Optimieren mit Versuchsplanung

Was kann man mit Versuchen in der Praxis erreichen?

• Einführung in die statistische Versuchsmethodik
• Vorteile von „Design of Experiments“ (DoE) und Unterschiede zu herkömmlichen Versuchen

Sparen Sie durch Nachdenken Geld und Zeit

• Systemanalyse zur Vorbereitung des Versuches
• Das Wissen der Mitarbeiter gezielt nutzen, um Versuchsaufwand zu sparen
• Mind Maps als Hilfsmittel zur Versuchsvorbereitung
• Zielgrößen und Faktoren herausarbeiten und bewerten

Praktische Anwendung zur Vorbereitung des späteren Simulationsversuches

Wie solide sind Ihre Daten für die Versuchsauswertung?

• Bedeutung der Analyse der Messverfahren
• Warum Prozesse oft allein durch Analyse des Messprozesses verbessert werden können
• Vorgehensweise zur Durchführung einer Messprozessanalyse (R&R Studie): Planung, Durchführung, Kenngrößen, Auswertung und Optimierung

Durchführung einer praktischen R&R Studie

Holen Sie aus Ihren Versuchen das meiste an Information heraus

• Schaffen eines gemeinsamen statistischen Verständnisses
• Grundbegriffe der Statistik verständlich erklärt

Übung zur Berechnung von Kenngrößen eines Prozesses

• Grundlagen der statistischen Versuchsplanung; Grundidee DoE
• Einfache Versuchspläne für die Praxis
• Verständnis der grundlegenden Vorgehensweise
• Elementare Kenngrößen: Bestimmung der Haupteinflüsse
• Warum machen Wechselwirkungen einem das Leben schwer und wie kann man sie mit DoE in den Griff bekommen?

Übung: Vorgehen anhand eines Prozessexperimentes

Praktische Durchführung von Versuchen an einem
Simulationssystem: Auswertung „zu Fuß“ und später am PC↓

Wo geht die Reise hin?

• Wie kann ich aus meinen Versuchsergebnissen optimale Einstellungen hochrechnen?
• Erstellung von Modellen aus den Versuchsdaten
• Regressionsmodelle und Kennfelder: Aufbau/Interpretation
• Graphische Optimierung
• Was tun, wenn die Versuchsergebnisse nicht messbar sind?
• Tipps zum Umgang mit attributiven Daten (Optik, Geschmack)
• Was mache ich, wenn ich mehrere Größen optimieren möchte?
• Mehrdimensionale Optimierung: Graphisch und Rechnerisch

Optimierung am praktischen Beispiel in Gruppenarbeit

Sparen Sie Versuchsaufwand

• Strategien und statistische Tricks zur Reduzierung des Versuchsaufwandes
• Praxiserprobte Strategien mit geringerem Risiko

Übung: Anwendung am Beispiel aus der Konstruktion

Warum bekomme ich heute andere Versuchsergebnisse als morgen?

• Einfluss der Streuung auf die Qualität von Daten
• Wie kann man Versuche so aufbauen, dass man abgesicherte Ergebnisse erhält?
• Was muss generell bei der Durchführung von Versuchen beachtet werden?
• Varianzanalyse als statistisches Werkzeug zur Auswertung der Versuchsdaten verständlich erklärt
• Tipps und Tricks aus der Praxis

Übung: Praktische Auswertung der Streuungsanalyse am Beispiel eines Laserschweissversuches

Planen und werten Sie Ihre Versuche rechnergestützt aus

• Einsatz von Statistiksoftware (siehe Hinweise)
• Möglichkeiten der Softwareunterstützung
• Grundlegende Handhabung am Beispiel von Statgraphics
• Begleitende Auswertung der Übungen
• Graphische Optimierung
• Erstellen von Kennfeldern
• Optimierung mehrerer Faktoren und Zielgrößen
  (mehrdimensionale Optimierung)