Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

Statistische Versuchsplanung (eBook, PDF)

Design of Experiments (DoE)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

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.

Produktdetails

• Verlag: Springer Berlin
• Erscheinungstermin: 17. Mai 2010
• Deutsch
• ISBN-13: 9783642054938
• Artikelnr.: 37373030

Autorenporträt

Dr. Siebertz ist technischer Spezialist im Bereich Biomechanik. Er erbeitet seit 1995 mit der statistischen Versuchsplanung. Zwischen 1999 und 2001 arbeitete er hauptberuflich Schulungsleiter und Berater in diesem Gebiet. Neben seiner heutigen Tätigkeit führt er weiterhin interne und externe Schulungen sowie Anwendungsberatungen durch. Dr. van Bebber ist promovierter Ingenieur mit Schwerpunkt Simulationsverfahren. Dr. Hochkirchen ist promovierter Mathematiker und Spezialist für Statistik. Dr. van Bebber und Dr. Hochkirchen sind Six Sigma Black Belts und haben ebenfalls mehrjährige praktische Erfahrung auf diesem Gebiet. Dr. Siebertz und Dr. van Bebber arbeiten im FORD Forschungszentrum in Aachen. Dr. Hochkirchen war bis 2006 dort tätig und arbeitet heute in der Ford Werke GmbH.

Inhaltsangabe

Grundlagen.- Versuchspläne.- Kontrollverfahren.- Statistische Modellbildung.- Varianten der statistischen Versuchsplanung.- Computer-Experiment.- Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge.- Metamodelle.- Optimierung.- Sensitivitätsanalyse.- Strategie.