Design of Experiments (DoE)

Praktisch orientierte statistische Versuchsplanung

Dr.-Ing.

Martin

Dazer

Herr Martin Dazer schloss 2014 an der Universität Stuttgart das Masterstudium des Maschinenbaus ab. 2015 begann Herr Dazer seine Promotion als akademischer Mitarbeiter im Bereich Zuverlässigkeitstechnik am Institut für Maschinenelemente (IMA).

Gefördert von der Knorr-Bremse Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH forschte Herr Dazer bis Ende 2017 an simulativen Zuverlässigkeitsprognosen für Gussbauteile und an effizienten Erprobungsmethoden.

Seit 2018 leitet Herr Dazer den Bereich Zuverlässigkeits- und Antriebstechnik am IMA und ist zudem als Referent für Zuverlässigkeits- und DOE-Seminare sowie als Consultant im Bereich Zuverlässigkeitstechnik, Lebensdauererprobung und allgemeiner Versuchsmethodik tätig.

Bei technischen Versuchen führen Streuungen, Wechselwirkungen und zahlreiche Einflussgrößen schnell zu hohen Versuchsumfängen oder nicht eindeutigen Ergebnissen.

Design of Experiments (DoE) ermöglicht, relevante Faktoren systematisch zu untersuchen, Wechselwirkungen zu erkennen und Versuche effizient zu planen.So entsteht eine belastbare Grundlage für Produktentwicklung, Erprobung und Prozessoptimierung.

Statistische Versuchsplanung verbindet eine strukturierte Versuchsmethodik mit statistischer Auswertung und mathematischer Modellbildung.

Die Weiterbildung zeigt praxisnah, wie Versuche von der Systemanalyse über Hypothesentests und Varianzanalyse bis zu faktoriellen Versuchsplänen geplant und ausgewertet werden.

Anwendungsbeispiele mit Minitab unterstützen dabei, Methoden auf konkrete Fragestellungen aus Entwicklung und Erprobung zu übertragen.

Nach der Weiterbildung können Sie:

relevante Einflussgrößen für technische Versuche systematisch identifizieren

Hypothesentests zur Absicherung technischer Entscheidungen anwenden

Varianzanalysen zur Bewertung relevanter Einflussfaktoren einsetzen

geeignete faktorielle Versuchspläne für unterschiedliche Zielstellungen auswählen

statistische Versuchsmodelle hinsichtlich ihrer Aussagekraft bewerten

Nutzen der Weiterbildung

Die strukturierte Versuchsplanung reduziert unnötige Versuchsumfänge und verbessert die Aussagekraft von Versuchsergebnissen.Relevante Haupteffekte und Wechselwirkungen lassen sich gezielter erkennen.

Dadurch steigt die Entscheidungssicherheit bei Produktentwicklung, Erprobung und Prozessoptimierung.

Hinweis: Die Anwendungsbeispiele werden mit der Software Minitab berechnet.Sie können Minitab installieren, um die Übungen durchzuführen.Eine kostenlose 30-Tage-Testlizenz ist über Minitab verfügbar.

Eigene Daten können zur Veranstaltung mitgebracht und gemeinsam analysiert werden.

Eine kostenlose 30-Tage Testlizenz von Minitab können Sie auf der folgenden Homepage runterladen: http://www.minitab.com/de-de/ – oder einfach nach „Minitab Testversion“ googeln.

Wir bieten zudem gerne die Möglichkeit an, auch Ihre eigenen Daten mit zur Veranstaltung zu bringen, um sie gemeinsam zu analysieren.

Montag,

• 07. und Dienstag,
• 08. Juni 2027 9:00 bis 12:15 und 13:15 bis 16:30 Uhr
• 1. Grundlagen, Zielsetzungen und generelle Vorgehensweisen

Warum wird getestet?

Zielstellung von Versuchen

Zuverlässigkeitsanforderungen

Produktentwicklung und -optimierung

Prognosen für Feldeinsatz

Systemanalyse und Versuchsaufbau

exemplarische Systemanalyse

Anforderungen an Messmittel und repräsentative Prüfstände

Identifizierung von Einflussgrößen (Stör- und Steuergrößen) mit Beispielen

Trennung von Haupteffekten und Wechselwirkungen

Belastung durch Umwelteinflüsse

Mess- und Erprobungshandbuch

Kenngrößen der Statistik und Zuverlässigkeitstechnik

Warum Statistik?

praxisrelevante statistische Kennzahlen

Grundlagen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen

• 2. Hypothesentests als Grundlage belastbarer Entscheidungen

Hypothesentests – die Grundlage für belastbare Entscheidungen

Einteilung nach Zielstellung

Übersicht und Voraussetzungen für die Anwendung

Mit welchen Ergebnissen ist zu rechnen?

Festlegung von Versuchsumfängen – Trennschärfe, Fehlerarten, Sensibilisierung für risikobehaftete Entscheidungen

Beispiel zur Anwendung

Varianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA) – „Der-DoE-Test“

ANOVA mit einer Stufe als einfachste Erweiterung des t-Tests

ANOVA mit mehreren Faktoren

beispielhafte Anwendung

Diskussion, Fragen und Antworten zu eigenen Herausforderungen und Analyse von mitgebrachten Daten

• 3. Effiziente Versuchsplanung – DoE

Einführung

Warum DoE?

Vergleich zu OFAT

Faktorielle Versuchspläne

Voll- und Teilfaktorielle Versuchspläne

Screening Designs

Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge

optimale Versuchspläne

Identifikation und Klassierung von relevanten Effekten

Quantifizierung von signifikanten Effekten

Mathematische Modellbildung

Wieso Modellbildung?

Anforderungen und Ziele des Modells

Bewertung der Modellgüte

Schlüssel zur erfolgreichen Versuchsdurchführung

Varianzreduktion und Blockbildung

zufällige Verteilung des Fehlers im Experiment – Randomisierung

Umgang mit Nicht-Normalverteilten Daten

Die Weiterbildung richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Forschung und Entwicklung, Versuch, Qualitätswesen und Produktion, die Versuche effizient planen, durchführen und belastbare Ergebnisse erzielen möchten.

Sie ist auch interessant für Entwicklungs- und Versuchsingenieure, die Produktqualität systematisch steigern und Prozesse optimieren wollen.

Herr Marco Arndt schloss 2020 an der Universität Stuttgart das Masterstudium des Maschinenbaus ab.

Im Rahmen seines Promotionsvorhabens am Institut für Maschinenelemente (IMA) befasst sich Herr Arndt mit der Entwicklung optimaler statistischer Versuchspläne zur multivariaten Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsmodellierung.

Seine Forschungsarbeiten erfolgen im Kontext von Projekten mit Schwerpunkt auf Antriebselementen im Automobilbau.Seit 2024 ist Herr Arndt stellvertretender Leiter der Abteilung Zuverlässigkeitstechnik am IMA.

Darüber hinaus ist er als Referent für Seminare in den Bereichen Zuverlässigkeit und statistische Versuchsplanung (DOE) sowie als Berater für Fragestellungen der Lebensdauererprobung und Zuverlässigkeitstechnik tätig.

Herr Martin Dazer schloss 2014 an der Universität Stuttgart das Masterstudium des Maschinenbaus ab. 2015 begann Herr Dazer seine Promotion als akademischer Mitarbeiter im Bereich Zuverlässigkeitstechnik am Institut für Maschinenelemente (IMA).

Gefördert von der Knorr-Bremse Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH forschte Herr Dazer bis Ende 2017 an simulativen Zuverlässigkeitsprognosen für Gussbauteile und an effizienten Erprobungsmethoden.

Seit 2018 leitet Herr Dazer den Bereich Zuverlässigkeits- und Antriebstechnik am IMA und ist zudem als Referent für Zuverlässigkeits- und DOE-Seminare sowie als Consultant im Bereich Zuverlässigkeitstechnik, Lebensdauererprobung und allgemeiner Versuchsmethodik tätig.

Die TAE befindet sich im Südwesten Deutschlands im Bundesland Baden-Württemberg – in unmittelbarer Nähe zur Landeshauptstadt Stuttgart. Unser Schulungszentrum verfügt über eine hervorragende Anbindung und ist mit allen Verkehrsmitteln gut und schnell zu erreichen.

Hotelübernachtung benötigt?

Über den nachfolgenden Link finden Sie nahegelegene Hotels in direkter Umgebung zu TAE-Konditionen:

Die Teilnahme beinhaltet Verpflegung sowie ausführliche Unterlagen.

(MwSt.-frei)

Fördermöglichkeiten:

Für den aktuellen Veranstaltungstermin steht Ihnen die ESF-Fachkursförderung leider nicht zur Verfügung.

Für alle weiteren Termine erkundigen Sie sich bitte vorab bei unserer Anmeldung .

Andere Bundesland-spezifische Fördermöglichkeiten finden Sie hier .

Inhouse Durchführung: Sie möchten diese Veranstaltung firmenintern bei Ihnen vor Ort durchführen? Dann fragen Sie jetzt ein individuelles Inhouse-Training an.

Seit über 65 Jahren gehört die Technische Akademie Esslingen (TAE) mit Sitz in Ostfildern – nahe der Landeshauptstadt Stuttgart – zu Deutschlands größten Weiterbildungs-Anbietern für berufliche und berufsvorbereitende Qualifizierung im technischen Umfeld.

Unser Ziel ist Ihr Erfolg.Egal ob Seminar, Zertifikatslehrgang oder Fachtagung, unsere Veranstaltungen sind stets abgestimmt auf die Bedürfnisse von Ingenieuren sowie Fach- und Führungskräften aus technisch geprägten Unternehmen.

Dabei können Sie sich stets zu 100 Prozent auf die Qualität unserer Angebote verlassen.Warum das so ist?

Das Konzept der TAE mit der "Kantine" find ich super!

Vor allem das man hier auch als Vegetarier und Veganer auf seine kosten kommt, das ist immer noch leider selten.

Eventuell vorab ein Hand-out zu Grundlagen der Statistik;

Eventuell ein Tag länger und dafür ein kompletten Praxistag

Sehr geehrte/r Teilnehmende/r,

vielen Dank für Ihr positives Feedback! Ihre Vorschläge zu einem Grundlagen-Handout sowie einem zusätzlichen Praxistag nehmen wir gerne auf und prüfen, wie wir das Seminar entsprechend weiterentwickeln können.

Wir freuen uns, Sie bald wieder bei der TAE begrüßen zu dürfen.

Mit freundlichen Grüßen

Ihr Team der TAE

Es war alles Rundum gut.

Die beiden Dozenten sind fachlich sehr bewandert und konnten die Fragen sehr gut beantworten.Mit nachvollziehbaren Beispielen wurden die Inhalte verständlich gemacht, so dass man einen guten Einstieg und Überblick ins Thema DoE bekommt.

Für die Übertragung ins eigene Arbeitsleben muss man sich im Nachgang selbst beschäftigen, hierfür blieb im Seminar keine Zeit.

Die Räumlichkeiten und die Verpflegung sind super.

Sehe interessantes Thema und gut rüber gebracht.

Das Wissen der beiden Trainer war sehr gut und sehr tief. Auch konnten beide Trainer die Inhalte sehr gut vermitteln und hatten in der Regel immer passende Beispiele aus der Praxis.

Sehr gute Lernumgebung und Ausstattung.

Seminarleiter hat einen sehr guten Job gemacht.

Mathematische Zusammenhänge sind verständlich.

Für einen Einsatz in der Praxis muss man sich sicher noch tiefer selber einarbeiten.

Vorträge waren sehr gut, um einen Überblick zu bekommen

viele hilfreiche Übungen

Räumlichkeiten, Organisation und Catering sehr gut

Qualitätsmanagementbeauftragter* nach ISO 9001:2026 – einfach und pragmatisch (TAE)

Qualitätsmanagementbeauftragter* Teil 1 nach ISO 9001:2026

Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung nutzen

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