Das Schulungsprogramm zu den Techniken des Design of Experiments (DOE) zielt darauf ab, den Teilnehmern Fähigkeiten in der Gestaltung und Analyse effektiver Experimente zu vermitteln. Diese Ausbildung verbessert den Prozess der Datensammlung, Analyse und Entscheidungsfindung mit statistischen Methoden und optimierten experimentellen Prozessen.
Die Schulung dient der beruflichen Weiterbildung, und das erhaltene Zertifikat ersetzt nicht das MYK-Zertifikat in Schulungen, bei denen das MYK-Zertifikat erforderlich ist.
- Einführung in das Design von Experimenten
- Definition und Bedeutung des Design of Experiments (DOE).
- Die Rolle von DOE-Techniken in verschiedenen Industrien.
- Grundprinzipien und Methoden des Experimentdesigns.
- Auswahl der experimentellen Variablen und Faktoren.
- Grundlegende statistische Konzepte und das Verständnis von DOE
- Statistische Konzepte: Mittelwert, Varianz, Konfidenzintervalle.
- Grundlegende statistische Analysen und Tests.
- Statistische Signifikanz und p-Wert.
- Faktoriellen Experimente und Untersuchung von Interaktionen.
- Methoden des experimentellen Designs
- Vollfaktorielle Experimente und eingeschränkte faktoriellen Experimente.
- Plackett-Burman Design und Box-Behnken Design.
- Response Surface Methodology (RSM).
- Selbst durchgeführte und vorgeplante Experimente.
- Datensammlung und Analyse im Experimentdesign
- Korrekte Sammlung und Organisation von Daten.
- Grafische und numerische Analyse experimenteller Daten.
- Verwendung von Regressionsanalysen und ANOVA (Analyse der Varianz).
- Modellierung und Erstellung von Response Oberflächen.
- Interpretation und Verbesserung experimenteller Ergebnisse
- Korrekte Interpretation experimenteller Ergebnisse.
- Entscheidungsfindung anhand statistischer Testergebnisse.
- Analyse von Interaktionen und beeinflussten Variablen.
- Anwendungen der Ergebnisse in der Wirtschaft und Technik.
- Anwendungsgebiete des Experimentdesigns
- Einsatz von DOE in Fertigungs- und Produktionsprozessen.
- Klinische Versuche und Medikamentenforschung im Gesundheitswesen.
- Anwendungen des experimentellen Designs in der Landwirtschaft und Umweltwissenschaften.
- Bedeutung von DOE-Techniken in der Produktentwicklung und Optimierungsprozessen.
- Fortgeschrittene Techniken des Experimentdesigns
- Multivariate experimentelle Designs und Optimierung.
- Mischungsdesigns und Modellierung.
- Monte-Carlo-Simulationen und zufällige Experimente.
- Fortgeschrittene Regressions- und Modellierungstechniken.
- Ethik und fortgeschrittene Themen im Experimentdesign
- Ethische Verantwortung im Experimentdesign.
- Datensicherheit und Datenschutz.
- Berichterstattung und korrekte Präsentation von Ergebnissen.
- Transparenz von Forschungsergebnissen.
- Software und Werkzeuge für Experimentdesign
- Software für experimentelles Design: Minitab, Design-Expert, JMP, R.
- Vorteile und Nachteile der Software.
- Modellierung experimenteller Prozesse mit Software.
- Visualisierung und Interpretation experimenteller Daten.
- Entscheidungsfindung und Innovation durch Experimentdesign
- Die Bedeutung datengestützter Entscheidungen.
- Nutzung experimenteller Ergebnisse für Produkt- und Prozessinnovation.
- Methoden zur Optimierung und Steigerung der Effizienz.
- Anwendungen von experimentellem Design für industriellen und kommerziellen Erfolg.
Die Schulung ist offen für institutionelle Kooperationen, Einzelbewerbungen werden jedoch nicht akzeptiert. Der Inhalt der Schulung kann je nach dem Profil und den Bedürfnissen der institutionellen Teilnehmer neu geplant werden. Nach gegenseitigen Gesprächen werden der Umfang der Schulung und die Methode (Präsenz, Online) festgelegt und die entsprechenden Prozesse abgeschlossen. Im Falle einer Vereinbarung werden der geeignete Tag und die Uhrzeit für Ihre Teilnehmer sowie der Ort der Schulung in Absprache mit unseren Lehrkräften festgelegt.