Modernes Design of Experiments (DOE) ist ein leistungsstarker statistischer Ansatz zur Planung Ihrer experimentellen Arbeit. Mit DOE können Sie die Produkt- und Prozessentwicklung erheblich beschleunigen und bis zu 50 % Zeit und Ressourcen einsparen. Trotz der Vorteile, die DOE bietet, haben viele, die in der kommerziellen Forschung, Entwicklung und Produktion tätig sind, noch keine Erfahrung mit dieser Methode.

In dieser Reihe aus drei einstündigen Workshops werden Beispiele für den Einsatz von DOE bei zahlreichen Aspekten der Markteinführung von Produkten erläutert, darunter Produkt-Design, Forschung und Entwicklung, Prozessentwicklung, Skalierung und Transfer sowie Entwicklung von Analysemethoden. Das notwendige Know-how und die erforderlichen Ressourcen für den Einstieg in DOE werden zur Verfügung gestellt. Der Workshop bietet die Möglichkeit, das Gelernte zu vertiefen und sich mit praxisorientierten Aufgaben, Gelegenheit zum Üben sowie Fragerunden Rat zu DOE zu holen.

Nach Abschluss aller drei Module erhalten Sie ein Zertifikat von CHEManager. Dieser dreiteilige Workshop wurde dafür konzipiert, das Know-how und die Ressourcen bereitzustellen, die Wissenschaftler und Ingenieure für den Einstieg in DOE benötigen.

 

Referenten

• Jonas Rinne, Systems Engineer JMP, JMP Statistical Discovery
• Lisa Paller, Systems Engineer JMP, JMP Statistical Discovery

Agenda

Tag 1: Einführung in Design of Experiments (DOE)
Was ist DOE? Anhand von Fallbeispielen erfahren Sie, warum dies für Wissenschaftler und Ingenieure ein so wichtiges Instrument ist.
BIn dieser Veranstaltung wird Folgendes behandelt:
    – Beleuchtung der Grenzen der Durchführung von Ad-hoc- und One-Factor-at-a-Time (OFAT)-Experimenten.
    – Was spricht für DOE?
    – Terminologie von DOE, darunter Haupteffekte und Wechselwirkungen.
    – Überblick über verschiedene Arten von Versuchsplänen.
    – Eine Fallstudie eines einfachen Experiments.
    – Praxisorientierte Übung: Entwerfen, Durchführen und Analysieren eines einfachen Experiments.

Tag 2: Screening-Experimente
Wenn es viele Variablen gibt, die Sie verändern können, dann müssen Sie die Effizienz durch die Ermittlung der wenigen entscheidenden Faktoren maximieren.
In dieser Veranstaltung wird Folgendes behandelt:
    – Eine Fallstudie eines Screening-Experiments mit einer geringen Anzahl von Faktoren und einer geringen Anzahl von Einzelversuchen.
    – Strategien für die Analyse von Screening-Experimenten.
    – Eine Fallstudie eines Screening-Experiments mit vielen Faktoren und einer geringen Anzahl von Einzelversuchen.
    – Praxisorientierte Übung: Entwerfen, Durchführen und Analysieren eines Screening-Experiments.

Tag 3: Rezepturversuche
Erstellen Sie Experimente, um Aufschluss über Komponenten einer Mischung zu erhalten.
In dieser Veranstaltung wird Folgendes behandelt:
    – Änderungen am Design und an der Analyse, wenn es sich bei einigen Faktoren um Mischungskomponenten handelt.
    – Eine Fallstudie eines Mischungsexperiments.
    – Eine Fallstudie eines Experiments mit Mischungs- und Prozessfaktoren.
    – Praxisorientierte Übung: Entwerfen, Durchführen und Analysieren eines Mischungsexperiments.

 

 

 

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