Veranstaltungsnummer: 02SE712
- Maximale Information aus minimaler Versuchsanzahl extrahieren
- Einflussfaktoren auf definierte Zielgrößen quantifizieren
- Ursache-Wirkungs-Ketten beschreiben und bewerten
Die Neuentwicklung bzw. Optimierung von Prozessen oder Produkten anhand von Versuchen ist ein wichtiger Bestandteil in der Forschung, Entwicklung und Produktion unterschiedlichster Branchen. Versuche kosten Zeit – Zeit kostet Geld. Deshalb ist es umso fataler, wenn manche Ergebnisse schlussendlich nicht reproduzierbar und abgesichert sind. Mit der statistischen Versuchsplanung, auch Design of Experiments (DoE) genannt, besteht die Möglichkeit, notwendige Informationen mit möglichst geringem Aufwand bei maximaler Aussagesicherheit zu generieren.
Anhand einer statistischen Versuchsplanung können unterschiedliche Einflussvariablen gleichzeitig analysiert und somit die gewünschten Ergebnisse mit einem wesentlich geringeren Zeit- und Ressourcenaufwand erzielt werden. Kaum eine andere Methode ist so universell in sämtlichen Ingenieursdisziplinen einsetzbar wie die statistische Versuchsplanung. Die Methode ist heute weit verbreitet und findet breit gefächerte Anwendung in vielen Branchen, wie etwa Automobil- und -zulieferindustrie, Maschinenbau, Pharma, Medizin, Chemie, etc.
Ziel dieses Seminars ist es, eine anwendungsorientierte und interaktive Einführung in das Themengebiet der statistischen Versuchplanung zu geben. Sie lernen, für welche Fragestellungen die statistische Versuchsplanung gewinnbringend eingesetzt werden kann. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, diese Methode für einfache Problemstellungen selbständig und effektiv anzuwenden.
Top-Themen
- Maximale Information aus minimaler Versuchsanzahl extrahieren
- Einflussfaktoren auf definierte Zielgrößen quantifizieren
- Ursache-Wirkungs-Ketten beschreiben und bewerten
- Versuchsplantypen bewerten und auswählen
- Mit fehlgeschlagenen Versuchen konstruktiv umgehen
Ablauf der Weiterbildung "Statistische Versuchsplanung (DoE)"
Erfahren Sie im Seminar "Statistische Versuchsplanung (DoE)" mehr zu folgenden Themen:
1. Tag 09:00 bis 18:00 Uhr
2. Tag 08:30 bis 17:00 Uhr
Standortbestimmung DoE
- Warum? Was? Wie? Wozu?
- Typische Vorurteile aus der Praxis
- Gründe für die Anwendung von DoE
Zielidentifikation
- Was soll optimiert werden?
- Welche Faktoren beeinflussen die Zielgröße?
- Was tun, wenn die Faktoren nicht unabhängig voneinander variiert werden können?
- Untersuchung von Haupteffekten und Wechselwirkungen
- Geeignete statistische Modelle finden und formulieren
Versuchsplantypen
- Welche Kriterien müssen für die Auswahl eines Versuchsplantyps berücksichtigt werden?
- Faktorielle Pläne, computergenerierte Pläne und weitere Versuchsplantypen
- Auswahl des Versuchsplantyps
- Bestimmung der Versuchsplangröße
Erprobung/Versuchsdurchführung
- Was ist bei der Umsetzung des Versuchsplans zur beachten?
- Wie geht man mit fehlenden/fehlgeschlagenen Versuchen um?
- Wie geht man mit Versuchen, deren Faktoreinstellungen nicht eingehalten wurden, um?
- Monitoring der Versuchsdurchführung
- Messung und Erfassung von Faktoreinstellungen und Zielgrößen
- Datenmanagement sowie Ergebnisdokumentation und –verwaltung
DoE-Analyse
- Was sind geeignete Modelle und Analyseverfahren für die jeweilige Situation?
- Wie kann geprüft werden, ob das gewählte Modell die Ergebnisse brauchbar repräsentiert?
- Wie wird ein Modell in weiterer Folge angewendet?
- Lineare Regression als mögliche Analysevariante
- Parameterschätzungen für ein lineares Modell
- Überprüfung der Modellgüte und –diagnose
- Residuenplots zur Überprüfung der Modellannahmen
DoE-Methodik
- Welche Softwarelösungen werden in der Praxis eingesetzt?
- Welchen Mehrwert bietet die DoE-Methodik im Allgemeinen?
- Messung der Vitalkapazität von Feuerwehrmännern
- Abfüllung von Limonadeflaschen
- Lebensdauer einer Batterie
- Optimierung einer Blattfeder
Seminarmethoden
Das Seminar “Statistische Versuchsplanung (DoE)" vermittelt Ihnen die Thematik der Versuchsplanung in einem abwechslungsreichen Mix aus Impulsvortrag und interaktiven Übungsbeispielen. Anwendungsbeispiele aus der Praxis veranschaulichen das Gelernte und sorgen für einen nachhaltigen Lernerfolg.
Zielgruppe
- Die Weiterbildung "Statistische Versuchsplanung (DoE)" richtet sich an:
- Fach- und Führungskräfte aus Forschung, Entwicklung und Produktion
- Qualitätsbeauftragte
- Prozess- und Produktoptimierer
Ihr Referent für das Seminar “Statistische Versuchsplanung (DoE)":
Dr. Nikolaus Haselgruber, Statistics & Optimization, CIS consulting in industrial statistics GmbH, Haslach
Dr. Nikolaus Haselgruber ist Gründer und Geschäftsführer der Firma CIS consulting in industrial statistics GmbH. Nach einer technischen Grundausbildung an der Höheren Technischen Bundeslehranstalt für Maschinenbau und Automatisierungstechnik in Neufelden absolvierte er das Statistikstudium an der Johannes Kepler Universität Linz. Nach zwei Jahren am Linzer Institut für Angewandte Statistik sammelte er Erfahrung als Berater in angewandter Statistik bei Aicos Technologies AG in Basel/Schweiz. Während seiner Tätigkeit als Reliability Engineer bei AVL List GmbH in Graz begann er seine Dissertation zum Thema „Sampling and Design of Large-Scale Life Time Experiments“ an der Technischen Universität Graz, welche er mit Auszeichnung abschloss. Neben seiner langjährigen Erfahrung in der Industrie kann Dr. Haselgruber zahlreiche wissenschaftliche Publikationen, eine Vielzahl an fachspezifischen Vorträgen sowie laufende Lehrtätigkeiten an namhaften Universitäten und Bildungseinrichtungen vorweisen. Zudem ist er allgemein beeideter und gerichtlich zertifizierter Sachverständiger im Fach Statistik.
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