試驗設計與分析(DOE)

試驗設計與分析(DOE)(周老師)課程介紹：

● 課程背景
   在產品設計中，如何用最小的實驗成本和次數，有效的設計和驗證產品的性能？
   在制造過程中，如何面對諸多影響因素，科學的設定工藝參數？
   面對生產過程中出現的懸而未決卻涉及因素復雜的質量問題如何有效分析？
   如何在設計和加工初期，做到質量的先期控制，提升產品的競爭力？
   設計、制造、質量工作由一個個過程組成。由于輸入的變化、各因素之間可能存在的交互作用，再加上各種干擾因素的影響，使得結果變化不定。在大多數情況下，這種輸出的不穩定會帶來質量不穩定和成本高居不下。試驗設計（Design of Experiment，簡稱DOE）是以概率論與數理統計為基礎、合理安排試驗的一種方法，通過高效經濟地獲取數據信息、科學地分析處理、得出正確的結論。現代企業的制造和設計部門則經常用它來解決設計、生產和服務流程中的問題，特別是在一些推行持續改進的企業里，更是一個提升質量，穩定流程的有力工具。本課程旨在向您講述如何將各項實驗方法運用于產品和制程設計中，減少過程中各項的變差，從而使產品及制程設計臻于完美。
   但是一提到DOE，很多人就會想到其深奧的理論，使人望而卻步。本課程特點：適當的理論，注重實踐，由淺入深，較多的案例與實踐，讓學員在實踐中輕松掌握……

● 課程大綱
 ◇ 實驗設計基礎
 → 基本統計學
 → 基本圖形
 → 假設檢驗方法
 → T檢驗
 → 方差齊性檢驗
 → 比例檢驗
 → ANOVA
 ◇ 相關性與回歸分析
 → 繪制散布圖
 → 進行簡單線性（Simple Linear）回歸并進行解釋
 → 多項式回歸
 → 多變量回歸
 → 回歸和相關性的計算區別
 → 利用Mandel 方法進行相關性分析
 ◇ DOE介紹
 → 實驗方法步驟
 → 同假設檢驗的相似之處
 → 實驗方法步驟
 → 同假設檢驗的相似之處
 → 同假設檢驗的不同之處
 → 實驗方法的障礙
 ◇ 全因子實驗
 → 什么是全因子實驗法
 → 定義什么是因子和級別，解釋在全因子實驗設計中所用到的一些符號的意義
 → 解釋主要結果和相互作用
 → 設定并分析2 x 2 全因子實驗法 (使用 Minitab)
 ◇ 部分因子實驗
 → 篩選設計
 → 部分因子設計
 → Alias關系
 → 設計解決方案
 → Foldover設計
 → 飽和設計
 ◇ 實驗設計的拋射器練習

● 講師介紹  周龍生老師
   6sigma黑帶大學(新加坡國立大學)、6sigma黑帶（seagate）、中國質量協會首批6sigma黑帶注冊講師（CQA）、美國質量協會6sigma黑帶培訓授權講師、美國質量協會注冊6sigma黑帶（CSSBB）、國家質量技術監督局特約講師。
   具有多年的6sigma顧問咨詢服務經驗，對新導入6sigma企業的推進體系和各種制度的建設、項目和人員的選擇、項目推進過程管理、項目關閉管理、項目維持等工作積累較豐富的經驗，對于推進過程中面臨問題的解決，如何使項目做深做實深有心得。擅長課程包括包括潛在失效模式及效果分析（FMEA）、測量系統分析（MSA）、實驗計劃法（DOE）和統計過程控制（SPC）等。
    周老師作為中國質量協會首批6sigma黑帶注冊講師，美國質量協會6sigma黑帶培訓授權講師，周老師在6sigma培訓方面積累了豐富的經驗，氣豐富的學識，生動有趣的授課風格，是眾多企業指定的培訓講師，深受客戶好評。具有較豐富的工程品質管理和產品開發的實戰經驗，善于把6sigma知識與日常工作相結合，輔導學員將所學的只是應用于項目之中，取得突破性的成果。

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