ZIEL DES KURSES 

Befähigung der Teilnehmer in den Bereichen: 

• Qualifizierte Problem-Formulierung (Methoden/Struktur)
• Erstellen von effizienten Versuchsplänen entsprechend der individuellen Problemstellung.
• Analysieren von Versuchsdaten mit validierten statistischen Methoden.
• Verbesserung und Optimierung von Produkten und Prozessen.
• Robustheitsprüfung, Qualifizierung und Validierung von Prozessen/Produkten.
• Interpretation von vorhandenen und ergänzenden Versuchsergebnissen zur Generierung von Wissen.
• Bessere Abschätzung von Prozessgrenzen oder Produktrisiken.
• Erstellung von Berichten inkl. beschreibender Diagramme und Grafiken

Individuelle Lernerlebnisse

• Sie haben die Möglichkeit eigene Daten und Herausforderungen mit in den Kurs einzubringen. Ich werde diese im Kurs oder nach dem offziellen Kurs besprechen und Sie bei den ersten Schritte unterstützen.
• Auch nach dem Kurs werden Sie weiterhin unterstützt, damit Sie Ihre Projekte zielsicher vorantreiben können.
• Als DFSS-Trainer stehe ich auch für Fragen und Anregungen zu allen (methodischen) Schnittstellen rund um die Versuchsplanung zur Verfügung.
• Durch intensive Übungen verfestigen wir das Wissen … hier heißt es „Hands on„!

Wer sollte teilnehmen?

Der Kurs richtet sich an Techniker, Labor-Mitarbeiter, Wissenschaftler, Ingenieure aus allen Bereichen der Industrie und Wissenschaft. Typische Anwendungen sind Produktentwicklung, Prozessoptimierung, Validierung und Qualitätskontrolle. Vorkenntnisse in Statistik sind nicht erforderlich. Der flexible Kursaufbau erlaubt das Abholen aller Teilnehmer.

Kurs-Inhalt

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern folgende Fähigkeiten:

• Einordnung der DoE-Methode in den Kontext von „Design for Six Sigma“ und „Quality by Design“
• Theoretische Einheiten und intensive, softwareunterstützte „Hands-On“ Übungen
• Aufzeigen der Grenzen des DoE-Ansatzes und Reflexion alternativer Ansätze
• Einführung in die Problemformulierung mit aktuellen Methoden und Werkzeugen
• Systematisches Ermitteln von Zielen, Faktoren, Wunschfunktionen und erforderlichen Designs
• Vorstellung von einfachen Screening-Designs zur Untersuchung dominanter Faktoren
• Softwaregestützte Analyse und Auswertung von Rohdaten sowie Integration vorhandener Daten
• Basics der Datenanalyse, z.B. Regressionsanalyse, Histogramme, ANOVA, Ausreißer-Tests
• Softwaregestützter Aufbau von Ursache-Wirkungs-Modellen
• Vorstellung effizienter und modularer Designs zur Reduzierung des Versuchsumfangs
• Berücksichtigung von Wechselwirkungen und nichtlinearem Verhalten im Modellbau
• Visuelle Darstellung von potenziellen Optima, Kompromissen, Widersprüchen und Grenzen
• Einschätzung von Prozessfähigkeiten, Arbeitspunkten und Toleranzen
• Aufzeigen der Möglichkeiten der „Design Space Validation“ mit robustem Arbeitspunkt
• Reflexion des Spagats zwischen maximaler Zielerreichung und Sicherheit
• Hinweise zur Präsentation und Aufbereitung von Berichten für weiterführende Entscheidungen

Der Kurs beinhaltet gemeinsame Übungen, in denen die Teilnehmer das Gelernte praktisch anwenden können. Anschließend findet eine Diskussion statt, um die Ergebnisse zu reflektieren und weitere Fragen zu klären.

Interessant doch … !?!

Sie sind primär an Schwerpunkten, Auffrischungskursen oder speziellen Themen interessiert.

• Als Einsteiger sind Sie nur an den ersten beiden Tagen interessiert.
• Bei einem Auffrischungskurs interessiert Sie vielleicht nur der dritte Tag
• Sie möchten eine Einführung in die Neuerungen erhalten
• Oder Sie möchten ein bestimmtes Thema vertiefen.

Lassen Sie uns Ihre Interessen besprechen, um zu sehen, ob es für Sie günstiger ist, nur einzelne Tage der modularen Schulung zu besuchen. Vielleicht können wir die Themen auch vorab in einer Online-Sitzung besprechen.

You want to know more, here are the details!

In my course description you will find a detailed description of the course.

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