Beschreibung Taschenbuch Versuchsplanung: Produkte und Prozesse optimieren. Jede Neu- oder Weiterentwicklung von Produkten und Fertigungsprozessen durchläuft eine Vielzahl von Versuchen. Aber Versuche kosten Zeit und Geld, und manche Ergebnisse sind nicht reproduzierbar. Versuchsplanung (auch DOE = Design of Experiments genannt) hilft dabei, mit möglichst geringem Aufwand reproduzierbare Ergebnisse zu erhalten.Das Taschenbuch zeigt Praktikern in Entwicklung, Konstruktion und Fertigung, sowie Studenten, wie mit Versuchsplanung Produkte und Prozesse optimiert werden können. Versuchsplanung ist ein wesentlicher Bestandteil der Six-Sigma-Strategie. Anhand von vielen Beispielen wird beschrieben, wie man " durch systematische Beobachtung Informationen sammeln," durch einfache Versuche einfache Probleme lösen," mit wenigen Einzelversuchen die Bedeutung vieler Faktoren gleichzeitig beurteilen und so die wichtigen von den unwichtigen trennen," robuste Produkte und Prozesse entwickeln, " die Abhängigkeit mehrerer Zielgrößen von mehreren Faktoren gleichzeitig erfassen und ein gemeinsames Optimum suchen, und" schrittweise Fertigungsprozesse und Produkte verbessern kann.Ziel des Taschenbuches ist, einen anwendungsorientierten Überblick zu geben. Es verbindet die Methoden der klassischen Statistischen Versuchsplanung mit Ideen von D. Shainin, G. Taguchi und vielen anderen zu einer neuen Kombination. So können die Vorteile aller Methoden genutzt werden. JAVA-Applets visualisieren die Grundlagen - Statistik kann spielerisch erlebt und so besser verstanden werden. In der 6. Auflage wurde insbesondere das Kapitel "Software" aktualisiert. Zahlreiche Hersteller haben wiederum die aktuellsten Demos ihrer Versuchsplanungs- bzw. Statistiksoftware zur Verfügung gestellt. Mit den Beispieldaten auf der DVD kann der Anwender die Programme anhand bekannter Beispiele selbst testen und das für seine Bedürfnisse am besten geeignete auswählen.
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Statistische Versuchsplanung – Wikipedia ~ Die statistische Versuchsplanung , kurz SVP (englisch design of experiments, DoE) umfasst alle statistischen Verfahren, die vor Versuchsbeginn angewendet werden sollten.Dazu gehören: die Bestimmung des minimal erforderlichen Versuchsumfanges zur Einhaltung von Genauigkeitsvorgaben; die optimale Allokation (vor allem in der Regressionsanalyse Modell I), für die sich der kleinste Umfang ergibt .