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DOE—田口方法(参数设计)
    发布时间: 2023-06-24 16:40    
DOE—田口方法(参数设计)

【课程背景】

实验设计Design Of Experiments, 在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角色,它是我们产品质量提高,工艺流程改善的重要保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用到医学界。籍此课程,您将通过对产品质量,工艺参数的量化分析,寻找关键因素,控制与其相关的因素。根据实际需求,学习判别与选择不同的实验设计种类,设计你的实验步骤,发现如何控制各种影响因素,以*少的投入,换取*大的收益,从而使产品质量得以提升,减少差异,降低成本,使工艺流程*优化。

 

【适合对象】 

产品设计工程师、品质工程师、工艺工程师、过程工程师、生产经理、品质经理、6Sigma黑带、绿带

 

【课程收益】

通过本课程的培训,可使学员:

了解掌握DOE基本原理

了解和控制影响流程的相关因素

掌握*有效的实验设计方法

掌握六西格码MINITAB软件的运用方法

免费获得MINITAB软件

 

【课程内容】

1. 实验设计(DOE)概述

1.1 什么是实验设计

1.2 实验设计由来与发展

1.3 品质工程面临的问题

1.4 品质工程理论

1.5 基本术语:因子/水准, 信号/杂讯因子

1.6 实验设计流程

 

2. 正交实验设计

2.1正交表的构造;

2.2正交表的选择与运用

2.3正交表的灵活运用

2.4正交实验案例演练.

 

3. 田口方法

3.1  田口的质量哲学观念

3.2  田口损失函数

3.3  三种品质计量方法之比较

3.4  田口方法核心工具——S/N(信噪比)

3.5  田口三次设计:系统设计/参数设计/容差设计

3.6  实例演练1:望小特性田口设计

3.7  实例演练2:望大特性田口设计

3.8  实例演练3:望目特性田口设计

 

4. 利用MINITAB实现DOE实战演练

4.1. MINITAB应用简介

4.2. 望大特性田口设计

4.3. 望小特性田口设计

4.4. 望目特性田口设计

4.5. 交互作用的田口设计

4.6. 动态田口实验设计

4.7. 全因子实验设计

4.8. 分部因子设计

4.9. 混合设计

4.10.响应曲面设计

 

5. 实验结果的分析与解析

5.1变异数分析(ANOVA);

5.2信噪比分析( S/N比)

 

6. 再现性实验

6.1再现性实验的必要性;

6.2均值估计;

6.3估计均值的置信区间;

6.4再现性实验的决策点.

 

7. 容差设计

7.1容差设计简介

7.2田口损失函数设计公差.

7.3设计因子的公差确定.

 

8.案例分析