菜单

学习课程

改进制造过程

在这个为期 4 天、广受欢迎的课程中,将向参与者讲授能够有效改进制造产品和过程的数据分析方法。

面向的受众主要是质量团队的成员,也就是那些领导和推进过程改进活动(如精益六西格玛)的人员,以及准备在制造组织中采用过程改进的践行者。

他们将学习用于以下用途的各种图形工具和统计工具:评估结果是否符合目标,探索变量之间的关系,使用直径、压力和硬度等度量尽可能减少缺陷。一些统计原理将在实际示例和练习中展开 ― 所有这些都可以在 Minitab Statistical Software 中实现

第 1-2 天

Minitab 基础

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
Essentials
Essentials

第 3 天

统计质量分析

发展成功评估和认证制造与工程测量系统所需的技能。学习统计过程控制的基础知识,了解这些重要的质量工具如何提供改进和控制制造过程所需的证据。发展有助于判断在什么情况下以及从何处可以使用 Minitab 中提供的各种控制图来处理自己的过程的必要技能。

学习如何利用重要的能力分析工具来对照内部规范和客户规范评估您的过程。本课程重点讲授与制造过程相关的质量工具。

包括以下主题:

  • 量具重复性与重现性
  • 破坏性试验
  • 量具线性和偏倚研究
  • 属性一致性
  • 变量和属性控制图
  • 正态数据、非正态数据和属性数据的能力分析
SQA

第 4 天

因子设计

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
Factorial
clear