Statistische Versuchsplanung

Design of Experiments (Statistische Versuchsplanung) ist eine strukturierte Planung zur Analyse von Zusammenhängen. Dabei werden die Beziehungen von vielen Einflussfaktoren auf ein Ergebnis untersucht, um die beste Einstellung der Inputs zu erhalten.

Bei der statistischen Versuchsplanung wertet man nicht einfach Ergebnisse aus, sondern erstellt einen Versuchsplan, der praktisch durchgeführt und ausgewertet wird. Aus den Erkenntnissen kann der Versuchsplan optimiert werden. Dadurch sind oft nur sehr wenige Versuche im Vergleich zu anderen Methoden notwendig, um die gleichen oder sogar mehr Erkenntnisse zu erlangen.

Quick Info

Inhalte

  • Einführung in DOE
  • Zielgröße, Faktor & -Stufen
  • Versuchsplan aufstellen
  • Wechselwirkungen
  • Versuchsplananalyse
  • Signifikanz, p-Wert
  • Zielgrößenoptimierung
  • Max. & Min. Problem
  • Vollfaktoriell & teilfaktoriell
  • Auflösung (Resolution)
  • Vermengung von Termen
  • Replikationen
  • Effekt, Trennschärfe
  • Reduzieren des Modells
  • Residuendiagramme
  • Zentralpunkt
  • Linearität prüfen
  • Blockbildung
  • Overfitting
  • Randomisieren
1 Tag
12.02.2025
24.04.2025

Wissenswertes

Design of Experiments (DOE) ist eine systematische Methode, die in verschiedenen Bereichen wie der Forschung, Entwicklung und Produktion eingesetzt wird. Sie ermöglicht die Planung, Durchführung und Analyse von Experimenten, wodurch gleichzeitig die Effekte mehrerer Faktoren auf eine oder mehrere Zielgrößen bestimmt werden können.

Durch die Anwendung von DOE können Sie komplexe Zusammenhänge in einem System verstehen, indem sie systematisch verschiedene Faktoren und ihre Wechselwirkungen untersuchen. Das Hauptziel von DOE besteht darin, signifikante Einflussfaktoren zu identifizieren und optimale Bedingungen für gewünschte Ergebnisse zu finden. Indem verschiedene Parameter variiert und ihre Auswirkungen auf das Ergebnis analysiert werden, können Organisationen Entscheidungen treffen, um Prozesse zu verbessern.

Nutzen

  • Verständnis für Wechselwirkungen im Prozess
  • Beschleunigte Markteinführungszeiten
  • Maximierung der Produktqualität
  • Minimierung von Risiken und Unsicherheiten
  • Effizientere Prozessoptimierung

Risiken

  • Datenverzerrung durch Störfaktoren
  • Komplexität der Experimentgestaltung
  • Fehlerhafte Interpretation der Ergebnisse
  • Hohe Kosten für Experimente
  • Mangelnde Kontrolle über externe Einflüsse