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.

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 12.04. - 13.04.10
06.09. - 07.09.10
01.11. - 02.11.10		 jeweils in
Nordhessen		 980,- Netto pro Person 2 Tage Deutsch, Englisch
Inhouse nach
Vereinbahrung		 an Ihrem
Standort		 auf Anfrage 2 Tage Deutsch, Englisch
           
Interesse an diesem Kurs ?
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf !		 Telefon: +49 (0)5542 - 93300
Email: vertrieb@statcon.de


"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 03.03. - 04.03.10
16.06. - 17.06.10
22.09. - 23.09.10
17.11. - 18.11.10		 Nordhessen 980,- Netto pro Person 2 Tage Deutsch, Englisch
Inhouse nach
Vereinbahrung		 an Ihrem
Standort		 auf Anfrage 2 Tage Deutsch, Englisch
           
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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 14.06. - 15.06.10
20.09. - 21.09.10
15.11. - 16.11.10		 jeweils in
Nordhessen		 980,- Netto pro Person 2 Tage Deutsch, Englisch
Inhouse nach
Vereinbahrung		 an Ihrem
Standort		 auf Anfrage 2 Tage Deutsch, Englisch
           
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Email: vertrieb@statcon.de


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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