Design of Experiments – Versuchsplanung verstehen, anwenden und davon profitieren

11. - 13. November 2025
Online-Seminar

Statistische Versuchsplanung ist der effizienteste Weg, um mit begrenztem Ressourceneinsatz zu tragfähigen Entscheidungen zu kommen.

Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) ist wohl das wirkungsvollste Mittel, um Entwicklungsprozesse effizient zu gestalten. Obwohl das Konzept der statistischen Versuchsplanung über 100 Jahre bekannt ist, wird es im industriellen Alltag relativ selten eingesetzt. Mit möglichst geringem Aufwand zu zuverlässigen Aussagen zu kommen, ist eine Aufgabe, deren Bewältigung zu unseren wiederkehrenden Herausforderungen zählt. Dabei nimmt sowohl die Zahl der möglichen Einflussfaktoren oder Mischungskomponenten als auch die Zahl der vorgegebenen Zielgrößen in aktuellen Prozessen zu. Gleichgültig ob in Forschung, Entwicklung oder Produktion, der Nachweis von Wirkungszusammenhängen ist nur über geplante Experimente möglich.

In den letzten 30 Jahren hat sich die Methodik weiterentwickelt und dazu geführt, dass man die Versuchsbedingungen seines jeweiligen Fachgebietes auch in der Terminologie desselben beschreiben kann und keine Kenntnis spezieller Versuchspläne benötigt. Diese Verbindung stellt heutzutage Software her.

Trotz aller technischer Unterstützung ist es hilfreich, die Grundlagen, Ziele und Möglichkeiten der Versuchsplanung zu kennen. Die Teilnehmer werden im Rahmen des Kurses lernen

  • einfache Versuchspläne selbständig zu erstellen und die Ergebnisse auszuwerten
  • zu erkennen, wann praktische Rahmenbedingungen eine spezielle Berücksichtigung im Versuchsplan erfordern
  • wie man sich selbst im Laufe der Zeit tiefer in die Materie einarbeiten kann
  • wie man Anleitungen zu komplexeren Versuchsplänen praktisch umsetzt

Zur Veranschaulichung und Übung wird die grafisch orientierte Software JMP eingesetzt, da sie sich durch besonders einfache Benutzerführung auszeichnet. Datensätze für die Übungen werden zur Verfügung gestellt. Es ist ausdrücklich erwünscht, dass die Teilnehmer eigene Daten und Aufgabenstellungen mitbringen, auch wenn nicht garantiert wird, dass jeder Anwendungsfall besprochen werden kann.

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