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                                          制造行业质量质量管理培训课程 
                                                谢宁DOE培训
                                               培训课程大纲
       一.培训目的: 通过本课程的学习, 使学员能掌握谢宁(Shainin)DOE工具解决工艺过程质量问题。
        二. 培训对象:产品设计开发人员、工艺设计开发人员、质量人员、管理质量工程师和现场工程师。
        三.课程内容安排
       第一天上午
        1章节.谢宁系统Shainin System简介                                                                          转载必究
         谢宁系统主要七种工具
         案例讨论-谢宁系统七种工具运用的先后顺序
        2章节.开展确定改进项目
         怎样改进项目                                      
        案例讨论-确定改进项目的原则是什么
        3章节.谢宁系统主要特点
         解决问题存在的方法误区
         例子演练-谢宁系统能解决问题类型有哪些 
       第一天下午
        4章节.实施确定问题绿Y
         利克特度量尺度度量问题绿Y
         例子演练-怎样通过能量工具来解决技术问题
        5章节.实施确定红X 、粉红X 和浅粉红X
         过程设计和开发怎样确定绿Y与红x  
         例子演练-问题的红X一般有几个                                                                             转载必究
        6章节.应用Isoplot图进行测量系统分析
         应用Isoplot接受准则
         例子演练-Isoplot图与测量系统分析有什么不同
        7章节实施.寻找Red X策略
         应用基于事实结果反向搜索方法
         例子演练-找球游戏启示了什么样的找Red X的策略
        第二天上午
        8章节.实施变差族分析
         多层变差图在Red X策略的作用
         例子演练-多层变差图把变差分解为哪两个变差族                                                               转载必究
        9章节.实施搜索根本原因三步法
         因果图列出可能原因
         例子演练-分析最有可能原因为什么要基于现场数据来收窄范围
        第二天下午
        10章节.实施部件搜索 Component Search
         谢宁DOE杠杆leveraging在选择样本时的作用
         例子演练-讲一讲部件搜索分析流程
        11章节.实施部件成组比较Group Comparisons
         部件成组比较在寻找Red X策略的作用
         例子演练部件成组比较绿Y测量值至少分级数是多少
        12章节.实施部件成对比较Paired Comparisons
         部件成对比较在寻找Red X策略的作用
         例子演练-部件成对中坏的WOW部件肯定都是超出产品公差吗
        第三天上午
        13章节.实施产品/过程的搜索Process Search
         关于KCC&KPC矩阵的应用
         例子演练- 为什么变差族显示变化是时间性就要用过程的搜索Process Search
        14章节.实施全因子实验Full Factorials
         全因子实验设计在Red X策略的作用      
         例子演练-正交表性质必须有哪两个性质                                                                         转载必究
        第三天下午
        15章节.实施变量搜索技术Variables Search
         产品/过程的搜索在零件工艺参数特殊特性识别中的应用
         例子演练-变量搜索技术怎样设置变量的水平
        16章节.实施过程改进的确认
         B vs .C比较在Red X策略的作用
         B与C比较
         例子演练-为什么一些改进会有反复的情况
        17章节.实施响应曲面DOE简介
         应用调优运算
         例子演练- 调优运算优点是什么
        19章节.实施预控图控制过程  
         预控图应用案例                                                                                            转载必究
        18章节.公差设计确定参数和公差
         公差设计在Red X策略的位置
         例子演练-什么样的过程可以用预控图来控制
        20章节.谢宁DOE开展的流程
         问题的特征值是否能被测量
        四. 谢宁DOE培训课程学时:每天七小时 ,共三-四天     

                                    部件搜索
            通过好产品与坏产品之间的部件交换,找出导致坏产品结果的部件红X,部件搜索基于假定:
        好产品全部由好部件组成,好部件导致好功能结果;
        坏部件红X在于坏产品中,坏部件导致坏功能结果 。
                               部件搜索法应用的先决条件
        必须有几个好的和坏的产品;
        产品必须可被拆开重新装的;
        产品的绿Y必须是计量型且可重复测量;
        绿Y必须是望大或望小值,望目值则用对目标值的偏离。
        谢宁DOE杠杆leveraging作用是指利用 “BOB” 与 “WOW” 差异,采用极端的小样本排除部件。
        需要生产大量产品才能找到极端产品BOB与 WOW。
        第1阶段 球场
        检验显著性
            序贯实验根据已完成实验结果确定下一步实验方案,组成产品的部件按对绿Y预期效果从大到小排列。
            从生产找到极端产品BOB与 WOW ,分别测量BOB与 WOW绿Y 值,其差值应尽量大,至少覆盖不合格历史状况的80% ,
        确保极端产品BOB与 WOW 差异中包含可能的红X。
        把好的和坏的产品分别拆开,至少把待怀疑的部件拆开,再重新装好,再重新测量装好的产品绿Y,重复两次。
        第2阶段 排除
        交换排在第一位的部件A: ALRH和AHRL
        如果两个ALRH和AHRL的绿Y结果都分别在高和低控制极限内,则部件A不相关,搜索继续。
        交换排在第一位的部件A: ALRH和AHRL
        如果交换部件A绿Y的结果在高和低控制限外,则A效应显著部件A相关,但还存在其它部件相关,搜索继续。
        交换排在第一位的部件A: ALRH和AHRL。
        如果两个绿Y的结果完全反转,落在相反控制限内,则A效应显著,且该部件A是唯一相关,搜索停止。
        交换排在第一位的部件A ,如果两个绿Y的结果都在高和低控制限内,则部件A不相关,搜索继续:
        BLRH和BHRL
        CLRH和CHRL
        ……..
        重复交换过程直到两个绿Y的结果完全反转,落在相反控制限内,则D效应显著,且该部件D是唯一相关, 搜索停止。
        第3阶段 诱骗实验
        同时交换B、D : BLDLRH和BHDHRL,产品绿Y的结果完全反转,落在相反控制限内,则B与D一起效应显著,搜索停止。   

        Shainin工具的选择
        在本节中,我们描述和批评一系列更有趣和有争议的工具与Shainin系统相关联,即:Isoplot?,multivari chart,
        Component SearchTM,Variable SearchTM,组比较,B与CTM和预控制。
        通过工具,我们指的是两者的计划调查和推荐的分析方法。见Bhote和Bhote(2000)更广泛的,
        虽然不完整,SS工具列表。
        SS工具通常是统计上简单的计划,具有小样本量,可广泛使用可以手动执行的图形显示和非参数测试。鉴于他们的
        目的,我们感到在大多数情况下,强烈建议使用简单的计划。但是,我们认为非参数分析方法薄弱且不直观。虽然我
        们强烈支持图形随着今天统计软件的广泛应用,计算的简便性并非如此似乎是一个问题,我们建议使用简单的标准分析。
        对于一些人讨论了SS工具,我们建议在大多数情况下更好的替代分析方法。
        Isoplot?
        Isoplot?研究(Traver,1995,Shainin,1992)用于比较过程的相对大小和测量系统的变异系列。最简单的形式是选
        择30个单位,每个单位是测量两次。 Isoplot以每个单元上两次测量的散点图开始。在这个情节上,水平变化是由第一
        读数和垂直方向测量的整个过程变化变化是通过二次读数测量的整个过程变化。方向的变化垂直于45度线代表测量变化,
        如果所有点都靠近45-度线,测量系统变化小。图3提供了一个例子,而不是占主导地位,由于测量系统的变化相对较大。
        通过适当选择的测量对,我们可以评估重复性或系统性两个操作员之间的差异,仪表等。从图中可以看出异常值。
        SS Isoplot分析包括在绘制点上绘制椭圆的特定规则用于数值估计过程与测量变化的比率,称为歧视比。虽然绘制数据
        是一个好主意,但方差分析(AIAG,1995)是首选估计两个方差分量的标准方法。
        Multivari
        在多变量调查中,我们系统地从过程中抽样来捕捉到的效果基于各种时间和地点的变异家族。 Seder(1950a,1950b,
        1990)提出了一个多变量图表显示此类数据。另见Snee(2001)。 multivari是渐进式早期的优秀工具寻找主导原因。
        图4显示了使用轴直径作为输出的多变量图表。 轴直径在四个位置(不同两个方向的左侧和右侧)测量
        每小时连续生产三个轴。在图4中,我们看到从轴到轴的变化很小一小时内的轴,轴内的一些变化,以及不时的显着
        变化,表明主导原因必须是缓慢变化的输入,即在时间 - 家庭中起作用的输入。这个如果我们没有看到确定的大部分
        直径变化,那么结论可能是不正确的基线调查(即绿色Y分布)。
        多变量图表提供了与每个变量相关的变化组件的可视化显示
        家庭。然而,当没有明显的主导家庭时,用一个增加情节是有用的方差分析以数值方式估计每个家庭的方差分量
        (见De Mast等 al。,2001)。
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