DoE — Design of Experiments — Mit minimalen Versuchen maximale Erkenntnisse
Planen · Durchführen · Auswerten · Interne Zertifizierung · 3 Tage · Minitab®
Mit statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) reduzieren Sie die Anzahl notwendiger Versuche drastisch und gewinnen dabei mehr Informationen über Ihr System als mit klassischen Ein-Faktor-Experimenten. In 3 Trainingstagen lernen Sie, wie Sie Screening-Designs, vollständige und fraktionelle Designs sowie Response Surface Designs planen, durchführen und auswerten.
Alle Inhalte werden an einem durchgängigen Fallbeispiel in Teamarbeit erarbeitet. Die vollständige Versuchsplanung, von der Zielfestlegung über die Faktorauswahl bis zur Optimierung, wird praktisch mit Minitab® trainiert. Sie verlassen das Seminar mit einer anwendungsbereiten DoE-Roadmap für Ihre eigenen Projekte.
Das Seminar richtet sich an Green Belts, Black Belts und Ingenieure aus Entwicklung, Produktion und Qualität, die DoE in eigenen Projekten einsetzen wollen als Einzelteilnehmer oder im Inhouse-Format mit dem eigenen Team.
Lernziele
Was Sie im Seminar lernen
- Grundlagen der statistischen Versuchsplanung und deren Vorteile
- Zielgrößen, Faktoren und Störgrößen identifizieren und bewerten
- Screening Designs: wichtige Einflussgrößen mit minimalem Aufwand finden
- Vollfaktorielle und fraktionelle faktorielle Designs planen und auswerten
- Wechselwirkungen erkennen, interpretieren und grafisch darstellen
- Response Surface Designs (CCD, Box Behnken): Optimum finden
- Transferfunktionen aufstellen und zur Prozesssimulation nutzen
- DoE in Six Sigma-Projekten (ANALYZE/IMPROVE-Phase) einsetzen
- Vollständige Auswertung mit Minitab®: von Rohdaten zum Optimum
Was Sie nach dem Seminar können
- DoE-Roadmap selbständig anwenden: planen, durchführen, auswerten
- Das richtige Versuchsdesign für Ihre Aufgabenstellung auswählen
- Faktorieller Versuchspläne mit Minitab® erstellen und analysieren
- Haupt- und Wechselwirkungseffekte statistisch nachweisen
- Response Surface Designs zur Prozessoptimierung einsetzen
- Transferfunktionen entwickeln und Prozesse gezielt einstellen
- DoE-Ergebnisse im Projektteam und gegenüber Führungskräften präsentieren
- Versuchsanzahl gegenüber klassischen Methoden signifikant reduzieren
Trainingdetails
Dauer
3 Tage
09:00–17:00 Uhr
Präsenz-Preis
€ 1.650,00 zzgl. MwSt.
Online-Preis
€ 1.550,00 zzgl. MwSt.
Prüfung
Keine ASQ-Prüfung · Qualifizierungsbescheinigung nach Teilnahme
Sprache
Deutsch (Englisch auf Anfrage)
Zertifikat
Qualifizierungsbescheinigung ‚DoE — Design of Experiments‘
Voraussetzungen
Software
Formate
Nächste Termine
Kosten & Leistungsumfang
Präsenztraining
€ 1.650,00 zzgl. MwSt
Live-Online € 1.550,00 zzgl. MwSt
Im Preis enthalten
- Schulungsunterlagen digital (PDF) & in Papierform inkl. DoE-Roadmap
- Datenfiles und Minitab®-Projektdateien für alle Übungsbeispiele
- Fotodokumentation der Gruppenarbeiten (im Nachgang)
- Qualifizierungsbescheinigung „DoE- Design of Experiments“, nach Teilnahme
- Kleingruppen für individuelles Lernen und Praxistransfer
Zusätzlich bei Präsenz
- Schulungsunterlagen in Papierform
- Mittagessen, Getränke und Pausensnacks
- Hotel mit Übernachtungsmöglichkeit als Veranstaltungsort (Selbstzahlerbasis)
- Live Erfahrungsaustausch
Gruppenrabatt: Ab dem 2. Teilnehmer zum selben Termin aus dem gleichen Unternehmen gewähren wir einen Nachlass von 10 % auf genannte Teilnahmekosten.
Trainingsinhalte
Alle Inhalte werden an einem durchgängigen Fallbeispiel erarbeitet und in praxisnahen Workshops vertieft. Der Trainer stimmt Schwerpunkte, Beispiele und Übungsaufgaben auf die Teilnehmergruppe ab, keine Standardvorlesung, sondern angewandte Methodik.
- Einführung in DoE (Design of Experiments)
- Vorbereitung von Versuchsplänen
- Systematische Ableitung der relevanten Eingangsinformationen für DoE‘s
- Review des Verständnisses von Y- und X-Variablen
- Umgang mit Rauschvariablen
- Handhabung stetiger und diskreter Variablen
- Aufbau einer Roadmap zur Planung eines DoE
- Auswahl von Faktoren
- Festlegung der Faktorstufen, Bestimmung des Versuchsraumes
- Auswahl des Designs auf der Basis von vorhandenem (datenbasierenden) Wissen
- Ermittlung der Anzahl von Replikationen, Stichprobentheorie
- Vorbereitung der Dokumentation von Ergebnissen und begleitenden Informationen
- Entwicklung geeigneter Templates
- Berücksichtigung des Versuchsumfeldes
- Abstimmung mit den Beteiligten, z.B. der Fertigung
- Einfluss von Messsystemen auf eine DoE
- Statistische Grundlagen
- Systematische Ableitung der relevanten Eingangsinformationen für DoE‘s
- Versuchs-Designs und Auswertung
- Einfaktorenmethode (OFAT = One Factor at Time)
- Vollfaktorielle Versuchspläne (2^k Factorial)
- Aufbau eines DoE Versuchsplans
- Effekte von Hauptfaktoren und Wechselwirkungen
- Graphische Darstellung der Ergebnisse (Haupteffektediagramm, Wechselwirkungsdiagramm, Würfeldiagramm)
- Berechnung der Effekte
- Bestimmung der statistisch signifikanten Effekte
- DoE – Übung an einem Beispiel
- Teilfaktorielle Versuchspläne (fractional factorial designs)
- Screening Designs zum Ermitteln der entscheidenden Faktoren
- Statistische Analyse von Versuchsergebnissen, Regressionsanalyse
- Regressionsmodellierung
- Residualanalyse mit Interpretation
- Weitere Nutzung eines Modells (Output-Prognosen, „best settings“ in der Produktion
- Desirability-Funktionen
- Erkennen und Interpretieren kritischer Zustände in (Produkt- und Prozess) Designs
- Ausloten der Leistungsgrenze eines Designs
- Handhabung, Gewichtung und Bedeutung mehrerer Y-Variablen
- Simulationsmöglichkeiten, Response Optimization
- DoE und Variationsreduzierung
- Response surface Designs
- Ansatz und Theorie des Central composite Designs (CCD) incl. Varianten
- Box Behnken Design
- D-optimale Designs (Ansatz, Vorteile und Risiken)
- Orthogonalität und Drehbarkeit
- Theorie zur statistischen Auswertung von RSD‘s
- Behandlung einer vollständigen Roadmap zur Analyse und Modellierung
- Nichtlineare Desirability-Funktionen
- Evolutionary optimisation (EVOP)
- Ausblick
- Mischungsexperimente
- Anwendungssituationen und Ansatz
- Varianten
- Statistische Modellierung
- Mischungsexperimente
- Taguchi Designs
- Anwendungssituationen und Ansatz
- Planung, Auswahl und Einbindung von Rauschfaktoren
- Statistische Analyse
- Analyse und Interpretation der Robustheit von Designs
- Aufbau einer umfassenden DoE-Roadmap
- Systematische Ausweitung von erworbenem DoE-Wissen im Unternehmen
- Aufstellen und gezielte Nutzung von Prozessalgorithmen (Transferfunktionen)
- Optimierung von Prozessketten, Produktionslinien, etc.
- DoE in Six Sigma und Design for Six Sigma Projekten
- Gezielte Nutzung von DoE zur Festlegung von Toleranzen
- Neuronale Netze
- „DoE“ versus „Neuronale Netze“
- Möglichkeiten der Verknüpfung
- Tipps und Erfahrungsaustausch
Software
Die Ausbildung arbeitet mit Minitab® als Standardsoftware. Als Alternative steht JASP (kostenlos, open source) zur Verfügung. Kundeneigene Software kann auf Anfrage individuell abgestimmt werden.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Statistik (Mittelwert, Streuung, Normalverteilung) sind hilfreich, aber nicht zwingend — die notwendigen Statistik-Grundlagen werden im Seminar in kompakter Form vermittelt. Kenntnisse auf Green Belt-Niveau oder Erfahrung mit Minitab® erleichtern den Einstieg.
Teilnehmer mit Six Sigma Green Belt Hintergrund haben den idealen Einstieg: DoE baut direkt auf ANALYZE-Kenntnissen auf.
Black Belt-Absolventen können das Seminar zur Vertiefung und Konsolidierung der DoE-Roadmap nutzen.
Minitab® wird im Seminar vollständig erklärt, keine Vorkenntnisse in der Software erforderlich.
Teilnehmerkreis
Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die statistische Versuchsplanung in eigenen Entwicklungs- oder Verbesserungsprojekten einsetzen wollen.
Typische Zielgruppen
- Six Sigma Green Belts und Black Belts, die DoE vertiefen oder festigen wollen
- Ingenieure aus Entwicklung, Konstruktion, Versuch und Qualität
- Fachkräfte aus Produktion und Prozessoptimierung
- Projektleiter, die Versuchsreihen effizienter planen wollen
- Branchen mit hohen Versuchsanforderungen: Automotive, Pharma, Medizintechnik, Chemie, Luft- und Raumfahrt
Häufige Fragen zum DoE Seminar
Was kostet das DoE Seminar?
Das Live-Online-Seminar kostet 1.550,00 € zzgl. MwSt. Das Präsenzseminar kostet 1.650,00 € zzgl. MwSt. Ab dem 2. Teilnehmer aus demselben Unternehmen gewähren wir 10 % Gruppenrabatt. Inhouse-Durchführungen werden individuell kalkuliert.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für das DoE Seminar?
Grundkenntnisse in Statistik (Mittelwert, Streuung) sind hilfreich, aber keine Voraussetzung. Die nötigen Grundlagen werden im Seminar kompakt vermittelt. Teilnehmer mit Green Belt- oder Black Belt-Hintergrund sind ideal vorbereitet, aber nicht Pflicht.
Welche Software wird im Seminar verwendet?
Standardsoftware ist Minitab® alle Übungen und Fallbeispiele werden mit Minitab® durchgeführt. Als Alternative steht JASP (kostenlos, open source) zur Verfügung. Bei Inhouse-Programmen kann nach Abstimmung eine kundeneigene Software eingesetzt werden. Minitab®-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich: die Software wird im Seminar vollständig erklärt.
Welches Zertifikat erhalte ich?
Nach vollständiger Teilnahme an allen 3 Seminartagen erhalten Sie die Qualifizierungsbescheinigung „DoE — Design of Experiments“ der Six Sigma Dienstleistungen GmbH. Es gibt keine schriftliche Abschlussprüfung. Die Bescheinigung ist ein Nachweis der absolvierten Fachqualifizierung.
Was ist der Unterschied zwischen einem Screening Design und einem Response Surface Design?
Ein Screening Design (z. B. Plackett-Burman oder fraktionell faktoriell) hat das Ziel, aus vielen möglichen Faktoren die wirklich wichtigen herauszufiltern — mit möglichst wenigen Versuchen. Ein Response Surface Design (CCD, Box Behnken) geht tiefer: Es modelliert die Reaktionsfläche zwischen Faktoren und Zielgröße und liefert das genaue Optimum. Beide Designtypen haben ihren Platz: Screening zuerst, Response Surface zur Feinoptimierung.
Kann das DoE Seminar auch als Inhouse-Training durchgeführt werden?
Ja, Inhouse ist besonders sinnvoll, wenn mehrere Personen aus dem gleichen Unternehmen teilnehmen oder die Übungsbeispiele auf eigene Prozesse und Produkte angepasst werden sollen. Wir entwickeln auf Wunsch DoE-Fallbeispiele aus Ihrer Branche oder Ihrem Produktionsumfeld.
DoE im vollständigen DMAIC-Kontext lernen? Six Sigma Green Belt.
Im Six Sigma Green Belt ist Design of Experiments vollständig integriert. Es ist Bestandteil der ANALYZE und IMPROVE Phase. Wer nicht nur DoE, sondern die gesamte datenbasierte Verbesserungsmethodik lernen will, findet im Green Belt das komplette Paket: 8 Tage + Zertifizierungstag, ASQ-konform.
DoE vollständig beherrschen: Six Sigma Black Belt
Im DoE Seminar lernen Sie die vollständige DoE-Roadmap. Im Black Belt ist DoE eingebettet in die gesamte statistische Werkzeugkette: MSA, Hypothesentests, Regressionsanalyse, ANOVA und DoE als Krönung der ANALYZE und IMPROVE Phase.
Unsere 17-tägige Black Belt Ausbildung führt Sie von den Green Belt Grundlagen bis zur vollständigen statistischen Kompetenz, inklusive Response Surface, logistischer Regression und Green Belt Coaching.
