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Monsieur Stefan Moser

DoE - Design of Experiments - Eine Einführung

  • ESPRESSO
  • 1h 45 min
  • German
  • Biotechnologie, Chimie, Ingénierie, L'informatique, Statistiques et analyse de données
  • 59
  • avec certificat

Worum geht es im Kurs?

In diesem etwa 90-minütigen Kurs biete ich eine umfassende Einführung in die Welt der Versuchsplanung, auch bekannt als "Design of Experiments" (DoE). Obwohl vielen der Begriff bekannt ist, nutzen nur wenige dieses leistungsstarke Werkzeug in vollem Umfang. Moderne Computer übernehmen heutzutage dankenswerterweise einen Großteil der statistischen Arbeit, sodass Sie Ihre fachliche Expertise durch die gezielte Unterstützung mittels der Versuchsplanung gewinnbringend erweitern können.

Ich vermittle verständlich und fokussiert die wesentlichen Bestandteile der Versuchsplanung, sodass Sie in der Lage sind, über das Thema zu diskutieren und die Vorteile, aber auch die Grenzen und Risiken zu verstehen. Sie erhalten einen spannenden Einblick in die Welt der Versuchsplanung, mit 20 Lerneinheiten, die sorgfältig aufeinander aufbauen und Ihnen ein klares Verständnis des zentralen Konzepts "DoE" vermitteln.

Neben den Grundlagen der Versuchsplanung stelle ich auch gängige, alternative Methoden gegenüber und zeige Ihnen, wie Sie die Grenzen dieser Ansätze mit DoE überwinden können. Sie erhalten darüber hinaus wertvolle Tipps für den Aufbau Ihrer eigenen Versuchsplanung und lernen, wie Sie den Effekt von Faktoren und die Bewertung von Zielgrößen künftig besser einschätzen können.

Mein Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die Anwendung der Versuchsplanung gezielt in Ihrem Bereich einzuschätzen. Dabei beleuchte ich nicht nur die Vorteile, sondern auch die Grenzen und Risiken dieser Methode. Ich freue mich auf Ihre Teilnahme und stehe für Fragen und Feedback gerne zur Verfügung.

Kursinhalt

Kapitel 1.0 - Design of Experiments
Kapitel 1.1 - Mögliche Einsatzgebiete von DoE
Kapitel 1.2 - Einordnung der DoE Methode in den DMAIC und DFSS Prozess
Kapitel 1.3 - DoE-Methode: Statistische Perspektiven und deren Abgrenzung
Kapitel 2.0 - Design of Experiments versus OFAT / COST
Kapitel 2.1 - Design of Experiments versus OFAT / Cost Teil 2
Kapitel 2.2 - Variablenvergleich durch Skalierung mit DoE
Kapitel 3.0 - DoE Ablauf / Storyline
Kapitel 3.1 - DoE: Design, Versuchsplan, Countour-plot und Venn Diagramm
Kapitel 3.2 - Veranschaulichung der Erfolgsaussichten mit einem Wahrscheinlichkeitsplot
Kapitel 3.3 - DoE / OFA: Korrelation und Kausalität
Kapitel 4.0 - Faktoren definieren und mehrstufige Designs
Kapitel 4.1 - Faktor-Range auslegen oder "vom Groben zum Detail"
Kapitel 4.2 - DoE Faktorvariation und Design
Kapitel 4.3a - Die Terminologie in der Versuchsplanung
Kapitel 4.3b - Aufbau und Bedeutung der wichtigsten Contourplots
Kapitel 5.0 - Mehrgrößenoptimierung mit dem Simplex-Algorithmus
Kapitel 5.1 - Darstellung der Erreichbarkeit von Kundenanforderungen
Kapitel 5.2 - Robustheit überprüfen mit DoE
Kapitel 5.3 - Einblick in Designs und Zusammenfassung

Was werden Sie lernen?

  1. Einordnung der Methode der Versuchsplanung in die DFSS- und DMAIC-Entwicklung
  2. Vorstellung der strukturierten Abarbeitung einer Versuchsplanung mit Problemformulierung
  3. Hinweise zur Auswahl von Faktoren, Variablen und Zielgrößen
  4. Kennenlernen der einzelnen Stufen der Versuchsplanung für unterschiedliche Anwendungen
  5. Vorstellung einiges grundlegenden Designs
  6. Hinweise zur Ermittlung von Mehrgrößenproblemen und Herleitung von visuell darstellbaren Kompromissen für die Entscheidungsfindung
  7. Vorstellung des Konzepts Design Space und Robuster Arbeitspunkt
  8. Darlegung, wie in der DoE Spezifikation überprüft und Toleranzen abgeleitet werden
  9. Einordnung des Experimentieraufwands in Abhängigkeit von der Anzahl der Faktoren
  10. Hervorhebung der praktischen Anwendung und Nutzen der Versuchsplanung in verschiedenen Branchen und Projekten

An wen richtet sich der Kurs?

Der Kurs richtet sich an Techniker, Labormitarbeiter, Wissenschaftler und Ingenieure aus allen Bereichen der Industrie und Wissenschaft. Typische Anwendungen sind Produktentwicklung, Prozessoptimierung, Validierung und Qualitätskontrolle. Vorkenntnisse in Statistik sind nicht erforderlich. 

Welches Vorwissen wird benötigt?

Kein Vorwissen erforderlich

Eine Übersicht zum Aufbau meines vollständigen, mehrtägigen DoE-Kurses erhalten Sie hier: 

Kurs Beschreibung 2-3 Tage "Design of Experiments" zur weiteren Information 

Lehrende

Revue des cours sélectionnés

Note globale 4.5 (2 d'étudiants)

(4.5)
Fabian Schaberl
environ un mois
(4.0)

Hervorragender Kurs doch etwas zu wenig Anwendungsbeisiele

Der Kurs ist hervorragend gegliedert, die Visuals sind wirklich einzigartig gut. Die Kurslänge passt auch genau. Der Kurs bietet aus meiner Sicht zu wenige Anwendungsbeispiele. Ich persönlich würde mir ein zwei Beispiele wünschen die grob durchgearbeitet werden: (Produktionsbeispiel, Prozessbeispiel) Ansonsten ist der Kurs wirklich gut und ich würde ihn auch weiterempfehlen

Monsieur Lino Langer
23 jours
(5.0)

Guter Kurs, um DoE Grundlagen zu verstehen

Sehr verständlich und anschaulich die Grundlegenden Aspekte von DoE erklärt.

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