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上海威才企業管理咨詢有限公司
對試驗設計(DOE),在日本工業界有句名言:不懂DOE(試驗設計)的工程師只能算是半個工程師。在工程師的工作過程中,常常存在下面問題:
● 資源利用率低。由于缺乏有效的手段快速找到最佳解決方案,往往需要不斷試錯,盡管經過多次試驗,但仍然無法獲取有價值的信息,探索不出規律,導致成本增加,開發周期延長。
● 無法識別關鍵因素。導致問題的影響因素有很多,這些因素中哪些是最關鍵的?這些因素之間存在什么樣的交互作用?只能猜測,無法定量的評估。
● 結果不可靠。由于人機料法環等方面的波動,實驗室中得到的“好”的結果,卻在實踐中大相徑庭。
如何用較少的試驗次數快速找到因子的最佳設置呢?試驗設計是一門研究如何正確的安排試驗和分析結果的科學,目的是以最少或者比較少的試驗次數獲得最佳的試驗結果的方法。
本課程系統闡述了試驗設計的機理、單因子試驗設計、全因子試驗設計、部分因子試驗設計、穩健性試驗設計和混料試驗設計,并通過minitab工具幫助大家很方便的開展試驗設計工作,大大減少了工程師盲目“摸索”的時間。
課程收益:
● 掌握以過程分析的方法識別導致問題影響因素的分析方法;
● 掌握單因子試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握全因子試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握部分因子試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握穩健試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果;
● 掌握混料試驗設計方法,能夠用minitab開展試驗設計,并學會解讀試驗結果。
課程方式:
理論分享+工具指導+互動討論+課程演練+實戰輔導
案例導入:以愛迪生的試驗方法說明試驗設計的重要性
第一講:初入殿堂——試驗設計基礎
一、試驗設計
1. 試驗設計機理
案例解析:以活塞為案例,解析可控因子與非可控因子及對結果的影響
2. 試驗設計與統計過程控制、質量檢驗的關系
1)質量檢驗以抽樣方式被動控制質量
2)統計過程控制進行線上的質量控制
3)試驗設計進行線外主動的質量預防
案例解析:質量檢驗的弊病
3. 試驗設計五要素
1)應變量——反映試驗結果好壞的標準
2)因子——試驗中的自變量(包括參數、噪音等)
3)水平——每個因子所取的用量或所處的狀態
4)反復——一個試驗配置組合條件下測試數個樣品
5)再現——在一個時間序列上重做整個試驗
案例解析:通過一個具體試驗設計安排,精解試驗設計五要素。
二、試錯法試驗設計
1. 試錯法的定義
案例解析:試錯法案例解析
2. 試錯法的特點
1)經驗掛帥,憑個人經驗或直覺設計參數
2)不能傳承
三、試驗設計三階段
1. 篩選階段
2. 特征化階段
3. 最佳化階段
案例解析:以焊接案例,說明試驗設計三階段
四、試驗設計實施步驟
1. 明確試驗目的
1)明確把握要解決的問題
2)篩選因子,找到最佳組合
3)尋找關系式,建立回歸模型
4)因子的最佳設置
2. 選擇輸出變量(特性值)
1)明確輸出變量的數據類型
2)明確改善的目的
……
3. 決定因子和水平
4. 選擇DOE方法
1)篩選試驗
2)部分階乘試驗
3)全階乘試驗
4)響應曲面試驗
5. 實施試驗及收集數據
6. 分析試驗結果
7. 實驗結論和提案
第二講:輕松入門——單因子試驗設計
一、單因子試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 決定單因子及3個及以上水平
4. 實施試驗并收集數據
5. 使用minitab分析試驗結果
案例解析:精解單因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施單因子試驗設計
二、試驗設計三原則
1. 重復試驗
2. 隨機化
案例解析:非隨機化試驗帶來的問題
3. 區組化
第三講:打好基礎——全因子試驗設計
一、全因子試驗設計的特點
1. 比單因子(OFAT)試驗效率要高
2. 試驗因子的所有組合
二、全因子(2K階乘)試驗設計基礎
1. 2K階乘試驗計劃安排
案例解析:minitab中的全因子試驗設計方案
2. 標準編碼
1)標準編碼的價值
a 自變量及交互作用項的各系數可以直接比較
b 回歸方程內各項系數的估計量間的不相關性
案例解析:用minitab證實自變量及交互作用的非相關性
c 回歸方程中的常數項(或稱“截距”)
2)標準編碼的計算
案例解析:標準編碼計算方法
二、正交試驗設計
1. 正交性分析原理
案例解析:試驗設計的正交性原理
2. 正交表
1)正交表的表達方式
案例解析:minitab中的正交表
2)正交表的性質
a 均衡分散
案例解析:均衡分散立方體點
b 整齊可比
3. 交互作用
1)交互作用的計算
2)交互作用的三種類型
a 無交互作用
b 有(正向)交互作用
c 有(反向)交互作用
6. 全因子試驗設計中的主效應和交互作用
案例解析:3因子2水平試驗設計中的主效應和交互作用
三、中心點的選取
1. 試驗設計中心點——各因子水平均為0的點
2. 中心點選取的價值
案例解析:中心點對彎曲趨勢的貢獻
三、全因子試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 決定全因子試驗因子及(通常2)水平
4. 使用minitab制定全因子試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析、效應的正態性分析
3)模型改進
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解全因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施全因子試驗設計
第四講:高端應用——響應曲面試驗設計
一、響應曲面試驗設計
1. 響應曲面試驗設計應用場景
2. 響應曲面試驗設計的三類試驗點
1)立方體點
2)中心點
3)星號點
3. 三種類型的響應曲面試驗設計
1)中心復合序貫設計CCC
2)中心復合有界設計CCI
3)中心復合表面設計CCF
案例解析:響應曲面實驗設計星號點與響應曲面試驗設計類型
案例解析:minitab中的響應曲面試驗設計
二、響應曲面試驗設計實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 決定全因子試驗因子及(通常2)水平
4. 使用minitab制定全因子試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析
7. 實施響應曲面試驗設計
1)使用minitab制定響應曲面試驗設計方案
2)按響應曲面試驗設計方案補做試驗項目并收集數據
8. 分析響應曲面試驗設計
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
3)模型改進
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解響應曲面因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施響應曲面因子試驗設計
第五講:設計進階——部分因子試驗設計
一、部分因子試驗設計基礎
1. 全因子試驗設計的局限性
案例解析:28的全因子試驗安排
2. 部分因子試驗安排
案例解析:以4因子全因子試驗設計為例,說明部分因子試驗設計計劃安排
3. 混雜現象
案例解析:何為混雜現象
4. 分辨度
1)部分因子試驗的分辨度標記
2)minitab中的分辨度表
a 分辨度為Ⅲ的設計
b 分辨度為Ⅳ的設計
c 分辨度為Ⅴ的設計
案例解析:如何適當選取生成元,提高分辨度
案例解析:部分因子試驗分辨度表應用方法
二、部分因子試驗設計的方法
1. 試驗背景調查
2. 使用minitab創建部分因子試驗設計
案例解析:部分因子試驗設計方法
三、部分因子試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 根據試驗背景確定試驗因子及2水平
4. 使用minitab制定部分因子試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析、效應的正態性分析……
3)模型優化
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解部分因子試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施部分因子試驗設計
第六講:特殊場景——混料試驗設計
一、混料試驗設計的三種方法
1. 單純形質心設計方法
2. 單純形格點設計方法
3. 極端頂點設計方法
二、混料試驗設計的實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 確定試驗因子及試驗水平范圍
4. 使用minitab制定混料試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)進行殘差診斷
案例解析:開展方差分析、效應與系數分析、效應的正態性分析……
3)模型優化
4)獲得最佳模型
5)模型解釋
6)確定最佳設置
案例解析:精解單純形質心混料試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施混料試驗設計方法
第七講:拾漏補遺——穩健參數試驗設計
一、穩健參數設計基礎
1. 噪聲因子的類型
——原材料參數的變化、環境的變化
2. 信噪比的三種類型
1)望目特性的信噪比
2)望小特性的信噪比
3)望大特性的信噪比
3. 因子的三種類型
1)位置因子
2)散度因子
3)調節因子
4. 望目型問題試驗步驟
1)選擇散度因子的水平使散度最小化
2)選擇調節因子的水平使位置達到目標值
5. 望大或望小型問題問題試驗步驟
1)選擇位置因子的水平使位置達到最大(小)
2)選擇非位置因子的散度因子的水平使散度最小化
二、穩健參數試驗設計實施步驟
1. 明確試驗目的
2. 選擇輸出變量Y(特性值)
3. 確定試驗因子及試驗水平(通常3水平及以上)
4. 使用minitab制定田口試驗設計方案
5. 按試驗計劃實施試驗并收集數據
6. 使用minitab分析試驗結果
1)使用minitab擬合選定模型
2)分析信噪比響應表、分析均值響應表
3)評估信噪比主效應圖和均值主效應圖
4)預測田口結果評估最佳值
案例解析:精解穩健參數試驗設計案例
課堂練習:結合練習數據,學會minitab操作實施穩健參數試驗設計方法
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