Design of Experiments (DoE)
Die Inhalte des Seminars konzentrieren sich neben den eigentlichen Methoden und Teststrategien vor allem auf die Herausforderungen bei der praktischen Anwendung. Aufgrund der hohen Anzahl an unterschiedlichen Teststrategien besteht die Herausforderung für Versuchsingenieure darin, eine geeignete, effiziente Versuchsplanung zu definieren. Nutzen Sie das Erlernte, um repräsentative Versuche mit belastbaren Ergebnissen zu planen und durchzuführen. Dieses Seminar bietet Ihnen die Möglichkeit, grundlegendes und praxisrelevantes Verständnis für allgemeine Erprobungsmethoden und die effiziente Planung von Versuchen zu erlangen sowie dieses Verständnis zu festigen und auszubauen. Lernen Sie außerdem, wie Sie die Versuchsdaten so auswerten, dass Sie trotz der bestehenden Streuung und Unsicherheit belastbare Aussagen treffen können. HINWEISUnsere Anwendungsbeispiele werden wir mit der Software Minitab berechnen. Sie können sich die Software Minitab installieren, um die Übungen durchführen zu können.Eine kostenlose 30-Tage Testlizenz von Minitab können Sie auf der folgenden Homepage runterladen: http://www.minitab.com/de-de/ – oder einfach nach „Minitab Testversion“ googeln. Wir bieten zudem gerne die Möglichkeit an, auch ihre eigenen Daten mit zur Veranstaltung zu bringen, um Sie gemeinsam zu analysieren.
Montag, 7. und Dienstag, 8. April 20259.00 bis 12.15 und 13.15 bis 16.30 Uhr1. Grundlagen, Zielsetzungen und generelle Vorgehensweisen Warum wird getestet? Zielstellung von VersuchenZuverlässigkeitsanforderungenProduktentwicklung und -optimierungPrognosen für FeldeinsatzSystemanalyse und Versuchsaufbau exemplarische Systemanalyse Anforderungen an Messmittel und repräsentative Prüfstände Identifizierung von Einflussgrößen (Stör- und Steuergrößen) mit BeispielenTrennung von Haupteffekten und WechselwirkungenBelastung durch Umwelteinflüsse Mess- und ErprobungshandbuchKenngrößen der Statistik und Zuverlässigkeitstechnik Warum Statistik? praxisrelevante statistische Kennzahlen Grundlagen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen2. Hypothesentests als Grundlage belastbarer Entscheidungen Hypothesentests – die Grundlage für belastbare Entscheidungen Einteilung nach ZielstellungÜbersicht und Voraussetzungen für die AnwendungMit welchen Ergebnissen ist zu rechnen? Festlegung von Versuchsumfängen – Trennschärfe, Fehlerarten, Sensibilisierung für risikobehaftete Entscheidungen Beispiel zur AnwendungVarianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA) – „Der-DoE-Test“ ANOVA mit einer Stufe als einfachste Erweiterung des t-Tests ANOVA mit mehreren Faktoren beispielhafte AnwendungDiskussion, Fragen und Antworten zu eigenen Herausforderungen und Analyse von mitgebrachten Daten3. Effiziente Versuchsplanung – DoE Einführung Warum DoE? Vergleich zu OFATFaktorielle VersuchspläneVoll- und Teilfaktorielle VersuchspläneScreening DesignsVersuchspläne für komplexe Zusammenhängeoptimale VersuchspläneIdentifikation und Klassierung von relevanten EffektenQuantifizierung von signifikanten EffektenMathematische ModellbildungWieso Modellbildung? Anforderungen und Ziele des ModellsBewertung der ModellgüteSchlüssel zur erfolgreichen VersuchsdurchführungVarianzreduktion und Blockbildungzufällige Verteilung des Fehlers im Experiment – RandomisierungUmgang mit Nicht-Normalverteilten Daten
| Veranstaltungs-Code | FB24-519017-60422392 |
