Design of Experiments Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Die statistische Versuchsplanung Design of Experiments dient einerseits der optimalen Gestaltung von Produkten und Prozessen im Entwicklungsstadium. Außerdem unterstützt sie bereits bestehende bei deren systematischer Verbesserung. Die Methode versucht durch den Einsatz statistischer Prinzipien ein Maximum an verwertbaren Erkenntnissen zu erzielen. Und zwar mit einem Minimum an Versuchsaufwand.

1. Einführung in Six Sigma

2. Rollen und Aufgaben

3. Die Six Sigma Toolbox

4. Der Six Sigma Kernprozess (DMAIC)

4.1 Define
4.2 Measure
4.3 Analyse
4.4 Improve
4.5 Engineer
4.6 Control

5. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis

6. Projektmanagement von Six Sigma

7. Kennzahlen

8. Mathematische Six Sigma Methoden

9. Design of experiments

10. Software für Six Sigma

11. Beispiele aus der Praxis

12. Umsetzung in die betriebliche Praxis für jeden Teilnehmer

13. Übungen im Seminar für/mit jeden Teilnehmer

1. Einführung in Six Sigma

2. Rollen und Aufgaben

3. Die Six Sigma Toolbox

4. Der Six Sigma Kernprozess (DMAIC)

4.1 Define
4.2 Measure
4.3 Analyse
4.4 Improve
4.5 Engineer
4.6 Control

5. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis

6. Projektmanagement von Six Sigma

7. Kennzahlen

8. Mathematische Six Sigma Methoden

9. Design of experiments

10. Software für Six Sigma

11. Beispiele aus der Praxis

12. Umsetzung in die betriebliche Praxis für jeden Teilnehmer

13. Übungen im Seminar für/mit jeden Teilnehmer

1. Einführung in Six Sigma

2. Rollen und Aufgaben

3. Die Six Sigma Toolbox

4. Der Six Sigma Kernprozess (DMAIC)

4.1 Define
4.2 Measure
4.3 Analyse
4.4 Improve
4.5 Engineer
4.6 Control

5. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis

6. Projektmanagement von Six Sigma

7. Kennzahlen

8. Mathematische Six Sigma Methoden

9. Design of experiments

10. Software für Six Sigma

11. Beispiele aus der Praxis

12. Umsetzung in die betriebliche Praxis für jeden Teilnehmer

13. Übungen im Seminar für/mit jeden Teilnehmer


Informationen zu den Seminarorten finden Sie hier.

Bei technischen Versuchen führen Streuungen, Wechselwirkungen und zahlreiche Einflussgrößen schnell zu hohen Versuchsumfängen oder nicht eindeutigen Ergebnissen. Design of Experiments (DoE) ermöglicht, relevante Faktoren systematisch zu untersuchen, Wechselwirkungen zu erkennen und Versuche effizient zu planen. So entsteht eine belastbare Grundlage für Produktentwicklung, Erprobung und Prozessoptimierung.

Statistische Versuchsplanung verbindet eine strukturierte Versuchsmethodik mit statistischer Auswertung und mathematischer Modellbildung. Die Weiterbildung zeigt praxisnah, wie Versuche von der Systemanalyse über Hypothesentests und Varianzanalyse bis zu faktoriellen Versuchsplänen geplant und ausgewertet werden. Anwendungsbeispiele mit Minitab unterstützen dabei, Methoden auf konkrete Fragestellungen aus Entwicklung und Erprobung zu übertragen.

Nach der Weiterbildung können Sie:

• relevante Einflussgrößen für technische Versuche systematisch identifizieren
• Hypothesentests zur Absicherung technischer Entscheidungen anwenden
• Varianzanalysen zur Bewertung relevanter Einflussfaktoren einsetzen
• geeignete faktorielle Versuchspläne für unterschiedliche Zielstellungen auswählen
• statistische Versuchsmodelle hinsichtlich ihrer Aussagekraft bewerten

Nutzen der Weiterbildung

Die strukturierte Versuchsplanung reduziert unnötige Versuchsumfänge und verbessert die Aussagekraft von Versuchsergebni...

Struktur statt Zufall: Methoden für effiziente Versuchsplanung

Die Statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) ist eine effiziente Methode, um mit wenigen, gezielt geplanten Experimenten aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.Sie macht Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen sichtbar, spart Zeit und Kosten und liefert eine verlässliche Basis für robuste Prozesse und innovative Produkte.

Ihr Nutzen
- Effiziente Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen
- Identifikation relevanter Einflussgrößen und Wechselwirkungen
- Erstellung von Transferfunktionen im DfSS-Kontext
- Reduzierung von Versuchskosten bei gleichzeitig höherer Aussagekraft
- Sicherheit, fundierte und datenbasierte Entscheidungen zu treffen

Dieses Seminar ist ein fester Bestandteil der Lean Six Sigma Green Belt- und Design for Six Sigma Green Belt-Ausbildungen, kann jedoch auch unabhängig davon separat gebucht werden.

Es gibt keine speziellen Teilnahmevoraussetzungen. Vorkenntnisse aus dem Seminar Grundlagen der Statistik sind von Vorteil.

Erforderlich: eigenes Notebook mit Excel und Minitab

Nach dem zweiten Seminarblock beherrschen Sie den vollständigen DMAIC-Zyklus und können Lean-Six-Sigma-Projekte eigenständig von der Projektdefinition bis zur nachhaltigen Prozesssteuerung durchführen. Sie entwickeln Verbesserungsmaßnahmen auf Basis belastbarer Daten, bewerten Risiken und priorisieren Lösungen nach ihrer Wirksamkeit. Mit Statistical Process Control, Kontrollplänen und geeigneten Kennzahlen stellen Sie sicher, dass erreichte Verbesserungen dauerhaft im Prozess verankert werden.

Nach dem zweiten Seminarblock beherrschen Sie den vollständigen DMAIC-Zyklus und können Lean-Six-Sigma-Projekte eigenständig von der Projektdefinition bis zur nachhaltigen Prozesssteuerung durchführen. Sie entwickeln Verbesserungsmaßnahmen auf Basis belastbarer Daten, bewerten Risiken und priorisieren Lösungen nach ihrer Wirksamkeit. Mit Statistical Process Control, Kontrollplänen und geeigneten Kennzahlen stellen Sie sicher, dass erreichte Verbesserungen dauerhaft im Prozess verankert werden.

Als Qualitätsmanager bzw. Leiter des Qualitätswesens verfügen Sie über das notwendige Wissen nach DIN EN ISO 9001:2015, DIN EN ISO 9000:2015, DIN EN ISO 9004:2018 und IATF 16949:2016. Sie werden in der Weiterbildung an Qualitätsmanagementaufgaben herangeführt und mit fundiertem Fachwissen vertraut gemacht. Nach der Ausbildung zum Qualitätsmanager sind Sie in der Lage, die stetig steigenden Anforderungen an ein effektives organisatorisches Qualitätsmanagementsystem zu erfüllen und zu koordinieren. Außerdem lernen Sie die Wirksamkeit zu überwachen und entsprechend an die Geschäftsführung zu berichten. In der Qualitätsmanager-Ausbildung erlangen Sie das notwendige Wissen, ein firmenspezifisches QM-System aufzubauen und zu optimieren. Dazu gehört auch die Erstellung einer angemessenen Dokumentation.

Im Anschluss an die Weiterbildung zum Qualitätsmanager können Sie zusätzlich die Prüfung zum Auditor ISO 9001 absolvieren.

Design for Six Sigma:Design for Six Sigma (DFSS) ist die Anwendung von Six Sigma Prinzipien, gezieltem Projektmanagement, sowie Methoden und Werkzeugen aus Qualitätsmanagement, Quality Engineering und Statistik, speziell zugeschnitten auf die Anforderungen im Entwicklungsumfeld. Zielsetzungen sind dabei ein standardisiertes und transparentes Projektmanagementsystem, ein konsequentes und systematisches Risikomanagement, sowie die Realisierung des Grundsteins für Six Sigma-Qualität bereits bei der Produktentstehung. Dabei ist DFSS nicht nur auf die Produktentwicklung begrenzt, sondern wird Sie auch zielgerichtet bei der erfolgreichen Durchführung von Projekten zur Entwicklung und zum Redesign von Technologien, Prozessen und Dienstleistungen unterstützen. DFSS Black Belt:Die Qualifikation zum DFSS Black Belt profiliert Sie im Unternehmen als den Six Sigma Experten im Entwicklungsumfeld. Sie lernen wie DFSS effektiv und effizient in den Produktenstehungsprozess integriert wird, konkrete Problemstellungen und Zielsetzungen als Projekte definiert und diese nach der IDOV, DKOV oder DMADV Methode erfolgreich durchgeführt und abgeschlossen werden. Dabei agieren Sie entweder als zielsicherer Projektleiter für komplexe Aufgabenstellungen oder als versierter Methodencoach für Projekte, die von Green Belts geleitet werden. Darüber hinaus sind Sie wertvoller DFSS Berater für das Senior Management. Um dieser verantwortungsvollen und herausfordernden Aufgabe gerecht zu werden, erhal...