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培訓(xùn)DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

【課程背景】
    在流程優(yōu)化的眾多策略和方法中，*質(zhì)量專家（Dorian Shainin）多利安.謝寧發(fā)明/整合的DOE（試驗(yàn)設(shè)計(jì)），具有簡(jiǎn)捷、效果強(qiáng)大，改進(jìn)成本低等優(yōu)點(diǎn)。結(jié)合經(jīng)典DOE方法，是解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)中的一系列問題尤其是復(fù)雜問題無法替代的突破性方法。
    本課程通過大量的故事/游戲，案例/講解，討論/練習(xí)等方式，由淺入深，生動(dòng)演繹解決企業(yè)生產(chǎn)/工藝/質(zhì)量/設(shè)計(jì)乃至管理問題的*途徑。

【課程收益】
    對(duì)企業(yè)而言，我們確保學(xué)員在培訓(xùn)完成后，大家能選用最簡(jiǎn)單、最實(shí)用、最強(qiáng)大的工具來解決實(shí)際中的質(zhì)量問題。
    有條件的企業(yè)（尤其是內(nèi)訓(xùn)課程），可選取1個(gè)老大難問題作為課堂討論/練習(xí)的一部分，隨著課程的結(jié)束，最終找到問題的解決方案。

【課程大綱】
一、問題解決的基本思路：綜述解決問題的理念/流程和工具的*組合。
1.解決問題的三大關(guān)鍵
---自我介紹/分組
2.三類問題的解決之道
---選定改進(jìn)項(xiàng)目
3.解決問題的基本流程
4.改進(jìn)項(xiàng)目及綠Y的確定
5.回答學(xué)員問題

二、投石問路-Multi-Vari Chert多變量分析：將大量沒有聯(lián)系的，難以處理的原因減少到一族數(shù)量較少且相關(guān)的原因[時(shí)間變量，空間變量（產(chǎn)品/過程流）或周期性變量，以鎖定紅X所在區(qū)域
1.多變量分析原理
---練習(xí)1-產(chǎn)品流/過程流
2.多變量調(diào)查計(jì)劃
3.多變量圖形分析
---練習(xí)2-多變量調(diào)查計(jì)劃
4.案例研究（1-3）
---提問
5.多變量技術(shù)在管理領(lǐng)域的應(yīng)用舉例

三、*定位-集中圖-當(dāng)紅X出現(xiàn)在空間變量（產(chǎn)品/過程流）時(shí)，以單元或部件準(zhǔn)確地再現(xiàn)重復(fù)的缺陷。
1.集中圖的基本原理
2.案例研究（4）
3.回答學(xué)員問題

四、線索確認(rèn)【裝配件】-Camponent Search部件搜索-確定問題是發(fā)生在裝配過程還是哪些零件以及它們之間的交互作用引起的，捕捉所有（粉）紅X及其交互效應(yīng)
1.簡(jiǎn)單而平滑的交換技術(shù)
---練習(xí)3-部件搜索
2.部件搜索應(yīng)用步驟
---提問
3.步進(jìn)式拆裝法
4.案例研究（5-7）與軟件應(yīng)用
5.改良后的部件搜索技術(shù)

五、線索確認(rèn)【零部件/散裝材料】-Paired/Goup Comperisons成對(duì)（組）比較當(dāng)X出現(xiàn)在空間變量或周期性變量時(shí)，或通過部件搜索發(fā)現(xiàn)紅X在某一（些）零件時(shí)，以高置信度確定“好”和“差”零部件之間的重復(fù)差異，進(jìn)一步追尋具體紅X
1.圖基檢驗(yàn)的基本原理及其廣泛應(yīng)用
---練習(xí)4-圖基檢驗(yàn)
2.成對(duì)比較技術(shù)
---練習(xí)5-成對(duì)比較
3.成組比較技術(shù)
---練習(xí)6-成組比較
4.案例研究（8-10）與軟件應(yīng)用
---提問
5.成對(duì)（組）比較技術(shù)在管理領(lǐng)域的應(yīng)用

六、線索確認(rèn)【零部件/散裝材料】-Process Search過程搜索當(dāng)紅X出現(xiàn)在時(shí)間變量時(shí)，用8個(gè)好的和差的產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)引起綠Y波動(dòng)的過程參數(shù)
1.過程搜索在不同領(lǐng)域的應(yīng)用
---練習(xí)7-過程搜索
2.過程搜索應(yīng)用步驟
---提問
3.案例研究（11-12）
4.回答學(xué)員問題

七、確定紅X-Varialdes Search變量搜索通過以上1-5種線索生成技術(shù)后仍然有5個(gè)以上變量時(shí)，進(jìn)一步變量搜索運(yùn)用指出紅X、粉紅X等，捕捉所有重要主效應(yīng)和交互影響效應(yīng)，放開所有不重要變量的公差以減少費(fèi)用
1.變量搜索的基本原理
---練習(xí)8-變量搜索
2.變量搜索的四個(gè)步驟
---提問
3.應(yīng)用變量搜索解決開發(fā)問題
4.應(yīng)用變量搜索解決管理問題
5.案例研究（13-15）與軟件應(yīng)用

八、確定紅X-Full Factorials全析因通過以上線索生成技術(shù)確認(rèn)變量為5個(gè)以下時(shí)，進(jìn)行全析因試驗(yàn)，確定紅X，粉紅X等，捕捉所有重要主效應(yīng)和交互影響效應(yīng)，放開所有不重要變量的公差以減少費(fèi)用
1.全析因試驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)
---練習(xí)9-全析因
2.全析因試驗(yàn)分析方法
---提問
3.全析因試驗(yàn)步驟
4.案例研究（16-17）與軟件應(yīng)用

九、驗(yàn)證改進(jìn)目標(biāo)- BvsC以期望的置信度確認(rèn)新的或更好的（B）產(chǎn)品/過程優(yōu)于現(xiàn)行（C）產(chǎn)品/過程
1.風(fēng)險(xiǎn)與置信水平
---練習(xí)10-BvsC
2.BvsC技術(shù)應(yīng)用步驟與樣本選擇
---提問
3.BvsC技術(shù)在工程變更/降低成本及供應(yīng)商選擇領(lǐng)域的應(yīng)用
4.案例研究（18-19）

十、設(shè)計(jì)優(yōu)化-Realistic Tderance Parallelogram plot不存在顯著交互作用時(shí)，根據(jù)CP值要求確定紅X,（淺）粉紅X的最優(yōu)值（水平）及現(xiàn)實(shí)公差
1.散布圖的類型
2.應(yīng)用散布圖建立現(xiàn)實(shí)公差
---練習(xí)10-散布圖與相關(guān)性
3.案例研究（20-21）

十一、設(shè)計(jì)優(yōu)化-RSM當(dāng)存在顯著交互作用時(shí)，采用單純形法獲得（粉）紅X的*水平
1.單純形法三部曲
---練習(xí)11-應(yīng)用散布圖建立現(xiàn)實(shí)公差
2.案例研究（22）
---提問

十二、從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到統(tǒng)計(jì)過程的轉(zhuǎn)換：為了鞏固改進(jìn)成果，需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)過程控制，但傳統(tǒng)的過程控制方法不能擔(dān)此重任，需要尋找更簡(jiǎn)單有效的方法防止倒退。
1.正向控制-凍結(jié)過程增益
---提問
2.正向控制計(jì)劃
3.正向控制圖
4.預(yù)控制圖
5.案例研究（23-25）

十三、過程確認(rèn)-消除墨菲定律-實(shí)踐表明，部分問題的發(fā)生不是技術(shù)問題，而是管理不力或不當(dāng)干預(yù)
1.過程確認(rèn)清單-DCE前
2.過程確認(rèn)清單-DOE后
---練習(xí)12-設(shè)計(jì)過程確認(rèn)清單
3.更新FMEA經(jīng)驗(yàn)庫
---提問
4.納入定期審核

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