首期医药、化工企业DOE(实验设计)快速实战训练班
首期医药、化工企业DOE(实验设计)快速实战训练班
chemical-9
精细化工、工艺技术、三废、农药、涂料 、等行业学习!
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课 程 内 容
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4
月22日
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第一讲:实验设计(DOE)的基础
一、质量是设计出来的:
1、什么是质量?重点介绍何小勇提出的质量五层模型;2、质量是设计出来的;3、工程师们的烦恼?4、你是否是一个合格的工程师?
二、何谓实验设计(DOE):
1、何谓实验设计(DOE);2、实验设计(DOE)目的和作用;3、实验设计(DOE)类别、作用和适用场合;
三、确定项目问题Y响应(Response):
1、确定项目问题;2、量化并评估项目Y;3、从Y的现象入手;4、量化方法——克利特度量尺度;5、小概率事件如何定义Y?6、确保测量系统分析MSA合格;
实战演练:
如何选择和测量你的项目Y?
四、因子X和其水平处理技巧:
1、合理选择水平范围;2、多水平转化问题;3、噪声因子处理;4、因子分组;
实战演练:
如何选择和测量你的项目因子X?
五、试验设计基本原则:
1、 重复试验;2、 随机化试验;3、 分组试验;
六、正交试验设计表:
1、正交试验表;2、正交试验表的结构; 3、正交试验表的特点;4、正交试验表的性质;
七、DOE试验策划:
1、DOE选择—如何基于试验目的、精度和成本选择;2、试验设计的一般步骤;3、正确设计实验设计方案;4、实验设计成功十大因素;
实战演练:
根据你的项目设计一份试验设计计划表。
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4
月23
日上午
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第二讲:经典因子实验设计
一、
因子DOE(实验设计)种类、特点和作用:
1、因子实验设计:1)单因子; 2)双因子;3)三因子;2、部分因子实验设计;四个因子以上筛选优化技术
案例:
影响冰淇淋质地的因子筛选优化。该试验包括以下
9 个因子:脂肪含量、巴氏灭菌法、温度、均匀化过程、混合速度、提取温度、乳化剂、稳定剂和冷却速度
二、
单因子DOE(实验设计);
三、
多因子DOE(实验设计):
1、多因子2水平DOE;2、多因子混合水平DOE;3、因子重要性判断:1)主效因图;2)交互作用图; 3)效应柏拉图;4)效应正态图;
4、模型好坏判定: 1)相关系数平方和R-SQ; 2) 残差和残差图; 3)异常数据判定;
5、因子参数优化: 1)等值线优化; 2)曲面优化; 3)优化器;
四、
MINITAB因子设计应用和操作:
1、创建因子实验设计;2、自定义因子实验设计;3、选择最优化设计;4、分析因子实验设计;5、分析变异性;6、因子图;7、等值线和等值图;8、优化器;9、效果预测;
五、因子DOE(实验设计)案例分析与MINITAB操作训练:
案例一:
某化合物暴露质量损失分析——2因子混合水平优化设计;
案例二:
某医药中间体还原优化实验设计——9因子筛选为4因子DOE方案——4因子筛选DOE
案例三:
某医药产量和质量优化DOE实验设计——5因子优化配方DOE实验设计:
1、全因子DOE(实验设计)应用案例与MINITAB操作训练2、实战演练你的项目全因子DOE应用计划
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课 程 内 容
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4
月23日
下午
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第三讲:混料实验设计:
一、混料实验设计概述:
1、混料因子;2、混料总量因子;3、过程参数因子;
二、常见的混料实验设计方法:
1、单纯质心混料设计--
增强型和未增强型;2、格点混料设计-
-
拟合线性设计-
-
拟合平方设计-
-
拟合立方设计-
-
拟合完整高阶设计;3、极端限制混料设计:上下限约束设计;
三、创建混料实验设计方案
1、确定要关注的分量、过程变量和混料总量;2、确定要拟合的模型;3、确保充分覆盖相关的试验区域;4、确定其他注意事项对所选设计的影响。注意事项的示例包括成本、时间、设施的可用性以及下限和上限约束。
四、混料设计分析过程:
1、分析混料实验设计--方差分析--回归分析--模型诊断;2、因子图;3、响应跟踪图;4、响应优化;5、预测;
五、
混料设计案例分析和现场练习:案例四:
火锅配方优化;
案例五:
某糖尿病处方药最优化混料设计;
案例六:
某减脂保健片配方和工艺优化设计;
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讲
师
介
绍
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何博士
,
北大生产力研究中心高级研究员、精益六西格玛黑带大师、质量管理专家,
一方面长期从品质、工程和生产管理一线,另一方面又对TRIZ创新研发、精益生产和六西格玛进行系统地研究。有世界500强企业10年品质和工程中高管理副总职位管理经验、5年研发和生产高层管理经验,3年公司全面管理经验。最近20年潜心研究质量管理和精益六西格玛。何小勇老师从2003年至今,专职于质量管理和精益六西格玛咨询。20年来为中科院生物研究所、伊利集团、倍特康健、贝格涂料、无限极中国公司、玲轮轮胎、黄河啤酒等超过20家企业提供咨询。
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备
注
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课程进度根据培训实际情况动态调整;
每天除老师讲课外,还安排了学员提问和交流互动时间;
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