Kursname:DOE- Schulung zur experimentellen Designqualität
Kursdauer:3天
Kurseinführung:
Design of Experiments, oder DOE ( Design of Experiments ), ist eine wissenschaftliche Methode zur Untersuchung und zum Umgang mit der Beziehung zwischen mehreren Faktoren und Antwortvariablen. Für verschiedene experimentelle Zwecke wählt es rational experimentelle Bedingungen aus, arrangiert einen geeigneten kleineren experimentellen Maßstab und findet durch die Analyse experimenteller Daten den idealsten Verbesserungsplan. Der ordnungsgemäße Einsatz experimenteller Gestaltung kann Unternehmen dabei helfen, die Forschungs- und Entwicklungszeit zu verkürzen, experimentelle Kosten zu senken und zuverlässige mathematische Modelle zu erhalten , um die Leistungsausgabe (Ys) von Produkten oder Prozessen durch Eingabe ( Xs ) vorherzusagen und so die Einstellung von Prozessparametern zu optimieren und zu verbessern Schlüsselleistung des Produkts.
Zweck der Kursausbildung:
- Erlernen Sie systematisch, umfassend und Schritt für Schritt verschiedene Versuchsaufbauarten und Analysemethoden
- Verbessern Sie Ihr Verständnis für experimentelle Gestaltung und Analyse und vermeiden Sie, sich bei der Lösung von Problemen am Arbeitsplatz auf „Kopfschütteln“ und Rätselraten zu verlassen
- Durch praktische Fallübungen und Lernen können Studierende die Anwendungsschritte und Vorsichtsmaßnahmen experimenteller Entwurfs- und Analysetools beherrschen und Studierende bei der Integration von DOE in tatsächliche Arbeitsszenarien anleiten.
- Wenden Sie herkömmliche Tools für experimentelles Design und Analyse systematisch an, um Unternehmen dabei zu helfen, die Effizienz von Forschung und Entwicklung sowie Designniveaus effizient zu verbessern, Prozessabläufe zu optimieren und die Produktqualität zu verbessern.
Kursteilnehmer:
- Mitarbeiter, die für die Entwicklung und Umsetzung experimenteller Designs verantwortlich sind
- Manager und Ingenieure in Unternehmensabteilungen für Forschung und Entwicklung, Qualität, Produktion, Technologie und Prozessverbesserung
- Berater und Forscher mit den Schwerpunkten Qualitätsmanagement, kontinuierliche Verbesserung und Six Sigma-Management
- Lehrer und Studenten von Ingenieur-, Technologie- und Managementschulen
- Darüber hinaus ist jeder, der sich für JMP-Versuchsdesign interessiert, zur Teilnahme herzlich willkommen
Überblick über den Kursinhalt:
- Grundlagen des experimentellen Designs
- Allgemeine Einführung in den Studiengang Experimentelles Design
- Hintergrund zum experimentellen Design
- Hintergrund, Grundprinzipien und verwandte Terminologie des experimentellen Designs
- Grundlegende deskriptive statistische Analyse
- Art der Daten
- Datenverteilung und wie man die Verteilung beschreibt
- Wahrscheinlichkeitsdichte- und kumulative Dichtefunktionen
- Normalverteilung, Eigenschaften und Tests
- Verstehen Sie den Prozess des experimentellen Designs: Einfaches experimentelles Design, einfaches DOE
- Klassisches experimentelles Design
- Vollständiger faktorieller Entwurf: Einführung in die Grundlagen des experimentellen Entwurfs, umfassende Bewertung des Systems
- Kontinuierliche Antwort:
- einzelner diskreter Faktor
- Grundkenntnisse im Hypothesentest
- Hypothesentest bei einer Stichprobe
- Hypothesentest mit zwei Stichproben
- Hypothesentests bei mehreren Stichproben: ANOVA- Varianzanalyse
- einzelner Kontinuitätsfaktor
- Grundprinzipien der Regressionsanalyse
- Univariate lineare Regression
- Univariate polynomiale Regression
- Der Fall mehrerer Faktoren
- Multiple Regression
- Vollständiger faktorieller Entwurf mit Blockfaktoren
- Besondere Antwortarten:
- Anwendungsszenarien der Binomialverteilung und Poisson-Verteilung
- generalisierte Regression
- Screening-Design: Screenen Sie die wenigen kritischen Elemente und verstehen Sie die Essenz des Spiels zwischen Kosten und Nutzen des experimentellen Designs
- Die Prinzipien und der Aufbau des partiellen faktoriellen Designs
- Passen Sie das Screening-Designmodell an
- Antwortflächendesign: Erstellen verfeinerter Optimierungsmodelle
- Prinzipien, Arten und Komponenten des Reaktionsflächendesigns
- Visualisieren von Designs und Erkunden von Faktorbeziehungen: Konturdiagramme, Profiler, Oberflächendiagramme, Designraum-Profiler
- Multivariates Antwortflächendesign: Optimieren Sie mehrere Antworten gleichzeitig
- Modernes, fortschrittliches experimentelles Design
- Maßgeschneidertes Design: Flexibleres experimentelles Design, das Experimente ermöglicht, auf Geschäftsprobleme einzugehen, anstatt zuzulassen, dass Geschäftsprobleme zwangsweise auf das Design eingehen
- Einführung in das deterministische Screening-Design und das orthogonale Mixed-Level-Design: Benchmarking des partiellen faktoriellen Designs zur wirksamen Vermeidung der Auswirkungen von Störeffekten auf das Faktor-Screening
- Erweitertes Design: Betont den Prozess der kognitiven Iteration im experimentellen Design. Experimente werden oft nicht über Nacht abgeschlossen.
- Designbewertung und Diagnose
- Designwirksamkeit
- Vergleichen Sie Designs
- Probengrößenanalysator
- Fragen und Diskussion
Kursmerkmale:
- Kombination von Theorie und Praxis, ergänzende Erläuterungen verschiedener Fallszenarien in der Fertigungsindustrie
- Der erste, der fortschrittliche experimentelle Designtechnologien wie benutzerdefiniertes Design und deterministisches Screening-Design sowie eine große Anzahl von JMP- Visualisierungsfunktionen (Graphengenerator, Profiler, Oberflächendiagramm ... ) im gesamten Erklärungsinhalt einführt
- Erleben Sie vorrangig kostenlos die neueste Version der Originalsoftware JMP Pro 18, um die Trainingseffizienz zu verbessern und modernste Funktionen zu verstehen
