Formulierungs- und Mischungsversuchspläne mit Minitab (MCT*) (Schulung | Online)

Anhand praxisnaher Beispiele erlernt der Kursteilnehmer durch „Learning-by-Doing“ die Prinzipien der statistischen Versuchsplanung kennen und kann sie speziell auf Prozessdaten anwenden, die durch die Mischungsanteile der Prozesskomponenten beeinflusst werden (chemische Produkte, Medikamente, Werkstoffe, Nahrungsmittel, Getränke, …). Die in der Schulung „Faktorielle Versuchspläne mit Minitab“ vermittelten Fähigkeiten werden vorausgesetzt und erweitert.

*MCT: Diese Schulung ist ein Minitab Certified Training.

„Formulierungs- und Mischungsversuchspläne“ entspricht folgendem von Minitab LLC zertifizierten Training: „Formulation and Mixture Designs“.

Kursinhalte

Introduction to Mixture Experiments

  • Understand the structure and uses of a mixture design
  • Evaluate the blending effects of components
  • Understand the effects of constraints on the design space

Extreme Vertices Designs

  • Understand the structure and use of an extreme vertices design
  • Find the formulation that optimizes a response using an extreme vertices design
  • Use the response optimizer and overlaid contour plot to optimize multiple responses
  • Understand inverse proportions and their use in extreme vertices designs

Mixture-Process Variable Designs

  • Understand the structure and uses of a mixture-process variable experiment
  • Find the formulation that optimizes a response using a mixture-process variable experiment
  • Use the response optimizer to optimize multiple responses

Mixture-Amount Designs

  • Understand the structure and uses of a mixture-amount experiment
  • Find the formulation that optimizes a response using a mixture-amount experiment

Eventdatum: 26.09.24 – 27.09.24

Eventort: Online

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Workshop: Statistik, Data Mining und Machine Learning in der Praxis mit Minitab (Workshop | Friedrichsdorf)

In diesem Workshop werden Verfahren und Methoden der Industriestatistik (Basis: Six Sigma) tiefgreifend im Hinblick auf weiterführende Analysen mit Bezug zu KI, Data Mining und Maschinellem Lernen vorgestellt und durchgeführt.

Anhand von Prozess- und Entwicklungsdaten werden die Vorgehensweisen von der Datenquelle über die Datenhaltung bis zur analytischen Auswertung und Schlussfolgerung in Fallbeispielen sehr praxisnah erarbeitet, interpretiert und bewertet. Eine Datengewinnung für den Workshop kann mit Hilfe von Simulationen direkt auf Basis der Industrie-4.0-Ansätze geschehen. Alternativ wird angeboten, auch (anonymisierte) Echtdaten der Teilnehmer zu verwenden.

Die Bedeutung der Gewinnung der Stichproben, deren Aussagekraft und Qualität die Analysen entscheidend beeinflusst, stellt den Beginn des Kurses dar. Ein Datenerhebungsplan wird angefertigt, die Datenqualität beurteilt und anhand von deskriptiver und explorativer Statistik die Datenlage beschrieben. Dabei sind von besonderem Interesse Ausreißer und „schiefe“ Stichproben (abhängige, unabhängige und seltene Ereignisse).

Die Verfahren der Komplexitätsreduktion, insbesondere die Feature Selection (Prinzip der Sparsamkeit), werden anhand von überwachtem und unüberwachtem Lernen diskutiert. Trainings- und Testdatensätze werden so erstellt, dass die diesbezüglich zu beachtenden Prinzipien erlernt werden. Beispieldatenbanken (Cloud) und Zugriffssoftware wird zudem so zur Verfügung gestellt, dass bis hin zu diversen Minitab-Auswertungen der Analyseprozess vollständig eigenständig bearbeitet werden kann.

Dieser Workshop ist somit ideal für Anwender, die regelmäßig mit komplexen Datenanalysen konfrontiert sind. Angesprochen werden insbesondere Personen, die über die 6Sigma-Analytik hinaus Verfahren der erweiterten Analytik erlernen wollen.

Kursinhalte

Tag 1: Regressionsansätze als Zusammenhangsanalysen

  • Einstieg mittels klassischer statistischer Analysen: lineare und nichtlineare Regression, logistische Regression, Varianzanalyse
  • Anmerkungen zu Merkmalen und Zusammenhangsmaßen
  • Statistische Modellbildung anhand Versuchsplanung und einfacher Lebensdaueranalyse
  • Zusammenhangsmaße und Modellgüte
  • Modellbildung mit starken Abhängigkeiten
  • Validierung von Regressionsmodellen
  • Best-Subset-Regression, Partial Least Square-Regression und Hauptkomponentenanalyse
  • Cluster- und Diskriminanzanalyse

Tag 2: Modellierung für komplexe Zusammenhänge

  • Die Verfahren des Minitab Predictive Analytic Moduls (PAM)
  • Bewertung der Verfahrensgüte: ROC und AUC, Gain, Lift
  • Reduktion der Merkmale: das Prinzip der Sparsamkeit
  • Die Ansätze der Predictive Modules in Minitab und die typische Projekt-Arbeitsweise
  • Modell Deployment (Minitab Model Ops) und Optimierung

Tag 3: Praxisanwendung

  • Erzeugung von Datensätzen von Sensoren und Simulatoren, z.B. einer Klimastation und eines DoE-Simulators (Web-Technik)
  • Erfassen der Daten in einer Datenbank (z.B. Azure Cloud)
  • Erzeugung einer Live-Regelkarte für die Messdaten mit Minitab Automatisierung
  • Gewinnung der Daten über Cloud-Abfragen und Transfer der Daten nach Minitab
  • Auswertung der Daten mit Hilfe der Verfahren des PAM
  • Projektierung typischer Analyseprojekte: Team und Ressourcen, Fachgebiete und Skills, Technische Ansätze und Prozesse

Eventdatum: 25.09.24 – 27.09.24

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Workshop: DFSS Fast-Track mit Minitab – Probleme erkennen, zielsicher zerlegen und modellieren (Workshop | Friedrichsdorf)

In diesem Workshop lernen die Teilnehmer komplexe Entwicklungsaufgaben zu analysieren und mit Hilfe von strukturierenden Methoden systematisch zu gliedern. Die Teilnehmer erkennen, wie die strukturierenden und statistischen Methoden miteinander verzahnt sind und wie diese anzuwenden sind, um zielgerichtet von der Systemebene einer Problemstellung über die zu Grunde liegenden Produktfunktionen zu den kritischen Design- und Prozessparametern zu gelangen. Im letzten Schritt lernen die Teilnehmer wie sie die zuvor erarbeiteten Interaktionsbeziehungen in eine virtuelle Produktvalidierung mittels Monte-Carlo-Simulationen überführen um die Robustheit ihres Produktes zielgerichtet verbessern können.

Der Aufbau des Workshops wurde so gestaltet, dass keine Vorkenntnisse in Statistik oder Minitab erforderlich sind. Das Gelernte wird von den Referenten durch Beispiele aus deren langjähriger Methoden- und Industrieerfahrung anschaulich unterstützt.

Kursinhalte

  • Einführung in DFSS FAST Track und strukturiertes Vorgehen
  • Analyse von Anforderungen
    • Boundary Diagramm und das Formulieren von Anforderungen
    • Kano-Modell und paarweiser Vergleich zur Rangfolgenermittlung von Anforderungen
  • QFD Einführung
    • Grundlagen der Quality-Function-Deployment
    • Identifikation sinnvoller Qualifikationskriterien
  • Dekomposition der Produktfunktionen
    • Elementarfunktionen und Ihre generischen Formulierungen
    • Dekomposition als Grundlage für die nachfolgende Modellbildung
  • Grundlagen der Statistik
    • Statistischer Kennwerte
    • Regressionsanalyse von Versuchsergebnissen
  • Modellbildung und Monte-Carlo-Simulation
    • Modellbildung in Minitab Workspace
    • Sensitivitätsanalyse
    • Zielgrößenoptimierung

Eventdatum: 09.04.24 – 10.04.24

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Lebensdaueranalyse für Fortgeschrittene mit Minitab (MCT*) (Schulung | 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: Donnerstag, 28. November 2024 09:00 – 17:00

Eventort: Friedrichsdorf

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Lebensdaueranalyse für Fortgeschrittene mit Minitab (MCT*) (Schulung | Online)

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

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Einführung in die Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse mit Minitab (MCT*) (Schulung | 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: Mittwoch, 27. November 2024 09:00 – 17:00

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Einführung in die Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse mit Minitab (MCT*) (Schulung | 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: 18.03.24 – 19.03.24

Eventort: Online

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Automatisierung von Analysen in Minitab (MCT*) (Schulung | 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

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Statistische Versuchsplanung in der Praxis mit Minitab (MCT*) (Schulung | 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

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Statistische Versuchsplanung in der Praxis mit Minitab (MCT*) (Schulung | Friedrichsdorf)

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

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