Seminare zum Thema Design of Experiments

Die statistische Versuchsplanung war über viele Jahrzehnte die Domäne von Wissenschaftlern und Hochschulen. Moderne Statistiksoftware erlaubt uns heute, die enormen Vorteile der statistischen Versuchsplanung auch in der Entwicklung und Produktion im betrieblichen Alltag zu nutzen und auf diese Weise ressourcenschonend und sehr effizient Verbesserungen in Produkten und Prozessen zu erzielen.

Quality by Design ist die von der FDA empfohlene Methode zur Entwicklung von neuen pharmazeutischen Produkten und Prozessen. Zentrale Idee ist es Faktor-Spaces zu finden, innerhalb derer eine ausreichende Produktqualität gewährleistet werden kann. Wird ein solcher Faktor-Space von den Behörden zugelassen, kann der Prozess in Zukunft beliebig innerhalb des Faktor-Spaces variiert werden, ohne dass das als Änderung des Prozesses betrachtet wird. Damit eröffnet die Methodik von Quality by Design (QbD) eine völlig neue Flexiblilität bei der Produktion von pharmazeutischen Produkten.

Quality by Design ist die von der FDA empfohlene Methode zur Entwicklung von
neuen pharmazeutischen Produkten und Prozessen. Zentrale Idee ist es Faktor-
Spaces zu finden, innerhalb derer eine ausreichende Produktqualität
gewährleistet werden kann. Wird ein solcher Faktor-Space von den Behörden
zugelassen, kann der Prozess in Zukunft beliebig innerhalb des Faktor-Spaces
variiert werden, ohne dass das als Änderung des Prozesses betrachtet wird.
Damit eröffnet die Methodik von Quality by Design (QbD) eine völlig neue
Flexibilität bei der Produktion von pharmazeutischen Produkten.

Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, Rezepturen zu formulieren, die aus mehreren Komponenten gemischt werden, ist dies der richtige Kurs für Sie. Dieser Kurs wird Sie umfassend mit den leistungsstarken Mischungsplänen bekannt machen. Sie lernen sowohl die statistischen Methoden zur Erstellung und Analyse, als auch die graphischen Methoden zur Auswertung kennen. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie mit der Software Design Expert, Mischungspläne aufzustellen und zu analysieren.

In vielen Anwendungen reichen faktorielle Versuchspläne nicht aus. In diesem Kurs stellen wir anhand praktischer Beispiele die Response Surface- Methode vor. Diese Versuchspläne dienen dazu, optimale Faktoreinstellungen für die relevanten Zielgrößen in einer Produkt- oder Prozessoptimierung zu bestimmen. Darüber hinaus werden Modelle für die Wirkungsfläche erstellt, so dass Simulationen durchgeführt oder Prozessfenster definiert werden können

Die Qualifikation als Six Sigma Black Belt bedeutet, dass Sie in Ihrem Unternehmen der Experte für Methodik, Statistik und Projektmanagement sind. In dieser Funktion planen, leiten, realisieren und überwachen Sie Six Sigma Projekte. Darüber hinaus sind Sie der inhouse Berater für alle Fragen der Methodik und Vorgehensweise. Durch das während dieses Trainings durchgeführte Six Sigma Projekt in Ihrem Unternehmen, erleben Sie die direkte Umsetzung in Ihre betriebliche Praxis.

Das Seminar befasst sich mit Inhalten aus der multivariaten Statistik und zeigt Anwendungen aus dem Alltagsumfeld biologischer und chemischer Laboratorien auf. Verschiedene Analysenmethoden werden vorgestellt, die Verfahren, Funktionsweisen sowie Aufgaben erörtert und die Interpretation der Analysenergebnisse diskutiert.Demonstrationen/Übungen werden mit der Software statistica durchgeführt.

DP-100 is an outstanding data science course that our students have found of great value.

It is important to reinforce however that this course is focused on Azure and does not teach the student how to do data science. It is assumed students already know that.

Before attending this course, students MUST have:

• Deep experience in training, building, and evaluating machine learning models
• A solid command of Python and its data science libraries including: pandas, scikit-learn, matplotlib, and seaborn.
• Experience with statistical learning concepts such as: regression, correlation, normalization, feature importance, and AUC - ROC
• Azure Fundamentals

> Statistische Methoden: Verteilung von Messdaten; Klassifikation der Messdatenverteilung; Theorie der Messfehler; Statistische Hypothesen-Tests; Ausreißerprobleme; Vergleich/Analyse von Messreihen; Korrelation, Regression; Prinzipien des Testmanagements
> Lebensdauer und Zuverlässigkeit: Abgrenzung von Komponenten, Einheiten und Systeme; Lebensdauer- und
Zuverlässigkeitscharakterisierung; Schadensakkumulationstheorien; Zuverlässigkeitstheorie; Versuchsdatenanalyse
> Planung und Führung von Versuchen: Statistische Versuchsmethodik/DoE; Auswertetechniken; Fallstudien, Übungen

In diesem Kurs vermitteln wir Ihnen die Grundlagen der Statistik. Nach der Einführung grundlegender Begriffe beginnen wir mit der deskriptiven Statistik. Dazu gehören Lagemaße, Streuungsmaße, Formmaße, Verteilungen und typische graphische Darstellungsformen der explorativen Datenanalyse, wie Histogramme und Box- Plots. Anschließend beginnen wir mit Themen der anschließenden Statistik. Ausgehend vom fundamentalen Konzept der Hypothesentests behandeln wir Mittelwertvergleiche, Korrelationsanalysen
und lineare Regressionsmodelle.