Leading with Designed Experiments: ANOVA and Taguchi Methods

Dẫn dắt bằng Thí nghiệm Thiết kế: Phương pháp ANOVA và Taguchi

Cách Phân tích Dữ liệu và Thiết kế Thí nghiệm Thống kê để Nâng cao Khả năng Ra quyết định Phân tích

4.4

(61 đánh giá)

497 học viên

Giảng viên

Ray Harkins, The Manufacturing Academy

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 399.000đ -87%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

3.5 giờ video

43 bài giảng

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 31/05/2026

#Anova #Data Analysis #Statistics #Taguchi Methods

Bạn sẽ học được gì

Tổng quan chi tiết về Thiết kế Thí nghiệm (DOE) trong bối cảnh sản xuất

DOE có thể cải thiện kỹ năng ra quyết định của bạn như thế nào

Thiết kế Thí nghiệm là gì? Và chúng thường được sử dụng ở đâu?

Các thuật ngữ và định nghĩa quan trọng

Hai Loại Sai số Thí nghiệm

ANOVA là gì? Nó được sử dụng như thế nào trong việc ra quyết định?

Ví dụ thực tế về ANOVA 1 chiều và 2 chiều trong Microsoft Excel

Tổng quan về Thí nghiệm Toàn phần

Thí nghiệm Phân phần và Phương pháp Taguchi

Ví dụ về Phương pháp Taguchi được sử dụng để giải quyết các vấn đề sản xuất phức tạp

Các mẫu Excel có thể tải xuống

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về thống kê mô tả

Hiểu biết cơ bản về sản xuất

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư Sản xuất, Kỹ sư Chất lượng, Kỹ sư Quy trình, Kỹ sư Công nghiệp, Kỹ sư Phát triển Sản phẩm, Kỹ sư Độ tin cậy

Kỹ sư Thử nghiệm, Kỹ sư R&D, Kỹ sư Thiết kế, Kỹ sư Vật liệu, Giám sát Sản xuất, Quản lý Vận hành, Quản lý Chất lượng

Quản lý Sản xuất, Quản lý Kỹ thuật, Quản lý Cải tiến Liên tục, Chuyên gia Lean Six Sigma Đai Đen, Chuyên gia Lean Six Sigma Đai Xanh

Quản lý Dự án Kỹ thuật, Chuyên gia Six Sigma, Chuyên viên Phân tích Thống kê, Chuyên gia Xác nhận Giá trị, Chuyên viên Quản lý Quy định

Chuyên viên Đo lường, Chuyên gia Hiệu chuẩn, Kỹ sư Xác nhận Quy trình, Kỹ sư Mới vào nghề, Kỹ thuật viên

Các chuyên gia chịu trách nhiệm giảm thiểu biến động hoặc cải thiện năng suất, so sánh nhiều đầu vào hoặc cấu hình quy trình, làm việc trong môi trường có nhiều biến số có thể kiểm soát (ví dụ: tốc độ, lượng cấp liệu, vật liệu, nhiệt độ), hoặc cần chứng minh các thay đổi quy trình bằng dữ liệu

Nội dung khóa học

1 phần • 43 bài giảng

1 Giới thiệu Khóa học

2 Tổng quan về Ra quyết định bằng Thí nghiệm

3 Slide bài giảng

4 Thử thách

5 Lợi ích của Ra quyết định Thống kê

6 Tình huống #1, Cắt Ống, Phần 1

7 Tình huống #1, Cắt Ống, Phần 2

8 Thuật ngữ và Định nghĩa

9 Thiết kế Thí nghiệm là gì?

10 Hai Loại Sai số

11 Bài kiểm tra #1

12 Tiếp theo là gì?

13 Hiểu về ANOVA

14 Microsoft Excel, Tiện ích Bổ sung Phân tích Dữ liệu

15 Các bảng tính Excel có thể tải xuống

16 Tình huống #2, ANOVA 1 Chiều

17 Tình huống #3, ANOVA 2 Chiều

18 Tình huống #4, Công nhân Dây chuyền Lắp ráp

19 Tình huống #5, Điểm Kiểm tra Trung học

20 Tình huống #6, Tuổi thọ Pin

21 Bài kiểm tra #2

22 Phương pháp Toàn phần và Phân phần

23 Giới thiệu Phương pháp Toàn phần

24 Tình huống #7, Toàn phần

25 Phương pháp Taguchi, Một Giải pháp Thay thế cho Toàn phần

26 Thuật ngữ và Khái niệm Taguchi

27 Tám Bước của một Thí nghiệm Taguchi

28 Bảng Bổ trợ và Hiệu ứng Chính

29 Suy nghĩ về Phần mềm

30 Tình huống #8, Thí nghiệm L4, Dòng điện

31 Tình huống #9, L4 Bơm Nhiên liệu

32 Tình huống #10, L4 Ép phun

33 Tình huống #11, L8 Độ bền Liên kết

34 Tình huống #12, L8 Xử lý Nhiệt

35 Tình huống #13, L8 Mòn Ổ trục

36 Xem lại Tình huống #1, L8

37 Tình huống #14, L8 Khuyết tật Ngói

38 Tình huống #15, L8 Ví dụ Nướng bánh

39 Tình huống #17, L16 Độ bền Hàn

40 Bài kiểm tra #3

41 Tài liệu Tham khảo và Lời Kết

42 Kết luận Khóa học

43 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

As the complexity of your manufacturing processes increase with the addition of input variables like speeds, feeds, temperature, and machine types, you ability to "trial and error" your way into an optimal process decreases. So often, manufacturing professionals fail to recognize that well-designed process experiments can lead to fewer defects, higher production rates, and improved mechanical properties.

In this course, "Leading with Designed Experiments: ANOVA and Taguchi Methods", you will learn how to design, conduct, and analyze the results of process experiments in a manner that leads to those optimal results you desire.

More specifically, you will learn:

A detailed overview of Design of Experiments (DOE) in the manufacturing context
How DOE can improve your decision making skills
What is Design of Experiments? Are where are they commonly used?
Critical terms and definitions
The Two Types of Experimental Error
What is ANOVA? How is it used in decision making?
Real-life examples of 1-way and 2-way ANOVA in Microsoft Excel
An Overview of Full Factorial Experiments
Fractional Factorial Experiments and the Taguchi Methods
Examples of Taguchi Methods used to solve complex manufacturing problems
And MUCH MORE!!

In addition to the 3+ hours of instructional video, when you sign up for this course, you also get:

3 tests (with Answer Keys) to verify your learning progress
A Microsoft Excel workbook containing the 5 worksheets with 1-way and 2-way ANOVA's used in the course
17 Real-life case studies used in the course instruction
ALL SLIDES FOR THE CLASS in a pdf format
A Certificate of Completion showing your name, the course title, and length of course
Lifetime access to all course materials ... the videos, exams, slides and Excel worksheets.
Q&A access to the instructors via Udemy

With the case study approach used in this class, you will now only learn the key concepts, terminology, and methods used in ANOVA, DOE and Taguchi methods, but you will get to see how real-life manufacturing problems are framed for analysis.

So if you are a quality, industrial, or manufacturing engineer or manager, and want to advance your analytical problem solving skills, then this is the class for you!!! SIGN UP TODAY!!