公差统计计算

通过统计公差计算，您可以设计出更可靠或更经济的方案。

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课程概述

与传统的公差限值相比，统计公差计算能更准确地反映生产中的变异性，从而在早期阶段对客户规格进行切合实际的评估，并识别关键变量。 本课程涵盖了关键原理，包括基于生产或Cpk数据推导出的输入变量分布假设，以及基于设计、实验设计 DoE 或工艺洞察将输入变量与目标值关联起来的模型。

学员将学习：如何使用Cornerstone软件用分布模拟替代高斯误差传播，包括处理截断分布和混合分布等特殊情况。 本课程还演示了如何将实验设计（DoE）与这些仿真相结合，从而获得更稳健且更具成本效益的工艺设计。

  • 本课程面向：希望提前评估未来项目工艺能力和工业可行性的建造与开发工程师。
  • 先决条件：具备数学 思维，并对建模工艺运行中的误差传播感兴趣。
  • 课程目标：重点 在于理解方法而非数学本身；深入探讨将该方法整合到需要工艺验证适用性（试验规划、工艺能力）的关联工艺中的问题；通过讨论应用实例或模拟，阐明工艺流程的各个步骤；建立对工艺的信任；并从实践角度出发，提供使用统计公差计算的明确策略。
  • 培训方法：本课程包含讲座、特定情景的模拟演练、实际应用案例的讨论以及动手实践练习。 模拟练习和实践操作均可通过笔记本电脑独立完成，为学员提供灵活且互动的学习体验。

课程内容

内容

    • 统计公差计算中常用的分布类型（方正分布、三角分布、正态分布、威布尔分布）
    • 用于公差计算的分布模拟（包括分布、截断分布和相关分布）
    • 对置信区间和概率网络的基本理解

    • 过程行为的功能方法
    • 用于测量误差、噪声变量和未知因子的统计模型
    • 试区介绍

    • 公差计算的流程模型（将流程表示为数学模型）
    • 确定公差值的分布类型和参数（例如所用设备的生产数据）
    • 公差计算：利用工艺模型对大型虚拟样本进行工艺模拟，并确定响应变量的分布
    • 可选添加过程能力预测。

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我们的培训课程由拥有多年（甚至数十年）实战经验的行业专家领衔。每位讲师都会分享实用的见解，确保您掌握宝贵的技能，并对课程内容有深入的理解。
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Dr. Theo Wember

我们的培训课程由拥有多年（甚至数十年）实战经验的行业专家 Theo Wember 领衔。每位讲师都会分享实用的见解，确保您掌握宝贵的技能，并对课程内容有深入的理解。

美国能源部专家，Cornerstone 董事会成员

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常见问题

FAQ

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