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

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

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.

Overview

IBM watsonx.ai: Rapid Machine Learning Model Development and Deployment with AutoAI aims to familiarize data science and analytics professionals with the fundamentals of the IBM watsonx.ai AutoAI tool. This course walks users through creating IBM Cloud projects, building, and evaluating AutoAI experiments for various supervised machine learning and time series use cases, and finally, learners leverage Chat in the Prompt Lab for further analysis of the use case.

The course guides participants through AutoAI features, from model development to deployment, using a no-code approach for:

• Classification models
• Text classification models
• Regression models
• Time series models
• Hyperparameter tuning
• Model explainability
• Data imputation
• Model evaluation
• Model testing
• Deployment

Die Inhalte des Seminars konzentrieren sich neben den eigentlichen Methoden und Teststrategien vor allem auf die Herausforderungen bei der praktischen Anwendung. Aufgrund der hohen Anzahl an unterschiedlichen Teststrategien besteht die Herausforderung für Versuchsingenieure darin, eine geeignete, effiziente Versuchsplanung zu definieren. Nutzen Sie das Erlernte, um repräsentative Versuche mit belastbaren Ergebnissen zu planen und durchzuführen.

Dieses Seminar bietet Ihnen die Möglichkeit, grundlegendes und praxisrelevantes Verständnis für allgemeine Erprobungsmethoden und die effiziente Planung von Versuchen zu erlangen sowie dieses Verständnis zu festigen und auszubauen. Lernen Sie außerdem, wie Sie die Versuchsdaten so auswerten, dass Sie trotz der bestehenden Streuung und Unsicherheit belastbare Aussagen treffen können.

HINWEIS
Unsere Anwendungsbeispiele werden wir mit der Software Minitab berechnen. Sie können sich die Software Minitab installieren, um die Übungen durchführen zu können.

Eine kostenlose 30-Tage Testlizenz von Minitab können Sie auf der folgenden Homepage runterladen: http://www.minitab.com/de-de/ – oder einfach nach "Minitab Testversion" googeln. Wir bieten zudem gerne die Möglichkeit an, auch ihre eigenen Daten mit zur Veranstaltung zu bringen, um Sie gemeinsam zu analysieren.

Angesprochen sind bei diesem Seminar, Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Forschung und Entwicklung, Versuch, Qual...

Kundenerwartungen an Qualität, Zuverlässigkeit und Innovation steigen stetig. Design for Six Sigma (DfSS) liefert mit dem DIDOV-Phasenmodell ein strukturiertes Vorgehen, um Produkte von Anfang an robust und fehlerarm zu gestalten. Ergänzt durch TRIZ (Theorie des erfinderischen Problemlösens) entsteht ein leistungsstarker Ansatz: Probleme systematisch identifizieren, innovative Konzepte entwickeln und robuste Designs zuverlässig umsetzen. So lassen sich Entwicklungszeiten verkürzen, Kosten senken und die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken.

Ihr Nutzen
- Sie wenden das DIDOV-Phasenmodell praxisorientiert an und leiten Entwicklungsprojekte eigenständig
- Sie entwickeln Produkte, die innovativ und zugleich robust gegenüber Prozess- und Umgebungsvariationen sind
- Sie nutzen TRIZ-Methoden, um kreative Lösungen systematisch zu generieren
- Sie reduzieren Entwicklungsaufwand und -kosten durch frühzeitige Fehlervermeidung
- In Projektreviews präsentieren Sie Ihre Ergebnisse und erhalten wertvolles Feedback für die direkte Anwendung im Arbeitsalltag

Wichtiger Hinweis:
Voraussetzungen für diesen Kurs ist die vorherige Teilnahme an dem DfSS Yellow Belt Training, der Schulungen Einstieg Six Sigma: Statistische Datenanalyse/a> undEinstieg Six Sigma: Statistische Versuchsplanung - Design of Experiments (DOE) oder der Nachweis äquivalenter Vorkenntnisse.

Ein Notebook mit Excel ist für die Teilnahme notwendig.

Nach dem Yellow Belt vertiefen Sie im Green Belt Ihre Kenntnisse und lernen, Six Sigma eigenständig in Projekten anzuwenden. Der Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung des DMAIC-Zyklus mit statistischen Werkzeugen und praxisorientierten Methoden. Ziel ist es, Prozessvariationen deutlich zu verringern, Qualität nachhaltig zu steigern und Verbesserungen messbar zu machen. Damit entwickeln Sie sich vom Kenner der Methoden zum aktiven Projektleiter, der Veränderungen im Unternehmen erfolgreich vorantreibt.

Ihr Nutzen
- Sie vertiefen Ihre Kenntnisse im DMAIC-Phasenmodell und wenden es eigenständig an
- Sie lernen die wichtigsten Methoden und statistischen Werkzeuge zur Ursachenanalyse, Prozessoptimierung und Absicherung von Ergebnissen
- Sie reduzieren Prozessvariationen, steigern die Qualität und schaffen messbare Verbesserungen
- Sie können Projekte planen, steuern und dokumentieren bis hin zum erfolgreichen Abschluss

Wichtiger Hinweis:
Voraussetzungen für diesen Kurs ist die vorherige Teilnahme an dem Six Sigma Yellow Belt Training, der Schulungen Einstieg Six Sigma: Statistische Datenanalyse/a> undEinstieg Six Sigma: Statistische Versuchsplanung - Design of Experiments (DOE) oder der Nachweis äquivalenter Vorkenntnisse.

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.