Statistische Versuchsplanung

Beschreibung

Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Prozessoptimierung. Planung und Durchführung von systematischen Versuchsreihen, zur Optimierung von Produkten oder Fertigungsprozessen mit engem Praxisbezug, sind das Hauptanliegen. Simulationsmodelle können durch statistische Versuchsplanung ressourcensparend eingesetzt werden, und Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren. Besonders erfolgreich ist das Verfahren dann, wenn viele Einflussgrößen zu berücksichtigen sind, zum Beispiel im Bereich Fahrzeugsicherheit oder auch bei Prozessoptimierung in der Verfahrenstechnik. Die Statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Bestandteil von "Six Sigma". Das Buch wendet sich an Ingenieure aus Entwicklung und Fertigung.
Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Prozessoptimierung. Planung und Durchführung von systematischen Versuchsreihen, zur Optimierung von Produkten oder Fertigungsprozessen mit engem Praxisbezug, sind das Hauptanliegen. Simulationsmodelle können durch statistische Versuchsplanung ressourcensparend eingesetzt werden, und Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren. Besonders erfolgreich ist das Verfahren dann, wenn viele Einflussgrößen zu berücksichtigen sind, zum Beispiel im Bereich Fahrzeugsicherheit oder auch bei Prozessoptimierung in der Verfahrenstechnik. Die Statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Bestandteil von "Six Sigma". Das Buch wendet sich an Ingenieure aus Entwicklung und Fertigung.
Checkliste zur Planung einer Versuchsstrategie Einbindung in CAE mit Fallbeispiele für industriespezifische Probleme
Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Hierbei wird die Abhängigkeit einer "Systemantwort" von beliebigen Eingangsgrößen ermittelt. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Prozeßoptimierung. Im Vergleich zu "ad hoc" Versuchen ist der Aufwand bei gleicher Informationsausbeute wesentlich geringer. Die Ergebnisse von neuen und noch nicht getesteten Einstellungen lassen sich mit hoher Genauigkeit rechnerisch bestimmen. Simulationssmodelle können durch die DoE resourcensparend eingesetzt werden und die Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren.

Autor*in

Karl Siebertz

Themen in »Statistische Versuchsplanung«

Entwicklung Fertigung Industrie Ingenieur Optimierung Planung Praxis Sensitivitätsanalyse Simulation Systeme Verfahren Verfahrenstechnik

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