Seminar Statistische Versuchsplanung

Probieren geht bekanntlich über studieren – und mit einer gekonnten statistischen Versuchsplanung ist mit nur wenigen Probedurchläufen in der experimentellen Phase eines Entwicklungsprozesses kein langwieriges Studieren aller möglichen Einflussfaktoren nötig. Lernen auch Sie die Werkzeuge der statistischen Versuchsplanung in einem Seminar ausführlich kennen und sparen Sie für Ihr Unternehmen somit langfristig Zeit, Kosten und Aufwand.

In der Six-Sigma-Schulung „statistische Versuchsplanung“ lernen Teilnehmer in einem fünftägigen Seminar, wie bereits in der Entwicklungsphase von Produkten bzw. in der Planungsphase von Prozessen unvermeidbare Zufallsfehler berücksichtigt werden können. Kursabsolventen sind daher anschließend in der Lage, sicherzustellen, dass nachfolgend exakt die Anzahl an Versuchen notwendig ist, mit der alle benötigten Informationen ableitbar sind.

Es werden dadurch überflüssige Durchläufe vermieden und so der Aufwand von Ressourcen ebenso wie Kosten minimiert. Zudem wird durch Erkenntnisse der statistischen Versuchsplanung gewährleistet, dass dennoch ausreichend Versuche durchgeführt werden, sodass aus den Ergebnissen sämtliche relevanten Informationen vollständig und umfassend ermittelt werden können.

Durch die statistische Versuchsplanung können Wechselwirkungen erkannt und ein Optimum der wesentlichen Materialeigenschaften, Produktionsprozesse, Kosten etc. herausgearbeitet werden. Dazu ist die statistische Versuchsplanung das bislang einzige etablierte Verfahren. Ein entsprechendes Seminar ermöglicht Ihnen, von den wertvollen Erkenntnissen nachhaltig und messbar zu profitieren.

Theorie & Praxis der statistischen Versuchsplanung in fünf Tagen

Direkte Umsetzbarkeit im Arbeitsalltag unmittelbar nach dem Seminar

Zu jedem Arbeitsschritt und zu jeder statistischen Methode wird innerhalb der fünftägigen Schulung jeweils die Theorie dahinter ausführlich erläutert und anhand eines realitätsnahen Beispiels aus der beruflichen Praxis veranschaulicht und berechnet. Da es erklärtes Ziel des Seminars über die statistische Versuchsplanung ist, dass die Teilnehmer am Ende der Schulung die vorgestellten Methoden selbstständig anwenden können, werden zudem für jedes Thema weitere praxisnahe Beispiele gestellt, welche die Kursteilnehmer dann eigenständig berechnen.

Die reine didaktische Vermittlung der Lehrinhalte sowie das Üben der statistischen Verfahren nimmt eine gewisse Zeit in Anspruch. Um der Komplexität gerecht zu werden und um sicherzustellen, dass Kursteilnehmer das Erlernte hinterher auch sicher und fehlerfrei in der eigenen Berufspraxis anwenden können, sind fünf ganztägige Termine erforderlich. Auf Wunsch können diese Termine entweder direkt aufeinanderfolgend stattfinden oder alternativ auf zwei Schulungsblöcke aufgeteilt werden.

SIX SIGMA-Schulung Statistische Versuchsplanung: individuelle Seminar-Gestaltung je nach spezifischem Bedarf

In manchen Berufsumfeldern bzw. für manche Projekte kann es sinnvoll sein, die erlernte Methodik der statistischen Versuchsplanung durch geeignete Vertiefungstechniken zu erweitern. Mit einem weiteren Seminar-Tag besteht die Möglichkeit, zusätzlich folgende Themen zu behandeln:

  • Screening-Versuchspläne
  • Placket-Burman-Versuchspläne
  • Box-Behnken-Versuchspläne
  • D-optimaler-Versuchsplan
  • Split-Plot-Design

Zudem können die Themen:

  • Binäre Output-Daten und logistische Regressionsanalyse
  • Taguchi-Design für robuste Prozesse

an jeweils eigenen Tagen behandelt werden.

Außerdem biete ich an, Teilnehmer individuell zu aktuellen Projekten zu beraten und die statistische Versuchsplanung speziell darauf ausgerichtet im Seminar zu besprechen. Diese Beratung nimmt ebenfalls einen weiteren Tag in Anspruch.

Jeder Schulungstag beginnt um 8.00 Uhr und endet um 17.00 Uhr. Das Seminar kann vor Ort bei Kunden, alternativ auch online über Web-Konferenz durchgeführt werden. Zu der Schulung erhalten Teilnehmer ausführliche Unterlagen in gedruckter Form.


Inhalte der Schulung:

Seminar Tag 1:

  • Einführungen in DoE-Methodik
  • Einführung in die verwendete Software Minitab®
  • Grundlagen der Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Normalverteilung, Wahrscheinlichkeitsnetz
  • Grafische Werkzeuge und Datenvisualisierung
  • Vertrauensbereiche
  • Hypothesentest, Signifikanz, p-Wert, scheinbare Effekte, wahre Effekte
  • Definition von Stör- und Regelgrößen
  • Effekte, Wechselwirkungen
  • Abgrenzung und Vorteile von DoE gegenüber anderen Methoden
  • Fallbeispiele DoE vs. OFAT: Maschinenparameter mit 3 Input-Variablen

Seminar Tag 2:

  • Varianzanalyse (ANOVA) mit mehreren unabhängigen Variablen
  • Regressionsanalyse
  • Vollfaktorielle Versuchspläne mit Blockbildung, Randomisierung
  • Residuenanalyse
  • Prognose
  • Standardfehler und mathematisches Modell
  • Wirkungsflächenversuchspläne (RSD = response surface design) zur Ermittlung nicht-linearer Effekte
  • Zentralpunkte
  • Orthogonalität, Drehbarkeit
  • Axialpunkte
  • Zielgrößenoptimierung
  • Kontur- und Wirkungsflächendiagramme
  • Statistische Bewertungskriterien: Bestimmtheitsmaße, PRESS-Wert

Seminar Tag 3:

  • Vertiefung der Zielgrößenoptimierung (Optimierung von 2 Zielgrößen gleichzeitig)
  • Überlagertes Konturdiagramm
  • Vertrauens- und Prognosebereiche
  • Teilfaktorielle Versuchspläne
  • Mit/ohne Blockbildung
  • Mit/ohne Zentralpunkte
  • Generator und Alias-Struktur
  • Vermengung und Auflösung
  • DoE zum Einsatz zur Reduzierung der Streuung in Prozessen
  • DoE: Methode des steilsten Anstieges
  • EVOP: Evolutionary Operations
  • DoE mit Covariablen (ANCOVA)
  • Beispiele aus der Praxis: Ausbeute chemischer Synthese-Reaktionen, Faserstärke von Polymerfasern; Therapieerfolge bei Medikamenten

Seminar Tag 4:

  • Prozess-Landkarte
  • Ursache-Wirkungs-Matrix
  • Ishikawa-Diagramme
  • Trendschärfe und Stichprobengröße
  • Umgang mit Ausreißern
  • Variablenvergleich nach Shainin
  • Trendanalyse
  • Beispiele aus der Praxis: Beschichtungen, Galvanik

Seminar Tag 5:

  • Statistische Versuchsplanung für Mischungen und Rezepturen
  • Grundlagen von Mischungsversuchsplänen
  • Simplex Design, Grad
  • Varianz-Inflationsfaktor (VIF)
  • Ergebnisspurendiagramm nach Cox
  • Zielgrößenoptimierung
  • Mischungsversuchspläne mit Beschränkungen
  • Pseudokomponenten
  • Multiple Regressionsanalyse
  • Beispiele aus der Praxis: Dehnung von Polymerfasern, Lackformulierungen

Haben Sie Fragen zur statistischen Versuchsplanung oder zum Kursaufbau? Oder möchten Sie gleich ein Seminar buchen? Nehmen Sie diesbezüglich jederzeit Kontakt auf. Dazu können Sie das Online-Formular nutzen, eine E-Mail schreiben oder sich telefonisch unter +49 (0) 9973 - 4762 an mich wenden.