Kỹ năng làm việc hiệu quả

Kỹ năng ứng dụng Minitab để phân tích dữ liệu (nâng cao)

Giúp kỹ sư, chuyên viên phân tích dùng Minitab cho MSA, năng lực dữ liệu không chuẩn, ANOVA, hồi quy, thiết kế thí nghiệm và biểu đồ kiểm soát nâng cao.

Trình độ
Nâng cao
Thời lượng
4 giờ 20 phút
Nội dung
11 bài học
Chứng chỉ
Cấp chứng chỉ hoàn thành

Học xong, học viên làm được

  • Thiết kế, phân tích và diễn giải nghiên cứu Gage R&R chéo, Gage R&R lồng và phân tích sự thống nhất đánh giá thuộc tính.
  • Lựa chọn phân phối phù hợp và tính đúng chỉ số năng lực cho dữ liệu không chuẩn.
  • Thực hiện ANOVA với so sánh Tukey, kiểm định phi tham số, chi bình phương và tính cỡ mẫu cần thiết.
  • Xây dựng, kiểm tra và diễn giải mô hình hồi quy bội và hồi quy logistic nhị phân.
  • Tạo, phân tích thiết kế thí nghiệm giai thừa và tối ưu đồng thời nhiều kết quả bằng Response Optimizer.
  • Lựa chọn và diễn giải biểu đồ EWMA, Laney P' cho các tình huống mà biểu đồ thông thường không phù hợp.

Giới thiệu khoá học

Giới thiệu

Khi đã dùng thành thạo thống kê mô tả, biểu đồ kiểm soát và kiểm định cơ bản, người làm chất lượng và cải tiến sớm gặp những câu hỏi khó hơn: hệ thống đo có đủ tin cậy không, tính năng lực thế nào khi dữ liệu lệch, nhiều yếu tố cùng ảnh hưởng thì yếu tố nào quan trọng, nên đặt thông số máy ở đâu để đạt đồng thời nhiều mục tiêu.

Khoá học ba ngày tập trung vào cách chạy và đọc đúng kết quả trên Minitab: ngày 1 – Gage R&R chéo theo ANOVA, phân tích sự thống nhất của đánh giá thuộc tính, năng lực với dữ liệu không chuẩn (Individual Distribution Identification, Box-Cox, Johnson, Nonnormal capability); ngày 2 – ANOVA và so sánh Tukey, kiểm định phi tham số, chi bình phương, cỡ mẫu và độ mạnh, hồi quy bội và hồi quy logistic nhị phân; ngày 3 – thiết kế thí nghiệm giai thừa, Response Optimizer, giới thiệu RSM, biểu đồ EWMA và Laney P'.

Toàn bộ bài thực hành dùng chung một bộ dữ liệu giả định của nhà máy sản xuất viên nén, giúp học viên thấy các công cụ nối với nhau thành một quy trình phân tích hoàn chỉnh. Cách quản lý một dự án cải tiến theo DMAIC được trình bày trong các khoá Lean 6 Sigma.

Hình thức tổ chức

  • Lớp mở chung tại trung tâm (Hà Nội): lớp mở theo lịch khai giảng dự kiến (mã lớp K01, K02… kèm ngày khai giảng); học viên đăng ký vào lớp dự kiến trên trang Lịch khai giảng.
  • Lớp trực tuyến trực tiếp: học qua Zoom/Teams/Meet theo lịch cố định, giảng viên hướng dẫn và chữa bài theo thời gian thực.
  • Đào tạo tại doanh nghiệp (in-house): doanh nghiệp đặt lớp riêng tại đơn vị theo đơn đặt hàng; ví dụ và bài tập có thể điều chỉnh theo quá trình, dữ liệu của đơn vị.
  • Kết hợp (blended): bài đọc trước và sau buổi học cùng bài kiểm tra được giao trên hệ thống học trực tuyến, kết hợp các buổi học trực tiếp.
  • Học thực hành trên máy tính: mỗi học viên một máy cài Minitab; lớp trực tuyến cần chia sẻ màn hình để giảng viên hỗ trợ.
  • Học phí: liên hệ trung tâm.
  • Hoàn thành phần học trực tuyến trên hệ thống được cấp giấy xác nhận hoàn thành.

Thời lượng

3 ngày (21 giờ), phần lớn thời gian thực hành trên máy. Bài đọc và bài kiểm tra cuối khoá trên hệ thống giúp ôn lại cách chạy và đọc kết quả từng phân tích sau buổi học.

Đối tượng tham gia

  • Kỹ sư chất lượng, kỹ sư quá trình, kỹ sư phát triển sản phẩm.
  • Học viên và người đang làm dự án Lean Six Sigma Đai Xanh, Đai Đen.
  • Nhân sự phòng thí nghiệm, kiểm nghiệm, đo lường phụ trách đánh giá hệ thống đo.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu sản xuất, R&D cần thiết kế và phân tích thí nghiệm.

Thời lượng: 3 ngày (21 giờ).

Lịch khai giảng

Đăng ký trước vào một lớp dự kiến mở — lớp được tổ chức khi đủ học viên, lịch học chính thức được báo qua email.

Thời lượng
3 ngày · 21 giờ
Hình thức tổ chức
Lớp tại trung tâm · Trực tuyến trực tiếp · Tại doanh nghiệp · Kết hợp tự học và buổi trực tiếp
Địa điểm
Hà Nội · Trực tuyến · Tại doanh nghiệp

Chưa có lớp dự kiến

Đăng ký trước — chỉ cần cho biết nhu cầu. Trung tâm mở lớp khi đủ học viên và báo ngay cho bạn qua email.

Đăng ký học khoá này

Nội dung khoá học

3 chương · 11 bài học

  1. 1

    Ngày 1 – Hệ thống đo lường và năng lực với dữ liệu không chuẩn

    4 bài học · 1 giờ 35 phút

  2. 2

    Ngày 2 – So sánh nhóm, cỡ mẫu và mô hình hồi quy

    3 bài học · 1 giờ 25 phút

  3. 3

    Ngày 3 – Thiết kế thí nghiệm, tối ưu hoá và biểu đồ kiểm soát nâng cao

    4 bài học · 1 giờ 20 phút

Điều kiện nên có

  • Mỗi học viên một máy tính cài Minitab Statistical Software (bản dùng thử hoặc bản quyền của đơn vị); tên menu có thể khác đôi chút giữa các phiên bản.
  • Đã nắm vững nội dung khoá Minitab cơ bản hoặc tương đương: thống kê mô tả, biểu đồ kiểm soát, năng lực quá trình, kiểm định t.
  • Nên mang theo một câu hỏi phân tích thật của đơn vị.

Giảng viên

  • Đội ngũ đào tạo ITI