Título del curso:Capacitación en calidad de diseño experimental del DOE.
Duración del curso:3天
Curso introductorio:
El Diseño de Experimentos, o DOE ( Diseño de Experimentos ), es un método científico para estudiar y abordar la relación entre múltiples factores y variables de respuesta. Para diferentes propósitos experimentales, selecciona racionalmente las condiciones experimentales, organiza una escala experimental más pequeña adecuada y encuentra el plan de mejora más ideal mediante el análisis de datos experimentales. El uso adecuado del diseño experimental puede ayudar a las empresas a acortar el tiempo de investigación y desarrollo, reducir los costos experimentales y obtener modelos matemáticos confiables para predecir el rendimiento (Y) de productos o procesos a través de la entrada ( X ), optimizando así la configuración de los parámetros del proceso y mejorando. rendimiento clave del producto.
Propósito de la capacitación del curso:
- Aprenda de manera sistemática, integral y paso a paso varios tipos de diseño experimental y métodos de análisis.
- Mejorar la comprensión del diseño y análisis experimental y evitar depender de “golpes de cerebro” y conjeturas para resolver problemas en el trabajo.
- A través del aprendizaje y ejercicios de casos prácticos, los estudiantes pueden dominar los pasos de aplicación y las precauciones de las herramientas de análisis y diseño experimental, y guiar a los estudiantes para integrar DOE en escenarios de trabajo reales.
- Aplique sistemáticamente herramientas convencionales para el diseño y análisis experimentales para ayudar a las empresas a mejorar eficientemente la eficiencia de I+D y los niveles de diseño, optimizar los flujos de procesos y mejorar la calidad del producto.
Participantes del curso:
- Personal responsable del desarrollo e implementación de diseños experimentales.
- Directivos e ingenieros de los departamentos corporativos de I+D, calidad, producción, tecnología y mejora de procesos.
- Consultores e investigadores enfocados en gestión de calidad, mejora continua y gestión Six Sigma.
- Profesores y estudiantes de escuelas de ingeniería, tecnología y gestión.
- Sin limitarse a lo anterior, cualquier persona interesada en el diseño experimental del JMP puede participar.
Esquema del contenido del curso:
- Conceptos básicos del diseño experimental
- Introducción general al curso de diseño experimental.
- Antecedentes del diseño experimental
- Antecedentes, principios básicos y terminología relacionada del diseño experimental.
- Análisis estadístico descriptivo básico.
- tipo de datos
- Distribución de datos y cómo describir la distribución.
- Funciones de densidad de probabilidad y densidad acumulativa
- Distribución normal, características y pruebas.
- Comprender el proceso de diseño experimental: Diseño Experimental Fácil DOE Fácil
- Diseño experimental clásico.
- Diseño factorial completo: conceptos básicos introductorios del diseño experimental, evaluación integral del sistema.
- Respuesta continua:
- factor discreto único
- Conocimientos básicos de prueba de hipótesis.
- Prueba de hipótesis de una muestra
- Prueba de hipótesis de dos muestras
- Prueba de hipótesis de muestras múltiples: análisis de varianza ANOVA
- factor de continuidad único
- Principios básicos del análisis de regresión.
- Regresión lineal univariada
- Regresión polinómica univariada
- El caso de múltiples factores
- Regresión múltiple
- Diseño factorial completo con factores de bloques.
- Tipos especiales de respuestas:
- Escenarios de aplicación de distribución binomial y distribución de Poisson.
- regresión generalizada
- Diseño de selección: evalúe a los pocos críticos y comprenda la esencia del juego entre costos y beneficios del diseño experimental.
- Los principios y composición del diseño factorial parcial.
- Ajustar el modelo de diseño de detección
- Diseño de superficies de respuesta: creación de modelos de optimización más refinados
- Principios, tipos y componentes del diseño de superficies de respuesta.
- Visualización del diseño y exploración de relaciones entre factores: trazados de contornos, perfiladores, trazados de superficie, perfiladores de espacios de diseño
- Diseño de superficie de respuesta multivariante: optimice múltiples respuestas simultáneamente
- Diseño experimental avanzado moderno.
- Diseño personalizado: diseño experimental más flexible, que permite que los experimentos se adapten a los problemas empresariales en lugar de dejar que los problemas empresariales se adapten forzosamente al diseño.
- Introducción al diseño de cribado determinista y al diseño de niveles mixtos ortogonales: evaluación comparativa del diseño factorial parcial para evitar eficazmente el impacto de los efectos de confusión en el cribado de factores
- Diseño ampliado: enfatiza el proceso de iteración cognitiva en el diseño experimental. Los experimentos a menudo no se completan de la noche a la mañana.
- Evaluación y diagnóstico del diseño.
- eficacia del diseño
- Comparar diseños
- Analizador de tamaño de muestra
- Preguntas y discusión
características del curso:
- Combinando teoría con práctica, explicaciones auxiliares de varios escenarios de casos en la industria manufacturera.
- El primero en introducir tecnologías avanzadas de diseño experimental, como diseño personalizado y diseño de cribado determinista, y una gran cantidad de funciones de visualización JMP (generador de gráficos, perfilador, trazado de superficie ... ) a lo largo del contenido explicativo.
- Prioridad para experimentar la última versión del software original JMP Pro 18 de forma gratuita para mejorar la eficiencia del entrenamiento y comprender las funciones de vanguardia.
