Planejamento experimental e otimização de processos

Nesse curso fundamental de 2 dias, você aprenderá a minimizar o tempo necessário para análise de dados usando o Minitab para importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar gráficos atraentes e exportar resultados. Analise uma variedade de conjuntos de dados reais para aprender como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos para revelar problemas com um processo ou evidências de melhoria. Aprenda os fundamentos de conceitos estatísticos importantes, como teste de hipóteses e intervalos de confiança e como revelar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística.

Esse curso enfatiza bem a tomada de decisões sólidas baseando-se na aplicação prática de técnicas estatísticas comumente encontradas na fabricação, engenharia e empreendimentos de pesquisa e desenvolvimento.

Aprenda a gerar vários experimentos fatoriais fracionais e completos usando a interface intuitiva de planejamento de experimento do Minitab. Aplicações reais demonstram como os conceitos de aleatorização, replicação e bloqueio formam a base das práticas de experimentação seguras. Desenvolva as habilidades necessárias para analisar corretamente os dados resultantes e atingir seus objetivos experimentais de forma eficiente e eficaz.

Use os poderosos gráficos personalizáveis do Minitab para interpretar e comunicar resultados experimentais e aprimorar produtos e processos, encontrar fatores críticos que causam impacto em variáveis de resposta importantes, reduzir variação do processo e gerar projetos de pesquisa e desenvolvimento.

Expanda seu conhecimento em designs fatoriais fracionais e completos de nível 2 para aqueles que são ideais para a otimização de processos. Aprenda como usar a interface de DOE do Minitab para criar experimentos de superfície de resposta, analisar resultados experimentais usando um modelo que contenha equações quadráticas e encontrar configurações de fatores ideais.

Aprenda a experimentar no mundo real, usando técnicas como experimentação sequencial, que equilibra a descoberta de informações de processo crítico mantendo a sensibilidade aos recursos necessários para obter essas informações. Aprenda a encontrar configurações de fator que otimizam simultaneamente várias respostas.