Beschreibung des Angebots

Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) ist dafür bekannt, die ideale Methode zu sein, um maximale Information aus möglichst wenigen Experimenten zu gewinnen. Ihre Anwendung wird in vielen Industriesektoren von Behörden und Richtlinien empfohlen, weil sie zu folgenden Vorteilen führt:

• Effizienz: die überflüssigen Experimente werden eliminiert, aber alle notwendigen werden durchgeführt!
• Genauigkeit: für den geleisteten Versuchsaufwand wird die höchstmögliche Genauigkeit erreicht.
• Wechselwirkungen: Synergien oder Antagonismen zwischen Einflussparametern werden erkannt und verstanden.

Der Kurs erläutert einerseits die Methodologie der statistischen Versuchsplanung und veranschaulicht andererseits ihre Anwendung in der Praxis anhand von vielen Softwarevorführungen und Übungen auf dem PC. Im Kurs wird Wert auf eine gute Balance zwischen beiden Aspekten gesetzt, sowie auf eine optimale Verständlichkeit der vorgestellten Konzepte.

Der Kurs ist praxisorientiert. Mathematischer Formalismus wird weitgehend vermieden. In allen praktischen Teilen wird die besonders benutzerfreundliche, webbasierte Software (für das INTRAnet) STAVEX eingesetzt; sie wurde ursprünglich in der Novartis entwickelt und wird seit vielen Jahren von der AICOS Technologies kontinuierlich weiterentwickelt. Dank seiner hohen Benutzerfreundlichkeit ist STAVEX zum Lernen (aber auch zur späteren Anwendung) besonders geeignet. Der Kurs ist dennoch nicht auf diese Software fokussiert und die erlernten Kenntnisse können somit mühelos auf andere Softwaretools übertragen werden.

STAVEX ist als Expertensystem konzipiert, das die Benutzer schrittweise durch den ganzen DoE-Workflow – von der Problemdefinition bis zur Datenauswertung über die Planung der Experimente – führt. Dies erleichtert die Anwendung der Versuchsplanung sehr: sie wird so einfach wie eine Online-Hotelbuchung. Für die Kursdauer und die anschliessenden vier Wochen wird eine STAVEX-Lizenz kostenlos zur Verfügung gestellt.

Aufbau der Ausbildung

Kursinhalt:

• Einführung
  • Idee der statistischen Versuchsplanung
  • Wieso ist statistische Versuchsplanung effizienter als die trial-and-error-Methode?
  • Phasenstrategie der statistischen Versuchsplanung
• Definition der Problemstellung
  • Benötigte Informationen: Zielgrössen, Faktoren,...
• Modellierung
  • Effekte und Interaktionen
  • Faktorielle Pläne (volle und fraktionierte)
  • Planauswahl
  • Multiple lineare Regression: wie können die Versuchsergebnisse ausgewertet und interpretiert werden?
  • Überprüfung der Modellanpassung
  • Grafische Modelldiagnose
• Optimierung
  • Wichtigste Optimierungspläne (zentral-zusammengesetzte, Box-Behnken,...)
  • Auswertung und Interpretation der Versuchsergebnisse
  • Bestätigungsversuche
• Screening
  • Welche der vielen Faktoren sind relevant?
  • Screening-Pläne (Plackett-Burman,...)
  • Halbnormalplot: wie können die Versuchsergebnisse ausgewertet und interpretiert werden?
• Zusammenfassung
  • Sequentielle Versuchsplanung
  • Praktische Empfehlungen