Statistische Versuchsplanung

Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Hierbei wird die Abhängigkeit einer "Systemantwort" von beliebigen Eingangsgrößen ermittelt. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Prozeßoptimierung. Im Vergleich zu "ad hoc" Versuchen ist der Aufwand bei gleicher Informationsausbeute wesentlich geringer. Die Ergebnisse von neuen und noch nicht getesteten Einstellungen lassen sich mit hoher Genauigkeit rechnerisch bestimmen. Simulationssmodelle können durch die DoE resourcensparend eingesetzt werden und die Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren.

Dr. Siebertz ist technischer Spezialist im Bereich Biomechanik. Er erbeitet seit 1995 mit der statistischen Versuchsplanung. Zwischen 1999 und 2001 arbeitete er hauptberuflich Schulungsleiter und Berater in diesem Gebiet. Neben seiner heutigen Tätigkeit führt er weiterhin interne und externe Schulungen sowie Anwendungsberatungen durch. Dr. van Bebber ist promovierter Ingenieur mit Schwerpunkt Simulationsverfahren. Dr. Hochkirchen ist promovierter Mathematiker und Spezialist für Statistik. Dr. van Bebber und Dr. Hochkirchen sind Six Sigma Black Belts und haben ebenfalls mehrjährige praktische Erfahrung auf diesem Gebiet.
Dr. Siebertz und Dr. van Bebber arbeiten im FORD Forschungszentrum in Aachen. Dr. Hochkirchen war bis 2006 dort tätig und arbeitet heute in der Ford Werke GmbH.

Grundlagen.- Versuchspläne.- Kontrollverfahren.- Statistische Modellbildung.- Varianten der statistischen Versuchsplanung.- Computer-Experiment.- Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge.- Metamodelle.- Optimierung.- Sensitivitätsanalyse.- Strategie.