Veranstaltungsnummer: 02SE428
- 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
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
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)
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
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
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
- 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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