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Statistische Versuchsplanung
Design of Experiments (DoE)
Buch von Karl Siebertz (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Kategorien:
Beschreibung
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 Aüage 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.
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 Aüage 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.
Über den Autor

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.

Zusammenfassung

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.

Inhaltsverzeichnis
Grundlagen.- Versuchspläne.- Kontrollverfahren.- Statistische Modellbildung.- Varianten der statistischen Versuchsplanung.- Computer-Experiment.- Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge.- Metamodelle.- Optimierung.- Sensitivitätsanalyse.- Strategie.
Details
Erscheinungsjahr: 2017
Genre: Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik, Technik allg.
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Reihe: VDI-Buch
Inhalt: xix
508 S.
280 s/w Illustr.
508 S. 280 Abb.
ISBN-13: 9783662557426
ISBN-10: 3662557428
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-662-55742-6
Ausstattung / Beilage: HC runder Rücken kaschiert
Einband: Gebunden
Autor: Siebertz, Karl
Hochkirchen, Thomas
Bebber, David Van
Auflage: 2. Aufl. 2017
Hersteller: Springer Berlin
Springer Berlin Heidelberg
VDI-Buch
Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com
Maße: 246 x 173 x 34 mm
Von/Mit: Karl Siebertz (u. a.)
Erscheinungsdatum: 08.12.2017
Gewicht: 1,052 kg
Artikel-ID: 110759796
Über den Autor

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.

Zusammenfassung

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.

Inhaltsverzeichnis
Grundlagen.- Versuchspläne.- Kontrollverfahren.- Statistische Modellbildung.- Varianten der statistischen Versuchsplanung.- Computer-Experiment.- Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge.- Metamodelle.- Optimierung.- Sensitivitätsanalyse.- Strategie.
Details
Erscheinungsjahr: 2017
Genre: Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik, Technik allg.
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Buch
Reihe: VDI-Buch
Inhalt: xix
508 S.
280 s/w Illustr.
508 S. 280 Abb.
ISBN-13: 9783662557426
ISBN-10: 3662557428
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 978-3-662-55742-6
Ausstattung / Beilage: HC runder Rücken kaschiert
Einband: Gebunden
Autor: Siebertz, Karl
Hochkirchen, Thomas
Bebber, David Van
Auflage: 2. Aufl. 2017
Hersteller: Springer Berlin
Springer Berlin Heidelberg
VDI-Buch
Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com
Maße: 246 x 173 x 34 mm
Von/Mit: Karl Siebertz (u. a.)
Erscheinungsdatum: 08.12.2017
Gewicht: 1,052 kg
Artikel-ID: 110759796
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