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Training
: Pre-conference
课程名称： 可靠性专业培训
课程时长： 3天
课程简介：
近年来，随着市场竞争的日益激烈，客户对质量要求的日趋苛刻，可靠性在各行各业受到越来越多的重视。经过多年专注的研发投入，JMP已经拥有一整套软件平台，综合地覆盖了可靠性数据分析和可靠性工程的软件需要。这些软件平台不仅支持成熟和传统的方法，而且代表目前的研发前沿。这期课程将教授如何分析产品寿命和加速实验，并引导学员操作JMP软件把知识迅速转化为实用。
课程培训目的：
这期课程将融合可靠性分析的理论和软件的具体操作使用。课程预期达到的目标是让学员能对可靠性数据分析的最主要统计工具的理论及软件操作有一个全面和深入的认识，能够尽快地把所学到的知识运用到实际工作中，对重要的管理和决策问题给出科学和量化的答案或建议。
课程参训对象：
这期课程主要面向工作中涉及产品可靠性的专业和非专业人士，包括学生、老师、工程师、部门经理和行业咨询师等。不同背景的学员可以从课程中各取所需。本课程要求学员已经具有使用JMP软件的经验，熟悉JMP软件中数据表和数据分析平台的概念，熟悉数据表中的列和统计变量的关系。在统计知识方面，至少需要熟悉变量分布和线性回归的数理统计概念。
课程内容提纲：
第一天
- 可靠性分析基础
- 可靠性的量化标准
- 寿命数据类型与结尾类型
- 非参数模型及估计
- 参数模型的评估与选择
- 竞争失效机制的分析
- 模型的建立及使用
- 基于贝叶斯的寿命数据分析
- 疑难数据探讨
- 可靠性检验计划与验证
- 可靠性检验计划的应用场景、统计原理及制定
- 可靠性验证的应用场景、统计原理及制定
- 质保储备的预测
- 质保储备预测的目的及现场数据的类型
- 质保现场数据的建模及选择
- 质保储备预测置信区间的种类、计算、评估及选择
第二天
- 单应力试验数据分析
- 多应力试验数据分析
- 变动应力试验数据分析
- 加速寿命试验设计
- 加速测试的优点和前提假设
- 加速寿命测试的方法和有效模型
- 试验设计案例
- 疲劳模型（JMP 18新功能）
- 衰退数据分析
- 重复测量的衰退数据分析
- 基于贝叶斯的重复测量衰退数据分析
- 破坏测量的衰退数据分析
第三天
- 系统可靠性分析（可靠性框图）
- 可靠性框图使用目的
- 可靠性框图的组成部分
- 可靠性框图的部件种类和设置
- 可靠性框图的输出及应用
- 基于可靠性框图的可靠性分配
- 可修复系统分析（可修复系统模拟）
- 可修复系统模拟使用目的
- 可修复系统模拟模块、操作、事件介绍
- 可修复系统模拟结果解读
- 基于可修复系统模拟的决策制定
课程特色：
- 理论联系实际，大量的现场案例辅助说明
- 内容广泛，涵盖寿命试验设计与分析、质保现场数据分析、加速寿命试验设计与分析、耐久数据分析和系统可靠性分析等方法
- 免费享用JMP Pro正版软件试用，提高培训效率
Schedule
May 27-29, 9:00 AM-4:30 PM
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Training
: Pre-conference
课程名称： 医药行业CMC实用统计
课程时长：3天
课程简介：
医药行业的快速发展，医药市场竞争的加剧和监管要求的提高，让统计分析在药企中的价值越来越受到重视。统计分析的应用，可以使药企能更加精准和科学地进行研发、生产和质量控制等方面的工作，帮助企业更好地理解和控制产品质量、优化生产工艺、降低成本和提高市场竞争力。本培训课程从实际应用出发，介绍医药行业CMC端常用的统计分析方法，包括实验设计、质量过程控制、稳定性分析、数据管理和可视化数据探索等方面的内容，从而让学员能够掌握实用的统计技术，并运用这些技术在医药行业中更好地应用统计分析。
课程培训目的：
- 系统全面地学习各种实验设计类型与其他统计分析的方法。
- 通过实际案例演练确保掌握统计分析方法与分析工具的应用步骤及注意事项，引导学员将统计学方法融入到实际工作中。
- 帮助企业有效地提高研发效率、优化工艺流程、获得质量改进，同时降低改进成本。
课程参训对象：
- 专注于工艺开发和优化、分析方法开发和评估的科研人员、研发工程师和经理。
- 负责企业质量管理、工艺改善及流程改进等工作的工程师和经理。
课程内容大纲：
- JMP简介
- 数据管理：高效的数据整合及清理
- 数据可视化：质量分析和质量改进，结果的快速/动态呈现；偏差管理；快速发现主要质量问题等
- 描述性统计分析：产品年度质量回顾，周报，月报关键参数的统计汇总
- 基本统计量的计算
- 数据的正态性检验
- 交互式关联分析
- 假设检验：底物/工艺/场所/材料的变更管理；仪器/设备状态验证，替代；产品存储期限确定；原研药和仿制药的一致性比较；方法转移的一致性比较等；
- 假设检验的基础知识
- 单样本均值检验
- 双样本均值检验
- 等价性检验
- 单因子方差分析
- 非参数检验简介
- 回归分析（单因子/多因子）：各类参数与关键质量属性的相关性，验证管理等；
- 回归分析的基本原理
- 回归模型的构建
- 回归模型的诊断
- 回归模型的预测
- 实验设计：工艺过程/分析方法开发，优化，方法耐受性评价，设计空间确定等
- 实验设计的基本原则
- 完全析因设计
- 经典筛选设计
- 响应曲面设计
- 混料设计
- 定制设计
- 确定性筛选设计
- 扩充设计
- 稳定性分析：
- 统计过程控制：关键质量参数/规格参数监控; 企业内控标准制定; 产品年度质量回顾；预防性管理等
- 控制图的基础知识
- 计量型控制图
- 计数型控制图
- 过程能力分析
- 多元分析：缩小模型的确认，过程监测与故障诊断，批次一致性比较
- 数据挖掘：黄金批次，问题批次的发现
- 工作流简介：实现自动化数据分析
课程特色：
- 理论联系实际，大量实例辅助教学，通俗易懂。
- 内容广泛，涵盖医药CMC领域常用统计分析方法。
- 培训期间，免费享用JMP正版软件，保障培训效果。
- 经过培训，可选参加JMP认证，获得相应资质证书。
Schedule
May 27-29, 9:00 AM-4:30 PM
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Training
: Pre-conference
课程名称：DOE实验设计精品培训
课程时长：3天
课程简介：
实验设计，即DOE（Design of Experiments）是一种研究和处理多因子与响应变量关系的一种科学方法。它针对不同的实验目的，通过合理地挑选实验条件，安排适配的较小实验规模，并通过对实验数据的分析，找出最理想的改进方案。正确使用实验设计，可以帮助企业缩短研发时间、降低实验成本，获得可靠的数学模型通过输入（Xs）来预测产品或过程的性能输出（Ys），从而优化工艺参数的设置和提升产品关键性能。
课程培训目的：
- 系统全面、循序渐进地学习多种实验设计类型与分析的方法
- 提高对实验设计与分析的认识，避免在工作中依靠“拍脑袋”和猜测来解决问题
- 通过实际案例演练和学习以掌握实验设计与分析工具的应用步骤及注意事项，引导学员将DOE融入到实际工作场景中
- 系统性地应用实验设计与分析常规工具，帮助企业高效地提高研发效率和设计水平、优化工艺流程、获得产品质量提升
课程参训对象：
- 负责开展和实施实验设计的工作人员
- 企业研发、质量、生产、工艺及流程改进等部门的经理和工程师
- 专注于质量管理、持续改善和六西格玛管理的咨询顾问、科研人员
- 工程技术与管理类的学校师生
- 不限以上，欢迎任何对JMP实验设计感兴趣的人员参与
课程内容提纲：
- 实验设计的背景
- 实验设计的背景、基本原则和相关术语
- 基础描述性统计分析
- 数据类型
- 数据分布和如何描述分布
- 概率密度和累积密度函数
- 正态分布、特征和检验
- 了解实验设计的流程：轻松实验设计Easy DOE
- 经典实验设计
- 完全析因设计：实验设计入门基础，全面评估系统
- 连续型响应：
- 单个离散型因子
- 假设检验的基础知识
- 单样本假设检验
- 双样本假设检验
- 多样本假设检验：ANOVA方差分析
- 单个连续性因子
- 筛选设计：筛选关键的少数，理解实验设计成本与收益的博弈精髓
- 响应曲面设计：构建更精细的优化模型
- 响应曲面设计的原理、类型和构成
- 可视化设计和探究因子关系：等高线图、刻画器、曲面图、设计空间刻画器
- 多元响应曲面设计：同时优化多个响应
- 现代高级实验设计
- 定制设计：更灵活弹性的实验设计，让实验迎合业务问题而非让业务问题强行迎合设计
- 确定性筛选设计和正交混合水平设计简介：对标部分析因设计， 有效避免混杂效应对因子筛选的影响
- 扩充设计：强调实验设计认知迭代上升的过程，实验往往并非一蹴而就
- 设计评估和诊断
- 问题与讨论
课程特色：
- 理论联系实际，制造业各类案例场景辅助说明
- 率先引入定制设计、确定性筛选设计等高级实验设计技术，大量JMP可视化功能（图形生成器、刻画器、曲面图…）贯穿讲解内容
- 优先免费体验最新版JMP Pro 18正版软件，提高培训效率、了解前沿功能
Schedule
May 27-29, 9:00 AM-4:30 PM
CANCELLATION POLICY: JMP guarantees to run any workshop that has at least four registrations four weeks prior to the date of the session. A full refund is guaranteed up to 24 hours before the workshop begins. No refund after that point.
If you are unable to attend the session for which you registered, please notify us as soon as possible.
