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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针对制造业相关之各类通用主题，提供弹性培训课程。 该工作坊专为精进您的专业技能与实务知识而设计，协助您于瞬息万变产业中维持竞争优势，随时掌握业界最新趋势脉动。

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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

    认识我们的培训师

    camLine 培训课程由具备数十年丰富经验之业界专家主导。全体培训师均齐备实务洞察见解，协助您掌握核心技能并深度内化所学。
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    Theo Wember 博士

    Theo Wember 博士自1988 年起便以自由接案统计学家身分从事相关工作，主要研究重点为实验设计（DoE）与技术统计学，近期亦投入机器学习相关领域。主持技术统计培训课程并提供相关咨询，同时担任 camLine Cornerstone 董事会成员

    实验设计专家暨 Cornerstone 董事会成员

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