การออกแบบการทดลอง
2(1-3-5)
วิชาบังคับก่อน : ENG35 3101 การสื่อสารทางวิศวกรรม, ENG35 3116 ปฏิบัติการทดสอบวัสดุ และ ENG35 3162 ปฏิบัติการวัดละเอียด
การบูรณาการความรู้และประสบการณ์จากรายวิชาบังคับก่อนและศาสตร์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องในการดำเนินงานโครงงานการออกแบบกระบวนการผลิตชิ้นงานเชิงอุตสาหกรรม; ศึกษาข้อกำหนดและความต้องการผลิตชิ้นงานต่าง ๆ บนข้อมูลและทรัพยากรที่มีอยู่, วิเคราะห์ความต้องการผลิตชิ้นงานตามแบบทาง
วิศวกรรมมาตรฐาน, ออกแบบและเลือกกระบวนการผลิตพร้อมอุปกรณ์เครื่องมือและเครื่องจักรผลิตที่เหมาะสมสำหรับผลิตชิ้นงานตามแบบทางวิศวกรรมมาตรฐานโดยการทำงานเป็นทีมอย่างมีจรรยาบรรณวิชาชีพวิศวกรรมและพิจารณาผลกระทบต่อเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
- ออกแบบการทดลองโดยการกำหนดพารามิเตอร์และระดับของพารามิเตอร์ที่อาจมีผลกระทบต่อปัญหาที่ต้องการ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการผลิต (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 6.1)
- ทำการทดลองตามการออกแบบการทดลองที่เหมาะสมและเก็บผลการทดลอง (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 6.2)
- วิเคราะห์ผลการทดลองโดยใช้หลักการทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์และผลลัพธ์ อภิปรายผลและระบุพารามิเตอร์หลักที่ส่งผลต่อการตัดสินใจ (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 6.3)
- สร้างรายงานการออกแบบการทดลองที่สื่อสารการวิเคราะห์ผลการทดลองได้อย่างชัดเจนและกระชับ (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 3.1)
- นำเสนอผลการออกแบบการทดลองโดยการสื่อสารทางวาจาและสื่อกราฟิกได้อย่างเหมาะสมและกระชับ (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 3.2)
- นำเสนอข้อมูลและผลวิเคราะห์การการทดลองด้วยเครื่องมือทางสถิติหรือซอฟต์แวร์ เช่น มินิแทป (Minitab) (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 3.3)
Design of Experiments
Prerequisite : ENG35 3101 Engineering Communications, ENG35 3116 Material Testing and ENG35 3162 Precision Measurement Laboratory
Integrating knowledge and experience from prerequisite courses and other related disciplines for process design projects; studying specifications and production requirements of part manufacturing based on available data and resources, analyzing production requirements according to standard engineering drawings, designing and selecting manufacturing processes with appropriate equipment, tools and machinery according to standard engineering drawings by working as a team with engineering ethics and considering the impact on the economy, society and the environment.
Learning Outcomes
- Design of experiments by determining the parameters and their levels that may potentially impact the required problems to support manufacturing decision-making. (PI = 6.1)
- Conduct appropriate experiments according to the design of experiments and collect the results. (PI = 6.2)
- Analyze the data using statistical methods such as analysis of variance (ANOVA), relationships between factors and responses. Discuss the results and identify the key parameters that impact the decision-making process. (PI = 6.3)
- Create a design of experiments report that clearly and concisely communicates the results of analysis. (PI = 3.1)
- Present the results of the design of experiments through effective and concise verbal communication and graphic media. (PI = 3.2)
- Present data and analysis results from the experiment using statistical tools or software, such as Minitab. (PI = 3.3)
