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Kombi-Paket: DoE - Design of Experiments & Statistische Regressionsverfahren

Buchen Sie beide Seminare in Kombination und sparen Sie!

  • Bei gleichzeitiger Buchung der Seminare sparen Sie 164,50 EUR!
  • Sie besitzen das notwendige Basiswissen zur DoE-Methode
  • Sie lernen die Grundlagen der statistischen Datenanalyse kennen

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DoE - Design of Experiments & Statistische Regressionsverfahren
Foto Dr.  Raphael Benner

Ihr Trainer: Dr. Raphael Benner

Herr Dipl.-Chem. Dr. Raphael Benner studierte Chemie an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau. Nach einer Weiterqualifikation im Bereich Umweltmanagement und Qualitätssicherung und zahlreichen Projekten zum Aufbau und Optimierung von Qualitäts- und Umweltmanagement-systemen im Mittelstand, entschied er sich für eine freiberufliche Zukunft in der Beratungs- und Trainingsbranche.

mehr zu Dr. Raphael Benner

  • Modul 1: DoE - Design of ExperimentsZielsetzung & Inhalte
  • Modul 2: Statistische RegressionsverfahrenZielsetzung & Inhalte
  • Teilnehmerkreis
  • Technische Ausstattung
  • Leistungspaket

Modul 1: DoE - Design of Experiments

Die Zielsetzung Ihrer Weiterbildung – DoE – Design of Experiments Basiswissen

  • Sie verfügen über das notwendige Basiswissen zu den DoE-Methoden und zu deren Anwendung bei der Planung neuer bzw. bei der Verbesserung vorhandener Prozesse.
  • Sie kennen praktische Anwendungen, die mit der Software Minitab® eine sichere, ergebnisorientierte Planung aussagefähiger Versuchsreihen ermöglichen.
  • Sie können die Versuchsreihen so entwerfen, dass ein Optimum an Aussagekraft bei vertretbarem Aufwand erreicht wird.
  • Sie können die Input- und Prozessvariablen identifizieren und diese Variablen bei Ihren konkreten Problemstellungen optimieren.
  • Nach einiger Praxisübung sind Sie in der Lage, komplexe Prozesse/Systeme schneller und wirtschaftlicher zu optimieren, Störgrößen oder Risiken zu erkennen und aufgezeigte Chancen gezielt zu nutzen.

Die Seminar-Inhalte – DoE – Design of Experiments Basiswissen

  • Einführung in DoE – Design of Experiments
  • Warum DoE?
  • Grundelemente des DoE
  • Erläuterung einiger Werkzeuge zur Ermittlung der Input- und Prozessmessgrößen
  • Statistische Grundlagen
  • Entwicklung robuster Prozesse
  • Einfaktorenmethode (OFAT – One Factor at Time)
  • Vollständige faktorielle Versuchsplanung (2-k Factorial)
  • Grundschema eines DoE-Versuchsplans
  • Hauptfaktorwirkungen und Faktorwechselwirkungen
  • Grafische Darstellung der Wechselwirkungen (Interaction Effects)
  • Berechnung der Effekte
  • Bestimmung der statistisch signifikanten Effekte
  • DoE – Übungen an Beispielen
  • Fraktionelle faktorielle Versuchspläne
  • Screening zum Herausfinden der entscheidenden Faktoren
  • Werkzeuge zur Analyse von Versuchsergebnissen
  • Response Optimizer zur softwareunterstützten Optimierung
  • DoE und Variationsreduktion
  • Response Surface-Methode
  • Central Composite Design
  • Box Behnken-Versuchspläne
  • Regressionsanalyse
  • Prozess- und Produktoptimierung

Vollständige DoE-Planung und -Auswertung, gemeinsame Diskussion der Ergebnisse

  • Empfehlungen zur Kombination der Methoden
  • Roadmap zur Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen
  • Vorbereitung auf das Kleingruppen-Experiment

Arbeit in Kleingruppen

  • Versuchsplanung und Durchführung
  • Analyse der Versuchsergebnisse
  • Moderierte Untersuchung eventuell vorliegender Nichtlinearitäten
  • Abschlussexperiment
  • SWOT-Betrachtung der DoE-Methode

Modul 2: Statistische Regressionsverfahren

Die Zielsetzung Ihrer Weiterbildung: Statistische Regressionsverfahren

  • Es werden Grundlagen der statistischen Datenanalyse vermittelt.
  • Sie kennen einfache Werkzeuge, um die Datenqualität zu testen.
  • Sie beherrschen Hintergründe der statistischen Verfahren und können Modelle aus den Daten ableiten.
  • Sie sind in der Lage, die abgeleiteteten Modelle auf Qualität zu überprüfen.
  • Sie können grafische Analysen wie z.B. Haupteffektediagramme, Konturdiagramme etc. mit den Modellen durchführen.
  • Sie lernen, wie Sie die abgeleiteten Modelle zu Prognosezwecken nutzen.
  • Sie sind in der Lage, die abgeleiteten Modelle zur Zielgrößenoptimierung zu verwenden.

Die Seminar-Inhalte: Statistische Regressionsverfahren

  • Übersicht über Regressionsverfahren
  • Einfache lineare Regression
  • Multiple lineare Regression
  • Multiple polynomiale Regression
  • Regression mit kategoriablen Variablen
  • Logistische Regression
  • Ausblick

Teilnehmerkreis

Teilnehmerkreis

  • Ingenieure, Fachbereichsleiter und Techniker aus F&E, Produktion, KVP und Qualitätsmanagement. Daneben sind Führungskräfte und Mitarbeiter angesprochen, die eine Systematik zur effizienten Ermittlung optimaler Einstellparameter einführen wollen.
  • ausgebildete Six Sigma Green Belts
  • Teilnehmer mit fundierten Kenntnissen der Statistik

Technische Ausstattung

Technische Ausstattung

Jeder Teilnehmer muss über ein Notebook mit der Software Microsoft Excel ab 2003, sowie Adobe Reader ab 8.0 verfügen. Die Software MINITAB stellen wir während des Trainings zur Verfügung und kann über uns bezogen werden.

Leistungspaket

Leistungspaket

  • Umfassende Schulungsunterlagen
  • Mittagessen, Getränke und Pausensnacks
  • Teilnahmebescheinigung

Ihr Preisvorteil:

Bei Buchung des Kombi-Pakets sparen Sie 164,50 EUR gegenüber der Einzelbuchung!

DoE - Design of Experiments & Statistische Regressionsverfahren

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