Seminar

Versuchsplanung (DoE) und Datenanalyse in der Praxis

Veranstaltungsnummer: 02SE428

Mit Teilnahmebescheinigung

  • Methoden zur Optimierung Ihrer Produkte hinsichtlich mehrerer Kriterien
  • Richtige Interpretation der Wechselwirkungen bei Tests und Versuchen, Scheinwechselwirkungen erkennen
  • Nachteile der Veränderung einzelner Parameter bei Einzelversuchen
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Kommende Termine:

03. – 04. September 2024
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03. – 04. Dezember 2024
Filderstadt
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25. – 26. November 2025
Düsseldorf
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Die Entwicklung neuer Produkte erfolgt in immer kürzeren Zeiten mit einem höher werdenden Qualitätsanspruch. Bei immer kürzeren Produktionstaktzeiten und höherer Produktivität muss dabei die Robustheit und Unempfindlichkeit gegenüber Störungen erhöht werden. Zur Problembeseitigung ist eine systematische Vorgehensweise mit anschließender statistischer Datenanalyse ein Muss. Das Seminar vermittelt alle notwendigen Grundlagen und es wird praxisnah gezeigt, wie man die Anzahl Versuche auf ein Minimum reduziert und wo Risiken liegen.

Das Ziel des Seminars ist es, Ihnen anhand von Praxisbeispielen Schritt für Schritt die statistischen Methoden aufzuzeigen. Besonders wichtig ist die richtige Interpretation der statistischen Kennzahlen und Analyseergebnisse. Im Seminar lernen Sie, welcher Versuchsaufwand mindestens notwendig ist, bzw. wo Versuche eingespart werden können. Sie erfahren, wie Sie neue Erkenntnisse gegenüber Einzelversuchen gewinnen und wo die optimalen Parameter unter Berücksichtigung von Wechselwirkungen liegen. Mit Hilfe von selbst durchgeführten Übungsbeispielen lernen Sie mit Streuungen der Versuchsergebnisse umzugehen. Zu jedem Kapitel erhalten Sie eine Übersicht der Vor- und Nachteile sowie einen Leitfaden, um für die entsprechende Aufgabenstellung die richtige Auswahl zu treffen.

Top-Themen

  • Methoden zur Optimierung Ihrer Produkte hinsichtlich mehrerer Kriterien
  • Richtige Interpretation der Wechselwirkungen bei Tests und Versuchen, Scheinwechselwirkungen erkennen
  • Nachteile der Veränderung einzelner Parameter bei Einzelversuchen
  • Risiken bei der Auswertung durch Streuung und nicht erreichte Versuche erkennen und vermeiden
  • Versuchsaufwand sparen durch Berücksichtigung bestehender Versuche
    in neuen DoE-Projekten
  • Methodische Auswahl der richtigen Versuchsparameter und Einfluss-
    größen

Programm

Erfahren Sie in dieser Weiterbildung mehr zu den Themen Design of Experiments und statistische Verfahren der Versuchsplanung:

1. Tag   09:00 bis ca. 17:00 Uhr

2. Tag   08:30 bis ca. 16:30 Uhr

Grundlagen der Statistik I

  • Vorstellung der verschiedenen Datenarten
  • Quantitative Daten
  • Schulnoten-Systeme
  • Zählbare Merkmale
  • Kategoriale Variablen
  • Statistische Kennwerte und deren Bedeutung
  • Mittelwert, Median, Standardabweichung
  • Modalwert – Häufigkeiten – Histogramm
 Übung: Messung der Rückstellung an einer Stofffaltung

Grundlagen der Statistik II

  • Normalverteilung: Histogramm und Wahrscheinlichkeitsnetz
  • Boxplot zur grafischen Darstellung der Verteilung
  • Grundlagen von Hypothesentests
  • Definition der Null- und Alternativhypothese
  • Festlegung der Irrtumswahrscheinlichkeit
  • Test auf Normalverteilung (bestimmte Kennwerte gelten nur
    bei Normalverteilung)
Übung: Mittelwertvergleich t-Test –hat ein stärkerer Knick eine geringere Rückstellung?

Systemanalyse – Bestimmung der wichtigen Einflussfaktoren

  • Einführung und Arten der Systemanalyse
  • Ursachen-Wirkungsdiagramme
  • Problemorientierte Ursachen-Wirkungsdiagramme
  • Einbeziehung von gegenseitigen Abhängigkeiten (Relationen)
  • Bestimmung eines Rankings für die Parameter
  • Ausleitung der wichtigen Parameter für DoE
Übung: Gemeinsame systematische Ermittlung weiterer Einflüsse auf die Rückstellung der Stofffaltung

Vorstellung weitere Praxisbeispiele zur Bestimmung der Einflussfaktoren: Wirkdiagramme zu Lagerspiel, Korrosion, Glühlampe

Erstellen von Versuchsplänen – Design of Experiments (DoE)

  • Vollfaktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne
  • Plackett-Burman Versuchspläne – Vorteile und Grenzen: Extrem geringe Anzahl Versuche mit eingeschränkten Wechselwirkungen
  • Quadratische Versuchspläne: Berücksichtigung von Nicht-
    linearitäten
  • Definitive Screening-Designs mit extrem wenigen Versuchen – was gibt es hier für Möglichkeiten alle Wechselwirkungen auswerten zu können?
  • D-Optimale Pläne
  • Aufbau und Vergleich mit klassischen Plänen
  • Möglichkeit zur Berücksichtigung bereits bestehender Versuche
  • Möglichkeit zur Einschränkung nicht erreichbarer Einstellungen
  • Übersicht der Versuchspläne und Auswahlkriterien für die Praxis
  • Auswahl von linearen- und nichtlinearen Modellen
  • Auswahl gewünschter Wechselwirkungen
  • Darstellung der Versuchsaufwände
Übung: Versuchsplan-Entwicklung für Rückstellung an einer Stofffaltung

Datenauswertung mit multipler Regression

  • Grundlagen der multiplen Regression: Methode der kleinsten Fehlerquadrate
  • Modellbildung und schrittweise Regression
  • Bewertungen der Faktoren und deren Signifikanzen
  • Kennzahlen zur Bestimmung der Modellgüte
  • Bestimmtheitsmaß
  • Vorhersagemaß
  • Wiederholungsmaß
  • Transformation der Zielgröße (Box-Cox-Transformation)
  • Statistische bzw. grafische Darstellungen und deren Inter-
    pretation
  • Kurvendiagramm – mehrere Einflüsse auf Zielgröße(n)
  • Wechselwirkungsdiagramme
  • Residuenverteilung zur Beurteilung der Streuungen
  • 3D-Contour-Plots
Übung: Datenauswertung der Versuche: Rückstellung an einer Stofffaltung Übung: Die Teilnehmer können die folgenden Beispielmodelle auf Wunsch am eigenen Laptop nachverfolgen:
  • Schwingungen in Abhängigkeit von Steifigkeiten und Dämpfung
  • Mehrere Zielgrößen am Beispiel Heckklappenschließkomfort (Schließkraft- und -weg)

Die Teilnehmer können auch gern eigene Beispiele mitbringen.

Zielgruppe

Ingenieure und Techniker aus:

  • Forschung, Test und Versuch
  • (Vor-)Entwicklung
  • Konstruktion

Ihr Seminarleiter für den Einstieg in Statistik und DoE

Dipl.-Ing. (FH) Curt Ronniger, CRGRAPH: Herr Ronniger studierte Maschinenbau und ging 1985 als Versuchsingenieur zu BMW nach München. Dort leitete er sogenannte Simultaneous Engineering Teams. 2000 wechselte er in das Qualitätsmanagement als Gruppenleiter. Danach war er in der zentralen Unternehmensqualität bei BMW für die Methoden-Standards und -Ausbildungen, sowie für Six Sigma zuständig. Seit 2021 ist er selbstständig und Geschäftsführer von CRGRAPH.

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