課程介紹

「實驗設計」(Design of Experiments， DOE)，是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法，主要是對欲進行的試驗進行合理配置，透過較小的試驗規模（試驗次數）、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果並提出科學的結論。實驗設計是一套非常科學化、系統化之研發創新之極佳利器，並廣泛用於自然科學及社會科學各學科的實驗設計裡。總體而言，實驗設計能夠大幅縮短新產品的開發時間，快速提高產品品質，有效降低生產成本，已為各國先進企業廣泛採用。

 

 

〈Minitab 精華班〉學習地圖說明如下:

一.  使用「Minitab工具軟體」可快速正確協助我們進行「設計」實驗與「解析」數據。

二.  學習範例是學習實驗設計之「精華與捷徑」，透過研討精選範例更能理解理論內容。

三.  〈多目標最佳化〉、〈田口方法〉、〈混合設計〉是三種獨立課程，各有其應用情境，內容無因果關係，可視需求分開學習。

四.  〈工程研發數據之統計及迴歸〉是上述三種課程共同基礎，建議優先學習。

 

 

本「實驗設計系列完整課程」，分成四個單元:

一.  工程研發數據之統計及迴歸:

1. 透過統計及迴歸方法，能將各種數據化繁為簡，系統化歸納出結果與結論，讓我們可快速掌握工程研發數據之訊息與意義。

2.    所謂「大數據」可說是更大型、更嚴密之Minitab統計軟體:是縱向之

＜多重廻歸＞與橫向之＜多重交互作用＞所得之＜類神經系統＞之大整合。

3.    學習「迴歸分析」課程，對爾後的大數據之統計數據分析及資料科學也有所助益。

 

二. 多目標最佳化實驗設計:

1. 即是將多種(互為矛盾)Yi目標(高品質、低成本、短交期、物性、化性等等)一起平衡考量，同時滿足而得最佳化Yi目標之Xi操作條件。

2. 多目標最佳化便是以有組織的方式解決工程上，魚與熊掌難以取捨問題的方法。

3. 尤其是在決策者對目標函數的了解不明確，沒有辦法偏好於任何一個目標函數時，多目標最佳化的選擇是很適合用來求解的方法。

三. 田口方法實驗設計:

1. 田口SN比，兩階段最佳化程序，此為田口方法(品質工程)精華所在，並減少實驗次數。

2. 教您如何將控制/雜音因子問題，使用Minitab來設計與解析。

3. 教您如何將靜態/動態信號因子，使用Minitab來設計與解析。

四. 混合設計實驗設計:

1.  面對研發創新之各種原料混合設計題目,教您三種典型混合實驗之設計方法。

2.  三種典型混合之方法，還可搭配三種、四種、五種、..原料種類來組合設計。

 

3.  上述2.的組合設計，還可搭配工程參數一起設計，例如研發蛋糕之組成及烘烤條件。

課程特色/目標

n  課程目標

教導學員學習如何用Minitab軟體來「設計與解析」各種研發創新題目。

少談理論，多講範例，教您快速學習最高階最實用之〈多目標最佳化〉、〈田口方法〉、〈混合設計〉實驗設計。

 

n  課程特色

n   「全系列」完整教學，且各單元係獨立課程，各有其應用情境，內容無因果關係，可視需求分開學習，學員可視需求選修。

n   先簡述課程之基本理論，再來學習每個課程之多個Minitab範例。

n   讓學員容易使用Minitab軟體來「設計」各種改善與實驗題目。

n   讓學員容易了解「解析」Minitab軟體運算結果，正確而全面性掌握改善與實驗之結果。

 

課程對象

n   對於研發工作有初步概念者。或對於Minitab軟體有初步概念者。

n   多目標最佳化: 研發/設計人員學習2^K+Nc、多目標最佳化，Minitab可輕鬆進行「設計與解析」。

n   田口方法: 研發/設計人員學習田口SN比，Minitab可輕鬆進行多目標最佳化。

n   混合設計: 研發/設計人員學習三種混合方法，Minitab可輕鬆進行多目標最佳化。

講師簡介

翁炎輝-1. 服務於工業界35年， 歷任研發、生產、品保之部門主管諸職，經歷豐富而完備。 2. 使用Minitab來從事〈六標準差專案改善活動〉與〈實驗設計與解析〉之上課與輔導工作已有十五年經驗。 3. 擅長使用Minitab軟體來「設計」各種改善與實驗題目。並擅長「解析」Minitab軟體運算結果，正確而全面性掌握改善與實驗之結果

課程大綱

n 單元一:工程研發數據之統計及迴歸

時間	課程單元	課程大綱
09:30~ 12:30	統計 與解析	1.摘要工程研發數據 (Minitab範例:統計與解析) 2.圖解工程研發數據(Minitab範例:統計與解析) 3.預測工程研發數據(Minitab範例:統計與解析) 4.比較前中後數據改善效果(Minitab範例:統計與解析) 5.圖解前中後數據改善效果(Minitab範例:統計與解析) 6.連結工作上之統計需求與Minitab統計方法(Minitab範例:統計與解析)
12:30~ 13:30	午餐
13:30~ 16:30	迴歸分析	1. 簡單線性迴歸分析(Minitab範例:統計與解析) 2. 多元線性迴歸分析(Minitab範例:統計與解析) 3. 多目標線性迴歸分析(Minitab範例:統計與解析) 4. 非線性迴歸分析(Minitab範例:統計與解析) 5. 資料的標準化(Minitab範例:統計與解析)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n 單元二:多目標最佳化實驗設計

時間	課程單元	課程大綱
09:30~ 12:30	因 子 設 計 法	一.簡介Minitab功能 二.變異數分析(ANOVA) 1.基本原理 2.單因子(One-way) 變異數分析.Minitab範例研討(設計與解析) 3.兩因子(Two-way) 變異數分析.Minitab範例研討(設計與解析) 三.全因子實驗設計(2K) 1.基本原理 2.三因子兩水準四次重複.Minitab範例研討(設計與解析) 3.四因子兩水準一次重複.Minitab範例研討(設計與解析) 四.部分因子實驗子設計(2K-P) 1.基本原理 2. 24-1四因子兩水準一次重複.Minitab範例研討(設計與解析) 3. 25-1五因子兩水準一次重複.Minitab範例研討(設計與解析)
12:30~ 13:30	午餐
13:30~ 16:30	反 應 曲 面 法	五.最佳化實驗設計法(反應曲面法:Response Surface) 1.基本原理 2.一階模式+中心點設計.Minitab範例研討(設計與解析) 3.最陡坡度實驗法.Minitab範例研討(設計與解析) 4.一階模式+中心點設計.Minitab範例研討(設計與解析) 5.二階模式(反應曲面法CCD).Minitab範例研討(設計與解析) 6.再求得最佳化Y之Xi操作條件.Minitab範例研討(設計與解析) 六.多目標 (Multiple Responses)最佳化實驗設計法 1.基本原理 2.Y1，Y2，Y3，多目標之個別迴歸方程式.Minitab範例研討(設計與解析) 3.同時滿足最佳化Y1，Y2，Y3之Xi操作條件.Minitab範例研討 4.以圖形呈現Y1，Y2，Y3之Xi操作條件範圍. Minitab範例研討 5.依此Xi操作條件範圍去實驗驗證Y1，Y2，Y3之真實數據.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n 單元三: 田口方法

時間	課程單元	課程大綱
09:30~ 12:30	田口 方 法	1.基本概念 2.田口品質工程學 3.直交表 4.信號雜音比 5.靜態Minitab範例(設計與解析)
12:30~ 13:30	午餐
13:30~ 16:30	田口 方 法	5.靜態Minitab範例(設計與解析) 6.動態特性的應用 7.動態Minitab範例(設計與解析)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n 單元四: 混合設計

時間	課程單元	課程大綱
09:30~ 12:30	混 合 設 計	1.簡介Simplex Lattice Design 2.Minitab範例(設計與解析) 3.簡介Simplex Centroid Design 4.Minitab範例(設計與解析)
12:30~ 13:30	午餐
13:30~ 16:30	混 合 設 計	5.簡介Extreme Vertices Design 6.Minitab範例(設計與解析) 7.簡介Extreme Vertices Design+ 工程參數 8.Minitab範例(設計與解析)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

★主辦單位保留調整課程內容、行程與講師之權利

價格

n   每人每單元4,000元；

早鳥(上課前七天) ，九折每人$3,600

常見問題

學員若能自行攜帶筆電，可下載Minitab試用版(免費30天試用，請勿太早安裝)，則其輔助學習效果更佳。本精華班授課亦適用於無攜帶筆電之學員。

請自行安裝Minitab試用軟體，本課程不提供該軟體。

附件