DOE - Effiziente, statistische Versuchsplanung

Daten zu der Lehrveranstaltung DOE - Effiziente, statistische Versuchsplanung

DOE - Effiziente, statistische Versuchsplanung

Allgemeines

Die Lehrveranstaltung vermittelt die Grundlagen der statistischen Versuchsplanung und die Schlüsselfaktoren für die erfolgreiche Anwendung.

Inhalt

Testplanung
- Warum wird getestet
- Versuchsaufbau, -ablauf und -klassierung
- System- und Datenanalyse
- Hypothesentests und Varianzanalyse

Effiziente Versuchsplanung
- DOE-Grundidee
- Faktorielle Versuchspläne
- Wirkungsflächenversuchspläne
- Effektanalyse und Modellbildung

Schlüsselfaktoren für die erfolgreiche Versuchsplanung
- Fehlerarten und Trennschärfe
- Planung der Aufwände
- Randomisierung und Blockbildung
- Nicht normalverteilte Daten / Lebensdauer-DOE

Die Inhalte zielen darauf ein ein Grundverständnis über effiziente Testmethoden zu erlangen mit besonderem Fokus auf die praktische Anwendung. Versuche müssen im industriellen Alltag von Ingenieuren oft angewendet werden, um physikalische Effekte auf Basis empirischer Daten besser zu verstehen oder zu verifizieren. Dazu ist eine effiziente Testplanung nötig, bei der mit minimiertem Aufwand der Informationsgehalt maximal ausfällt. Besonderes Fokus wird dabei auch auf die Auswertung mit Hypothesentests gelegt, sodass trotz allgegenwärtiger Zufallsstreuung belastbare Aussagen über die Versuchsergebnisse gemacht werden können. Die Methoden werden anhand vieler industrieller Beispiele erlernt.

Ziel

Die Studierenden erlangen ein grundlegendes Verständnis der statistischen Versuchsplanung und allgemeiner Versuchsmethodik. Sie lernen verschiedene Teststrategien, Versuchspläne und deren Schlüsselfaktoren zur effizienten Anwendung kennen und können diese dann auch – abhängig von den Gegebenheiten und Randbedingungen – anwenden.

Die Studierenden lernen Verfahren der Testplanung und ihre Anwendungsmöglichkeiten kennen. Sie können eine System- und Datenanalyse durchführen, kennen die wichtigsten Kenngrößen der Statistik und können die Daten mit Hilfe von Hypothesentests und der Signifikanzanalyse auswerten und die Ergebnisse kritisch bewerten. Somit sind belastbare Entscheidungen trotz Zufallsstreuung möglich.

Bei der effizienten Versuchsplanung – Design of Experiment – erstellen die Studierenden eigenständig vollfaktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne bzw. Wirkungsflächenversuchspläne. Weiterhin führen Sie mit Hilfe der Trennschärfeanalyse Aufwandsabschätzungen durch. Nach der Datenauswertung bewerten Sie das Ergebnis kritisch und lernen die Möglichkeiten zur Nutzung der ermittelten Daten kennen. Weiterhin lernen Sie den Umgang und die Besonderheiten bei nicht normalverteilten Lebensdauerdaten bei der Zuverlässigkeitserprobung.

Voraussetzungen

Keine besonderen Voraussetzungen erforderlich

Kontakt

Dieses Bild zeigt Martin Dazer

Martin Dazer

Dr.-Ing.

Bereichsleitung Zuverlässigkeits- und Antriebstechnik

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