Введение в планирование промышленного эксперимента: методология и интенсивная практика на компьютере

Типичные задачи, возникающие на современном производстве – разработка смесей с заданными свойствами, изучения влияния катализаторов на производственный процесс, например, крекинга нефти, выбор оптимальных режимов подачи топлива или электроэнергии при выплавке стали и многие другие.

Как правило, на реальный процесс и свойства получаемого вещества влияет множество факторов, и исследователи сталкиваются с серьезными задачами изучения эффектов варьирования этих факторов, выделения главных факторов и оценкой их взаимодействий.

Современные компьютерные технологии позволяют инженерам и технологам добиваться качественно новых результатов и реально ускорить исследовательский процесс.

В курсе излагается методология и технология современного планирования эксперимента, позволяющая эффективно решать практические задачи в промышленности, нефтедобывающей, нефтеперерабатывающей и газовой отрасли.

Слушатель знакомится с методами и практикой планирования экспериментов, получает систематические знания, необходимые для проведения собственных исследований.

Рассматриваются кейсы, отражающие уникальный опыт StatSoft в промышленности, нефтедобывающей и газовой отрасли.

Приводятся стандартные постановки задач и методы их решения, всесторонне обсуждаются задачи слушателей.

Особенное внимание уделяется компьютерным технологиям анализа экспериментальных данных, в частности интерактивного графического анализа сложных планов и нахождения закономерностей, построению регрессионных моделей.

Цель курса

Заложить основы методологии и сформировать навыки эффективного применения компьютерных технологий для решения практических планирования промышленных экспериментов задач.

Для кого этот курс?

Этот курс для инженеров, технологов, аналитиков, всех тех, кто хочет познакомиться с основными методами планирования экспериментов и эффективно использовать их на практике.

Программа курса

1. Вводный обзор методов планирования и анализа эксперимента

• Общая концепция планирования эксперимента, фактор, эффект фактора, взаимодействие факторов, факторы непрерывные и дискретные, точность измерений

• Простые сравнивающие эксперименты

• Разрешение планов, смешивание

• Блоки и рандомизация

• Инверсия, реплики и центральные точки

• Обзор планов

2. Факторные планы

• Двухфакторный эксперимент с двумя уровнями на каждом факторе

• Факторное представление

• Способы описания вариантов условий экспериментов

• Алгоритм Йетса вычисления эффектов

• Интерпретация при наличии взаимодействий

3. Факторные эксперименты с тремя уровнями

• Непрерывные факторы

• Дискретные факторы

• Непрерывные и дискретные факторы

• Графическое представление и интерпретация результатов

• Разбиение факторных планов на блоки

• Дробные реплики

4. Неполные факторные планы, планы Плакетта-Бермана

5. Планы с группировкой

6. Графическое исследование результатов: диаграммы рассеяния, поверхности отклика, линии уровней и др. графики

7. Использование средства Кисть для интерактивного графического анализа результатов экспериментов

8. Технологии планирования эксперимента в программе STATISTICA: пошаговый разбор примеров, представление и интерпретация результатов

9. Разбор реальных кейсов

10. Подготовка отчетов по результатам планирования экспериментов

11. Упражнения

12. Вопросы и ответы

Длительность курса

8 академических часов, 2 рабочих дня

Записаться   Календарь курсов