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Design of Experiments - Detailansicht

  • Funktionen:
  • Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 6345 Kurztext
Semester SoSe 2024 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Hyperlink  
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Hauptbelegungszeitraum    26.02.2024 - 22.03.2024   
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Lernziele fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mi. 11:30 bis 13:00 woch von 20.03.2024  Gebäude M/Laz5 - M 107        
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Do. 16:00 bis 17:30 woch Gebäude B - B 308 Seminarraum        
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)

Hilfsmittel: keine


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden: