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。
培训课程
- Minitab 基础
- 因子设计
- 响应曲面设计
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
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
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
