Тренинги

Методы планирования экспериментов (DOE)

Даты проведения (выберите дату)
Продоложительность
4 дня/32 академических часа
Город
Санкт-Петербург
-
Производство (инженеры, технологи, метрологи) / Predictive analytics (предсказательная аналитика)

Экспертный уровень. Тренинг для специалистов инженерного состава, связанных с разработкой новых технологий, решений. Уникальные навыки практического использования производственной информации.

Возможность использования своих данных в процессе обучения

Statistica

Стоимость участия

Один человек (от компании)
39500
Два и более человек (от компании)
38000
Один человек (физическое лицо)
37000

* Все скидки действуют только при предоплате

** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения тренинга

Заявка на участие

С помощью этой формы, Вы сможете подать заявку на участие в тренинге

Программа тренинга

  • ДЕНЬ 1. Основы планирования эксперимента
    ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
     
    • Типизация задач, для решения которых необходимы методы планирования экспериментов (DOE)
    • Виды методов планирования экспериментов
    • Основные статистические понятия, используемые в DOE:
      • среднее, стандартное отклонение, дисперсия, стандартная ошибка, размах
      • корреляция, регрессия, статистическая значимость, нормальность, гистограмма, диаграмма рассеяния
    • Основы моделирования:
      • понятие модели и их типы
      • факторы, измерение силы влияния факторов, главные эффекты факторов и эффекты взаимодействия факторов
      • критерии качества модели, их использование и практическая полезность
    • Пассивный эксперимент и методы его обработки:
      • требования к исходным данным
      • алгоритм обработки результатов пассивного эксперимента
      • моделирование на основе пассивного эксперимента
    • Преимущества активного эксперимента перед пассивным
    • Этапы разработки активного эксперимента
    • Классические факторные эксперименты:
      • полный план эксперимента
      • дробный план эксперимента
      • правила выбора плана эксперимента с учетом фактических ограничений
    • Практический пример. Обрабатываем результаты контроля параметров процесса. Вычисляем статистические показатели и строим графики, интерпретируем.
    • Практический пример. Учимся работать в условиях большого числа факторов. Обрабатываем результаты пассивного эксперимента. Отрабатываем пошаговый алгоритм построения модели процесса. Определяем адекватность построенной модели. Определяем силу влияния различных факторов на контролируемый параметр.
    • Практический пример. Обрабатываем фрагмент базы данных промышленного предприятия. Изучаем влияние факторов на качество продукции. Разрабатываем на основе анализа рекомендации по технологии.
    • Практический пример. Разрабатываем 3-х факторный полный план эксперимента.
    • Практический пример. Разрабатываем 6-и факторный дробный план эксперимента с учетом имеющихся ограничений и экспертных знаний.
    • Практический пример. Разрабатываем 5-и факторный дробный план с репликациями.
     

     

  • ДЕНЬ 2. Анализ результатов факторного эксперимента построение модели. Оптимизация
    ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
     
    • Обработка результатов факторного эксперимента:
      • выявление значимых и незначимых факторов
      • критерии выбора наилучшей модели
      • чистая ошибка эксперимента
      • анализ остатков
      • дисперсионный анализ (ANOVA)
      • причины, по которым качество построенной модели может быть неудовлетворительным
      • визуализация факторных влияний
    • Критерии целесообразности добавления центральных точек и репликаций. Влияние на алгоритм обработки эксперимента наличия центральных точек и репликаций
    • Поиск оптимальных входных параметров процесса по результатам построенной модели:
      • критерии оптимизации и настройка функции желательности
      • автоматический поиск оптимальных входных параметров
      • оптимизация при наличие нескольких критериев оптимальности
    • Валидация результатов оптимизации:
      • определение размеров выборки
      • разработка критериев валидности
    • Разработка рекомендаций на основе моделирования и оптимизации
    • Двухуровневые, трехуровневые, смешанные планы экспериментов. Влияние типа плана на возможности моделирования
    • Практический пример. Проводим статистическую обработку результатов 6-факторного промышленного эксперимента. Ранжируем факторы по важности. Оцениваем эффекты факторов. Учимся интерпретировать результаты.
    • Практический пример. Проводим статистическую обработку эксперимента с репликациями и центральными точками. Подбираем наиболее адекватную модель, описывающую результаты эксперимента.
    • Практический пример. Строим на основе эксперимента квадратичные модели и модели с эффектами взаимодействия. Учимся интерпретировать эффекты взаимодействия.
    • Практический пример. Учимся разрабатывать рекомендации на основе графического анализа результатов моделирования. Анализируем 3-х мерные графики поверхности отклика и контурные графики.
    • Практический пример. Ищем оптимальные уровни входных параметров процесса на основе результатов промышленного эксперимента. Учимся настраивать функцию желательности. Разрабатываем рекомендации по улучшению технологии.
    • Практический пример. Разрабатываем план валидации разработанных рекомендаций по улучшению технологии. Делаем статистическую обработку валидационных испытаний.
     
  • ДЕНЬ 3. Эксперименты для смесей. Поиск оптимальной рецептуры смеси
    ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
     
    • Понятие смеси и разновидности моделей для смесей
    • Тернарные графики как основа визуализации влияния компонентов смеси на выходной параметр:
      • правила построения тернарных графиков
      • правила поиска на основе тернарных графиков оптимальных рецептур
    • Планирование эксперимента для смеси, учет в планах ограничений по компонентам смеси. Построение плана с ограничениями
    • Обработка результатов эксперимента:
      • интерпретация коэффициентов модели для смесей
      • критерии выбора наилучшей модели
      • визуализация факторных влияний
    • Поиск оптимальных рецептур:
      • критерии оптимизации и настройка функция желательности
      • автоматический поиск оптимальных входных параметров
      • оптимизация при наличие нескольких критериев оптимальности
    • Разработка рекомендаций на основе моделирования и оптимизации
    • Практический пример. Разрабатываем несколько вариантов планов эксперимента для 3-х компонентной смеси.
    • Практический пример. Разрабатываем несколько вариантов планов эксперимента для 6-компонентной смеси с ограничениями. Выбираем наилучший план.
    • Практический пример. Проводим статистическую обработку результатов эксперимента для смеси. Учимся подбирать модель и интерпретировать коэффициенты модели. Интерпретируем результаты с помощью тернарных графиков.
    • Практический пример. На основе эксперимента ищем оптимальную рецептуру в условиях наличия одного или нескольких критериев оптимальности.
    • Практический пример. Разрабатываем рекомендации на основе результатов эксперимента.
     

     

  • ДЕНЬ 4. Планы Тагучи, латинские и греко-латинские квадраты. Специфические ситуации
    ИНСТРУМЕНТЫ, МЕТОДИКИ, АЛГОРИТМЫ КЕЙСЫ
     
    • Планы Тагучи:
      • понятие робастности
      • квадратическая функция потерь качества
      • соотношение «сигнал-шум» и его разновидности
      • планирование эксперимента по Тагучи
      • обработка результатов эксперимента по Тагучи
      • оптимизация по Тагучи
    • Совмещение идей классических факторных экспериментов и подходов Тагучи
    • Латинские и греко-латинские квадраты:
      • построение планов экспериментов
      • анализ результатов эксперимента
    • Просеивающие планы Плакетта-Бермана
    • Разновидности критериев качества построенных планов (ортогональность, рототабельность, D-оптимальность и т.п.)
    • Нелинейные трансформации при планировании эксперимента:
      • назначение нелинейных преобразований отклика
      • правило выбора вида трансформации (критерий Бокса-Кокса)
    • Практический пример. Разрабатываем план эксперимента по Тагучи для реальной задачи. Разбираем различные сценарии доработки стандартных планов Тагучи под реальные потребности.
    • Практический пример. Проводим статистическую обработку результатов эксперимента и ищем оптимальные параметры процесса.
    • Практический пример. Разрабатываем план эксперимента на основе латинских и греко-латинских квадратов.
    • Практический пример. Разрабатываем план эксперимента для анализа большого количества факторов (более 20). Выявляем ключевые факторы.
    • Практический пример. Рассматриваем примеры экспериментов, в которых нужна нелинейная трансформация. Учимся определять способ нелинейной трансформации на основе метода Бокса-Кокса.
    • Комплексная самостоятельная работа. Цель: разработка рекомендаций по технологии производства. Слушатели самостоятельно разрабатывают план эксперимента, собирают данные, проводят статистическую обработку результатов и разрабатывают рекомендации по технологии.

После окончания обучения Вы сможете

Правильно разрабатывать план эксперимента для широкого класса практических задач (классические факторные эксперименты, планы для смесей и поверхностей отклика, робастные планы Тагучи, латинские квадраты)
Строить многофакторные модели на основе эксперимента
Находить оптимальную рецептуру смеси
Разрабатывать практические рекомендации на основе результатов эксперимента
Проводить статистическую обработку результатов любого эксперимента
Находить оптимальные уровни входных параметров, обеспечивающие достижение желаемых результатов выходных параметров
Проводить валидацию результатов эксперимента

Преподаватели

Егоров Артём Михайлович

Егоров Артём Михайлович

  • Бизнес-тренер, практикующий консультант в области бизнес-аналитики
  • Научный руководитель программ «Программа подготовки аналитиков высшего уровня «Эксперт», «Аналитические компетенции руководителя», «Инженер-Аналитик» и “Инженер-исследователь”
  • Директор ООО "Центр Статистических Технологий"
  • Тренер по SixSigma и TOC
  • Более 20 лет опыта руководства проектами в сфере улучшения финансовых и производственных показателей крупнейших российских компаний
  • Автор концепции "Система аналитических компетенций" и бизнес-практики "Развитие аналитических компетенций"
Юлия Берлин

Юлия Берлин

  • Преподаватель-аналитик Центра Статистических Технологий
  • Кандидат экономических наук, доцент.
  • Опыт преподавания и консультирования более 10 лет.
  • Разработка системы прогнозирования и анализа продаж компаний рынка FMCG.
  • Исследование потребительских предпочтений.
  • Планирование исследований и разработка планов экспериментов.
  • Обработка результатов анкетирования и тестов.
  • Разработка прогнозных моделей энергопотребления.
  • Автор более 40 учебно-методических и научных работ.

Вы получите:

Комплект методических материалов по изученным вопросам
Сертификат на 4-месячную бесплатную консультационную поддержку

Требования:

Высшее образование
Опыт работы в Excel на уровне пользователя

Отзывы учеников

  • Животов Антон Сергеевич

    ООО "Татхимпласт"

    Тренинг полностью оправдал мои ожидания. Темы объясняются очень доступно, подкрепляются примерами, что помогает лучше усваивать пройденный материал. В целом тренинг дает хорошие практические навыки, котрые можно применять в дальнейшей работе. При возможности буду планировать посетить еще одни курсы.

  • Винникова Ольга Игоревна

    инженер по качеству, Калсоник Кансей Рус

    Все очень понятно. Практические задания помогают усвоить теорию в полном объеме. Емкое, упорядоченное преподавание. Раздаточный материал с концентрированным материалом, изученном на практике. Приятным "бонусом" является возможность впоследствии обратиться за поддержкой в решении конкретных задач. Спасибо!

  • Харлан Елена Владимировна

    ПК "Балтика", менеджер по управлению ассортиментом

    Замечательный тренинг, очень практичный, ценный, доступно для понимания. 

  • Катамашвили Екатерина Валерьяновна

    Слушатель "Мирбис", mba-science

    Блестяще! Так увлекательно о статистике - невозможно было представить :) А возможности, которые открываются… Правда, чтобы это реально освоить, необходимо время. Но как знакомство с областью - думаю, что это должны знат ь все, кто получает образование в области управления для принятия грамотных решений! Как элемент управленческой культуры!

  • Феденко Игорь Вячеславович

    ПАО "Авиакомпания "Сибирь"

    Очень понравилось. Подача информации - информативно, сжато, широкий охват. Большое число примеров, изучение темы на практике. Предоасталяются инструменты для Excel для дальнейшей работы. Готовность и желание преоподавателей овтетить на все вопросы.

  • Уварова Татьяна Эриховна

    ДФУ, доцент кафедры гидротехники теории зданий и сооружений

    Тренинг организован на высоком уровне, матреиал объяснен доступно, агрументированно. Раздаточный материал и перзентации полностью отражают суть тренинга и помогают его осмыслить.

  • Юдина Надежда Александровна

    Триколор ТВ

    Тренинг полностью оправдал мои ожидания. Был интеренсым, информативным. Полученные знания абсолютно точно будут применены на практике. Большое спасибо.

  • Сафронова Светлана Викторовна

    ООО "Нутриция"

    Очень доступный в понимании материал, профессионализм преподавателя, а также чуткость и отзывчивость. Семинар очень понравился! Спасибо Анне!
    Предложение. Сделать "школу статистика": увеличить количество дней тренинга, возможно на 2 недели; всем вместе полностью погрузиться в мир статистики... и, самое главное, создать несколько уровней изучения (аналогично ин.языкам).

  • Селезнёва Марина Васильевна

    Мясокомбинат "Павловская слобода"

    Всё понравилось, отношение преподавателя очень позитивно, умение применительно ко всем донести материал, если считать, что все из разных отраслей, но с общими проблемами. Материал дан так, что хочется ещё чему-то научиться, что мы и сделаем в ближайшее время. Спасибо за тренинг.

  • Сергеев Иван Алексеевич

    ООО "Запсибтрансгаз"

    За пятидневный тренинг я многое для себя открыл. Преподаватель четко и понятно рассказывал теоретическую часть, после чего все знания закрепились практикой. Кроме того порадовала техническая оснащенность и раздаточный материал. Их вполне достаточно, чтобы получить необходимую базу знаний.

    Остались вопросы?

    Напишите нам и мы подробно ответим на все Ваши вопросы!