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© 2017

Statistische Versuchsplanung

Design of Experiments (DoE)

Book

Part of the VDI-Buch book series (VDI-BUCH)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xix
  2. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 1-25
  3. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 27-59
  4. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 61-85
  5. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 87-137
  6. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 139-158
  7. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 159-177
  8. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 179-188
  9. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 189-230
  10. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 231-323
  11. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 325-380
  12. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 381-394
  13. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 395-414
  14. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 415-430
  15. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 431-440
  16. Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
    Pages 441-459
  17. Back Matter
    Pages 461-508

About this book

Introduction

Das Buch beschäftigt sich mit der statistischen Versuchsplanung und wendet sich an Ingenieure aus Entwicklung und Fertigung. Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Analyse von (technischen) Systemen. Dieses Verfahren ist universell einsetzbar und eignet sich sowohl zur Produkt- als auch zur Prozessoptimierung. Planung und Durchführung von systematischen Versuchsreihen, zur Optimierung von Produkten oder Fertigungsprozessen mit engem Praxisbezug, sind das Hauptanliegen. Simulationsmodelle können durch statistische Versuchsplanung ressourcensparend eingesetzt werden. Ergebnisse lassen sich besser kommunizieren. Besonders erfolgreich ist das Verfahren dann, wenn viele Einflussgrößen zu berücksichtigen sind, zum Beispiel im Bereich Fahrzeugsicherheit oder auch bei Prozessoptimierung in der Verfahrenstechnik. Die Statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Bestandteil von "Six Sigma".

Die zweite Auflage wurde stark erweitert, um der stürmischen Entwicklung in den Bereichen Metamodelle und Optimierung Rechnung zu tragen. Inhaltlich übersteigt dies den Rahmen der klassischen Versuchsplanung, liefert dafür allerdings den nötigen Hintergrund, um komplexere Problemstellungen zu bearbeiten. Praktiker sehen sich zunehmend mit der Notwendigkeit konfrontiert, bereits zu Beginn einer Studie zwischen methodischen Ansätzen entscheiden zu müssen, die untereinander nur begrenzt kompatibel sind. Hier soll das Buch eine Entscheidungshilfe bieten.

Zum Inhalt:

Praxisnahe Einführung, mit Tipps und Beispielen aus der industriellen Anwendung.- Software-unabhängige und neutrale Darstellung mit 159 farbigen Abbildungen.- Konsistente Beschreibung der gesamten Methodik mit einem durchgängigen Anwendungsbeispiel.- Umfangreiche Erweiterungen und Überarbeitungen in den Bereichen Modellverfahren für komplexe Zusammenhänge und Optimierungsalgorithmen.- Unterstützung bei der Methodenauswahl durch Vergleiche und Darstellung der Grenzen einzelner Verfahren.

Die Autoren:

Alle Autoren arbeiten bei Ford, im Research & Innovation Center Aachen. Dr. Siebertz ist promovierter Ingenieur, mit Erfahrung in Biomechanik, Fahrzeugsicherheit und Simulation. Er arbeitet seit 1995 mit der statistischen Versuchsplanung, davon zwei Jahre hauptberuflich, als Schulungsleiter und Anwendungsberater.  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 mehrjährige praktische Erfahrung auf diesem Gebiet. Dr. Siebertz und Dr. van Bebber unterrichten seit 2005 statistische Versuchsplanung im Rahmen eines Masterstudienganges. 

Keywords

Entwicklung Fertigung Industrie Ingenieur Optimierung Planung Praxis Sensitivitätsanalyse Simulation Systeme Verfahren Verfahrenstechnik

Authors and affiliations

  1. 1.AldenhovenGermany
  2. 2.AachenGermany
  3. 3.AachenThe Netherlands

About the authors

Alle Autoren arbeiten bei Ford, im Research & Innovation Center Aachen. Dr. Siebertz ist promovierter Ingenieur, mit Erfahrung in Biomechanik, Fahrzeugsicherheit und Simulation. Er arbeitet seit 1995 mit der statistischen Versuchsplanung, davon zwei Jahre hauptberuflich, als Schulungsleiter und Anwendungsberater.  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 mehrjährige praktische Erfahrung auf diesem Gebiet. Dr. Siebertz und Dr. van Bebber unterrichten seit 2005 statistische Versuchsplanung im Rahmen eines Masterstudienganges. 

Bibliographic information