Design of Experiments (DoE)

Statistische Versuchsplanung
In der statistischen Versuchsplanung wird untersucht, wie mit möglichst wenig Experimenten statistische Zusammenhänge erkannt und modelliert werden können. In diesem Seminar lernen Sie die Grundlagen der Versuchsplanung inklusive ihrer statistischen Analyseverfahren kennen. Es wird die Software Design Expert verwendet und erlernt.
Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage, mit der Software Design Expert Screening Versuchspläne für Ihre Prozesse und Produkte zu erstellen und auszuwerten. Sie können wichtige von unwichtigen Prozessfaktoren unterscheiden und damit einen Ansatz für eine weitere Optimierung entwickeln. Sie wissen, was ein Blockeffekt ist und können diesen in Ihre Versuchspläne integrieren. ANOVA und Regressionen werden von Ihnen beherrscht. Der Unterschied zwischen Signifikanz und Relevanz ist Ihnen klar.

Das Seminar richtet sich an alle, die experimentell arbeiten, insbesondere an Ingenieure, Chemiker, Mediziner, Biologen in Forschung und Entwicklung sowie Projektmanager und Versuchsleiter. Kenntnisse der Grundlagen der Statistik wären hilfreich.

Mittwoch, 8. bis Freitag, 10. November 2023
9.00 bis 12.15 und 13.45 bis 17.00 Uhr

1. Einführung in die Denkweise bei geplanten Versuchen, Voraussetzungen von „guten“ Experimenten

2. Statistische Grundlagen
– explorative Datenanalyse, ANOVA und Regression

3. Grundlagen der statistischen Versuchsplanung
– Erstellung von vollfaktoriellen Versuchsplänen
– Erstellung von teilfaktoriellen Versuchsplänen

4. Graphische und statistische Auswertung von Screening-Versuchsplänen inklusive Residuenanalyse und Datentransformationen

5. Erweiterung von faktoriellen Versuchsplänen (Design Augmentation) durch zusätzliche Experimente

6. Blockversuche

7. Überblick über zweistufige Screening-Versuchspläne
– Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne
– Designauswahl unter Berücksichtigung von Blockeffekte, Designgröße und Power

8. Was tun nach dem Screening? – Optimierung!
– Einführung in Wirkungsflächendesigns (RSM) zur Produkt- und Prozessoptimierung