Prozess-Sicherheit II. Statistische Versuchsplanung für Ingenieure in Produkt- und Prozessentwicklung - Spenhoff, Eckehardt
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Fachbuch aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Mathematik - Statistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Mit diesem Buch wird der Versuch unternommen, statistische Methoden wie sie in der Produkt- und Prozessentwicklung genutzt werden, zu behandeln. Bezüglich der mathematischen Herleitung müssen aufgrund des Buchumfanges Abstriche gemacht werden. Für die statistischen Methoden des operativen Qualitätsmanagement (Mess-System-Analyse, Statistische Prozessregelung, Statistische Prozessfähigkeitsanalyse und vieles mehr) wird auf das Buch Prozess-Sicherheit I. hingewiesen. Dort wurden diese Verfahren…mehr

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Produktbeschreibung
Fachbuch aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Mathematik - Statistik, , Sprache: Deutsch, Abstract: Mit diesem Buch wird der Versuch unternommen, statistische Methoden wie sie in der Produkt- und Prozessentwicklung genutzt werden, zu behandeln. Bezüglich der mathematischen Herleitung müssen aufgrund des Buchumfanges Abstriche gemacht werden. Für die statistischen Methoden des operativen Qualitätsmanagement (Mess-System-Analyse, Statistische Prozessregelung, Statistische Prozessfähigkeitsanalyse und vieles mehr) wird auf das Buch Prozess-Sicherheit I. hingewiesen. Dort wurden diese Verfahren umfassend dargestellt. In diesem Buch werden die Varianzanalyse, Design of Experiments (DoE), Response Surface Methodology (RSM) und Mixtures Analysis ausführlich behandelt. Neben einigen Grundlagen der Statistik findet der interessierte Leser eine detaillierte Darstellung der wichtigsten Verfahren zur Versuchsplanung: 1) gekreuzte und hierarchische Varianzanalysen mit festen oder zufälligen Variablen; 2) faktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne mit stetigen und kategorialen Variablen; 3) Response Surface Versuchspläne (Zentral zusammengesetzte Versuchspläne, Box-Behnken); 4) Mischungsanalysen mit und ohne Restriktionen inklusive von Prozessvariablen; 5) D-optimale Versuchspläne; 6) Polyoptimierung für mehrere Zielgrößen; 7) Taguchi- und Shainin-Methoden; 8) Umfangreiche Beispiele zur Planung und Analyse von Versuchen
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