課程大綱： DOE培訓,質量管理培訓,DOE實驗設計實戰培訓
問題解決的基本思路：綜述解決問題的理念/流程和工具的佳組合。
解決問題的三大關鍵
自我介紹/分組
三類問題的解決之道
選定改進項目
解決問題的基本流程
改進項目及綠Y的確定
投石問路-Multi-Vari Chert多變量分析：將大量沒有聯系的，難以處理的原因減少到一族數量較少且相關的原因[時間變量，空間變量（產品/過程流）或周期性變量，以鎖定紅X所在區域
多變量分析原理
1-產品流/過程流
多變量調查計劃
練習2-多變量調查計劃
多變量圖形分析
案例研究（1-3）
多變量技術在管理領域的應用舉例
精確定位-集中圖-當紅X出現在空間變量（產品/過程流）時，以單元或部件準確地再現重復的缺陷。
集中圖的基本原理
線索確認【裝配件】-Camponent Search部件搜索-確定問題是發生在裝配過程還是哪些零件以及它們之間的交互作用引起的，捕捉所有（粉）紅X及其交互效應
簡單而平滑的交換技術
3-部件搜索
部件搜索應用步驟
步進式拆裝法
（5-7）與軟件應用
改良后的部件搜索技術
線索確認【零部件/散裝材料】-Paired/Goup Comperisons成對（組）比較當X出現在空間變量或周期性變量時，或通過部件搜索發現紅X在某一（些）零件時，以高置信度確定“好”和“差”零部件之間的重復差異，進一步追尋具體紅X
圖基檢驗的基本原理及其廣泛應用
4-圖基檢驗
成對比較技術
5-成對比較
成組比較技術
6-成組比較
（8-10）與軟件應用
成對（組）比較技術在管理領域的應用
線索確認【零部件/散裝材料】-Process Search過程搜索當紅X出現在時間變量時，用8個好的和差的產品發現引起綠Y波動的過程參數
過程搜索在不同領域的應用
7-過程搜索
過程搜索應用步驟
確定紅X-Varialdes Search變量搜索通過以上1-5種線索生成技術后仍然有5個以上變量時，進一步變量搜索運用指出紅X、粉紅X等，捕捉所有重要主效應和交互影響效應，放開所有不重要變量的公差以減少費用
變量搜索的基本原理
8-變量搜索
變量搜索的四個步驟
應用變量搜索解決開發問題
應用變量搜索解決管理問題
（13-15）與軟件應用
確定紅X-Full Factorials全析因通過以上線索生成技術確認變量為5個以下時，進行全析因試驗，確定紅X，粉紅X等，捕捉所有重要主效應和交互影響效應，放開所有不重要變量的公差以減少費用
全析因試驗的優點
9-全析因
全析因試驗分析方法
全析因試驗步驟
（16-17）與軟件應用
驗證改進目標- BvsC以期望的置信度確認新的或更好的（B）產品/過程優于現行（C）產品/過程
風險與置信水平
10-BvsC
BvsC技術應用步驟與樣本選擇
BvsC技術在工程變更/降低成本及供應商選擇領域的應用
設計優化-Realistic Tderance Parallelogram plot不存在顯著交互作用時，根據CP值要求確定紅X,（淺）粉紅X的優值（水平）及現實公差
散布圖的類型
散布圖與相關性
應用散布圖建立現實公差
應用散布圖建立現實公差
設計優化-RSM當存在顯著交互作用時，采用單純形法獲得（粉）紅X的佳水平
單純形法三部曲
從實驗設計到統計過程的轉換：為了鞏固改進成果，需要進行統計過程控制，但傳統的過程控制方法不能擔此重任，需要尋找更簡單有效的方法防止倒退。
正向控制-凍結過程增益
正向控制計劃
正向控制圖
預控制圖
過程確認-消除墨菲定律-實踐表明，部分問題的發生不是技術問題，而是管理不力或不當干預
過程確認清單-DCE前
設計過程確認清單
過程確認清單-DOE后
更新FMEA經驗庫
加入高級會員獲得助教答疑
