统计公差计算

透过统计公差计算，协助您创建更稳健且具成本效率设计。

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课程概览

相较于传统公差界限，统计公差计算提供更精确之生产变异性认识，允许于早期阶段对客户规格进行现实评估，并识别关键变量。 本课程涵盖多项关键原则，包括从生产或 Cpk 数据导出之输入变量分布假设，以及基于设计、DoE 或过程洞察之输入变量与目标值关联模型。

课程核心：参与者将学习如何使用 Cornerstone 软件，以分布模拟替代高斯误差传播，包括处理截断与混合分布等特殊情况。 课程还演示如何透过整合 DoE 与模拟技术，实现更稳健且具成本效益之过程设计。

  • 目标群体：希望提前评估未来项目过程能力与工业可行性之建设开发工程师。
  • 背景知识：具备数学思维逻辑，且对过程中误差传播建模深感兴趣。
  • 课程目标：重点在于理解方法而非数学推导；深入探讨如何将本方法整合至需要进行过程验证适应性评估之关联过程（试验规划、过程能力）中；通过应用示例和模拟解释过程步骤，建立过程信心，并从实际角度提供使用统计公差计算之明确策略。
  • 培训方法：课程包括专题讲座、特定情景模拟演练、现实应用示例讨论，以及实操练习。 模拟演练与实践练习皆可以独立于笔记本电脑上完成，为参与者提供灵活互动学习体验。

    • 课程内容

    内容

      • 统计公差计算之重要分布类型（矩形、三角形、正态、Weibull）
      • 公差计算之分布模拟（包括分布类型、截尾与相关分布）
      • 置信区间与概率网络基础概念

      • 过程行为之功能性方法
      • 衡量误差、噪声变量与未知因素之统计模型
      • 呈现试验区域

      • 公差计算之过程模型（将过程呈现为数学模型）
      • 确定公差值的分布类型与参数（例如：所用设备之生产数据）
      • 公差计算：利用过程模型对大型虚拟样本进行模拟，并确定响应变量之分布
      • 可选附加过程能力预测评估。

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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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    美国能源部专家，Cornerstone 董事会成员

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