Datenanalyse

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ Lebensdaueranalysen durchführen und Zuverlässigkeiten abschätzen.

Des Weiteren lernt der Kursteilnehmer, Testpläne zu erstellen und Hauptfehlerursachen mit Hilfe verschiedener statistischer Methoden zu identifizieren.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Lebensdaueranalyse für Fortgeschrittene“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Advanced Reliability“.

Kursinhalte

Regression mit Lebensdauerdaten

• Regression mit Lebensdauerdaten zur Identifikation von Fehler verursachenden Einflussgrößen
• Abschätzung der Lebensdauer und des Risikos für Hochverfügbarkeitsprodukte

Beschleunigte Lebensdaueranalyse

• Diskussion der Möglichkeiten und Gefahren einer beschleunigten Lebensdaueranalyse
• Bestimmung des benötigten Versuchsaufwands für die beschleunigte Lebensdaueranalyse
• Abschätzen des Effekts der Haupteinflussgrößen auf die zu erwartende Lebensdauer

Probit-Analyse

• Diskussion der Idee und der Methode einer Probit-Analyse
• Abschätzen der Ausfallwahrscheinlichkeiten für Teile, die im Versuch besonderen Stressstufen ausgesetzt werden

Eventdatum: Donnerstag, 28. November 2024 09:00 – 17:00

Eventort: Friedrichsdorf

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ Lebensdaueranalysen durchführen und Zuverlässigkeiten abschätzen.

Des Weiteren lernt der Kursteilnehmer, Testpläne zu erstellen und Hauptfehlerursachen mit Hilfe verschiedener statistischer Methoden zu identifizieren.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Lebensdaueranalyse für Fortgeschrittene“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Advanced Reliability“.

Kursinhalte

Regression mit Lebensdauerdaten

• Regression mit Lebensdauerdaten zur Identifikation von Fehler verursachenden Einflussgrößen
• Abschätzung der Lebensdauer und des Risikos für Hochverfügbarkeitsprodukte

Beschleunigte Lebensdaueranalyse

• Diskussion der Möglichkeiten und Gefahren einer beschleunigten Lebensdaueranalyse
• Bestimmung des benötigten Versuchsaufwands für die beschleunigte Lebensdaueranalyse
• Abschätzen des Effekts der Haupteinflussgrößen auf die zu erwartende Lebensdauer

Probit-Analyse

• Diskussion der Idee und der Methode einer Probit-Analyse
• Abschätzen der Ausfallwahrscheinlichkeiten für Teile, die im Versuch besonderen Stressstufen ausgesetzt werden

Eventdatum: 21.03.24 – 22.03.24

Eventort: Online

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ Lebensdaueranalysen durchführen und Zuverlässigkeiten abschätzen.

Die in der Minitab-Schulung „Minitab-Grundlagen“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Einführung in die Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Introduction to Reliability“.

Kursinhalte

Einführung in die Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse

• Diskussion der Ideen und Methoden der Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsanalyse
• Identifikation und Vergleich von Ausfallverteilungen
• Lebensdaueranalyse mit zensierten Daten
• Garantieanalyse und -prognose
• Abschätzen der zu erwartenden Lebensdauer mit Hilfe der Bayes-Analyse, falls nur wenige oder keine Ausfälle im Test beobachtet wurden

Testpläne

• Erstellen von Testplänen für den Nachweis oder für die Schätzung von Zuverlässsigkeiten
• Abschätzen des jeweiligen Versuchsaufwands
• Diskussion typischer Ausfallverteilungen

Lebensdaueranalyse für Systeme mit multiplen Ausfallmöglichkeiten

• Abschätzen der zu erwartenden Lebensdauer für Systeme mit mehreren Ausfallursachen unter Anwendung einer verteilungsgebundenen Analyse

Verteilungsfreie Analyse

• Verstehen und Anwenden von verteilungsfreien Analysen

Lebensdaueranalyse für reparierbare Systeme

• Abschätzen der zu erwartenden Lebensdauer unter Annahme einer parametrischen bzw. nicht-parametrischen Wachstumskurve
• Bestimmen der Ausfallrate von reparierbaren Systemen

Eventdatum: Mittwoch, 27. November 2024 09:00 – 17:00

Eventort: Friedrichsdorf

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ Lebensdaueranalysen durchführen und Zuverlässigkeiten abschätzen.

Die in der Minitab-Schulung „Minitab-Grundlagen“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Einführung in die Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Introduction to Reliability“.

Kursinhalte

Einführung in die Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse

• Diskussion der Ideen und Methoden der Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsanalyse
• Identifikation und Vergleich von Ausfallverteilungen
• Lebensdaueranalyse mit zensierten Daten
• Garantieanalyse und -prognose
• Abschätzen der zu erwartenden Lebensdauer mit Hilfe der Bayes-Analyse, falls nur wenige oder keine Ausfälle im Test beobachtet wurden

Testpläne

• Erstellen von Testplänen für den Nachweis oder für die Schätzung von Zuverlässsigkeiten
• Abschätzen des jeweiligen Versuchsaufwands
• Diskussion typischer Ausfallverteilungen

Lebensdaueranalyse für Systeme mit multiplen Ausfallmöglichkeiten

• Abschätzen der zu erwartenden Lebensdauer für Systeme mit mehreren Ausfallursachen unter Anwendung einer verteilungsgebundenen Analyse

Verteilungsfreie Analyse

• Verstehen und Anwenden von verteilungsfreien Analysen

Lebensdaueranalyse für reparierbare Systeme

• Abschätzen der zu erwartenden Lebensdauer unter Annahme einer parametrischen bzw. nicht-parametrischen Wachstumskurve
• Bestimmen der Ausfallrate von reparierbaren Systemen

Eventdatum: 18.03.24 – 19.03.24

Eventort: Online

Die Schulung vermittelt Kenntnisse zum Schreiben von Makros in der Minitab eigenen Makrosprache. Je nach Anforderung der Automatisierung werden in der Software Minitab Execs, globale Makros oder lokale Makros eingesetzt. Alle drei Arten werden in diesem Workshop in der Praxis kennengelernt.

Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, das in der Schulung Erlernte auf ihre eigenen Problemstellungen zu übertragen und in der deutsch- oder der englischsprachigen Software umzusetzen.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Automatisierung von Analysen in Minitab“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Automating Analyses in Minitab“.

Kursinhalte

Schreiben eines Execs

• Verwenden von Sessionbefehlen und Verwenden des Befehlszeileneditors, um einfache wiederkehrende Analysen durchzuführen.

Schreiben eines globalen Makros

• Automatisches Importieren von mehreren Dateien in einem Ordner, Analyse über mehrere Tabellenblätter, Restrukturierung der importierten Daten, grafische Darstellung und statistische Analysen der restrukturierten Daten.
  Hierbei werden die Möglichkeiten der globalen Makros z.B. anhand von Schleifen, Bedingungen und Abfragen aufgezeigt.

Schreiben eines lokalen Makros

• Handhaben von Unterbefehlen in lokalen Makros; Vorgeben von benutzerdefinierten Werten, z. B. Spezifikationsgrenzen, sofern diese nicht vorgegeben sind; in diesem Beispiel wird ein Monte-Carlo-Ansatz programmiert, um statistische Werte zu schätzen; außerdem wird eine Messsystemanalyse für mehrere Variablen programmiert

Nutzen der COM-Schnittstelle in Minitab

• Kurzer Einblick in die Automatisierung über die COM-Schnittstelle

Durchführung

• Schreiben von Execs, globalen und lokalen Makros und Handhaben von Programmierungsfehlern

Eventdatum: 13.03.24 – 14.03.24

Eventort: Online

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ verschiedene Versuchspläne zielorientiert erstellen und analysieren.

Die in der Minitab-Schulung „Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Statistische Versuchsplanung in der Praxis“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „DoE in Practice“.

Kursinhalte

Streuung analysieren

• Analyse der Streuung in einem faktoriellen Versuchsplan
• Ermitteln der Faktoreinstellungen, die sowohl die Streuung der Antwortvariablen minimieren als auch den Sollwert der Antwortvariablen erfüllen

Bedeutung und Verwendung von Kovariaten

• Analysieren von Versuchsplänen unter Beachtung von Kovariaten
• Erhöhen der Trennschärfe von Versuchsplänen durch das Einbinden von Kovariaten in das mathematische Modell
• Analysieren eines geplanten Experiments bei vorhandener Wechselwirkung Faktor*Kovariate

Fehlende Versuchsergebnisse in der Versuchsplanung

• Bewerten des Effektes bei fehlenden Versuchsergebnissen
• Identifikation von Ausreißern innerhalb der Versuchsergebnisse
• Methoden und Techniken, um Versuchspläne mit fehlenden Messwerten dennoch zu analysieren

Schwer veränderbare Faktoren

• Vorgehensweise und Analyse von Versuchsplänen mit schwer veränderbaren Faktoren

Kostenoptimierung

• Effizientes und realitätsnahes Einbinden von Kosten in die Versuchsplanung
• Analysieren eines zentral zusammengesetzten Versuchsplanes
• Finden der besten Faktoreinstellungen für einen kostengünstigen und stabilen Prozess

Binäre Antwortvariablen

• Analysieren von Versuchsplänen mit attributiven Versuchsergebnissen mit Hilfe der logistischen Regression

Screening-Versuchspläne

• Vor- und Nachteile von Teilfaktoriellen, Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen
• Erstellen und Analysieren Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen zur Identifikation der wesentlichen Einflussgrößen

Optimale Versuchspläne

• Mit dem Kriterium der D-Optimalität eine Auswahl von optimalen Versuchsplanpunkten aus einem Set von Versuchsplankandidaten in einem begrenzten Versuchsraum finden
• Überprüfen von Versuchsplänen auf Orthogonalität
• Auswahl eines optimalen Versuchsplanes nach dem Kriterium z. B. der A-, G- oder D-Optimalität

Taguchi-Versuchspläne (optional)

• Diskussion des Alleinstellungsmerkmales der Taguchi-Methode
• Erstellen und Analysieren von Taguchi-Versuchsplänen
• Identifizieren der besten Faktoreinstellungen mit Hilfe von statistischen Zahlen und Grafiken
• Statische und dynamische Taguchi-Versuchspläne
• Zielgrößenoptimierung und Taguchi-Prognosemodelle

Eventdatum: 14.03.24 – 15.03.24

Eventort: Online

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ verschiedene Versuchspläne zielorientiert erstellen und analysieren.

Die in der Minitab-Schulung „Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Statistische Versuchsplanung in der Praxis“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „DoE in Practice“.

Kursinhalte

Streuung analysieren

• Analyse der Streuung in einem faktoriellen Versuchsplan
• Ermitteln der Faktoreinstellungen, die sowohl die Streuung der Antwortvariablen minimieren als auch den Sollwert der Antwortvariablen erfüllen

Bedeutung und Verwendung von Kovariaten

• Analysieren von Versuchsplänen unter Beachtung von Kovariaten
• Erhöhen der Trennschärfe von Versuchsplänen durch das Einbinden von Kovariaten in das mathematische Modell
• Analysieren eines geplanten Experiments bei vorhandener Wechselwirkung Faktor*Kovariate

Fehlende Versuchsergebnisse in der Versuchsplanung

• Bewerten des Effektes bei fehlenden Versuchsergebnissen
• Identifikation von Ausreißern innerhalb der Versuchsergebnisse
• Methoden und Techniken, um Versuchspläne mit fehlenden Messwerten dennoch zu analysieren

Schwer veränderbare Faktoren

• Vorgehensweise und Analyse von Versuchsplänen mit schwer veränderbaren Faktoren

Kostenoptimierung

• Effizientes und realitätsnahes Einbinden von Kosten in die Versuchsplanung
• Analysieren eines zentral zusammengesetzten Versuchsplanes
• Finden der besten Faktoreinstellungen für einen kostengünstigen und stabilen Prozess

Binäre Antwortvariablen

• Analysieren von Versuchsplänen mit attributiven Versuchsergebnissen mit Hilfe der logistischen Regression

Screening-Versuchspläne

• Vor- und Nachteile von Teilfaktoriellen, Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen
• Erstellen und Analysieren Plackett-Burman- und Definitiven Screening-Versuchsplänen zur Identifikation der wesentlichen Einflussgrößen

Optimale Versuchspläne

• Mit dem Kriterium der D-Optimalität eine Auswahl von optimalen Versuchsplanpunkten aus einem Set von Versuchsplankandidaten in einem begrenzten Versuchsraum finden
• Überprüfen von Versuchsplänen auf Orthogonalität
• Auswahl eines optimalen Versuchsplanes nach dem Kriterium z. B. der A-, G- oder D-Optimalität

Taguchi-Versuchspläne (optional)

• Diskussion des Alleinstellungsmerkmales der Taguchi-Methode
• Erstellen und Analysieren von Taguchi-Versuchsplänen
• Identifizieren der besten Faktoreinstellungen mit Hilfe von statistischen Zahlen und Grafiken
• Statische und dynamische Taguchi-Versuchspläne
• Zielgrößenoptimierung und Taguchi-Prognosemodelle

Eventdatum: Freitag, 07. Juni 2024 09:00 – 17:00

Eventort: Friedrichsdorf

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by- Doing“ verschiedene Wirkungsflächenversuchspläne zielorientiert erstellen und analysieren.

Die in der Minitab-Schulung „Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Wirkungsflächenversuchspläne mit Minitab“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Response Surface Designs“.

Kursinhalte

Zentral zusammengesetzte und Box-Behnken-Versuchspläne

• Vor- und Nachteile beider Arten von Wirkungsflächenversuchsplänen
• Erstellen und Analysieren eines Box-Behnken-Versuchsplans und eines zentral zusammengesetzten Versuchsplans mit kategorialen Faktoren
• Identifikation der besten Faktoreinstellungen und Optimierung der Antwortvariablen mit Hilfe der Zielgrößenoptimierung sowie mit Kontur- und Wirkungsflächendiagrammen
• Reduzieren der Anzahl der Versuchsdurchläufe mit D-optimalen Versuchsplänen

Sequenzielle Versuchsplanung

• Faktorielle Versuchspläne als erster Schritt der sequenziellen Versuchsplanung
• Effiziente Festlegung der Faktoreinstellungen für Folgeversuche mit der Methode des steilsten Anstiegs
• Faktorielle Versuchspläne mit Zentralpunkten
• Zentral zusammengesetzten Versuchsplan erzeugen durch gezielte Ergänzung eines bereits ausgewerteten faktoriellen Versuchsplans

Multiple Zielgrößenoptimierung

• Identifikation optimaler Faktoreinstellungen zur gleichzeitigen Optimierung mehrerer Zielgrößen bei flächenzentrierten Versuchsplänen
• Anwendung der Zielgrößenoptimierung und überlagerter Konturdiagramme

Eventdatum: 11.03.24 – 12.03.24

Eventort: Online

Anhand praxisnaher Beispiele kann der Kursteilnehmer durch „Learning-by- Doing“ verschiedene Wirkungsflächenversuchspläne zielorientiert erstellen und analysieren.

Die in der Minitab-Schulung „Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und weiter vertieft.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Wirkungsflächenversuchspläne mit Minitab“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Response Surface Designs“.

Kursinhalte

Zentral zusammengesetzte und Box-Behnken-Versuchspläne

• Vor- und Nachteile beider Arten von Wirkungsflächenversuchsplänen
• Erstellen und Analysieren eines Box-Behnken-Versuchsplans und eines zentral zusammengesetzten Versuchsplans mit kategorialen Faktoren
• Identifikation der besten Faktoreinstellungen und Optimierung der Antwortvariablen mit Hilfe der Zielgrößenoptimierung sowie mit Kontur- und Wirkungsflächendiagrammen
• Reduzieren der Anzahl der Versuchsdurchläufe mit D-optimalen Versuchsplänen

Sequenzielle Versuchsplanung

• Faktorielle Versuchspläne als erster Schritt der sequenziellen Versuchsplanung
• Effiziente Festlegung der Faktoreinstellungen für Folgeversuche mit der Methode des steilsten Anstiegs
• Faktorielle Versuchspläne mit Zentralpunkten
• Zentral zusammengesetzten Versuchsplan erzeugen durch gezielte Ergänzung eines bereits ausgewerteten faktoriellen Versuchsplans

Multiple Zielgrößenoptimierung

• Identifikation optimaler Faktoreinstellungen zur gleichzeitigen Optimierung mehrerer Zielgrößen bei flächenzentrierten Versuchsplänen
• Anwendung der Zielgrößenoptimierung und überlagerter Konturdiagramme

Eventdatum: Donnerstag, 06. Juni 2024 09:00 – 17:00

Eventort: Friedrichsdorf

Die Grundgedanken und Strategien der statistischen Standardverfahren sind dem Teilnehmer vertraut. Zu Beginn wird die Grundidee der statistischen Versuchsplanung (DoE) erklärt und besprochen. Dann werden die verschiedenen Versuchsplanarten erörtert. Anschließend werden anhand praxisnaher Beispiele und durch „Learning-by-Doing“ faktorielle Versuchspläne in Minitab erstellt und analysiert. Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit Minitab, wie Datenimport/Datenexport und statistische Standardverfahren, werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft.

Die erlernten statistischen Qualitätswerkzeuge betreffen Arbeitsbereiche von Produktion- und Fertigungsprozessen.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Factorial Designs“.

Kursinhalte

Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments)

• Verstehen der Idee und Strategie der Versuchsplanung
• Besprechung der in Minitab verfügbaren Versuchspläne

Faktorielle Versuchspläne

• Erstellen von faktoriellen Versuchsplänen
• Analyse der Haupteffekte und der Wechselwirkungen
• Analysieren eines vollfaktoriellen Versuchsplans, Erzeugen von Grafiken und Interpretieren der Ergebnisse
• Identifizieren der optimalen Faktoreinstellungen mittels Grafiken und Zielgrößenoptimierung

Vollfaktorielle Versuchspläne

• Ermittlung des Stichprobenumfangs in Bezug auf statistische Versuchspläne
• Einfluss von Replikationen auf die Trennschärfe
• Analyse des Einflusses von Ausreißern auf das Ergebnis

Teilfaktorielle Versuchspläne

• Reduzieren des Versuchsaufwands
• Diskussion der Vor- und Nachteile von teilfaktoriellen Versuchsplänen
• Modellanpassung mittels sequenzieller Versuchsdurchführung
• Verwenden von Zentralpunkten, um die Trennschärfe zu erhöhen, auf Krümmung zu testen und die Versuchsstreuung zu schätzen

Multiple Zielgrößenoptimierung

• Mehrere Antwortvariablen mit Hilfe der Zielgrößenoptimierung und des überlagerten Konturdiagramms optimieren
• Finden der optimalen Faktoreinstellungen für mehrere Antwortvariablen

Eventdatum: 07.03.24 – 08.03.24

Eventort: Online