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Veranstaltung ist aus dem Semester
SS 2020
, Aktuelles Semester: SoSe 2024
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Production Optimization using Design of Experiments Sprache: Englisch Belegpflicht | |||||||||||
Nr.: 6462 Vorlesung SS 2020 4 SWS Jedes Semester | |||||||||||
Master-Studiengang: | Masterstudiengang Technik-Management & Optimierung | ||||||||||
Technik-Management & Optimierung, Abschluss 90, ( 1. Semester ) - ECTS-Punkte : 4 - Kategorie : Pflichtfach | |||||||||||
Technik-Management & Optimierung, Abschluss 90, ( 2. Semester ) - ECTS-Punkte : 4 - Kategorie : Pflichtfach | |||||||||||
Zugeordnete Lehrperson: | Pufall | ||||||||||
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Termin: | Dienstag 14:15 - 15:45 wöchentl | Raum : B 308 Seminarraum Gebäude B | |||||||||
Dienstag 14:15 - 15:45 wöchentl | Raum : H132 Gebäude H | ||||||||||
Mittwoch 17:45 - 19:15 wöchentl | Raum : B 310 Gebäude B | ||||||||||
Mittwoch 17:45 - 19:15 wöchentl | Raum : H132 Gebäude H | ||||||||||
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 |
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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 |
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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. |
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Voraussetzungen: | Bachelor level knowledge in statistics and linear algebra. | ||||||||||
Leistungsnachweis: | Benotete Prüfungsleistung: mündliche Prüfung (zusammen mit Integration of mechatronic Systems) | ||||||||||
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Module: | Product Optimization 2 (UO) (TMO-UO) | ||||||||||
Product Optimization 2 (RD) (TMO-RD) | |||||||||||
Product Optimization 1 (IE) (TMO-IE) |