Warum der Kurs „Design of Experiments (DoE) in Practice“?

Aufgrund strengerer Qualitätsanforderungen und Kostenüberlegungen wird es immer wichtiger, einen strukturierten Ansatz für eine Forschung oder ein Experiment zu wählen. Ein Endprodukt muss in der Regel viele Qualitätsanforderungen erfüllen und wenn dies nicht sofort gelingt, gibt es viele (oft Dutzende) Prozessparameter, mit denen es angepasst werden kann. Diese Prozessparameter können sich jedoch gegenseitig beeinflussen und die verschiedenen Qualitätsanforderungen auf vielfältige Weise beeinflussen, was die Optimierung komplex macht. Es ist daher hilfreich, die Optimierungsexperimente im Voraus gut zu durchdenken. In diesem Kurs lernen Sie, statistische Methoden und Software zu verwenden, um aus einem Minimum an Experimenten ein Maximum an Informationen zu extrahieren, so dass alle Qualitätsanforderungen in kurzer Zeit gleichzeitig erfüllt werden können. Dies spart Zeit und Kosten und verringert das Risiko eines Misserfolgs.

An wen richtet sich dieser Kurs?

Sie denken und arbeiten auf universitärer (Bachelor) oder akademischer Ebene. Sie arbeiten in einer Abteilung für (angewandte) F&E oder Innovation als Prozess-, Produkt- oder Qualitätsingenieur, wo Sie z.B. neue Produkte und Prozesse entwickeln. Oder Sie sind ein Ingenieur, der die laufenden Produktionsprozesse verbessern muss und DoE benötigt, um schwierige Probleme rechtzeitig zu entdecken und zu lösen. Oder Sie sind für die Validierung von Geräten, Methoden oder Prozessen verantwortlich, z.B. in einer Laborumgebung. In diesem Fall können Sie DoE nutzen, um eine Validierung mit viel weniger Aufwand durchzuführen.

Programm.

Die folgenden Themen werden in den vier Tagen behandelt.

Tag 1 :

• Unabhängigkeit von experimentellen Fehlern
• Regressionsanalyse
• Experimentelle faktorielle Muster (Muster, Signifikanz, Linearität).

Tag 2 :

• Wahl der Parameter (niedrig/hoch)
• Gesplittete faktorielle Versuchsschemata und DoE-Fahrplan
• Schemata für faktorielle Blockversuche

Tag 3 :

• Plackett-Burman-Designs und Robustheitsdesigns.
• Beweisschemata für komplexere Modelle (Response Surface DoE).
• Bestimmung des Designraums

Tag 4 :

• Nachverfolgung eines DoE: Wie geht man vor?
• Eliminierung von Störfaktoren
• Behandeln von Fallbeispielen und Fragen

Ergebnis.

Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, statistische Techniken für die Planung von Experimenten anzuwenden. Sie werden in der Lage sein, die Ergebnisse Ihrer eigenen Experimente mit Hilfe von statistischer Software für verschiedene Arten von Versuchsplanungen zu analysieren. Dies wird es Ihnen ermöglichen, die gewünschten Ergebnisse schneller zu erzielen und Ihrem Kunden Zeit und Geld zu sparen.

Das Diplom

Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Teilnahmezertifikat.

Dauer des Kurses
Der Kurs besteht aus insgesamt 4 Tagen, wobei die ersten 3 Tage aufeinander folgen (26., 27. und 28. Oktober) und ein Tag etwa 3 Wochen später zurückkehrt (23. November).

Finanzielle Investition
Die Investition für den Kurs ist wie folgt:
Kursgebühr: 2.060 € (zzgl. 21% MwSt.).