Design of Experiment (DOE) - wprowadzenie do planowanych eksperymentów.

Szkolenie warsztatowe dwudniowe​​

Tradycyjne, szeroko stosowane podejście do eksperymentowania wymaga zmiany jednego czynnika w czasie, przez co proces eksperymentowania jest nieefektywny, niepraktyczny, prowadzi do sub-optymalizacji systemu i nie jest w stanie opisać skomplikowanych relacji między parametrami procesu (interakcji). Alternatywą do tradycyjnego podejścia są planowane eksperymenty. Stosowanie planowanych eksperymentów pozwala na efektywne zdobywanie wiedzy przez organizację i wykorzystywanie tej wiedzy w celu osiągnięcia innowacji i konkurencyjności, a w rezultacie poprawę wyników finansowych.

Organizacja która chce usprawniać swoje produkty i procesy, potrzebuje pracowników, którzy są zdolni planować i przeprowadzać eksperymenty w celu podejmowania najlepszych decyzji.

Podstawą szkolenia jest Metoda Naukowa czyli proces indukcji i dedukcji gdzie eksperyment jest podstawą do walidacji stawianych hipotez.

Większość modułów ma charakter ćwiczeń praktycznych wzbogaconych o własne przykłady (case study), co pozwala uczestnikom aktywnie uczestniczyć w szkoleniu oraz efektywnie zdobywać wiedzę dzięki której będą rozwiązywać obecne i przyszłe problemy organizacji.

Korzyści po szkoleniu:​

  • Optymalizacji procesów projektowania i prowadzenia eksperymentów
  • Prawidłowe wyciąganie wniosków z eksperymentów
  • Poznanie narzędzi wykorzystywanych do zaplanowania i analizy wyników
  • Poznanie zasad analizy i interpretacji wyników eksperymentu

Dla kogo

  • Pracownicy Działów R&D
  • Kierownicy Produkcji
  • Kierownicy Jakości
  • Inżynierowie Procesu
  • Specjaliści

Program szkolenia

Dzień 1
1.Wprowadzenie do zmienności

  • podstawowe statystki,
  • model zmienności naturalnej i specjalnej

2.Wprowadzenie do eksperymentowania
3.Porównanie różnych podejść do eksperymentowania

  • Trial & Error,
  • OFAT
  • DOE

4.Planowanie eksperymentu:

  • walidacja systemu pomiarowego (metoda GRR X-R lub ANOVA)
  • wybór metryk
  • wybór czynników i ich poziomów

5.Eksperyment pełno-czynnikowy (ang. Full Factorial Design)

  • konstrukcja i analiza (praktyczna, graficzna i ilościowa)

Dzień 2
6.Eksperyment Ułamkowy (ang. Fractional Factorial Design)

  • konstrukcja i analiza eksperymentu
  • ryzyko i zalety stosowania eksperymentów ułamkowych
  • strategie

7.Analiza i wnioskowanie

  • co wpływa na to, że wyciągnięte na podstawie eksperymentu wnioski sprawdzą się w praktyce produkcyjnej?
  • skąd wiedzieć, że rozwiązanie które znaleźliśmy jest optymalne i zaprowadzi nas do oczekiwanych rezultatów?

8.Ćwiczenia praktyczne podczas których uczestnicy samodzielnie planują, przeprowadzają i analizują eksperymenty, dzięki czemu mogą zweryfikować i zastosować w praktyce wiedzę zdobytą podczas szkolenia.

Przewiń do góry