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如何解决企业1问题企业教练技术
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如何解决企业1问题企业教练技术

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如何解决企业1问题企业教练技术
课程说明
课程级别
入门级
培训周期
一周以内
上课地址
深圳市南山区南海大道百富大厦A506
【课程详情】

[11/7-9]北京如何解决企业1%问题企业教练技术

[11/14-16]上海如何解决企业1%问题企业教练技术

[11/21-23]广州如何解决企业1%问题企业教练技术

[11/28-30]深圳如何解决企业1%问题企业教练技术

[12/5-7]北京如何解决企业1%问题企业教练技术

[12/12-14]上海如何解决企业1%问题企业教练技术

[12/19-21]广州如何解决企业1%问题企业教练技术

[12/26-28]深圳如何解决企业1%问题企业教练技术

如何解决企业1%不良问题G0LEV在向企业授徒,利用D0E教练技术进行系统分析讲解,从DMAIC方法论到如何突决企业80%的质量问题,从谢宁D0E解决企业90%的质量问题到田口D0E稳健设计解决新产品开发问题,从苹果创新到如何创新解决企业95%问题进行了系统论述,为企业MTP提供了华精管理体系贝思德系统解决方案。

第A部分:精益6西格玛管理概论

1、DMAIC方法论

2、基本统计

3、多变量分析

4、方差分析

5、回归分析

6、D0E在精益6西格玛项目中的应用



D0E概论

试验设计基础

1、基本术语

因子(Factor):可控因子、非可控因子

水平及处理(Level and Treatment)

试验单元

2、 基本原则

重复试验:

随机化:

划分区组:

3、必要性

单因子轮换法缺点:

全因子试验法缺点:

试验设计优点:

4、 类型

因子试验设计:

响应曲面:

混料设计:

稳健参数设计(田口参数设计) :

5、试验设计的策划与安排

部分实施因子设计:

筛选。

全因子试验设计:

分析。

响应曲面法或稳健参数法:

求优设置。

6、试验设计的基本步骤及流程

计划阶段:

实施阶段:

分析阶段:


全因子试验设计
1什么是全因子试验设计

2全因子D0E目标

3因子和水平组合(1)

4选择因子水平

53因子全因子设计

课堂练习

用MINITAB创建全因子实验设计

Step 1 步

Step 2第2步

Step 3 第3步

Step 4第4步

Step 5第5步

Step 6第6步

Step 7第7步

课堂练习

5、 复制和随机

Step 1 步

Step 2第2步

Step 3 第3步

Step 4第4步

Step 5第5步

Step 6第6步

Step 7第7步

课堂练习

6、 随机化-实验的保证

7、 假设

分析全因子实验的假设

独立

独立性事项

独立性测试

测试独立性

正态性

正态测试(1)

正态测试(2)

正态假设测试的步骤

正态测试的图形化方法(1

正态性检验

等方差

等方差测试

等方差假设测试步骤

残差假设测试

正交设计的重要性

正交设计类型

8、 主效应 和 交互效应

效应定义

构建实验

Step 1 步

Step 2第2步

Step 3 第3步

Step 4第4步

Step 5第5步

Step 6第6步

Step 7第7步

课堂练习

9、实施全因子实验设计的步骤

• Step 1: 描述实际问题和实验目标

• Step 2: 描述因子和水平值

• Step 3: 决定适当的样本大小, 给定a and b 风险

• Step 4: 用MINITAB创建1个实验设计. 实验设计表上的运行应随机.

• Step 5: 实施实验

• Step 6: 全模型实验分析

• Step 7: 简化模型

• Step 8: 检查是否违反假设

• Step 9: 用图形分析决定保留项的优设置

• Step 10: 计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)

• Step 11: 重复实验优化条件以验证结果

• Step 12: 最终报告

10、全因子案例研究

课堂练习

• 打开文件 : W3 2k 4 factor exercise.MTW.

• 大化输出变量值

• 4 factors at 2 水平 each , 你使用 2k 方法

• 分组练习

• 按步骤执行 13 steps

• 准备报告

分组模拟飞机试验

11、模块回顾


部分因子试验设计

1、 部分因子设计和筛选

模块目标

为什么要学习部分因子实验设计

什么是部分实验设计

实验设计思考

部分D0E术语

2、 如何减少实验的次数

筛选D0E特点

筛选设计

需要筛选

高阶交互作用

隐藏的设计成本增长

课堂练习

3、 混杂与实验设计分辨精度

实验步骤

23 设计步

第2步

第3步

第4步

为什么要选择ABC高阶交互项

其他混杂项

分辨度

24-1分辨度设计

分辨度表

MININTAB分辨度表

部分因子设计

部分设计标记方法

混杂设计练习

其他混杂设计练习

23-1立方图

24-1立方图

4、部分因子实验设计选择

设计选择什么

考虑经济性

图解说明

选择1个设计

4、 用MINITAB进行部分因子和筛选实验设计

用MINITAB建立25-1部分因子设计步

第2步

第3步

第4步

第5步

2K部分因子实验设计步骤

步:确定实际问题和实验目标

第2步:确定重要的因子数和水平数

第3步:决定适当的样本大小, 中心点个数,给定a and b 风险

第4步:用MINITAB创建1个实验设计. 实验设计表上的运行应随机.

第5步:实施实验

第6步:全模型实验分析

第7步:删减模型

第8步:检查是否违反假设检验

第9步:图形分析确定佳设计

第十步:计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)

第十1步:创建预测方程

第十2步:通过复制的佳条件验证结果

第十3步:最终报告

25-1因子实验练习

部分因子实验设计练习(1)

部分因子实验设计练习(2)

部分因子实验设计练习(3)

部分因子实验设计练习(4)

部分因子实验设计练习(5)

部分因子实验设计练习(6)

部分因子实验设计练习(7)

部分因子实验设计练习(8)

5、 模块回顾

中心点试验设计

1、模块目标

2、为什么要学习中心点实验设计

3、什么是中心点

4、22案例研究

5、D0E方差分析

6、3D曲面图设定步

7、3D曲面图设定第2步

8、3D曲面图

9、中心点与曲线性

10、中心点代码化

11、23中心点代码化

12、设定22D0E中心点步

13、设定22D0E中心点第2步

14、增加中心点数据

15、注意中心点的安排

16、有中心点的方差分析

17、2K全因子加中心点实验设计13步骤:

步:确定实际问题和实验目标

第2步:确定重要的因子数和水平数

第3步:决定适当的样本大小, 给定a and b 风险

第4步:用MINITAB创建1个实验设计. 实验设计表上的运行应随机.

第5步:实施实验

第6步:全模型实验分析

第7步:删减模型

第8步:检查是否违反假设检验

第9步:图形分析确定佳设计

第十步:计算每项的能解释的变差比例 (epsilon square)

第十1步:创建预测方程

第十2步:通过复制的佳条件验证结果

第十3步:最终报告

18、中心点实验案例研究

19、中心点实验课程练习

20、模块回顾

区组试验设计

1、模块目标

2、为什么要学习区组化实验设计

3、什么是区组化

4、图形化23区组实验设计

5、区组化实验案例研究

6、为什么要区组化实验设计

7、用MINITAB进行22区组化试验设计步

8、用MINITAB进行22区组化试验设计第2步

9、区组化与混杂

10、2K全因子区组化实验设计14步骤:

步:

第2步:

第3步

第4步:Identify the Blocking Variable and determine the number of blocks确定区组变量,确定区组数。

第5步:

………………………………….

第十3步:

第十4步:

其他步骤同前13步骤,只有第4步为新增加的。

11、区组实验案例研究

12、区组加中心点案例研究

13、区组实验设计课程练习

14、模块回顾

培训时间:3天 6000元/人

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课程内容以实际授课为准
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