Design of Experiments (DOE)

Design of experiments (DOE) is a systematic, rigorous approach to engineering problem-solving that applies principles and techniques at the data collection stage. It is a structured approach for collecting data and making discoveries. There are five key steps in designing an experiment: consider variables and how they are related, write a specific, testable hypothesis, design experimental treatments to manipulate your independent variable, assign subjects to groups, and plan how you will measure your dependent variable.

Kouluttaja Kimmo Liuksiala

Kouluttaja
Kimmo Liuksiala

Koulutuspaikka
Sibeliustalo
Ankkurikatu 7, LAHTI

Yrityskohtainen laatukoulutus

Yrityskohtaisena toteutuksena
Koulutusta toteutetaan myös yrityskohtaisena toteutuksena. Pyydä tarjous.

Ilmoittautuminen ja peruutusehdot

Ilmoittautuminen

Ilmoittautumiset tulisi tehdä viimeistään viikkoa ennen kurssin alkua. Voit ilmoittautua suoraan kurssisivulta, sähköpostitse tai puhelimitse (03-7804 264). Ilmoittautumiset vahvistetaan sähköpostikutsulla viikkoa ennen tilaisuuden alkua.

 

Peruutus

Jos tilaisuuteen ilmoitettu henkilö on estynyt saapumasta, voi organisaatio vaihtaa kuluitta osallistujan ilmoittamalla siitä koulutuksen järjestäjälle. Peruutukset tulee tehdä viimeistään viikkoa ennen kurssin alkua.

Erityisruokavalio

Muistathan myös ilmoittaa mahdollisesta eritysruokavaliostasi ilmoittautumisen yhteydessä.

Koulutuksesta sanottua

Lidia
5
Very nice training, explicitly explaining materials.
Mustafa
4
Overall, this was a good introduction to the software. I had seen use of minitab in journal articles before but I had no previous exposure to the topic. Two day training have me some basic understanding. The hands on catapult example was very concrete and appreciated to understand how data optimization would work. A comment about the flow of information: Instead of just going through 300+pages and following the exactly same examples it might be useful to ask real life examples that the participants plan to use the Minitab. Via emails we got the notification that going through everyone's examples would not be possible. However, when i look at participants clearly there were 4 different groups. Feedstock, Pre-treatment, Oil Products and Products & Applications. Ahead of time, these teams would have been asked to define one problem they would like to solve through minitab. At least some more discussion could have been held on one of the real life examples each team is dealing with. Thanks to the instructor for the training
Petri
4
Hyvä kokonaisuus. Erityisesti katapulttitesti oli hyvä tapa tuoda DOEn ennustusvoima esiin. Yksi tähti pois katapulttitestin jälkeisistä sessioista. Siellä juostiin nopeasti läpi kehittyneempiä menetelmiä. Hyvä puoli sessioissa oli se, että näimme mitä kehittyneempiä juttuja voi tehdä mutta huono puoli siinä, että monimutkaisia asioita käytiin läpi hyvin nopeasti. Käsitykseni jäi noista hyvin hatariksi. Kuitenkin, perus-DOE eksperimentit tulivat tutuiksi ja minitabin käytön pitäisi jatkossa onnistua kun ymmärtää jollakin tavalla mitä tehdä. Koulutus oli hyvä ja ajatuksia herättävä. Palaan aika varmasti näiden oppien äärelle jossakin vaiheessa. Kiitos!

Kiinnostuitko koulutuksesta?

Järjestämme koulutusta sekä julkisena kurssina että yrityskohtaisesti räätälöitynä toteutuksena.