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Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. 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
 
 
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
   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
 
   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: mündliche Prüfung (zusammen mit Integration of mechatronic Systems)
 
   Module: Product Optimization 2 (UO) (TMO-UO)
  Product Optimization 2 (RD) (TMO-RD)
  Product Optimization 1 (IE) (TMO-IE)