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Design of Experiments - Detailansicht

  • Funktionen:
  • Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 6345 Kurztext
Semester SoSe 2022 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Hyperlink  
Sprache Deutsch
Belegungsfrist 01 Hauptbelegungszeitraum 28.02.2022 - 25.03.2022

Belegpflicht
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Lernziele fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mo. 16:00 bis 17:30 woch von 21.03.2022  Gebäude H - H 004       30.05.2022: Dozent nicht verfügbar
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mi. 14:15 bis 15:45 woch Gebäude V/Laz1 - V 010       25.05.2022: Dozent nicht verfügbar
01.06.2022: Dozent nicht verfügbar
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Pufall, Andreas, Professor verantwortlich
Laut SPO für
Abschluss Studiengang Semester Kategorie ECTS
Master mit vorausg. Absch Technik-Management & Optimierung 1 - 2 Pflichtfach 5
Zuordnung zu Einrichtungen
Masterstudiengang Technik-Management & Optimierung
Inhalt
Inhalt

Introduction to designed Experiments and Minitab statistical software
Review of statistical inference (random variables, parameter estimation, parameter tests)
Graphical analysis methods
Measurement system analysis
Design of experiments
- Factorial designs
- Fractional factorial designs
- Plackett-Burmann designs
- Optional: Response surface designs, Special DOE topics

Literatur

Montgomery, D. C. (2013) Design and Analysis of Experiments, Hoboken: Wiley.
Hicks, C. R., Turner, K. V. (1999) Fundamental Concepts in the Design of Experiments, New York: Oxford University Press.
Barker, T. B., Milivojevich, A. (2016) Quality by Experimental Design, Boca Raton: Taylor and Francis Group.

German texts:
Siebertz, K., van Bebber, D., Hochkirchen, T. (2010) Statistische Versuchsplanung, Heidelberg: Springer.
Kleppmann, W. (2013) Versuchsplanung, Produkte und Prozesse optimieren, München: Carl Hanser

Lernziele

This course will provide Students an introduction into the design and analysis of experiments in order to optimize products or production processes.
Students will be able to plan, prepare, execute and analyze industrial experiments in a variety of environments. Some outlook is done on advanced design of experiment methods.

Voraussetzungen

Bachelor level knowledge in statistics and linear algebra.

Leistungsnachweis

Benotete Prüfungsleistung: M (mündliche Prüfung)


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: SoSe 2024