Expert Training
Design of Experiments
Versuche strategisch planen, Einflussgrößen analysieren und robuste Einstellungen ableiten.
- 4Module
- 63Lernvideos
- 39Verständnisfragen
- 12Praxisübungen
- 1Online-Prüfung
Warum teilnehmen?
Versuche effizient planen und Einflussgrößen sicher bewerten
Das bringt dir das Training
Versuchsgrößen klären
Zielgrößen, Faktoren, Stufen und Störgrößen vor dem ersten Versuch eindeutig festlegen.
Effekte absichern
Hypothesentests und Varianzanalysen für belastbare Aussagen zu Unterschieden einsetzen.
Versuchspläne wählen
Voll- und teilfaktorielle Designs passend zu Fragestellung und verfügbarem Aufwand auswählen.
Modelle optimieren
Zusammenhänge modellieren, Einstellungen optimieren und Ergebnisse durch Bestätigungsversuche prüfen.
Programminhalte
Modul auswählen
Modul 1
Grundlagen der Versuchsplanung & statistisches Denken
- Ziel und Nutzen statistischer Versuchsplanung einordnen
- Einfluss-, Stör- und Zielgrößen systematisch unterscheiden
- Datenqualität, Messsystem und grundlegende DoE-Strategien bewerten
- Eine technische Fragestellung in Faktoren, Stufen und Zielgrößen strukturieren
Modul 2
Hypothesentests & Varianzanalysen
- Hypothesen, statistische Fehler und Signifikanzniveau einordnen
- t-Tests und p-Werte für Mittelwertvergleiche interpretieren
- Varianzanalysen für mehrere Gruppen und Einflussgrößen einsetzen
- Technische Einstellungen mit einem passenden Hypothesentest vergleichen
Modul 3
Faktorielle Versuchspläne & Screening-Strategien
- Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne aufbauen
- Haupteffekte und Wechselwirkungen grafisch und statistisch bewerten
- Screening-Designs zur Auswahl relevanter Faktoren einsetzen
- Einen faktoriellen Versuchsplan in Minitab aufbauen und auswerten
Modul 4
Modellbildung, Optimierung & Robust Design
- Nichtlinearitäten erkennen und Versuchsmodelle validieren
- Response-Surface-, Central-Composite- und D-optimale Designs einordnen
- Optimierte und robuste Einstellungen ableiten und bestätigen
- Ein Versuchsmodell optimieren und die Vorhersage mit einem Bestätigungsversuch prüfen
Das bietet das Training
Live online oder in Präsenz
Ohne Voraussetzungen
Mit geplanten Versuchen
Mit Expertenzertifikat
Lernziele
Das lernst du im Expert Training
Du wendest die Inhalte an Übungen und Fallbeispielen aus dem Reliability Engineering an.
- Versuchsziel, Faktoren, Stufen, Störgrößen und Zielgrößen eindeutig definieren
- Hypothesentests und Varianzanalysen für technische Vergleiche auswählen und interpretieren
- Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne sowie Screening-Strategien aufbauen
- Haupteffekte, Wechselwirkungen und Modellgüte statistisch bewerten
- Modelle optimieren, robuste Einstellungen ableiten und durch Bestätigungsversuche absichern
Praxis
Typische Aufgaben bei statistischer Versuchsplanung und Optimierung
- Viele mögliche Einflussgrößen
Mit einem Screening-Plan die relevanten Faktoren identifizieren.
ProblemstellungEin Produktmerkmal kann durch zahlreiche Material-, Geometrie- und Prozessparameter beeinflusst werden.
Lösung im Training- Faktoren und Stufen für einen effizienten Screening-Plan auswählen.
- Haupteffekte und relevante Wechselwirkungen statistisch bewerten.
- Unklares Prozessfenster
Ein Modell für mehrere Prozessparameter aufbauen und optimieren.
ProblemstellungMehrere Einstellungen beeinflussen gleichzeitig Qualität, Streuung und Prozessstabilität.
Lösung im Training- Nichtlinearität und Modellgüte vor der Optimierung prüfen.
- Eine robuste Einstellung innerhalb des untersuchten Bereichs ableiten.
- Widersprüchliche Einzelfaktorversuche
Wechselwirkungen erkennen und eine Modellvorhersage bestätigen.
ProblemstellungNacheinander veränderte Faktoren liefern Ergebnisse, die sich unter anderen Einstellungen nicht reproduzieren lassen.
Lösung im Training- Faktoren gemeinsam untersuchen und Wechselwirkungen sichtbar machen.
- Vorhergesagte Einstellung mit einem unabhängigen Versuch absichern.
Zielgruppe
In welchen Bereichen arbeitest du an der Zuverlässigkeit?
Technische Entscheidungen & Versuchsaufwand
- Versuchsaufwand und Aussagekraft für technische Entscheidungen einordnen.
- Umfang und Grenzen eines Versuchsplans nachvollziehen.
- Entscheidungen auf statistisch abgesicherte Effekte und Modelle stützen.
- Technische Projektleitung
- Produktmanagement
- Versuchsverantwortung
Entwicklung & Konstruktion
- Einflussgrößen und Wechselwirkungen im Produkt systematisch untersuchen.
- Faktoren, Stufen und Zielgrößen aus der technischen Aufgabe ableiten.
- Robuste Einstellungen statt isolierter Einzelversuche entwickeln.
- Produktentwicklung
- Konstruktion
- Systems Engineering
Qualität & Testing
- Versuche effizient planen und Effekte statistisch absichern.
- Randomisierung, Blockbildung und Wiederholungen passend einsetzen.
- Haupteffekte, Wechselwirkungen und Modellgüte nachvollziehbar bewerten.
- Qualität
- Versuch und Testing
- Validation
Prozess & Produktion
- Prozessfenster optimieren und robuste Einstellungen bestätigen.
- Relevante Prozessparameter mit Screening-Plänen identifizieren.
- Optimierte Einstellungen durch unabhängige Bestätigungsversuche absichern.
- Prozessentwicklung
- Produktion
- Industrial Engineering
Prüfung & Zertifizierung
Der Weg zum Zertifikat
4Module
63Lernvideos
39Verständnisfragen
12Praxisübungen
Online-Prüfung
Zertifikat
Der Abschluss
Certified Reliability Expert – Design of Experiments
- Zertifikat „Certified Reliability Expert – Design of Experiments“
- Teilnahmebescheinigungen für absolvierte Module durch RelTest Education
- Abschluss auf dem Niveau des Certified Reliability Engineer
Das Zertifikat „Certified Reliability Expert – Design of Experiments“ wird in Kooperation mit der Universität Stuttgart ausgestellt.
Details
Leistungen und Preis
Im Programm enthalten
- Lernumfang4 Module, 63 Lernvideos, 39 Verständnisfragen und 12 Praxisübungen
- ZugangOnline-Lernplattform für Web und Mobile, Termin und Format nach Absprache
- UnterlagenDigitale Seminarunterlagen und Mediathek
- AbschlussOnline-Prüfung und Expertenzertifikat „Certified Reliability Expert – Design of Experiments“ in Kooperation mit der Universität Stuttgart
- Voraussetzung
- Keine. Du kannst direkt in das Training einsteigen.
- Lerntempo
- Live-Online-Training oder Präsenztraining. Termin und Format werden mit allen Interessierten abgestimmt. Unterlagen und Prüfung stehen über die Online-Lernplattform bereit.
- Technik
- Zugriff per PC, Tablet oder Smartphone. Für die Übungen wird Minitab benötigt; eine Testlizenz reicht aus.
FAQ
Häufige Fragen zum Programm
Antworten zu Voraussetzungen, Ablauf, Technik und Abschluss.
Welche Vorkenntnisse brauche ich?
Es gibt keine formale Voraussetzung. Hilfreich sind statistische Grundbegriffe sowie Erfahrung mit Messdaten und technischen Einflussgrößen.
Wie findet das Expert Training statt?
Möglich sind Live-Online-Training oder Präsenztraining. Termin und Format werden mit den Interessierten abgestimmt. Unterlagen und Prüfung stehen über die Online-Lernplattform bereit.
Welche Software brauche ich?
Für den Zugriff auf die Lernplattform reicht ein PC, Tablet oder Smartphone. Für die Übungen wird Minitab benötigt; eine Testlizenz reicht aus.
Wie läuft die Prüfung ab?
Die Online-Prüfung findet direkt über die Lernplattform statt.
Welches Zertifikat erhalte ich?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du das Zertifikat „Certified Reliability Expert – Design of Experiments“. Es wird in Kooperation mit der Universität Stuttgart ausgestellt.
Nächster Schritt
Passt das Expert Training – Design of Experiments zu deiner Aufgabe?
Wir klären mit dir, ob Inhalte und Ablauf zu deinen Versuchen, deinen Einflussgrößen oder deinem Team passen.