STATISTISCHE VERSUCHSPLANUNG / DESIGN OF EXPERIMENTS  (mit Software STATISTICA)

Die wirtschaftlichen Vorteile, die aus einer konsequenten Anwendung der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiments) resultieren, sind längst dokumentiert. Trotzdem stellen wir fest, dass Versuchsprozesse in vielen Unternehmen nach „traditionellen“ Ansätzen ablaufen, die keinen systematischen Know-how-Zuwachs bringen und in letzter Konsequenz erst noch teurer sind.

Mit DoE werden Versuche derart geplant und durchgeführt, dass die kritischen Einflussparameter nach einem festgelegten Muster variiert werden. Dies erlaubt es, die Einflüsse der einzelnen Parameter sowie auch ihrer Wechselwirkungen auf das Ergebnis zu quantifizieren. Durch die statistische Auswertung ist zudem sichergestellt, dass systematische von zufälligen Effekten unterschieden werden können (siehe auch: DoE-Präsentation zum Download).

Der Einsatz von DoE bringt eine Effizienzsteigerung durch eine systematische Reduzierung der Versuchsanzahl, wobei eine systematische Auswertung sichergestellt bleibt. Bei gleichbleibendem Budget werden schneller bessere und sicherere Ergebnisse erzielt und der Zuwachs an Know-how ist erheblich grösser als bei konventionellen Versuchsstrategien.

Das Training setzt die Teilnehmer in die Lage, Versuche methodisch korrekt zu planen, statistisch auszuwerten und die Ergebnisse praxisgerecht zu interpretieren und darzustellen.
 

Themen:

Teil 1:  Graphische und statistische Datenanalyse  (3 Tage)

 

Grundlagen der Statistik

  • Arten von Daten
  • statistische Kenngrössen
  • Stichprobe und Grundgesamtheit
  • Normalverteilung und Binomialverteilung
  • Berechnung von Fehleranteilen und Prozessfähigkeit 
 

graphische Datenanalyse

  • Histogramm, Boxplot, Verlaufsdiagramm
  • Korrelationsdiagramm / Scatter Plot
  • Haupteffektplot und Wechselwirkungsplot
  • Einzelwert- und Fehlerbalkendiagramm
 

statistische Datenanalyse

  • Korrelationsanalyse
  • Konfidenzintervalle / Vertrauensbereiche
  • Einführung Hypothesentests
  • t-Test  /  F-Test  /  (Chi2-Test)
  • Varianzanalyse und Regressionsanalyse
  • Berechnung des benötigten Stichprobenumfangs
 

Einführung in die Software STATISTICA anhand vieler Übungsbeispiele

 

Teil 2:  Planung und Auswertung von Versuchen  (3 Tage)
 

Einführung in das Konzept von Design of Experiments (DoE)

 

Lineare Versuchsansätze

  • vollfaktorielle Versuche auf zwei Stufen
  • Überprüfung auf Nicht-Linearität mit Center Point-Versuchen
  • teilfaktorielle Versuche auf zwei Stufen
 

Umgang mit Störgrößen

  • Konzept der Blockbildung
  • Kovarianzanalyse
 

Quadratische Versuchsansätze

  • 3-stufige voll- und teilfaktorielle Versuchspläne
  • gemischt-stufige voll- und teilfaktorielle Versuchspläne
  • zentral zusammengesetzte Pläne für nicht-lineare Systeme

     
Zielgruppe:
 
Ingenieure, Forscher und Techniker aus den Unternehmensbereichen Forschung und Entwicklung, Versuch, Validierung, Konstruktion, Fertigung und Qualität.

Abschluss:

Teilnahmebescheinigung

Termine / Ort:

12. - 14. und 26. - 28. Juni 2017

Preis:

CHF 4'980.-


Voraussetzungen

Die Teilnehmer bringen einen Laptop mit der vorinstallierten Software STATISTICA zum Training mit. Eine STATISTICA-Demoversion mit
einer Laufzeit von 1 Monat erhalten Sie unter http://www.statsoft.de/dow_testversion.html.

Statistische Vorkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht Voraussetzung.

 

Dieser Kurs wird weiterempfohlen von Mitarbeitern von Firmen wie: ABB, Alstom, Belimo, Clariant, Continental, DSM Nutritional Products, Dyconex, Komax Systems, Mahle Motorenkomponenten, Sonova / Phonak, Sefar, SpineWelding, Roche, TRUMPF Maschinen.

 

Anmeldung zum Training "Statistische Versuchsplanung / Design of Experiments (DoE)"

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Trainer

Beat Giger, dipl. geogr. / Universität Zürich und ausgebildeter Six Sigma Black Belt, ist seit 1999 als Projektleiter bei TQU AG in Winterthur mit den Schwerpunkten Methodenanwendung und statistische Datenanalyse tätig. Seit 2001 ist er Referent der TQU Akademie in Ulm, für welche er öffentliche und Inhouse-Trainings durchführt.

Beat Giger hat umfangreiche Projekterfahrung in statistischer Datenanalyse und der methodischen Prozessoptimierung. Zu seinen Kunden in diesen Bereichen gehören unter anderen: ABB, Bosch-Rexroth, Leica Microsystems, Maschinenfabrik Rieter, Phonak, Vetter Pharma-Fertigung, Wacker-Chemie, Webasto, Zeiss.

Bei Fragen und für weitere Informationen steht Ihnen Beat Giger (beat.giger@tqu.ag) gerne zur Verfügung.

 

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