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Veranstaltung ist aus dem Semester
SS 2019
, Aktuelles Semester: SoSe 2024
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- Funktionen:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
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Production Optimization using Design of Experiments
Sprache: Englisch
Belegpflicht
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Nr.:
6462
Vorlesung
SS 2019
4 SWS
Jedes Semester
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Master-Studiengang:
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Masterstudiengang Technik-Management & Optimierung
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Technik-Management & Optimierung, Abschluss 90,
(
1.
Semester )
- ECTS-Punkte : 4
- Kategorie : Pflichtfach
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Technik-Management & Optimierung, Abschluss 90,
(
2.
Semester )
- ECTS-Punkte : 4
- Kategorie : Pflichtfach
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Zugeordnete Lehrperson:
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Pufall
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Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
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Termin:
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Freitag
11:30
-
13:00
wöchentl
Beginn : 22.03.2019
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Raum :
B 308 Seminarraum
Gebäude B
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fällt aus am 12.04.2019
Vorlesung fällt aus
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Freitag
14:15
-
15:45
wöchentl
Beginn : 29.03.2019
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Raum :
B 308 Seminarraum
Gebäude B
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fällt aus am 10.05.2019
Vorlesung fällt aus
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fällt aus am 17.05.2019
Vorlesung fällt aus
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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: |
Antony, J. (2008) Design of Experiments, Burlington: Butterworth-Heinemann.
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.
Breyfogle, F. W. (2003) Implementing Six Sigma, Smarter Solutions Using Statistical Methods, Hoboken, New Jersey: McGraw-Hill.
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: |
Knowledge in statistics and linear algebra. |
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Leistungsnachweis: |
Benotete Prüfungsleistung: mündliche Prüfung (zusammen mit Integration of mechatronic Systems) |
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Module: |
Product Optimization 2 (UO) (TMO-UO) |
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Product Optimization 2 (RD) (TMO-RD) |
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Product Optimization 1 (IE) (TMO-IE) |