DOE实验设计实战应用

招生对象:

工程部门人员（特别是IE）、工程经理、工程技术骨干、质量经理、质量工程师

课程介绍:

开课日期：2012年10月25-26日开课地点：深圳

开课日期：2012年11月26-27日开课地点：广州

课程简介：

DOE实验设计在产品诞生的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是提高产品质量，改善工艺流程，优化设计的重要工具。通过两天的课程，将通过对产品生成的各阶段的DOE应用，学习判别与选择不同的实验设计工具，解决相应的问题，同时相关人员了解DOE在自己工作中可以帮到什么。通过我们六年的授课实践和不断研究，采用逻辑上的重整和合并，在两天的课程之内，将各种风格的DOE结合起来，不但是完全可以的，而且能保证内容上的翔实，困惑的解除，有助于快速掌握和灵活应用。

今天，DOE这个词给很多工程人员带来了困扰，很多误区由此而生：

它是做6sigma才需要的。

它需要深入的统计数学基础，掌握起来非常困难，即使掌握了，距离解决问题也很远

它能最终解决一切问题，但是耗费的周期很长

如果没有其他部门的配合，发起部门就无法将试验设计做到有结果。

。。。。。。这些都是我们在看书，听讲座，参加研讨会之后产生的感觉。

我们耗费了很多时间去学习DOE，也许发现总是没有耐心学下去，而公司产品中的问题却依然存在，困扰我们的问题是如此的长期和顽固，挥之不去：

这到底是装配过程的问题，还是设计问题或供应商来料问题？

这到底是不是真正的原因？

每个零件都合乎规格和要求，为什么装到一起就出问题？

出厂前从来没有发现过，怎么到市场上就出现，甚至一开箱就出现？

有些问题非常难再现出来，收集足够的数据用来进行正统的DOE分析也是不现实的，怎么办？

培训课程大纲

内容效果

假设检定

－假设检定定义与术语－将实际问题转化为统计问题；

－置信区间的概念－对流程变异进行假设验证

－如何运作假设检定－对你的实验设计进行假设

单因子实验分析(One-WayANOVA)

－单因子实验-单因子变量分析的统计模型

－单因子分析模型-研究统计检定来比较方差值

－F检定和T检定-学习不同的探索方法和图示技巧

－方差测试-学习F检定和T检定

－练习

多因子实验分析(Two-WayANOVA)

－多因子实验

－多因子分析模型-多因子变量分析的统计模型

－交互作用-学习交互作用的概念

－练习

回归分析

－相关与回归

－回归系数与回归模型-回归的统计模型

－残差分析-学习残差的概念

－练习

实验设计概论

－什么是实验设计－实验设计的概念

－实验设计的用途－实验设计的专业术语

－实验的种类－学习处理干扰变量

－实验设计的步骤－实验设计的规则

全因子实验设计

－2k全因子设计的整体概念

－建立标准顺序设计

－设计并分析2k全因子设计

使用ANOVA－掌握全因子实验设计的步骤和方法

使用效应图(EffectsPlots)－会分析全因子实验的结果

图表及残差图(ResidualPlots)

－在设计中采用中心点(Centerpoints)

－在2k全因子设计中应用区组划分(Blocking)

部分因子实验设计

－筛选设计

－部分因子设计

－Alias关系－简化全因子实验设计

－设计解决方案－调查所有因子的影响

－Foldover设计－调查多种因子的联合影响

－饱和设计

－投射器实验

DOE经典案例介绍了解DOE具体实施方法

讲师介绍:

【培训讲师】Tiger Zhan　　 男　　　45岁

英国黑带培训、黑带大师

精益大师

中山大学MBA

英语和机械工程学士

【优势与专长】

　　在制冷、家电、精密五金、注塑、机械、化学、钢铁等行业有超过二十年的生产，工程和质量等改善实施经验；

　　丰富的六西格玛、DOE培训和咨询经验，培训学员超过一千人，每年讲课时间超过八百小时；

　　精益西格玛、DOE产品经理、技术开发者之一，擅长精益生产、六西格玛、DOE、DFSS等多个技术模块的课程设计及讲授；

　　多年的精益生产实施和咨询经验，指导精益六西格玛改善项目数百个，创造收益超过四千万美元；

　　六西格玛绿/黑带、精益生产管理、精益领导、精益核心工具、DOE、DFSS、TPM等公开课的主要讲师，以及数个精益技术研讨会的主讲嘉宾；

　　丰富的实际应用能力，擅长六西格玛、精益生产、精益西格玛、DOE、DFSS等的个性化推进和实施；

【工作经验】

　　科勒亚太投资有限公司：质量工程经理、亚太区运作系统总监（卫浴，五金，发电机，马达等系列产品）；

　　日资索尼精密部件有限公司，索尼全资子公司：生产经理（光学和电子产品）；

　　其他欧资和国有企业多年（制冷、电动和机械产品）。

【授课语言】：国语、英语