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正交实验设计DOE培​训咨询课程
DOE培训公开课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,考试合格发放DOE培训证书,合格权威DOE证书。
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培训咨询讲师
金老师二十年专业从事汽车制造行业IATF16949及DOE培训咨询课程,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咨询课程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。
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金舟军汽车制造行业培训客户


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 汽车制造行业正交实验设计D​OE培训公开课培训班
课程大纲--本大纲为简版课程大纲,需要更详细课程大纲请索取
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-无交互作用舟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-BurmanDesign
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 

 DOE培训考试题
单位:                       姓名:                  分数:              
一、判断题
(   )1. 因子轮换法是序贯实验,最佳方案即在已做实验之中,有交互作用时, 结果与起始点有关。
(   )2. 实验设计可用于参数设计,但不可用于公差设计。
(   )3效应Effect 是因子的水平变化对响应值的影响, 编码值时等于该因子回归方程系数的1.5倍。                                                                
(   )4. 最简单的回归方程-响应与因子函数关系是一次线性方程。
(   )5. A、B两个因子间存在着交互作用,则在回归方程中有AB项。       图片文字严禁抄袭
(   )6. 互相平衡-对应某金列任一水平,其他列各水平次数相同,此正交特性能保证同一水平的方程相加时,消除其它因子项。
(   )7. 每次实验响应的实测值与假定回归方程的预测值不相等的原因仅是不可控制因子影响。
(   )8. 一次一因子实验法的优点是能够分析交互作用。
(   )9. 中心极限定理决定了正交实验设计实验次数越多分析结果精度越高。
(   )10开展正交实验唯一目的就是为了减少实验次数。
(   )11. Minitab将数字大的高水平编码值定为-1,将数字小的低水平编码值定为1。
(   )12. 釆用代码值后正交设计可独立地估计回归方程每一项系数,删除不显著项而不会影响回归方程中的剩余项的估计。
(   )13. 因子与交互金作用自由度之和>n-1,n为实验次数。
(   )14. 部分因子实验是全因子实验一个正交子集。
(   )15. 无论是全因子实验还是部分因子实验,最佳方案都不在已做的实验中。
(   )16. 实验区组和实验次序的随机化都是为了使不可控因子(噪声)随机化而不影响实验结果。
(   )17. 正交设计回归分析,方程系数的检验P值大于0.05说明该系数是显著的。
(   )18. 如果回归模型是线性的,因子设计中添加中心点,则中心点处的响应均值不等于因子(角)点的拟合值(均值) ,所以增加中心点可检验是否为线性模型。。
(   )19. 应用响应金优化器进行优化前,在分析因子(响应曲面)设计时,最后必须用最佳模型分析一下。
(   )20. 中心复合设计是序贯实验,如果发现非线性影响为显著效应,则加上轴向点补充实验以得到非线性预测方程。
二、多选择题
1. 编码值1对应真实值170℃1,编码值-1对应真实值150℃,则编码值0.5对应真实值       。DOE培训考试题
A 175℃          B 160℃        C 165℃          D 155℃       图片文字严禁抄袭
2.  仅两因子无交互作用,A因子高水平均值为4, 低水平均值为8,  B因子为6和2, 则回归方程是       。
A  Y=4A+2B       B Y=-2A+2B      C  Y=2A-2B     D  Y=4A+3B 
3. 以下属于不可控制因子是:      。
A  热处理的温度   B 每天的气温  C  热处理的温度测量仪器  D  注塑压力
4. 两水平4因子全因子实验设计三次交互作用一共有:      。
    A  2项           B  3项           C  4项         D 5项       图片文字严禁抄袭DOE培训考试题
5.  当ABCDE=1时,下列等式是正确的:      。
A   AB=CDE       B   AB=DE        C  A=BCDE       D   BC=ADE
6. A、B、C、D四个因子加上AB、BC和AC的交互,还要考虑一个区组, 最少的实验次数是:      。
A   4            B  8            C  12            D 16
7. 13个因子进行筛选实验时,最少的实验次数是:      。  
A  12           B  16           C   20           D  32 
8.  中心复合设计增加轴向点的目的是:      。
A计算线性的系数    B 计算二次项的金系数  C检验是否弯曲   D计算双因子交互作用系数
9. 3个因子2 个区组中心复合设计, A因子两个水平真实值为170℃和150℃,则A因子轴向点的值是     。
A  143.67     B  143,182     C 176.33       D  176.818
10. 中心复合设计MINITAB分析响应曲面设计, 选择回归模型包括的项时, 应单击:       。
A项          B选项        C图形            D存储
 
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