Online-Ressource
Verfasst von:	Siebertz, Karl [VerfasserIn]
	Bebber, David van [VerfasserIn]
	Hochkirchen, Thomas [VerfasserIn]
Titel:	Statistische Versuchsplanung
Titelzusatz:	Design of Experiments (DoE)
Verf.angabe:	von Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen
Ausgabe:	2. Aufl. 2017
Verlagsort:	Berlin, Heidelberg
Verlag:	Springer Vieweg
Jahr:	2017
Umfang:	Online-Ressource (XIX, 508 S. 280 Abb, online resource)
Gesamttitel/Reihe:	VDI-Buch
	SpringerLink : Bücher
ISBN:	978-3-662-55743-3
Abstract:	Grundlagen -- Versuchspläne -- Kontrollverfahren -- Statistische Modellbildung -- Varianten der statistischen Versuchsplanung -- Computer-Experiment -- Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge -- Metamodelle -- Optimierung -- Sensitivitätsanalyse -- Strategie.
	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. Zum Inhalt: Praxisnahe Einführung, mit Tipps und Beispielen aus der industriellen Anwendung.- Software-unabhängige und neutrale Darstellung mit 159 farbigen Abbildungen.- Konsistente Beschreibung der gesamten Methodik mit einem durchgängigen Anwendungsbeispiel.- Umfangreiche Erweiterungen und Überarbeitungen in den Bereichen Modellverfahren für komplexe Zusammenhänge und Optimierungsalgorithmen.- Unterstützung bei der Methodenauswahl durch Vergleiche und Darstellung der Grenzen einzelner Verfahren. Die Autoren: Alle Autoren arbeiten bei Ford, im Research & Innovation Center Aachen. Dr. Siebertz ist promovierter Ingenieur, mit Erfahrung in Biomechanik, Fahrzeugsicherheit und Simulation. Er arbeitet seit 1995 mit der statistischen Versuchsplanung, davon zwei Jahre hauptberuflich, als Schulungsleiter und Anwendungsberater. Dr. van Bebber ist promovierter Ingenieur mit Schwerpunkt Simulationsverfahren. Dr. Hochkirchen ist promovierter Mathematiker und Spezialist für Statistik. Dr. van Bebber und Dr. Hochkirchen sind Six Sigma Black Belts und haben mehrjährige praktische Erfahrung auf diesem Gebiet. Dr. Siebertz und Dr. van Bebber unterrichten seit 2005 statistische Versuchsplanung im Rahmen eines Masterstudienganges. .
DOI:	doi:10.1007/978-3-662-55743-3
URL:	Volltext ; Resolving-System: https://doi.org/10.1007/978-3-662-55743-3
	Volltext: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-55743-3
	DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-55743-3
Schlagwörter:	(s)Versuchsplanung
Datenträger:	Online-Ressource
Sprache:	ger
Bibliogr. Hinweis:	Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: Siebertz, Karl, 1965 - : Statistische Versuchsplanung. - 2. Auflage. - Berlin : Springer Vieweg, 2017. - xix, 508 Seiten
RVK-Notation:	AK 39860
	WC 7600
	SK 840
	AL 33500
	ZG 9085
	QH 236
K10plus-PPN:	1657190781
	Universitätsbibliothek
Lokale URL UB:	Zum Volltext