Dieses Training dient der beruflichen Weiterbildung. Das erhaltene Zertifikat ersetzt nicht das MYK-Zertifikat, das für Schulungen erforderlich ist, die ein MYK-Zertifikat erfordern.

Design of Experiments (DOE) Techniken Trainingsprogramm

Dieses Training zielt darauf ab, den Teilnehmern die Fähigkeiten zu vermitteln, effektive Experimente zu entwerfen und zu analysieren. Es verbessert die Fähigkeit, Daten zu sammeln, diese zu analysieren und fundierte Entscheidungen durch statistische Methoden und optimierte experimentelle Prozesse zu treffen.

1. Einführung in das Experimentdesign

• Definition und Bedeutung des Experimentdesigns.
• Die Rolle der DOE-Techniken in verschiedenen Industrien.
• Grundprinzipien und Methoden des Experimentdesigns.
• Auswahl von experimentellen Variablen und Faktoren.

2. Grundlegende statistische Konzepte und das Verständnis von DOE

• Statistische Konzepte: Mittelwert, Varianz, Konfidenzintervalle.
• Grundlegende statistische Analysen und Tests.
• Statistische Signifikanz und p-Wert.
• Faktorielle Experimente und Analyse von Interaktionen.

3. Methoden des Experimentdesigns

• Vollfaktorielle und fraktionierte faktorenielle Experimente.
• Plackett-Burman-Design und Box-Behnken-Design.
• Antwortflächenmethoden (RSM).
• Selbstdurchgeführte und vorgeplante Experimente.

4. Datensammlung und -analyse im Experimentdesign

• Die richtige Sammlung und Organisation von Daten.
• Graphische und numerische Analyse experimenteller Daten.
• Regressionsanalysen und Anwendung von ANOVA (Analyse der Varianz).
• Modellierung und Erstellung von Antwortflächen.

5. Interpretation und Verbesserung experimenteller Ergebnisse

• Die korrekte Interpretation experimenteller Ergebnisse.
• Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Testergebnissen.
• Analyse von Interaktionen und betroffenen Variablen.
• Die Anwendung der Ergebnisse in der Wirtschaft und Technik.

6. Anwendungen des Experimentdesigns

• Verwendung von DOE in Fertigungs- und Produktionsprozessen.
• Klinische Studien und pharmazeutische Forschung im Gesundheitssektor.
• Anwendungen des Experimentdesigns in der Landwirtschaft und Umweltwissenschaften.
• Die Bedeutung von DOE-Techniken in der Produktentwicklung und Optimierungsprozessen.

7. Fortgeschrittene Experimentdesign-Techniken

• Multivariate experimentelle Design- und Optimierungstechniken.
• Gemischte Designs und Modellierung.
• Monte-Carlo-Simulationen und randomisierte Experimente.
• Fortgeschrittene Regressions- und Modellierungstechniken.

8. Ethik und fortgeschrittene Themen im Experimentdesign

• Ethikverantwortung im Experimentdesign.
• Datenicherheit und Vertraulichkeit.
• Berichterstattung und genaue Präsentation der Ergebnisse.
• Transparenz von Forschungsergebnissen.

9. Software und Werkzeuge für Experimentdesign

• Software, die für Experimentdesign verwendet wird: Minitab, Design-Expert, JMP, R.
• Vorteile und Nachteile dieser Softwaretools.
• Modellierung experimenteller Prozesse mit Software.
• Visualisierung und Interpretation experimenteller Daten.

10. Entscheidungsfindung und Innovation mit Experimentdesign

• Die Bedeutung datengetriebener Entscheidungen.
• Verwendung experimenteller Ergebnisse für Produkt- und Prozessinnovation.
• Optimierung und Effizienzsteigerung.
• Anwendungen des Experimentdesigns für industrielle und kommerzielle Erfolge.

Das Training ist für institutionelle Kooperationen (Unternehmens-/Organisationspakete) geöffnet und akzeptiert keine individuellen Anmeldungen. Der Inhalt des Trainings kann auf Grundlage des Profils und der Bedürfnisse der Teilnehmer aus der Organisation neu geplant werden. Nach gegenseitigen Gesprächen wird der Umfang und die Methode des Trainings (Präsenz, Online) festgelegt, und die entsprechenden Prozesse werden abgeschlossen. Bei einer Vereinbarung werden die geeigneten Termine und Zeiten für die Teilnehmer Ihrer Institution und unsere Dozenten festgelegt und der Trainingsort bestimmt.