151-0034-10L  Ingenieur-Tool: Einführung in die statistische Versuchsplanung (DOE)

Lehrveranstaltungen

Katalogdaten

Kurzbeschreibung	Der Kurs führt in die lineare und nicht-lineare Modellierung von Prozessen mittels statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments) ein. DOE ist eine aktiv generierte Regressionsanalyse zur schnellen und kostengünstigen Ermittlung von Eingangsparametern zur Erzielung eines optimalen Output mit einer reduzierten Anzahl von Versuchen.
Lernziel	Die Studenten erhalten einen Einblick in die Theorie und Praxis von DOE. Sie lernen die wichtigsten Begriffe kennen, DOE Typen, voll- und teilfaktorielle Modellierung und worauf bei der Faktorenauswahl und Versuchsdurchführung zu achten ist, alles bereichert durch eine praktische Übung. Der Kurs vermittelt unverzichtbare Grundkenntnisse für zielgerichtetes wissenschaftliches Experimentieren.
Inhalt	1. Einführung - T&E, OFAT, DOE, Vorteile von DOE - Auffrischung Statistik und Multiple Regression - Multiple Regression vs DOE - DOE Typen: Screening, Refining, Optimizing 2. Theoretische Grundlagen - Vertiefung refining DOE - Voll-, teilfaktorielle DOE, confounding - Design generator, design resolution, factor levels, blocking - Beta-Risiko, Power, Replicates, Repeats, Mid-Points, Lack-of-fit 3. Versuchsplanung und -durchführung, Resultatanalyse - CNX Variablen - Experiment set-up mittels Software - Main effects, interaction plots - Modellreduzierung, Residualanalyse - Response optimizer - Einblick in die nicht-lineare Modellierung 4. Praktische Übung "Katapultschiessen" - Prozessverständnis - Versuchsdurchführung - Auswertung, Modellbildung, Wettbewerb
Skript	wird bereitgestellt und kann von den Kursteilnehmer heruntergeladen werden
Literatur	Rüttimann, Wegener - The Power of DOE: How to Increase Experimental Design Success and Avoid Pitfalls, JSSM, 2015
Voraussetzungen / Besonderes	Voraussetzung für die Kursteilnahme: Studenten des Maschinenbaus, der Betriebswirtschaft o.ä.; Kenntnisse der Statistikgrundlagen sind von Vorteil aber nicht zwingend (kurze Einführung in die inferentielle Statistik und multiple Regression wird vermittelt)
Kompetenzen	Fachspezifische Kompetenzen Konzepte und Theorien gefördert Verfahren und Technologien gefördert Methodenspezifische Kompetenzen Analytische Kompetenzen gefördert Entscheidungsfindung gefördert Problemlösung gefördert

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte	0.4 KP
Prüfende	B. G. Rüttimann
Form	unbenotete Semesterleistung
Prüfungssprache	Deutsch
Repetition	Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Gruppen

Einschränkungen

Angeboten in

Studiengang	Bereich	Typ
Maschineningenieurwissenschaften Bachelor	6. Semester: Ingenieur-Tools	W