试验设计和过程优化

在这个为期 4 天的课程中,将向参与者讲授有效执行试验设计所需的技能。

参与者将学习实现以下目的的数据分析技术:执行加速寿命检验、确定会导致产品失效的因子、做出保证预测。分析和统计原理将通过实际的案例研究、示例和练习来介绍。

 

本课程最适合的受众包括可靠性工程师、科学家、保证分析人员、过程工程师和其他需要了解产品性能与时间关系的质量专家。 中实现。

学习课程

第 1-2 天

在这个为期 2 天的基础课程中,您将学习如何通过使用 Minitab 导入数据以尽可能缩短分析数据所需的时间,如何开发可靠的统计方法来探索数据,如何创建和解释有吸引力的图形并导出结果。分析来自真实世界的各种数据集,学习如何为自己的应用程序选择正确的统计工具,并解释统计输出以揭示过程中存在的问题或改进证据。学习重要统计概念(如假设检验和置信区间)的基础知识,以及如何使用统计建模工具揭示并描述变量之间的关系。

本课程重点讲授如何基于制造、工程和研发工作中常见统计方法的实际应用做出可靠的决策。

包括以下主题:

  • 导入数据和设置数据格式
  • 条形图
  • 直方图
  • 箱线图
  • Pareto 图
  • 散点图
  • 表和卡方分析
  • 位置和变异测量
  • t 检验
  • 比率检验
  • 等方差检验
  • 功效和样本数量
  • 相关
  • 简单线性回归和多元回归
  • 单因子方差
  • 多变量方差分析
Graph One for Improving Manufacturing Processes
Interaction Plot for PntWear - Data Means

第 3 天

学习如何使用 Minitab 直观的试验设计 (DOE) 界面生成各种完全因子设计和部分因子设计。利用现实生活中的一些应用来演示随机化、复制和区组等概念如何为可靠的试验实践奠定基础。发展正确分析得到的数据以便有效、高效地达成试验目标所需的技能。

使用 Minitab 可定制的、强大的图形化显示功能来解释和沟通试验结果,以帮助改进产品和过程、找出影响重要响应变量的关键因子、减少过程变异、加快研发项目的进展。

包括以下主题:

  • 因子试验设计
  • 正态效应图和效应 Pareto 图
  • 功效和样本数量
  • 主效应图、交互作用图和立方图
  • 中心点
  • 重叠等值线图
  • 多响应优化
Intro Reliability

第 4 天

扩充您在完全和部分因子设计方面的知识,从二级基础水平提升到可以进行过程优化的理想程度。学习如何使用 Minitab 的试验设计 (DOE) 界面创建响应曲面设计,如何使用一个包括二次效应的模型分析试验结果,以及如何找出最优因子设置。

学习在实际生活中进行试验的各种技能和方法,例如,在顺序试验中,该如何平衡关键过程信息的发现与获得该信息所需资源的敏感性。学习怎样才能找出可同时优化多个响应的因子设置。

包括以下主题:

  • 中心复合设计和 Box-Behnken 设计
  • 最陡峭上行的计算
  • 重叠等值线图
  • 多响应优化
Intro Reliability