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Curso educacional

Planejamento experimental e otimização de processo

Esse curso de quatro dias fornece aos participantes as habilidades necessárias para executar planejamento de experimentos com eficácia.

Ele é apropriado para engenheiros de projeto, cientistas, membros da equipe de pesquisa e desenvolvimento, engenheiros de processos e outros profissionais de qualidade que desejam usar uma abordagem econômica e organizada para conduzir experimentos industriais.

Conheças as técnicas de análise de dados necessárias para selecionar o design apropriado, identificar os fatores principais que afetam uma medição de qualidade crucial e otimizar os resultados do produto e desempenho do processo.

Os princípios de estatística serão apresentados através de exemplos e exercícios reais: tudo com apoio do Minitab Statistical Software.

DIAS 1-2

Fundamentos do Minitab

Nesse curso fundamental de 2 dias, você aprenderá a minimizar o tempo necessário para análise de dados usando o Minitab para importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar gráficos atraentes e exportar resultados. Analise uma variedade de conjuntos de dados reais para aprender como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos para revelar problemas com um processo ou evidências de melhoria. Aprenda os fundamentos de conceitos estatísticos importantes, como teste de hipóteses e intervalos de confiança e como revelar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística.

Esse curso enfatiza bem a tomada de decisões sólidas baseando-se na aplicação prática de técnicas estatísticas comumente encontradas na fabricação, engenharia e empreendimentos de pesquisa e desenvolvimento.

Os tópicos incluem:

  • Importação e formatação de dados
  • Gráficos de barras
  • Histogramas
  • Boxplots
  • Gráficos de Pareto
  • Gráficos de dispersão
  • Tabelas e análises de chi-quadrado
  • Medições de local e variação
  • Testes-t
  • Testes de proporções
  • Teste de igualdade de variâncias
  • Poder e tamanho da amostra
  • Correlação
  • Regressão linear simples e múltipla
  • ANOVA com um fator
  • ANOVA com várias variáveis
Essentials
Essentials

DIA 3

Experimentos fatoriais

Aprenda a gerar vários experimentos fatoriais fracionais e completos usando a interface de DOE intuitiva do Minitab. Aplicações reais demonstram como os conceitos de aleatorização, replicação e bloqueio formam a base das práticas de experimentação seguras. Desenvolva as habilidades necessárias para analisar corretamente os dados resultantes e atingir seus objetivos experimentais de forma eficiente e eficaz.

Use os poderosos gráficos personalizáveis do Minitab para interpretar e comunicar resultados experimentais e aprimorar produtos e processos, encontrar fatores críticos que causam impacto em variáveis de resposta importantes, reduzir variação do processo e gerar projetos de pesquisa e desenvolvimento.

Os tópicos incluem:

  • Planejamento de experimentos fatoriais
  • Gráficos de efeitos normal e Pareto de efeitos
  • Poder e tamanho da amostra
  • Gráficos de efeito principal, interação e cubo
  • Pontos centrais
  • Gráficos de contorno sobreposto
  • Otimização de respostas múltiplas
Factorial

DIA 4

Experimentos de superfície de resposta

Expanda seu conhecimento em designs fatoriais fracionais e completos de nível 2 para os que são ideais para a otimização do processo. Aprenda como usar a interface de DOE do Minitab para criar experimentos de superfície de resposta, analisar resultados experimentais usando um modelo que contenha equações quadráticas e encontrar configurações de fatores ideais.

Aprenda a experimentar no mundo real, usando técnicas como experimentação sequencial que equilibra a descoberta de informações de processo crítico mantendo a sensibilidade aos recursos necessários para obter essas informações. Aprenda a encontrar configurações de fator que otimizam simultaneamente várias respostas.

Os tópicos incluem:

  • Experimento Box-Behnken e Central Composto
  • Cálculos de ascensão mais alta
  • Gráficos de contorno sobreposto
  • Otimização de respostas múltiplas
Response Surface
clear