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DOE实验设计-田口/经典/谢宁综合问题解决方法

  培训讲师: 丁远

  时间地点:
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  培训费用:3800

  赠送积分:3800

    服务电话:010-82593357

DOE实验设计-田口/经典/谢宁综合问题解决方法详细内容

DOE实验设计-田口/经典/谢宁综合问题解决方法

培 训 费:3800元/人(含资料费、午餐费、专家演讲费、会务费)住宿可统一安排,费用自理

培训对象:工程部门人员(特别是IE)、工程经理、工程技术骨干、质量经理、质量工程师


∵〖课程背景〗

    DOE实验设计在产品诞生的整个过程中扮演了非常重要的角色,它是提高产品质量,改善工艺流程,优化设计的重要工具。通过两天的课程,将通过对产品生成的各阶段的DOE应用,学习判别与选择不同的实验设计工具, 解决相应的问题,同时相关人员了解DOE在自己工作中可以帮到什么。通过我们六年的授课实践和不断研究,采用逻辑上的重整和合并,在两天的课程之内,将田口、经典和谢宁三种风格的DOE结合起来,不但是完全可以的,而且能保证内容上的翔实,困惑的解除,有助于快速掌握和灵活应用。对DOE的整合是通过贯穿始终的产品诞生路径、质量与可靠性风险的线索,它是本课程的独家内容,会为学员带来特别的增值价值。此外,课程提供持续的支持服务和交流活动,学员在课后应用中的问题,老师将提供持续的解答和辅导,很多学员都已经成为我们多年的朋友。

今天,DOE这个词给很多工程人员带来了困扰,很多误区由此而生:

它是做6sigma才需要的。

它需要深入的统计数学基础,掌握起来非常困难,即使掌握了,距离解决问题也很远

它能最终解决一切问题,但是耗费的周期很长

如果没有其他部门的配合,发起部门就无法将试验设计做到有结果。

。。。。。。这些都是我们在看书,听讲座,参加研讨会之后产生的感觉。

    我们耗费了很多时间去学习DOE,也许发现总是没有耐心学下去,而公司产品中的问题却依然存在,困扰我们的问题是如此的长期和顽固,挥之不去:

这到底是装配过程的问题,还是设计问题或供应商来料问题?

这到底是不是真正的原因?

每个零件都合乎规格和要求,为什么装到一起就出问题?

出厂前从来没有发现过,怎么到市场上就出现,甚至一开箱就出现?

有些问题非常难再现出来,收集足够的数据用来进行正统的DOE分析也是不现实的,怎么办?

    谢宁DOE正是解决以上困扰的利器,与其说是它一种技术理论,不如说是一种思维方式,它是一个开放的思维平台,融合了众多用创造性思维解决问题的模式,在这一点上它体现了开放的思想,它不会嘲笑基层设备维修人员调试机器时用的逐项试验是乡巴佬,也不会蔑视班组长把少数几个不良样品进行可疑零件的互换是不登大雅之堂,没技术含量,甚至CEO都有可能蹲在在生产线用它在纸上随手写写画画,和工人一起分析问题,也许我们平时在分析不良样品的时候用的方法,正是谢宁DOE的组成部分,这些实实在在的行动,都被认为是非常可贵的,只不过,我们平时对一些问题困惑的原因是没有把那些方法运用合适,或者没有坚持到底。另外,谢宁DOE毕竟也是一套科学的工具,需要一些理论方法,它和其他类别的DOE方法在一定阶段时是互相渗透的。

    田口和经典DOE则重点用于产品诞生全程中的参数优化和最佳生产条件的确定,在特定季节段与谢宁DOE接轨,当不同的DOE工具可以灵活运用,与具体的应用时机相吻合,密切结合于实践项目,就不会再有难学难用的困扰。

    本课程站在学员视角,以轻松愉快的氛围,采用了密集的模块化案例和“加速奔跑”的授课模式,拒绝枯燥,拒绝学术化,同时对学员随机提出的问题和需求予以充分的尊重,可随时采用插入式的实例模块来快速解答。

∵〖课程大纲〗

第一部分 DOE的作用

DOE的前世今生

试验目的

产品生成的全过程中,DOE在何处使用?

优化的产品生成过程解析

过程设置与控制中的DOE应用

质量问题处理及改进活动中的DOE

试验策略与步骤     

案例:用共同参与的产品项目活动来说明DOE的作用

第二部分 DOE入手—特性与风险分析策略  

特性及特性分类

功能界面风险预分析—从功能界面到产品特性

因子分类及水平

交互作用

实例说明以上内容       

包含实例内容

第三部分 DOE的手法渐进    

建立DOE的思考问题的习惯

DOE的典型手法(优选法,二分法,正交试验)

正交试验设计各种类型展开

正交配置

常用正交表类型与合理选择

立方体图

因子水平选择

因子间的交互关系配置

交互作用分析

混合正交表配置     

包含实例内容

第四部分 DOE应用进阶   

DOE整体试验策略与路径

2N因子筛选试验配置步骤

由于策略不当而产生的失败案例

成功案例及背后的成功机制

方差分析—用以分析显著性与误差

MINITAB辅助试验设计案例

RSM寻找最优参数的试验设计

方差分析与最优点试验的统计基础

丰富案例分析

第五部分 DOE在产品诞生全程中的任务   

如何在保证质量的前提下采用最低廉的元件或材料

如何在保证质量,成本最低的情况下,别让制造工程部门太难做?(制造条件最宽松,包容性最好)

质量与可靠性风险的先期识别

田口工程渊源

稳健性设计,系统设计,参数设计,容差设计介绍

DOE应用案例

包含实例内容

第六部分 谢宁DOE解决问题开始的步骤

不同流派DOE的对比

问题解决模式路径

定义问题,定义项目

定义变量----绿Y和红X策略

判断输入因子

量化变量

选择线索生成工具的逻辑图

包含实例内容及练习

第七部分 测量系统与数据保证

测量与数据对DOE成功的重要意义

测量系统确定性方法

MSA—测量系统分析

精度分析

利克特度量尺度转化

制造系统过滤能力

ISOPLOT方法

数据可靠性保证与数据污染防范

包含实例内容

第八部分 DOE工具1

多变量分析与集中图

多变量分析---分析工序中多个影响因素的重要程度

多变量分析的原则

多变量分析的方法

集中图的应用

除了实例以外,学员可以提出自己的实际问题,练习变量定义和量化

第九部分 DOE工具2

配对比较技术

配对比较----在不停止生产过程的情况下,仅仅抽取少数几个最理想产品和最远离规格的产品,通过好坏成对比较或互换来确定最重要的可测量影响因素

BOB与WOW

图基检验法

包含实例内容

第十部分 DOE工具3

产品/过程搜索

产品/过程搜索应用时机

产品/过程搜索结合了图基检验和配对比较的进一步应用

宝马GPS模块电路板的实际案例,究竟是制造过程问题还是设计问题?

除了主要案例外,另有其他案例

第十一部分 DOE工具4

部件搜索技术

部件搜索----当零部件的特性在制造过程中都可以测量时,用于对来料质量和半成品件进行定位,看哪种特性影响了最终产品的特性

互换原理

部件搜索的步骤:

球场阶段

排除阶段

交互作用阶段

析因分析

包含案例分析

第十二部分 DOE整合应用—灵活应用及扩展

质量风险监控系统

DOE在质量风险监控中的应用

DOE用于确定最优参数时在不同手法间的转换

改进结果验证试验的手法切换

高效问题解决方法

用好散布图往往胜过众多高级方法

DOE在8D问题解决模式中的应用实战   

丰富案例分析

∵〖讲师介绍〗

 丁远

    优秀实战型讲师,中国质量协会高级会员,质量与可靠性管控资深专家,深圳质量协会特聘企业评估专家。

工作经历:

    16 年汽车/电子行业工作经验,先后在不同行业的大型国有企业和外资企业担任过研发工程/项目/质量/供应链管理等方面的中高级管理职位,在企业管理和技术方面均有很深入的研究,在液压,热能工程方面的发明专利曾获国家奖项,在综合运用可靠性风险分析,缺陷分析,DOE试验设计来达到产品和零部件高要求方面有独到的研究,开发有独特实用的产品可靠性与质量风险分析方法,尤其注重制造公司里的可操作性,出身于制造现场,服务于制造现场。

    从业领域包括汽车制造,火车制造,石油设备及自动控制,汽车零部件,精密电子如LCD/PCBA,高端消费电子等,在跨国公司的新产品项目导入、零缺陷质量控制、可靠性工程、供应链管理等方面有丰富的实践经验和成功案例。曾在公司美国和欧洲工厂接受DOE、精益生产与供应链管理训练并用于公司在国内供应商中的管控与改进项目,取得显著成果。

    丁老师在飞利浦公司工作的过程中,参加了曾经由谢宁DOE实践大师凯克博特在飞利浦比利时工厂辅导组建的改善小组,该小组的一些案例曾被引用在其著作《世界级质量管理工具》中,丁老师负责推广及应用DOE到中国有关OEM工厂的质量改进中,有大量成功案例。

    丁老师在六年的授课实践中,没有脱离企业一线现场服务,结合各类企业的实际辅导,开发了将各种DOE手法和质量、可靠性风险管控手段相结合的课程体系,为企业带来最大化的课程价值。

    因此,在上课过程中,实战案例大都来自于顾问师在汽车零部件及电子制造行业自身工作经历中的成功经验.

辅导过的典型企业:海尔,中国重型汽车集团卡车公司,中国重型汽车集团商用车公司,北方重工集团,珠海飞利浦小家电,联想移动,美资怡得乐医疗器械,美锐电子科技,北京松下电子元器件,Intel北京公司经销商群体,美的制冷,格力电器,深圳华为,格兰仕,KMC链业,泰科电子,航盛汽车电子,南车株机,重庆力帆摩托,信利集团,林洋新能源,柳州五菱,神州数码,许继电器,北京沃奇数据,苏尔寿泵业,深圳艾默生,德赛电池,东菱电器集团,东芝复印机,深圳ITT,东莞柯尼卡/美能达,深圳三洋电机,延峰伟世通,深圳同洲电子,深圳金宝通电子。

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