汽车行业正交试验设计专业讲师DOE培训上海公司主办

           DOE培训讲师汽车质量专家金舟军,机构上海企业管理咨询有限公司,是汽车制造行业专业、实战的培训,
       包括DOE实战案例、DOE实施步骤、MINITAB软件应用等,DOE培训班和企业内训请垂询
        Email:923503608@qq.com(上海)13816949004
                                    必须找金老师DOE正交实验设计培训的理由
     1.专业的实验设计DOE培训
        金老师十八年专业从事汽车制造行业IATF16949及DOE培训,每个DOE培训项目的客户都有培训现场的视频和照片为证。
     2.实战的实验设计DOE培训
         金舟军老师不仅追求良好的课堂培训效果,更追求培训后学员的实战应用,金老师在DOE培训前首先要进行网络、电话
         的沟通和提前一天到顾客现场调研,更好地结合顾客的案例讲课,安排学员对案例的演练。
   3.有价值的实验设计DOE培训
        咨询公司金老师自办,省出了业务费用和老板利润,客户的培训费全部变为培训老师的培训费,,客户培训价值最大化值。
                                        金舟军汽车制造行业培训客户

         汽车质量专家苏州华腾电子DOE培训实况片段                汽车质量专家哈金森DOE培训实况片段

                                           汽车质量专家实验设计DOE系统实况片段

                                          汽车制造行业正交实验设计DOE培训
                                                  课程大纲
        一.DOE培训目的:通过本汽车制造行业课程的学习, 汽车制造行业学员能掌握DOE工具,进行产品、过程的健壮设计
         及持续改进：1.理解DOE的原理; 2掌握MINITAB软件DOE主要菜单; 3掌握DOE进行产品、过程改进的步骤和方法。
        二. DOE培训对象:产品质量先期策划多功能小组产品和工艺设计开发人员、设备模具开发人员，六西格玛黑带、
            质量工程师和现场质量分析工程师。
        三. DOE课程内容
        1部分.DOE在设计和开发中的应用                                                               汽车质量网版权
         质量控制四个阶段控制
         案例演练-质量控制四个阶段哪两个阶段会用到DOE
      2部分.产品的设计和开发
         开展产品三次设计工作
         案例演练-过程三次设计有哪些内容
        3部分.因子轮换法介绍
         因子轮换法存在哪些缺点
         案例演练-因子轮换法一次改变一因子的优点是什么
        4部分.DOE基础知识
         开展实验设计的目的
         案例演练-简述实验设计的目的
        5部分.一次一因子实验法介绍
         什么是一次一因子实验设计
         案例演练-解决一次一因子实验法精度差的方法有哪些
        6部分.全因子实验法精解
         无交互作用的正交实验设计方案
         案例演练- 无交互作用的正交实验设计需要全因子设计吗
        7部分.数理统计基础介绍                                                                       汽车质量网版权
         中心极限定理的应用
       案例演练-实验精度与平均次数是什么关系
        8部分.部分因子实验设计精解
         实验设计要解决的两个问题
         正交部分因子实验案例
         讨论- 实验设计通过什么方法解决实验精度问题
        9部分.田口式正交表实验法精解
       田口式正交表的优点
         案例演练-水平不等实验设计怎样具备正交性的
        10部分.正交表分辨率
         正交表三级分辨率应用范围
         案例演练-部分因子分辨率与交互作用                                                            汽车质量网版权
        11部分.田口博士的S/N 比精解
         稳健质量设计的原理及应用
         案例演练-怎样用田口博士的S/N比实施稳健质量设计
        12部分.正交设计方差分析
         重复实验实验设计的方法
         案例演练-方差分析的一定需要重复实验吗
        13部分.效应正态概率图分析
         假设检验的方法
         案例演练-为什么说正态概率图是基于实验数据的正态分布
        14部分.正交设计回归分析精解
         正交设计回归方程系数的检验方法
         案例演练-找到正交设计回归方程的作用有哪些
        15部分.MINITAB软件创建因子设计精解
         创建全因子设计                                                                              汽车质量网版权
         案例演练-生成6因子两水平的全因子设计
        16部分.MINITAB软件实现正交设计精解
         MINITAB软件DOE菜单介绍
        17部分.MINITAB软件方差分析精解
         模型失拟误差
         案例演练-分析方差分析顺序是什么
        18部分.MINITAB软件全因子设计精解
         创建因子设计方案
         已编码与未编码单位回归分析
         全因子设计怎样解释结果
         案例演练-解释MINITAB全因子设计结果输出
        19部分.MINITAB软件多元线性回归精解
         t值检验与p值检验
         案例演练-MINITAB软件方差分析与多元线性回归有什么不同
        20部分.MINITAB软件分析因子设计精解
         预测区间的上下限                                                                             汽车质量网版权
         案例演练- 预测区间的上下限的大小与什么有关
        21部分.MINITAB软件筛选实验Plackett - Burman Design
         筛选实验案例
         案例演练-筛选实验与全因子设计不同点在哪
        22部分.MINITAB软件各种图分析
         残差与拟合值图分析
         案例演练-各种图分析判断是否会有不同的结论
        23部分.MINITAB软件因子设计中添加中心点精解
         通过增加中心点检验弯曲
         案例演练-如果增加中心点检验结果是弯曲，接下来怎么办
        24部分.MINITAB软件响应优化精解
         因子设计的重叠等值线图                                                                       汽车质量网版权
         案例演练-MINITAB软件完成一个重叠等值线图
        26部分.MINITAB软件等值线/曲面图精解
         分析等值线/曲面图
         分析重叠等值线图
         案例演练-MINITAB软件完成一个曲面图
        27部分.MINITAB软件Box-Behnken 实验设计精解
         Box-Behnken设计的特点
         Box-Behnken设计的步骤
         案例演练-什么决定了Box-Behnken设计案例适用于什么条件
        28部分.MINITAB软件中心组合设计分析精度
         立方点、轴向点和中心点
         案例演练-中心复合设计立方点、轴向点和中心点是由什么决定的
        29部分.MINITAB软件田口实验设计田口DOE精解
         预测田口实验设计田口DOE结果                                                                 汽车质量网版权
       30部分.DOE实战案例部分精解
         筛选实验设计方案
        四. DOE课程学时: 每天七小时 ,公开课共三天。内训共两至五天根据企业要求和情况定

        1.1简介
        今天在许多制造组织中进行了实验增加我们对各种制造工艺的理解和认识。
        制造公司的实验经常在一系列产生可量化结果的实验或测试。为了连续提高产品/工艺质量，
        是了解产品/工艺质量的基础流程行为，可变性的数量及其对流程的影响。在在工程环境中，
        经常进行实验探索，估计或确认。探索是指从中了解数据这个过程。估计是指确定过程变量
        的影响或输出性能特征的因素。
        确认意味着验证从实验中获得的预测结果。
        在制造过程中，通常最重要的是探索关键输入过程变量（或因子）与之间的关系输出性能特征
        （或质量特性）。例如，在金属切削操作中，切削速度，进给速度，冷却液类型，深度切割等可
        以作为输入变量和成品零件的表面光洁度处理可以视为输出性能特征。
        当今许多工程师采用的常用方法之一制造公司是一次变量（OVAT），我们在那里每次改变一个变量，
        保持实验中的所有其他变量固定。这种方法取决于猜测，运气，经验和直觉为了它的成功。而且，
        这种类型的实验需要很大获取有关该过程的有限信息的资源。一可变时间实验通常不可靠，低效，耗时
        并且可能产生该过程的错误最佳条件。
        统计思维和统计方法在规划中发挥着重要作用，进行，分析和解释工程实验数据。
        当几个变量影响产品的某个特征时，然后，最好的策略是设计一个有效，可靠的实验可以有效，
        高效和经济地得出合理的结论。
        在一个设计的实验中，工程师经常会对其进行有意识的改变输入变量（或因子）然后确定输出功
        能如何表现因此而异。重要的是要注意并非所有变量以相同的方式影响性能。有些可能会产生强
        烈影响在输出性能上，有些可能有中等影响而有些影响根本没有影响力。因此，精心策划的目标
        设计实验是了解一个过程中的哪组变量最能影响性能，然后确定最佳水平变量在产品中获得令人
        满意的输出功能。
        实验设计（DOE）由Sir先生于20世纪20年代早期开发罗纳德费希尔在罗汉姆斯特德农业研究站
        伦敦，英国。他最初的实验涉及到确定各种肥料对不同土地的影响。最后的条件该作物不仅依赖于肥
        料，而且还依赖于肥料其他因素（如土壤条件，土壤含水量，各个图的每个图。 Fisher使用可以区
        分的DOE肥料的效果和其他因素的影响。从那时起DOE已被广泛接受并应用于生物和农业领域。
        许多美国报告了DOE的许多成功应用和欧洲制造商在过去十五年左右。
        潜力
        DOE在制造过程中的应用包括：
        提高了工艺产量和稳定性
        提高利润和投资回报
        改进了工艺能力
        降低了工艺可变性，从而提高了产品性能的一致性
        降低了制造成本
        减少了工艺设计和开发时间
        提高了工程师的士气，成功解决了长期问题
        增加对关键过程输入和关键过程之间关系的理解
        输出（S）
        通过降低废品率，缺陷率，返工，提高业务盈利能力，重新测试等
                  中心复合设计
        在2水平全因子和部分因子实验设计的基础上实验设计方法，通过对2水平实验增加一个设计点（相当于增加了一个
        水平），对输出变量和因子间的非线性关系进行评估。
        中心复合设计的特点
        在2水平因子实验设计的基础上，通过对2水平实验增加一个设计点。
        可以进行因子数在2—10个，实验次数为14—160次。
        对输出变量和因子间的非线性关系进行评估。
        适用于所有实验因子均为计量值的实验。
                中心复合设计
        中心复合实验设计由立方点、轴向点和中心点组成：
        立方点-2水平因子实验设计中点，编码为 -1 和 +1。
        中心点-2水平 “-1”和“+1”点的中心“0”。
        轴向点-轴（星形）的点位于：(+ a , 0)、(-a, 0)等
        中心复合实验设计由立方点、轴向点和中心点实验三部分组成：
                估计的效应取决于点类型：
        立方点 - 估计线性和交互作用效应，而非弯曲。
        中心点 - 检查弯曲，而不估计单个二次项。
        轴点 - 估计二次项。
        可旋转设计具有“在与中心等距离的所有点处预测方差恒定” 属性，提高预测质量。轴向点到设计立方体中心的距
        离a选择原则：
        a=（设计中立方体点的个数）1/4
                创建响应曲面设计
        1选择统计 > DOE > 响应曲面 > 创建响应曲面设计。
        2在设计类型下，选择中心复合。
        3从因子数中，选择2。
        4单击设计。要创建具有 2 个区组的设计，请在顶部的设计框中突出显示第二行。单击确定。
        5单击确定。
        6单击结果。选择汇总表格和设计表格。在每个对话框中单击确定。
                中心复合设计
        因子: 2 仿行数: 1
        基础次数: 14 总实验数: 14
        基础区组: 2 合计区组数: 2
        二水平因子：全因子
        立方点: 4
        立方体的中心点: 3
        轴点: 4
        轴点的中心点: 3
        Alpha: 1.41421