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Design of Experiments (DoE)

Seminar - TAE – Technische Akademie Esslingen

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...

Termin Ort Preis*
07.06.2027- 08.06.2027 Ostfildern 1.150,00 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

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 Versuchsergebnissen. Relevante Haupteffekte und Wechselwirkungen lassen sich gezielter erkennen. Dadurch steigt die Entscheidungssicherheit bei Produktentwicklung, Erprobung und Prozessoptimierung.

Hinweis:
Die Anwendungsbeispiele werden mit der Software Minitab berechnet. Sie können Minitab installieren, um die Übungen durchzuführen. Eine kostenlose 30-Tage-Testlizenz ist über Minitab verfügbar. Eigene Daten können zur Veranstaltung mitgebracht und gemeinsam analysiert werden.

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.

Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

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
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