Sale!

khóa học doe nâng cao

Khóa Học DOE Chuyên Sâu 5 Ngày | Thiết Kế Thí Nghiệm Nâng Cao - Image 2

Khóa học DOE

Khóa Học DOE Chuyên Sâu 5 Ngày | Thiết Kế Thí Nghiệm Nâng Cao - Image 4

Khóa Học DOE Chuyên Sâu 5 Ngày | Thiết Kế Thí Nghiệm Nâng Cao - Image 5

Khóa Học DOE Chuyên Sâu 5 Ngày | Thiết Kế Thí Nghiệm Nâng Cao - Image 6

Khóa Học DOE Chuyên Sâu 5 Ngày | Thiết Kế Thí Nghiệm Nâng Cao - Image 7

Khóa Học DOE Chuyên Sâu 5 Ngày | Thiết Kế Thí Nghiệm Nâng Cao

Original price was: ₫12,000,000.Current price is: ₫1,000,000.

Category: Thiết kế thực nghiệm DOE Tags: deo là gì, thiết kế doe là gì, thiết kế thí nghiệm là gì Brand: khóa học doe, thiết kế doe, thiết kế thí nghiệm doe

Nội Dung Hiện mục lục

Khóa Học DOE Nâng Cao 5 Ngày – Nắm Vững Thiết Kế Thí Nghiệm Chuyên Sâu

Giới Thiệu Chung

Khóa học DOE nâng cao 5 ngày được thiết kế dành cho các chuyên gia, kỹ sư và nhà quản lý muốn nâng cao kỹ năng thiết kế thí nghiệm (Design of Experiments – DOE) để tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải tiến chất lượng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác. Khóa học tập trung vào cả lý thuyết và thực hành, giúp học viên áp dụng DOE nâng cao trực tiếp vào các dự án thực tế.

Nội Dung Khóa Học

Trong suốt 5 ngày, học viên sẽ được hướng dẫn các phương pháp thiết kế thí nghiệm nâng cao, bao gồm:

Thiết kế thử nghiệm đa yếu tố (Factorial Designs): Hiểu và áp dụng thiết kế full factorial và fractional factorial để đánh giá ảnh hưởng của nhiều yếu tố cùng lúc.
Response Surface Methodology (RSM): Phân tích và tối ưu hóa các quy trình phức tạp, xác định điều kiện tối ưu cho sản phẩm và dịch vụ.
Thiết kế tối ưu (Optimal Designs): Giúp giảm số lần thử nghiệm nhưng vẫn thu thập được thông tin quan trọng, tiết kiệm thời gian và chi phí.
Phân tích dữ liệu bằng Minitab: Thực hành trực tiếp trên phần mềm Minitab, từ nhập dữ liệu, phân tích ANOVA đến mô hình hóa kết quả.

Học phần	STT	Nội dung (Topics)	Hoạt động (Activities)	Thời lượng (Duration)
CHƯƠNG 1: NGÔN NGỮ VÀ KHÁI NIỆM THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM (DOE LANGUAGE AND CONCEPTS)	1.1	Giới thiệu về triết lý DOE – tại sao cần “Design of Experiments”?	Thảo luận nhóm: So sánh giữa “Thử và sai (Trial & Error)” – “OFAT” – “DOE”.	Ngày 1 Buổi sáng 8:30 – 11:30
	1.2	Ngôn ngữ DOE: yếu tố (Factor), mức (Level), đáp ứng (Response), lặp lại (Replication), ngẫu nhiên hóa (Randomization), khối hóa (Blocking).	Giảng viên trình bày – học viên giải thích ví dụ trong quy trình tại Công ty AAAA.
	1.3	Cấu trúc của một thí nghiệm – X và Y, yếu tố ảnh hưởng, nguồn biến động.	Bài tập xác định X/Y từ case thực tế trong sản xuất.
	1.4	So sánh DOE và các phương pháp thống kê truyền thống (OFAT, Correlation, Regression).	Phân tích dữ liệu mẫu minh họa (Excel hoặc Minitab).
	1.5	Các nguyên tắc nền tảng: Kiểm soát biến, ngẫu nhiên hóa, tái lặp, khối hóa.	Trò chơi mô phỏng mini: ảnh hưởng của randomization đến kết quả đo.
	1.6	Ứng dụng DOE trong Lean Six Sigma (DMAIC – giai đoạn Improve/Optimize).	Thảo luận nhóm nhỏ: Liên hệ DOE với dự án cải tiến tại nhà máy.
CHƯƠNG 2: TIẾN TRÌNH THỰC HIỆN DỰ ÁN DOE (DOE ROAD MAP)	2.1	Giới thiệu 11 bước của quá trình thực nghiệm DOE – từ xác định vấn đề đến xác nhận kết quả.	Giảng viên trình bày tổng quan, học viên thảo luận nhận diện các bước tương tự trong quy trình cải tiến hiện có tại Công ty AAAA.	Ngày 1 – Buổi chiều 13:30–16:00
	2.2	Cấu trúc và vai trò của các thành viên nhóm dự án DOE (Leader, Statistician, Process Owner, Operator, Data Analyst…).	Thảo luận nhóm: Phân công vai trò dự án DOE mẫu tại nhà máy – xác định trách nhiệm từng vị trí.
	2.3	Giai đoạn 1: Chuẩn bị & Xác định vấn đề – xác định Y (Output), liệt kê các X khả dĩ, chọn phạm vi và mục tiêu thực nghiệm.	Bài tập nhóm: Xây dựng “Project Charter – DOE” cho một quy trình thực tế (ví dụ: quy trình lắp ráp cảm biến).
	2.4	Giai đoạn 2: Lập kế hoạch thiết kế – chọn loại thiết kế (Screening, Factorial, RSM), xác định yếu tố – mức, kế hoạch thu thập dữ liệu.	Thực hành trên Minitab: tạo kế hoạch thiết kế Full Factorial 2³ và xác định ma trận thực nghiệm.
	2.5	Giai đoạn 3: Thực hiện & Phân tích – thực hiện thí nghiệm, thu thập dữ liệu, phân tích kết quả bằng ANOVA và đồ thị hiệu ứng.	Giảng viên hướng dẫn ví dụ minh họa, học viên thao tác trên dữ liệu mẫu (Minitab).
	2.6	Giai đoạn 4: Xác nhận & Triển khai – chạy thử xác nhận (Confirmation Run), triển khai kết quả, chuẩn hóa quy trình.	Thảo luận: cách trình bày kết quả và báo cáo DOE trong hệ thống cải tiến nội bộ Công ty AAAA.
	2.7	Quản lý tài liệu – hồ sơ dự án DOE: lưu trữ dữ liệu, báo cáo, biểu mẫu chuẩn.	Thực hành: thiết kế biểu mẫu “DOE Record Sheet” chuẩn theo CiCC.
CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM LOẠI MỘT CHIỀU (ONE-WAY CLASSIFICATIONS)	3.1	Giới thiệu khái niệm One-Way Classification và ứng dụng trong phân tích sự khác biệt giữa các nhóm dữ liệu.	Giảng viên trình bày lý thuyết, ví dụ trực quan về so sánh trung bình giữa các nhóm (ví dụ: 3 máy ép, 3 nhà cung cấp, 3 ca sản xuất).	Ngày 2 – Buổi sáng 8:30–11:30
	3.2	Giới thiệu One-Way ANOVA – nguyên lý, giả định, công thức cơ bản, và ý nghĩa thống kê.	Giải thích trực quan bằng đồ thị, học viên xác định yếu tố và nhóm trong dữ liệu thực tế tại nhà máy.
	3.3	Thực hành Minitab: 2-Sample t-Test – so sánh hai nhóm trung bình, kiểm định giả thuyết H₀ và H₁.	Thực hành trên Minitab với dữ liệu thực tế (ví dụ: chiều dài, trọng lượng hoặc thời gian chu kỳ giữa 2 dây chuyền).
	3.4	Kỹ thuật phân tích One-Way ANOVA – bảng ANOVA, giá trị F, P-value, độ tin cậy, phân tích hậu nghiệm (Tukey, Bonferroni).	Thực hành trên Minitab: nhập dữ liệu, chạy ANOVA, đọc và diễn giải kết quả.
	3.5	Thực hành Minitab: One-Way ANOVA – đánh giá sự khác biệt giữa ≥3 nhóm.	Học viên thực hành từng bước trên dữ liệu thật – so sánh kết quả với đồ thị Boxplot và Interval Plot.
CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM LOẠI ĐA CHIỀU (MULTI-WAY CLASSIFICATIONS)	4.1	Giới thiệu khái niệm Thực nghiệm loại hai chiều (Two-Way ANOVA) – phân tích đồng thời hai yếu tố ảnh hưởng đến kết quả.	Giảng viên trình bày ví dụ thực tế: Ảnh hưởng của máy ép (Machine) và ca làm việc (Shift) đến độ lệch sản phẩm.	Ngày 2 – Buổi chiều 13:30–16:00
	4.2	Thực hành Minitab: Two-Way ANOVA – với và không có tương tác (Interaction).	Học viên nhập dữ liệu và chạy Two-Way ANOVA, quan sát tác động chính và tương tác qua biểu đồ hiệu ứng (Interaction Plot).
	4.3	Giới thiệu Multi-Way ANOVA – phân tích khi có từ 3 yếu tố trở lên, xác định yếu tố chính và tương tác bậc cao.	Giảng viên hướng dẫn ví dụ phân tích 3 yếu tố (A, B, C) bằng Minitab; học viên thảo luận cách đọc bảng ANOVA.
	4.4	Tổng hợp quá trình phân tích ANOVA trong DOE – từ One-Way đến Multi-Way.	Bài tập nhóm: phân biệt khi nào dùng One-Way, Two-Way hay Multi-Way ANOVA.
	4.5	Từ ANOVA đến mô hình hồi quy – cách xây dựng phương trình mô hình hóa mối quan hệ giữa các yếu tố và kết quả.	Thực hành trên Minitab: tạo mô hình hồi quy (Regression Equation) từ kết quả ANOVA.
CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN & HỒI QUY (CORRELATION & REGRESSION)	5.1	Tương quan là gì? – Mối quan hệ giữa hai biến và ý nghĩa trong thực nghiệm.	Giảng viên trình bày khái niệm tương quan, ví dụ thực tế: mối quan hệ giữa nhiệt độ khuôn và độ rỗ sản phẩm.	Ngày 3 – Buổi sáng 8:30–11:30
	5.2	Hệ số tương quan (r) – xác định hướng và mức độ liên hệ giữa hai biến.	Học viên tính hệ số tương quan r bằng Excel hoặc Minitab, vẽ biểu đồ Scatter Plot minh họa.
	5.3	Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear Regression) – mô hình Y = b₀ + b₁X, ý nghĩa các hệ số.	Thực hành trên Minitab: tạo mô hình hồi quy tuyến tính đơn, phân tích ANOVA và giá trị P.
	5.4	Hệ số xác định R² và R² điều chỉnh (Adjusted R²) – đánh giá độ phù hợp của mô hình.	Học viên so sánh các mô hình hồi quy khác nhau, thảo luận cách chọn mô hình tối ưu.
	5.5	Hồi quy bội (Multiple Regression) – mô hình Y = f(X₁, X₂, …) và ý nghĩa trong DOE.	Giảng viên minh họa dữ liệu có nhiều yếu tố X, học viên thực hành chạy hồi quy đa biến trong Minitab.
	5.6	Hồi quy bậc 2 và bậc 3 (Quadratic & Cubic Regression) – mô hình hóa quan hệ phi tuyến.	Thực hành trên Minitab: tạo mô hình hồi quy bậc cao, quan sát đồ thị Residual và Surface Plot.
CHƯƠNG 6: THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM GIAI THỪA TOÀN PHẦN (FULL FACTORIAL EXPERIMENT)	6.1	Tổng hợp các thành phần của một DOE: yếu tố, mức, đáp ứng, lặp lại, ngẫu nhiên hóa, khối hóa.	Giảng viên trình bày – học viên xác định các yếu tố X và mức Level trong quy trình sản xuất của Công ty AAAA.	Ngày 3 – Buổi chiều 13:30–16:00
	6.2	Thiết kế hai mức (2-Level Designs) với k yếu tố: khái niệm, ma trận thí nghiệm, ký hiệu.	Bài tập nhóm: lập bảng thiết kế 2³ và 2⁴ bằng tay, so sánh với phần mềm Minitab.
	6.3	Các loại thiết kế thực nghiệm (Full Factorial, Fractional Factorial, Plackett–Burman, v.v.).	Thảo luận nhóm: Ưu/nhược điểm của từng loại thiết kế, chọn phù hợp với mục tiêu dự án.
	6.4	Các bước thiết kế và thực hiện một DOE – từ xác định mục tiêu đến thu thập và phân tích dữ liệu.	Giảng viên hướng dẫn theo “DOE Roadmap 11 bước”; học viên mô phỏng thử nghiệm giả định trong xưởng.
	6.5	Chiến lược tối ưu hóa DOE: cân bằng giữa độ chính xác và chi phí, chọn yếu tố chính.	Thảo luận tình huống thực tế tại Công ty AAAA: chọn yếu tố quan trọng để thử nghiệm đầu tiên.
	6.6	Thực nghiệm toàn phần (Full Factorial Experiment) – thiết lập, chạy và phân tích kết quả.	Thực hành trên Minitab: tạo thiết kế Full Factorial 2³, chạy thí nghiệm ảo, phân tích hiệu ứng chính và tương tác.
CHƯƠNG 7: THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM GIAI THỪA PHÂN ĐOẠN (FRACTIONAL FACTORIAL DOE)	7.1	Giới thiệu Fractional Factorials – lý do và lợi ích khi giảm số lần chạy thí nghiệm.	Giảng viên trình bày, học viên thảo luận so sánh giữa Full Factorial và Fractional Factorial.	Ngày 4 – Buổi sáng 8:30–11:30
	7.2	Khái niệm chồng lấn (Confounding) trong thiết kế phân đoạn.	Trò chơi mô phỏng: nhận diện sự chồng lấn giữa các yếu tố khi giảm số thí nghiệm.
	7.3	Hiểu về Alias Structure – cách xác định và đọc bảng Alias.	Bài tập nhóm: xác định các cặp yếu tố bị alias trong thiết kế 2⁴⁻¹ bằng Minitab.
	7.4	Lưu ý khi chọn loại thực nghiệm: cân nhắc giữa độ chính xác và nguồn lực.	Phân tích tình huống: chọn loại thiết kế phù hợp cho từng loại sản phẩm tại Công ty AAAA.
	7.5	Độ phân giải (Design Resolution) – phân biệt giữa Resolution III, IV, V.	Giảng viên hướng dẫn minh họa bằng ví dụ Minitab, học viên tự phân loại các thiết kế.
	7.6	Thực hành Minitab: tạo, phân tích và diễn giải Fractional Factorial DOE.	Thực hành trực tiếp trên Minitab: tạo 2⁵⁻² Resolution V design, phân tích hiệu ứng chính và tương tác.
	7.7	Giới thiệu các loại DOE khác (Screening, Plackett–Burman, Mixed Level, Taguchi).	Tổng kết chương: Giảng viên trình bày sơ đồ tổng hợp các loại thiết kế và ứng dụng trong thực tế.
CHƯƠNG 8: THIẾT KẾ BỀ MẶT ĐÁP ỨNG (RESPONSE SURFACE METHODS – RSM)	8.1	Giới thiệu về Response Surface Design (RSM) – mục tiêu, phạm vi ứng dụng, mối liên hệ với Factorial DOE.	Giảng viên trình bày khái niệm RSM, ví dụ thực tế trong tối ưu quy trình tại Công ty AAAA.	Ngày 4 – Buổi chiều 13:30–16:00
	8.2	Central Composite Design (CCD): cấu trúc, điểm tâm, điểm sao, phạm vi thực nghiệm.	Bài tập nhóm: xây dựng CCD cho 3 yếu tố trên bảng Excel hoặc Minitab.
	8.3	Box-Behnken Design (BBD): đặc điểm, so sánh với CCD, khi nào nên sử dụng.	Thảo luận nhóm: lựa chọn thiết kế phù hợp giữa CCD và BBD trong tình huống thực tế.
	8.4	Thực hành trên Minitab – tạo, phân tích và tối ưu hóa RSM.	Thực hành Minitab: chạy RSM cho mô hình Y = f(X₁, X₂, X₃); vẽ đồ thị 3D Surface và Contour.
	8.5	Các loại DOE mở rộng khác: Mixture, Taguchi, Custom Designs.	Giảng viên tổng kết – giới thiệu hướng học nâng cao DOE 2025 và ứng dụng trong các dự án cải tiến mới.
CHƯƠNG 9: ỨNG DỤNG MINITAB TRONG THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM (MINITAB APPLICATION – SCREENING → FACTORIAL → RSM)	9.1	Ôn tập tổng quan các loại thiết kế: Screening, Full Factorial, Fractional Factorial, RSM.	Thảo luận nhóm: hệ thống hóa kiến thức, phân biệt ứng dụng từng loại DOE trong sản xuất.
	9.2	Thiết lập quy trình thực hành trên Minitab theo chuỗi: Screening → Factorial → RSM.	Giảng viên hướng dẫn từng bước thực hành theo tình huống sản xuất giả định tại Công ty AAAA.
	9.3	Thực hành 1 – Screening: xác định yếu tố chính ảnh hưởng đến Y (Plackett–Burman hoặc 2-level).	Học viên thao tác trên Minitab, phân tích Main Effect Plot, chọn yếu tố quan trọng.
	9.4	Thực hành 2 – Full Factorial & Fractional Factorial: thiết kế, chạy thí nghiệm, phân tích hiệu ứng.	Học viên thực hiện DOE, đọc bảng ANOVA, xác định yếu tố chính và tương tác.
	9.5	Thực hành 3 – RSM: tạo mô hình Y = f(X₁, X₂), phân tích bề mặt đáp ứng, tối ưu hóa.	Học viên tạo CCD/Box-Behnken trên Minitab, vẽ contour/surface plot, dùng Response Optimizer tìm giá trị tối ưu.
CHƯƠNG 10: THIẾT KẾ HỖN HỢP (MIXTURE DESIGN)	10.1	Giới thiệu Mixture DOE – khi biến đầu vào là tỷ lệ thành phần, tổng = 100%.	Giảng viên minh họa ví dụ phối trộn nguyên vật liệu trong sản xuất linh kiện ô tô.	Ngày 5 – Buổi sáng 8:30–11:30
	10.2	Tạo thiết kế hỗn hợp (Create Mixture Design) trên Minitab.	Học viên thực hành tạo Simplex Lattice / Simplex Centroid Design cho 3–4 thành phần.
	10.3	Định nghĩa thiết kế hỗn hợp tùy chỉnh (Define Custom Mixture Design).	Thực hành định nghĩa custom constraint (giới hạn tỷ lệ từng thành phần) trong Minitab.
	10.4	Chọn thiết kế tối ưu (Select Optimal Design).	Bài tập nhóm: xác định thiết kế hiệu quả nhất dựa trên số chạy và độ bao phủ không gian thiết kế.
	10.5	Phân tích kết quả thiết kế hỗn hợp (Analyze Mixture Design).	Học viên phân tích ANOVA, mô hình đáp ứng, và đồ thị contour/3D surface trên Minitab.
	10.6	Biểu diễn đồ thị (Response Trace, Contour & Overlaid Contour Plots).	Thực hành vẽ đồ thị Overlaid Contour để xác định vùng tối ưu hỗn hợp.
	10.7	Tối ưu hóa đáp ứng (Response Optimizer).	Giảng viên hướng dẫn sử dụng Response Optimizer để tìm công thức phối trộn tối ưu.
	10.8	Tổng kết – ứng dụng Mixture DOE trong sản xuất, sơn phủ, keo dán, dầu nhớt, hợp kim.	Thảo luận nhóm: chia sẻ các khả năng áp dụng thực tế tại nhà máy Công ty AAAA.
CHƯƠNG 11: THIẾT KẾ TAGUCHI (TAGUCHI DESIGN)	11.1	Giới thiệu phương pháp Taguchi – triết lý “Robust Design”.	Giảng viên trình bày lý thuyết Taguchi, khái niệm yếu tố kiểm soát & nhiễu.	Ngày 5 – Buổi chiều 13:30–16:00
	11.2	Tạo thiết kế Taguchi (Create Taguchi Design) trên Minitab.	Học viên thực hành tạo thiết kế L8, L9, L16 và nhận diện cấu trúc cột yếu tố.
	11.3	Định nghĩa thiết kế tùy chỉnh (Define Custom Taguchi Design).	Giảng viên hướng dẫn tạo bảng orthogonal array tùy chỉnh và nhập dữ liệu đo.
	11.4	Phân tích thiết kế Taguchi (Analyze Taguchi Design).	Học viên phân tích kết quả bằng Minitab: Signal-to-Noise Ratio, Main Effects, Interaction Plot.
	11.5	Dự đoán kết quả và xác nhận thiết kế (Predict & Confirm Results).	Thực hành dự đoán giá trị đáp ứng tối ưu và xác nhận qua thử nghiệm mô phỏng.
	11.6	Hiển thị và điều chỉnh thiết kế (Display & Modify Design).	Học viên thao tác với bảng Taguchi trên Minitab, thay đổi số yếu tố, mức và ma trận.
	11.7	Tổng kết – so sánh Taguchi và DOE truyền thống.	Thảo luận nhóm: khi nào nên chọn Taguchi vs. Factorial; ứng dụng cho thiết bị điện tử và hệ thống điều khiển.
TỔNG KẾT VÀ BÁO CÁO KẾT QUẢ	FN	Tổng hợp báo cáo DOE hoàn chỉnh: mục tiêu – kế hoạch – dữ liệu – phân tích – kết quả – hành động.	Nhóm học viên trình bày mini project (5–7 phút/nhóm) và nhận phản hồi từ giảng viên.

Lợi Ích Khi Tham Gia Khóa Học DOE Nâng Cao

Nắm vững các kỹ thuật DOE nâng cao và khả năng áp dụng trong môi trường sản xuất thực tế.
Tăng khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu, giảm sai sót và cải tiến chất lượng sản phẩm.
Học từ các chuyên gia Lean Six Sigma với nhiều năm kinh nghiệm triển khai dự án cải tiến quy trình.
Thực hành trực tiếp với các case study thực tế, đảm bảo học viên có thể áp dụng ngay sau khóa học.

Đối Tượng Tham Gia

Khóa học DOE nâng cao phù hợp với:

Kỹ sư, quản lý sản xuất, quản lý chất lượng.
Nhân sự Lean Six Sigma Green Belt/Black Belt muốn nâng cao kỹ năng thiết kế thí nghiệm.
Các chuyên gia R&D, tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải tiến sản phẩm.

Khóa học DOE nâng cao 5 ngày là cơ hội để nâng cao kỹ năng phân tích, tối ưu hóa quy trình và trở thành chuyên gia trong lĩnh vực thiết kế thí nghiệm chuyên sâu.

khóa học doe nâng cao

khóa học doe nâng cao

FAQ – Thắc Mắc Thường Gặp về Khóa Học DOE Nâng Cao 5 Ngày

1. Khóa học DOE nâng cao 5 ngày dành cho ai?

Khóa học phù hợp với kỹ sư, nhà quản lý, chuyên gia Lean Six Sigma Green/Black Belt và nhân sự R&D muốn nâng cao kỹ năng thiết kế thí nghiệm chuyên sâu.

2. Nội dung chính của khóa học bao gồm những gì?

Học viên sẽ học về thiết kế thử nghiệm đa yếu tố, Response Surface Methodology (RSM), thiết kế tối ưu và phân tích dữ liệu bằng Minitab.

3. Khóa học có yêu cầu kiến thức trước không?

Học viên nên có kiến thức cơ bản về DOE hoặc đã hoàn thành khóa học DOE cơ bản trước khi tham gia khóa nâng cao.

4. Khóa học kéo dài bao lâu?

Khóa học diễn ra trong 5 ngày liên tiếp, kết hợp lý thuyết và thực hành trực tiếp trên phần mềm Minitab.

5. Học viên có được thực hành trực tiếp không?

Có, học viên sẽ thực hành các case study thực tế và sử dụng Minitab để phân tích dữ liệu, mô phỏng dự án thực tế.

6. Khóa học giúp gì cho công việc thực tế?

Học viên sẽ nâng cao khả năng tối ưu quy trình, cải tiến chất lượng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và giảm sai sót trong sản xuất.

7. Học viên có được cấp chứng chỉ không?

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ nhận chứng chỉ DOE nâng cao từ đơn vị đào tạo uy tín.

8. Khóa học sử dụng phần mềm nào để phân tích?

Khóa học sử dụng phần mềm Minitab, hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao để phân tích dữ liệu thực nghiệm.

9. Học phí và hình thức đăng ký như thế nào?

Học phí và thông tin đăng ký được cung cấp trên website của chương trình, có hỗ trợ đăng ký trực tuyến hoặc qua email.

10. Liên hệ để được tư vấn thêm về khóa học DOE nâng cao?

Học viên có thể liên hệ qua email hoặc số điện thoại của đơn vị đào tạo để được tư vấn chi tiết về nội dung, lịch học và ưu đãi.

https://leansigmavn.com/phng-php-6sigma-thit-nghim-doe

Khóa học DOE – Giải pháp đột phá trong thiết kế thí nghiệm và cải tiến sản phẩm

Giới Thiệu Chuyên Gia Phụ Trách

MASTER BLACK BELT LEAN SIX SIGMA – PHẠM THANH DIỆU
Chairman & Director – CiCC (Continuous Improvement Consulting Company)

Ông Phạm Thanh Diệu là Master Black Belt Lean Six Sigma, hiện là Chủ tịch kiêm Giám đốc Công ty CiCC – đơn vị tư vấn và đào tạo Lean Six Sigma hàng đầu tại Việt Nam.

Với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực cải tiến năng suất và chất lượng, ông đã trực tiếp tư vấn, huấn luyện và triển khai Lean, Six Sigma, TPM, TQM, KPI/OKRs, SCM, ERP cho nhiều tập đoàn lớn như Samsung, LG, Ford, Mitsubishi, Vinamilk, Cargill, Thaco Chu Lai và nhiều doanh nghiệp khác.

Ông từng giữ vai trò quản lý tại Samsung, Metro Cash & Carry, Johnson Controls, FPT và Quatest 3, đồng thời là đồng sáng lập Mạng lưới Lean Six Sigma Việt Nam.
Sứ mệnh của ông là giúp doanh nghiệp đạt được sự xuất sắc và bền vững thông qua cải tiến liên tục.

📞 Liên hệ: (+84) 98 8000 364 | ✉️ dieu.pham@lean.vn
🌐 www.cicc.com.vn | www.lean.vn | www.leansigmavn.com

LIÊN HỆ TƯ VẤN & ĐÀO TẠO

ĐÀO TẠO DOANH NGHIỆP	TƯ VẤN TRIỂN KHAI LEAN / TPM / SIX SIGMA
👩‍💼 Trương Thị Phương Dung Quản lý Đào tạo – CiCC	👨‍🏫 Phạm Thành Diệu Phụ trách Tư vấn – CiCC
📱 Zalo / Mobile: 098 905 1920	📱 Zalo / Mobile: 0988 000 364
📧 Email: info@cicc.com.vn	📧 Email: dieu.pham@lean.vn
🌐 Website: www.cicc.com.vn	🌐 Website: www.cicc.com.vn