DOE 実験設計品質トレーニングコースタイトル:DOE実験設計品質トレーニング
コース期間：3天
コースの紹介:
実験計画法、または DOE (実験計画法) は、複数の因子と応答変数の間の関係を研究し、扱うための科学的方法です。さまざまな実験目的に応じて、実験条件を合理的に選択し、適切な小さな実験規模を調整し、実験データの分析を通じて最も理想的な改善計画を見つけます。実験計画法を適切に使用すると、企業は研究開発時間を短縮し、実験コストを削減し、入力 ( Xs ) から製品またはプロセスのパフォーマンス出力 (Ys) を予測するための信頼できる数学的モデルを取得することができ、それによってプロセスパラメーターの設定を最適化し、改善を図ることができます。主要な製品パフォーマンス。
コーストレーニングの目的:
- さまざまな実験計画法や解析手法を体系的、総合的に、段階的に学びます。
- 実験計画と分析の理解を向上させ、仕事上の問題を解決するために「頭をひっぱる」ことや推測に頼ることを避けます。
- 実践的なケースドリルと学習を通じて、学生は実験計画や分析ツールの適用手順と注意事項を習得し、 DOE を実際の作業シナリオに統合できるように指導します。
- 実験計画と分析に従来のツールを体系的に適用することで、企業が研究開発の効率と設計レベルを効率的に向上させ、プロセスフローを最適化し、製品の品質を向上させることができます。
コース参加者:
- 実験計画の開発と実装を担当するスタッフ
- 企業の研究開発、品質、生産、技術およびプロセス改善部門のマネージャーおよびエンジニア
- 品質管理、継続的改善、シックスシグマ管理に重点を置くコンサルタントと研究者
- 工学技術学校および経営学校の教師と学生
- 上記に限らず、 JMPの実験計画に興味のある方ならどなたでもご参加いただけます。
コース内容の概要：
- 実験計画の背景
- 実験計画法の背景、基本原理、関連用語
- 基本的な記述統計分析
- データの種類
- データの分布と分布の記述方法
- 確率密度関数と累積密度関数
- 正規分布、特性、およびテスト
- 実験計画のプロセスを理解する: 簡単な実験計画 簡単な DOE
- 古典的な実験的なデザイン
- 完全な要因計画: 実験計画の基礎入門、システムの総合評価
- 継続的な応答:
- 単一の離散因子
- 仮説検証の基礎知識
- 1 サンプルの仮説検定
- 2 サンプルの仮説検定
- 複数サンプルの仮説検定: ANOVA分散分析
- 単一の連続係数
- 回帰分析の基本原則
- 単変量線形回帰
- 単変量多項式回帰
- スクリーニング計画: 重要な少数をスクリーニングし、実験計画のコストと利点の間のゲームの本質を理解する
- 部分要因計画の原理と構成
- フィットスクリーニング設計モデル
- 応答曲面設計: より洗練された最適化モデルの構築
- 応答曲面設計の原理、種類、コンポーネント
- 設計の視覚化と因子関係の探索: 等高線プロット、プロファイラー、曲面プロット、設計空間プロファイラー
- 多変量応答曲面設計: 複数の応答を同時に最適化します。
- 現代の高度な実験デザイン
- カスタマイズされた設計: より柔軟な実験設計。ビジネス上の問題に強制的に設計を合わせるのではなく、ビジネス上の問題に実験で対応できるようになります。
- 決定論的スクリーニング設計と直交混合レベル設計の紹介: 因子スクリーニングに対する交絡効果の影響を効果的に回避するための部分要因計画のベンチマーク
- 拡張計画: 実験計画における認知反復のプロセスを強調します。実験は一夜にして完了するものではないことがよくあります。
- 設計評価・診断
- 設計の有効性
- デザインを比較する
- サンプルサイズアナライザー
- 質問とディスカッション
コースの特徴:
- 製造業におけるさまざまな事例を理論と実践を組み合わせて補助的に解説
- カスタムデザインや決定論的スクリーニングデザインなどの先進的な実験計画技術や、JMPの多数の可視化機能（グラフジェネレーター、プロファイラー、曲面プロットなど）を解説内容全体を通して初めて紹介します。
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