Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ verschiedene Versuchspläne zielorientiert erstellen und analysieren.

Die in der Minitab-Schulung „Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Statistische Versuchsplanung in der Praxis“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „DoE in Practice“.

Kursinhalte

Streuung analysieren

  • Analyse der Streuung in einem faktoriellen Versuchsplan
  • Ermitteln der Faktoreinstellungen, die sowohl die Streuung der Antwortvariablen minimieren als auch den Sollwert der Antwortvariablen erfüllen

Bedeutung und Verwendung von Kovariaten

  • Analysieren von Versuchsplänen unter Beachtung von Kovariaten
  • Erhöhen der Trennschärfe von Versuchsplänen durch das Einbinden von Kovariaten in das mathematische Modell
  • Analysieren eines geplanten Experiments bei vorhandener Wechselwirkung Faktor*Kovariate

Fehlende Versuchsergebnisse in der Versuchsplanung

  • Bewerten des Effektes bei fehlenden Versuchsergebnissen
  • Identifikation von Ausreißern innerhalb der Versuchsergebnisse
  • Methoden und Techniken, um Versuchspläne mit fehlenden Messwerten dennoch zu analysieren

Schwer veränderbare Faktoren

  • Vorgehensweise und Analyse von Versuchsplänen mit schwer veränderbaren Faktoren

Kostenoptimierung

  • Effizientes und realitätsnahes Einbinden von Kosten in die Versuchsplanung
  • Analysieren eines zentral zusammengesetzten Versuchsplanes
  • Finden der besten Faktoreinstellungen für einen kostengünstigen und stabilen Prozess

Binäre Antwortvariablen

  • Analysieren von Versuchsplänen mit attributiven Versuchsergebnissen mit Hilfe der logistischen Regression

Screening-Versuchspläne

  • Vor- und Nachteile von Teilfaktoriellen, Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen
  • Erstellen und Analysieren Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen zur Identifikation der wesentlichen Einflussgrößen

Optimale Versuchspläne

  • Mit dem Kriterium der D-Optimalität eine Auswahl von optimalen Versuchsplanpunkten aus einem Set von Versuchsplankandidaten in einem begrenzten Versuchsraum finden
  • Überprüfen von Versuchsplänen auf Orthogonalität
  • Auswahl eines optimalen Versuchsplanes nach dem Kriterium z. B. der A-, G- oder D-Optimalität

Taguchi-Versuchspläne (optional)

  • Diskussion des Alleinstellungsmerkmales der Taguchi-Methode
  • Erstellen und Analysieren von Taguchi-Versuchsplänen
  • Identifizieren der besten Faktoreinstellungen mit Hilfe von statistischen Zahlen und Grafiken
  • Statische und dynamische Taguchi-Versuchspläne
  • Zielgrößenoptimierung und Taguchi-Prognosemodelle

Eventdatum: 14.03.24 – 15.03.24

Eventort: Online

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