么要学习区组化实验设计

3、什么是区组化

4、图形化23区组实验设计

5、区组化实验案例研究

6、为什么要区组化实验设计

7、用MINITAB进行22区组化试验设计步

8、用MINITAB进行22区组化试验设计第二步

9、区组化与混杂

10、2K全因子区组化实验设计14步骤:

其他步骤同前13步骤,只有第四步为新增加的。

11、区组实验案例研究

12、区组加中心点案例研究

13、区组实验设计课程练习

14、模块回顾

响应曲面试验设计

1什么是响应曲面试验设计

2如何进行响应曲面试验设计

3响应曲面试验设计结果分析

4响应曲面试验设计案例研究

混料试验设计

1什么是混料试验设计

2如何进行混料试验设计

3混料试验设计结果分析

4混料试验设计案例研究

田口试验设计

1什么是田口试验设计

2如何进行田口试验设计

3田口试验设计结果分析

4田口试验设计案例研究

学校外观

六西格玛学院外观

培训老师: 文放怀教授

清华大学深圳研究院特聘教授,北京大学MBA,贝思德国际管理精益六西格玛咨询专家,精益六西格玛黑带大师。中国企业联合会培训中心客座教授,在美的、美资PULSE、港资亿利达集团等长期从事高层精益六西格玛管理及技术管理,多年潜心研究各国外企的精益六西格玛管理特点及先进方法。主要研究方向为6SIGMA管理及其在企业中的推行策略。在外企先进精益六西格玛管理技术方面有较深造诣和丰富实战经验。已出版专著《现代企业精益六西格玛管理技术》、《精益六西格玛管理》;《6SIMGA实战》;《精益管理4部》;《6SIGMA设计实战》;《服务业精益六西格玛》等多部,即将出版《新产品开发管理体系IPDFSS丛书》等。曾应深圳技术监督局培训中心等多家单位之约进行6SIGMA方面的讲座和培训。曾参与中山毅嘉公司、德高公司、韩国友星电子、东菱凯琴集团、深圳海光电子有限公司、国营军工六九二厂的精益和六西玛项目实施并取得较大财务收益。

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