Statistische Versuchsplanung in der Praxis mit Minitab (MCT*)
Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch "Learning-by-Doing" verschiedene Versuchspläne zielorientiert erstellen und analysieren.
Die in der Minitab-Schulung "Faktorielle Versuchspläne mit Minitab" vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.
*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.
"Statistische Versuchsplanung in der Praxis" entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: "DoE in Practice".
Kursinhalte
Geschult wird mit der aktuellen Minitab-Version (eine Teilnahme mit Minitab 19 ist möglich). Wenn Sie sich für eine Schulung mit einer anderen Minitab-Version interessieren, dann kontaktieren Sie uns per E-Mail an academy@additive-net.de.
Streuung analysieren
Die in der Minitab-Schulung "Faktorielle Versuchspläne mit Minitab" vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.
*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.
"Statistische Versuchsplanung in der Praxis" entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: "DoE in Practice".
Kursinhalte
Geschult wird mit der aktuellen Minitab-Version (eine Teilnahme mit Minitab 19 ist möglich). Wenn Sie sich für eine Schulung mit einer anderen Minitab-Version interessieren, dann kontaktieren Sie uns per E-Mail an academy@additive-net.de.
Streuung analysieren
- Analyse der Streuung in einem faktoriellen Versuchsplan
- Ermitteln der Faktoreinstellungen, die sowohl die Streuung der Antwortvariablen minimieren als auch den Sollwert der Antwortvariablen erfüllen
- Analysieren von Versuchsplänen unter Beachtung von Kovariaten
- Erhöhen der Trennschärfe von Versuchsplänen durch das Einbinden von Kovariaten in das mathematische Modell
- Analysieren eines geplanten Experiments bei vorhandener Wechselwirkung Faktor*Kovariate
- Bewerten des Effektes bei fehlenden Versuchsergebnissen
- Identifikation von Ausreißern innerhalb der Versuchsergebnisse
- Methoden und Techniken, um Versuchspläne mit fehlenden Messwerten dennoch zu analysieren
- Vorgehensweise und Analyse von Versuchsplänen mit schwer veränderbaren Faktoren
- Effizientes und realitätsnahes Einbinden von Kosten in die Versuchsplanung
- Analysieren eines zentral zusammengesetzten Versuchsplanes
- Finden der besten Faktoreinstellungen für einen kostengünstigen und stabilen Prozess
- Analysieren von Versuchsplänen mit attributiven Versuchsergebnissen mit Hilfe der logistischen Regression
- Vor- und Nachteile von Teilfaktoriellen, Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen
- Erstellen und Analysieren Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen zur Identifikation der wesentlichen Einflussgrößen
- Mit dem Kriterium der D-Optimalität eine Auswahl von optimalen Versuchsplanpunkten aus einem Set von Versuchsplankandidaten in einem begrenzten Versuchsraum finden
- Überprüfen von Versuchsplänen auf Orthogonalität
- Auswahl eines optimalen Versuchsplanes nach dem Kriterium z. B. der A-, G- oder D-Optimalität
- Diskussion des Alleinstellungsmerkmales der Taguchi-Methode
- Erstellen und Analysieren von Taguchi-Versuchsplänen
- Identifizieren der besten Faktoreinstellungen mit Hilfe von statistischen Zahlen und Grafiken
- Statische und dynamische Taguchi-Versuchspläne
- Zielgrößenoptimierung und Taguchi-Prognosemodelle