Beschreibung
Die statistische Versuchsplanung war über viele Jahrzehnte die Domäne von Wissenschaftlern und Hochschulen. Moderne Statistiksoftware erlaubt uns heute, die enormen Vorteile der statistischen Versuchsplanung auch in der Entwicklung und Produktion im betrieblichen Alltag zu nutzen und auf diese Weise ressourcenschonend und sehr effizient Verbesserungen in Produkten und Prozessen zu erzielen.
Kommende Starttermine
27 Juni, 2024
- Präsenzkurs / vor Ort
- Herrieden
- Deutsch
-
Förderung möglich
Inhalte / Module
- Konzept der statistischen Versuchsplanung
- Vorteile der DoE gegenüber konventionellen Methoden des Experimentierens
- Allgemeine vollfaktorielle Versuchspläne
- Zweistufige Versuchspläne
- Teilfaktorielle Versuchspläne / Screening Designs
- Funktion und Nutzen der Zentralpunkte
- Blockbildung
- Wirkungsflächendesigns
- Strategie des Experimentierens - vom Screening Design zur Wirkungsfläche
- Planung und Vorbereitung der DoE
- Analyse der Ergebnisse und Schlussfolgerungen
- Response Optimierung
- Hinweise zu weiteren experimentellen Methoden, wie Taguchi- und Plakett-Burman-Designs
- Das Planen und Erstellen von Designs sowie die Analyse und Bewertung der Ergebnisse werden anhand von praktischen Beispielen und Übungen vermittelt.
- Anregung zum Einsatz der statistischen Versuchsplanung in der Entwicklung von Produkten und Prozessen und Weiterführung des Konzepts in Prozess- und Produktsimulationen
Zielgruppe
Dieser kompakte DoE-Kurs richtet sich an Mitarbeiter aus Produkt- und Prozessentwicklung sowie Produktion, deren Aufgabe es ist, Produkte und Prozesse zu verbessern und die über Grundkenntnisse der Statistik verfügen. Der Kurs bietet sich besonders an für Six Sigma Green Belts, die Ergänzungen zu ihren Kompetenzen suchen.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Statistik.
Jeder Teilnehmer benötigt ein Laptop mit der aktuellen Version der Statistik-Software Minitab.
Vorteile
- Verständnis für die Vorteile der DoE bei der Verbesserung von komplexen Systemen und Prozessen
- Planung von voll- und teilfaktoriellen Versuchen und Entwicklung des Designs unter Berücksichtigung von Störgrößen
- Bestimmung von Hauptfaktoren und Festlegung von Faktorstufen
- Erkennen, analysieren und bewerten von Wechselwirkungen der Faktoren
- Strategie des sequenziellen Experimentierens
- Erstellen von teil- und vollfaktoriellen DoE-Designs mit Minitab
- Analysieren und Bewerten der Versuchsergebnisse in Minitab, grafische Auswertung der Ergebnisse sowie Response-Optimierung bei mehreren konkurrierenden Einflussgrößen
- Analyse und Bewertung der DoE-Ergebnisse sowie Ziehen von zielführenden Schlüssen aus den Ergebnissen
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Bewertungen von Teilnehmern
Bewertungsdurchschnitt: 5
CETPM – Institut an der Hochschule Ansbach
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