No products in the cart.
Thiết Kế Thực Nghiệm – Design of Experiments
6,000,000₫3,250,000₫
Tổng quan
Chương trình
Giảng viên
Giới thiệu
Thiết kế Thử nghiệm (DOE) là minh chứng cho sự xuất sắc trong việc phân tích và tối ưu hóa tác động của các yếu tố đầu vào lên các yếu tố đầu ra của sản phẩm, quy trình. Đây là công cụ quan trọng trong bước cải tiến của các dự án Six Sigma và được áp dụng rộng rãi trong thiết kế sản phẩm, cũng như thiết lập thông số vận hành cho quy trình sản xuất. Việc nắm vững DOE không chỉ giúp bạn cải thiện chất lượng và hiệu suất, mà còn giảm thiểu lãng phí, tối ưu nguồn lực và tạo ra lợi thế cạnh tranh cho tổ chức.
Tại LSSI, với sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, khóa học giúp học viên hiểu rõ và ứng dụng để cải tiến quy trình một cách hiệu quả, tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng dựa trên dữ liệu đáng tin cậy, đồng thời triển khai các dự án cải tiến mang lại giá trị vượt trội cho tổ chức.
Mục tiêu đào tạo
- Tăng lợi nhuận và khả năng cạnh tranh
- Hiểu rõ các công cụ DOE và cách ứng dụng của chúng
- Xác định vấn đề và áp dụng các công cụ phù hợp
- Thực hành sử dụng các công cụ DOE một cách hiệu quả
- Phát triển tư duy chất lượng và kỹ năng phân tích
- Áp dụng các công cụ DOE trong tổ chức
Đối tượng
- Kỹ sư sản phẩm và quy trình , Kỹ sư thiết kế
- Kỹ sư chất lượng
- Nhân sự tham gia phát triển và xác nhận sản phẩm
- Nhân viên phòng thí nghiệm , Nhân viên sản xuất/vận hành
- Nhân sự cải tiến quy trình
- Các chuyên gia Six Sigma
Điều kiện tiên quyết
Khoá học DOE – Thiết kế thực nghiệm không yêu cầu bất kỳ điều kiện tiên quyết nào và chương trình này chào đón tất cả thành viên mới.
Phương pháp đào tạo
- Làm bài tập thực tế và thuyết trình cuối khóa
- Học song song 50% lý thuyết và 50% thực hành
- Thảo luận nhóm, thuyết trình
- Trò chơi mô phỏng
- Xử lý tình huống
- Reflection
- Coaching
Hình thức đào tạo
- ONLINE qua nền tảng Google Meeting hoặc
- OFFLINE tại 223 Nguyễn Xí – Bình Thạnh – Hồ Chí Minh
- Số buổi: 6 Buổi
- Thời gian học: 18:30-21:30 lớp trong tuần, 8:30 – 16:00 lớp cuối tuần
Thiết Kế Thực Nghiệm – Design of Experiments.pdf
Thiết Kế Thực Nghiệm – Design of Experiments.pdf- 15 Chương
- 98 bài học
- Không giới hạn số lần học
Mở rộng tất cả các phầnThu gọn tất cả các phần
- I. Introduction6
- II. Simple Comparative Experiments6
- III. Experiments with a Single Factor: The Analysis of Variance10
- 3.1A. An Example
- 3.2B. The Analysis of Variance
- 3.3C. Analysis of the Fixed Effects Model
- 3.4D. Model Adequacy Checking
- 3.5E. Practical Interpretation of Results
- 3.6F. Sample Computer Output
- 3.7G. Determining Sample Size
- 3.8H. Other Examples of Single-Factor Experiments
- 3.9I. The Random Effects Model
- 3.10J. Nonparametric Methods in the Analysis of Variance
- IV. Randomized Blocks, Latin Squares, and Related Designs4
- V. Introduction to Factorial Designs6
- VI. The 2^k Factorial Design9
- 6.1A. Introduction
- 6.2B. The 2^2 Design
- 6.3C. The 2^3 Design
- 6.4D. The General 2^k Design
- 6.5E. A Single Replicate of the 2^k Design
- 6.6F. Additional Examples of Unreplicated 2^k Designs
- 6.7G. 2^k Designs are Optimal Designs
- 6.8H. The Addition of Center Points to the 2^k Design
- 6.9I. Why We Work with Coded Design Variables
- VII. Blocking and Confounding in the 2^k Factorial Design8
- 7.1A. Introduction
- 7.2B. Blocking a Replicated 2^k Factorial Design
- 7.3C. Confounding in the 2^k Factorial Design
- 7.4D. Confounding the 2^k Factorial Design in Two Blocks
- 7.5E. Another Illustration of Why Blocking Is Important
- 7.6F. Confounding the 2^k Factorial Design in Four Blocks
- 7.7G. Confounding the 2^k Factorial Design in 2^p Blocks
- 7.8H. Partial Confounding
- VIII. Two-Level Fractional Factorial Designs8
- 8.1A. Introduction
- 8.2B. The One-Half Fraction of the 2^k Design
- 8.3C. The One-Quarter Fraction of the 2^k Design
- 8.4D. The General 2^(k-p) Fractional Factorial Design
- 8.5E. Alias Structures in Fractional Factorials and Other Designs
- 8.6F. Resolution III Designs
- 8.7G. Resolution IV and V Designs
- 8.8H. Supersaturated Designs
- IX. Additional Design and Fractional Factorial Designs6
- X. Fitting Regression Models8
- 10.1A. Introduction
- 10.2B. Linear Regression Models
- 10.3C. Estimation of the Parameters in Linear Regression Models
- 10.4D. Hypothesis Testing in Multiple Regression
- 10.5E. Confidence Intervals in Multiple Regression
- 10.6F. Prediction of New Response Observations
- 10.7G. Regression Model Diagnostics
- 10.8H. Testing for Lack of Fit
- XI. Response Surface Methods and Designs7
- XII. Robust Parameter Design and Process Robustness5
- XIII. Experiments with Random Factors6
- XIV. Nested and Split-Plot Designs5
- XV. Other Design and Analysis Topics4
Đánh giá
Có thể bạn sẽ thích
- 0 Học viên
- Không giới hạn số lần học
Giới thiệu Trong môi trường kinh doanh biến động và cạnh tranh khốc liệt, khả năng dự báo chính xác nhu cầu, doanh số và xu hướng thị trường trở...
- 50 Học viên
- Không giới hạn số lần học
Giới thiệu Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở thành nền tảng cho quản trị và ra quyết định, phân tích hồi quy là công cụ cốt lõi giúp...
- 51 Học viên
- Không giới hạn số lần học
Giới thiệu Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing) là một kỹ thuật quan trọng giúp đánh giá tính xác thực của các giả định và phân tích mối quan hệ...
