Design Expert Schulungen

Design Expert ist ein Programm für die statistische Versuchsplanung. Durch sorgfältiges Planen von Experimenten mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung, auch Design of Experiments genannt, können Sie wichtige von unwichtigen Faktoren trennen, den Zusammenhang zwischen Faktoren und Zielgrößen verstehen und optimale Faktoreinstellungen bestimmen. Design Expert unterstützt Sie dabei in idealer Weise und bietet mit teil- und vollfaktoriellen Plänen, Response-Surface-Plänen, Mischungs- und D-optimalen Plänen alles, was Sie zum effizienten Einsatz der statistischen Versuchsplanung benötigen. Die besondere Stärke von Design Expert liegt in der einfachen Bedienbarkeit, auch ohne große Statistik-Kenntnisse.

Webinar Einblicke in die Versuchsplanung mit Design Expert

Dieses kostenlose Webinar richtet sich an Versuchsplaner, die die Arbeit mit der Software Design Expert kennenlernen möchten. In einer Live-Präsentation werden folgende Punkte vorgestellt:

Inhalte:
  • Klassische Versuchsplanung
  • Auswerten von Versuchsplänen
  • Optimale Versuchsplanung
  • Mehrere Zeilgrößen optimieren
  • Mischungsdesigns oder Versuchspläne


Voraussetzungen:

Als Voraussetzung für unser Webinar wird nur ein Computer mit Browser, Internetzugang sowie Lautsprecher oder Kopfhörer ( Audio- Übertragung via VoIP) benötigt.


Schulungstyp Datum Ort Kursgebühr Dauer Sprachen
Webinar 08.02.12 – 14:00 Uhr
09.03.12 – 14:00 Uhr
02.04.12 – 14:00 Uhr
 Internet kostenlos ca. 30 Min. Deutsch, Englisch oder Französisch
           
Interesse an diesem Kurs ?
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf !		 Telefon: +49 (0)5542 - 93300
Email: vertrieb@statcon.de


Design Expert Webinar

Dieses Webinar richtet sich an Versuchsplaner, die zum Erlernen der Software Design Expert ihre Statistikkenntnisse auffrischen möchten. Grundlegende Statistikkenntnisse sind als Basis für die Erstellung von Versuchsplänen von großem Vorteil. Die nachfolgende, detaillierte Aufstellung der Inhalte unserer Online Präsentation verdeutlicht die Lernziele des Webinars.

Lernziele:
  • Lektion 1: Statistisches Denken und beschreibende Statistik (45 Minuten)
    • Stichprobe und Grundgesamtheit
    • Beschreibende ( deskriptive) Statistik - Mittelwerte, Modus und Median
    • Varianz und Standardabweichung
    • Streuungsursachen - systematische und zuflällige Streuung, Replikatstreuung, Messsystemstreuung
  • Lektion 2: Das Konzept der Normalverteilung und der Zentrale Grenzwertsatz (45 Minuten)
    • Was ist Normalverteilung - Beschreibung der Normalverteilung
    • Testen auf Normalverteilung - Histogramme vs. Normalverteilungspapier
    • Zentraler Grenzwertsatz
  • Lektion 3: Testen statistischer Hyothesen (45 Minuten)
    • Konzept des Hypothesen Testens
    • Nullhypothese und Alternativhypothese
    • Entscheidungsregeln: Fehler 1. Art vs. Fehler 2. Art
    • Signifikanz, Relevanz, Power, Trennschärfe und Stichprobenumfang
    • Referenzverteilung ( optional)
  • Lektion 4: T- Test ( 45 Minuten)
    • T- Test durchführen
    • Zwei Stichproben T- Test
    • Verbundene Stichproben - gepaarter T- Test ( optional)
    • T- Test interpretieren
  • Lektion 5: Varianzanalyse (45 Minuten)
    • Varianzanalyse (ANOVA) und F- Test
    • Summe der Abweichungsquadrate ( sums of squares)
    • Freiheitsgrade
    • Interpretation der F- Werte
  • Lektion 6: Lineare Regression (45 Minuten)
    • Anwendung der Regression
    • Kleinste Quadrate Schätzung
    • Korrelationskoeffizient und Bestimmtheitsmaß


Voraussetzungen:

Als Voraussetzung für unser Webinar wird nur ein Computer mit Browser, Internetzugang sowie Lautsprecher oder Kopfhörer ( Audio- Übertragung via VoIP) benötigt.


Schulungstyp Datum Ort Kursgebühr Dauer Sprachen
Webinar 20.01.12
05.03.12
30.05.12
28.06.12
17.09.12
01.10.12
26.11.12
 Internet 240,- Netto pro Person 6 Einheiten á 45 Minuten Deutsch, Englisch oder Französisch
           
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Einführung in die statistische Versuchsplanung mit Design Expert

In der statistischen Versuchsplanung wird untersucht, wie mit möglichst wenig Experimenten statistische Zusammenhänge erkannt und modelliert werden können.
Diese Einführung in die statistische Versuchsplanung deckt insbesondere die praktischen Aspekte ab. Sie lernen alles über die einfachen, aber leistungsstarken zweistufigen Experimente. Zudem stellen wir Block-Faktoren und Screening-Pläne vor. So können Sie die wenigen wichtigen Faktoren für Ihre Zielgrößen erkennen und Wechselwirkungen zwischen den Faktoren aufdecken. Lernen Sie darüber hinaus statistische Methoden kennen, mit denen Sie die Konfidenz Ihrer Ergebnisse beurteilen. An Hand praxisorientierter Beispiele erzeugen und analysieren Sie selbst Versuchspläne mit der Software Design Expert, die Sie so Schritt für Schritt erlernen.

Lernziele:
  • zweistufige faktorielle Versuchspläne aufstellen und analysieren
  • Weiterentwicklungen faktorieller Pläne verwenden
  • Transformationen einsetzen
  • Blockfaktoren einführen und nutzen können
  • teilfaktorielle Versuchspläne für Screening-Experimente verwenden
  • Versuchspläne durch zusätzliche Experimente systematisch erweitern können
  • grafische und statistische Auswertungen erstellen


Voraussetzungen:

Grundlagen der Statistik sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung. Sie werden nach Bedarf im Kurs behandelt.


Schulungstyp Datum Ort Kursgebühr Dauer Sprachen
Offen 02.02. - 03.02.12
12.03. - 13.03.12
25.06. - 26.06.12
05.09. - 06.09.12
27.11. - 28.11.12		 Nordhessen
München
Nordhessen*
Berlin
München		 980,- Netto pro Person 2 Tage Deutsch, *Englisch
Inhouse nach
Vereinbahrung		 an Ihrem
Standort		 auf Anfrage 2 Tage Deutsch, Englisch
           
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"Mixture Design" für Optimale Produktrezepturen (MIX)

Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, Rezepturen zu formulieren, die aus mehreren Komponenten gemischt werden, funktionieren klassische Versuchspläne nicht. Sie benötigen die spezielle Klasse der Mischungspläne. Dieser Kurs wird Sie umfassend mit den leistungsstarken Mischungsplänen bekannt machen. Sie lernen sowohl die statistischen Methoden zur Erstellung und Analyse, als auch die graphischen Methoden zur Auswertung kennen. Damit können Sie alle Faktoren so mischen, dass Ihre Spezifikationen möglichst optimal erfüllt werden. Durch praktische Beispiele lernen Sie in der Software Design Expert, Mischungspläne aufzustellen und zu analysieren.

Lernziele:
  • Simplex Designs aufstellen und analysieren
  • Auswahl geeigneter Mischungs Designs und Modelle
  • Contour Plots in der triangulären experimentellen Region generieren
  • Design für Mischungen mit Nebenbedingungen erstellen
  • Produktzusammensetzungen, Produktrezepturen optimieren
  • bewerten der Design Qualität
  • die Designs erweitern
  • Konturdiagramme und Traceplots erstellen


Voraussetzungen:

Grundkenntnisse der Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen, etwa im Umfang des Kurses "Einführung in die Versuchsplanung" (EDME).


Schulungstyp Datum Ort Kursgebühr Dauer Sprachen
Offen 22.02. - 23.02.12
29.03. - 30.03.12
11.07. - 12.07.12
26.09. - 27.09.12
12.12. - 13.12.12		 Nordhessen
München
Nordhessen*
Berlin
München		 980,- Netto pro Person 2 Tage Deutsch, *Englisch
Inhouse nach
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"Response Surface-Methoden" zur Produkt- und Prozessoptimierung mit Design Expert (RSM)

In vielen praktischen Anwendungen reichen faktorielle Versuchspläne nicht aus. In diesem Kurs stellen wir daher ausführlich und an praktischen Beispielen die Response Surface-Methode vor. Diese Versuchspläne dienen dazu, optimale Faktoreinstellungen für die relevanten Zielgrößen in einer Produkt- oder Prozessoptimierung zu bestimmen. Darüberhinaus werden Modelle für die Wirkungsfläche erstellt, so dass Simulationen durchgeführt werden oder Prozessfenster definiert werden können. Die Software Design Expert ist gerade für Optimierungsdesigns bestens geeignet, durch praktische Beispiele, die Sie im Kurs bearbeiten werden, können Sie Ihr Verständnis der Software weiter vertiefen und neue Aspekte kennen lernen.

Lernziele:
  • fraktioniert faktorielle Versuchspläne mit Mittelpunktsversuchen erweitern
  • Zentral-zusammengesetzte (CCD), Box-Behnken und andere RSM-Versuchspläne erstellen
  • geeignete Regressionsmodelle auswählen
  • robuste Rechenbedingungen finden
  • mehrere Zielgrößen gleichzeitig optimieren
  • die Qualität von Versuchsplänen auswerten


Voraussetzungen:

Grundkenntnisse der Statistik und der Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen, etwa im Umfang des Kurses "Einführung in die Versuchsplanung" (EDME).


Schulungstyp Datum Ort Kursgebühr Dauer Sprachen
Offen 20.02. - 21.02.12
27.03. - 28.03.12
09.07. - 10.07.12
24.09. - 25.09.12
10.12. - 11.12.12		 Nordhessen
München
Nordhessen*
Berlin
München		 980,- Netto pro Person 2 Tage Deutsch, *Englisch
Inhouse nach
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DoE für Design für Six Sigma (DDFSS)

Nutzen Sie Design of Experiments um Prozesse und Produkte zu entwerfen, die robust gegenüber variierenden Uweltbedingungen sind. Nutzen Sie die Toleranzanalyse, um sicherzustellen, dass Spezifikationsgrenzen eingehalten werden. Jeder mit DoE-Erfahrungen und dem Wunsch nach robusten Prozessen sollte teilnehmen.

Lernziele:
  • Wie Sie robustes Design in den Design für Six Sigma Einstellungen erhalten
  • Welches Versuchsdesign ist das beste für die Verifizierung von Studien?
  • Anwendung der Fehlerfortpflanzung (propagation of error; POE) zur Optimierung von Faktorenlevels und Minimierung der Empfindlichkeit gegenüber Schwankungen
  • Vergleich der Vor- und Nachteile des Worst-Case-Tolerancing, Statistical Tolerancing und des Process Tolerancing
  • Verbesserung der Process-Capability-Indizes (Cpk's) für Ihre Prozesse via Toleranzanalyse.


Voraussetzungen:

Voraussetzung sind Kenntnisse in der Versuchsplanung. Desweiteren sollten Teilnehmer über Erfahrungen im Factorial Design und Response-Surface-Methoden verfügen. Wir empfehlen die vorherige Teilnahme an unserem Einführungsworkshop und dem Workshop "Response Surface"- Methoden zur Produkt- und Prozessoptimierung mit Design Expert.


Schulungstyp Datum Ort Kursgebühr Dauer Sprachen
Offen auf Nachfrage     Deutsch, Englisch
Inhouse nach
Vereinbahrung		 an Ihrem
Standort		 auf Anfrage   Deutsch, Englisch
           
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