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Über dieses Buch

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.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 1. Grundlagen

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 2. Versuchspläne

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 3. Kontrollverfahren

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 4. Statistische Modellbildung

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 5. Varianten der statistischen Versuchsplanung

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 6. DoE Beispiele

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 7. Computer-Experiment

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 8. Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 9. Metamodelle

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 10. Optimierung

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 11. Korrelationsanalyse

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 12. Komponentenanalyse

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 13. Sensitivitätsanalyse

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 14. Strategie

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Chapter 15. Strategie für komplexe Systeme

Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen

Backmatter

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