实验设计(Desig of Experimet,简称DOE)是以概率论与数理统计为基础、合理安排试验的一种方法,通过高效经济地获取数据信息、科学地分析处理、得出正确的结论。现代企业的制造和设计部门则经常用它来解决设计、生产和服务流程中的问题,特别是在一些推行持续改进的企业里,更是一个提升质量,稳定流程的有力工具。本课程讲述如何将各项实验方法DOE及统计过程控制SPC运用于产品和制程设计中,减少过程中各项的变差,从而使产品及制程设计臻于完美。往往提到实验设计,很多人就会想到其深奥的理论,使人望而却步。
本课程特点:注重理论的同时,更是通过大量的案例分析及配合软件的使用,使学员理解各种DOE/SPC理论的应用。注重实践,由浅入深,较多的案例与实践,让学员在实践中轻松掌握实验设计的系统思维与核心技巧。
本课程可使企业了解和掌握SPC/DOE的根本框架和用意,有针对储备厂长及一般管理人员所规划的。主要偏向了解SPC/DOE是在设计规划阶段就可以加以控制和改善的,并辅以实例练习,使学员在实际练习中真正掌握SPC/DOE的精髓,协助企业确定对客户最具影响力的业务过程,确定业务过程最可能的关键瓶颈,找出过程失效中最佳解决方案
课程对象:副总、厂长、生产管理、供应链管理、仓储管理、物流管理、采购管理
第一讲:过程数据告诉我们什么?
过程数据从何而来?
- 过程数据是打哪儿来的?
- 来说说过程数据:个体和变数
- 过程数据的研究与调查
- 案例:高压线会使孩童得白血病吗?
过程数据样本告诉我们什么
过程数据合不合理
- 过程数据彼此之间是否相合?
- 过程数据可信吗
- 过程数据背后有什么该注意的吗
业务流程图
- 案例:如何调制一杯滴滴香浓的咖啡
- 找出有附加价值及无附加价值的步骤
- 流程输入及输出指标
- 流程图绘制应用练习
- 生产性宏观流程图和动线流程
过程数据收集计划与抽样方法
- 过程数据可以帮助我们….
- 案例研究-建立新服务流程的时间
- 资料收集的首要步骤
- 规划资料收集计划
- 数据收集表的应用
- 简单随机抽样 (Simple Radom Samplig)
- 分层抽样 (Stratified Samplig)
- 丛集抽样 (Clster Samplig)
- 系统抽样 (Systematic Samplig)
第二讲:验证数据可靠性:测量系统分析MSA
计量型测量系统分析基本简介
- 计量型测量系统分析基本术语
- 计量型测量系统分析的使用时机
- 案例:T公司的案例解析
分辨力和稳定性
- 什么是测量系统分析的分辨力
- 分辨力对过程控制与分析的影响
- 什么是测量系统分析稳定性
- 稳定性对过程控制与分析的影响
偏倚和线性
- 偏倚和线性的计算
- 偏倚和线性的回归拟合线
- Miitab对偏倚和线性的分析
- 案例:学员演练与分析
重复性和再现性
- 重复性和再现性
- 精确度分析
- Miitab对重复性和线性的分析
- 案例:学员演练与分析
测量系统分析研究指南
- 确定稳定性用指南
- 确定偏倚用指南
- 确定重复性和再现性用指南
- 全距法
- 均值和全距法
- 案例:花生模拟实验
分析与改正
- 如何阅读计数型测量系统分析的报告
- 计数型测量系统分析改进的四大法门
- 案例分析与研讨
第三讲:统计过程控制SPC
统计过程控制与过程能力
- 持续改进及过程统计控制概述
- 基本统计概念介绍
- 过程控制系统与过程变差
- 过程控制与过程能力
- 过程改进循环
计量型数据控制图
- 均值和极差图(X-R)
- 均值和标准差图(X-S)
- 单值移动极差图(IMR)
计数型数据控制图
第四讲:全因子与2K实验设计
解读直交表
全因子与2K实验设计之分析
- 全因子与2K实验设计的基本流程
- 什么是中心点,如何设计中心点
- 什么是区集,如何设计实验的区集
- 实验设计之统计分析要点
- 案例:学员实战演练
全因子与2K实验设计之应用技巧
- 实验设计变更选择实战技巧
- 实验设计水平选择实战技巧
- 实验设计在项目改进中的应用
第五讲:实验设计DOE项目改进技术
数据收集与抽样技术
- 收集出来的数据总是不能满足分析的要求?抽样计划能帮助到我们吗?
- 六种收集数据的手段?
- 数据收集与抽样计划关键核心问题所在?避免其中的陷阱?
项目主题之选择与构思
- 项目主题选择的基本参考思路
- 项目主题选择的分析工具
- 项目主题选择的关系矩阵表
- 案例:H公司的项目主题选择结果
项目改进的基本流程
- 项目改进的流程与思路
- 项目改进的核心关键流程
- 项目改进的实践技巧
- 案例:学员实战演练
项目财务规划指导
- 如何衡量项目的财务收益
- 项目财务收益基本类型?
- 项目财务收益计算的基本思路
- 案例:Y公司的财务收益是这样计算的