Training objectives
Dates and location
Downloads
Practical part estimated contribution: 70%
Duration time: 2 dni po 6 godz.
Scope and exercises
2. Modelowanie zmienności oczekiwanej przez klienta i jej przebiegu w czasie.
3. Model Y f(x) – macierz prosta lub wielowymiarowa.
4. Budowa prostej macierzy relacji i jej zastosowanie w budowie standardów.
5. Zależności pomiędzy wielkościami wejściowymi i wyjściowymi – narzędzia graficzne.
6. Siła wielkości wejściowych – koncepcja prioryteryzacji.
7. Multy Vary Chary – określanie zależności.
8. Teoria hipotez i jej znaczenie dla badania zależności między danymi.
9. Modelowanie procesu.
10. Metody regresyjnego budowania modelu procesu.
11. DOE – Design of Experiment tworzenie modelu zależności.
12. Standaryzacja jako warunek sterowania procesem za pomocą stworzonego modelu.
13. Problemy modelowania w praktyce.
14. Uczenie się zmienności i zależności w procesie.
Ćwiczenia:
- Diagram Ishikawy – jako mapa procesu do określanie wielkości wejściowych i ich zmienności.
- Matryca porównawcza cech produktu.
- Logika 5W + 1H a narzędzie graficzne i ich interpretacja.
- Multy Vary Chart.
- Regresja.
- DOE – Design of Experiment.
- Cp, Cpk, karty kontrolne i zmienności w procesie
Benefits for participant
- Pracować ze zmiennością w zależności od procesu i jego wielkości wejściowych.
- Oceniać jakość korelacji między parametrami wejściowymi.
- Podejmować decyzje w oparciu o narzędzia dobrane pod katem rodzaju danych, z którymi pracuje.
- Tworzyć proste symulacje pozwalające na przełożenie oczekiwań klienta na zmienności procesu.
- Projektować eksperyment i bazę danych pozwalających na badanie zależności.
- Wykorzystywać narzędzia matrycowe do podejmowania decyzji.
- Poszukiwać rozwiązania uodporniające proces na możliwą do wystąpienia zmienności.
Benefits for company
Recipients
Additional information
Szkolenie prowadzone zdalnie poprzez sesję wideokonferencji on-line z wykorzystaniem dedykowanych narzędzi.
Uczestnicy dostają link do otwarcia sesji. Materiały są dostępne w wersji elektronicznej.
Related articles
Nearest open trainings: