Mit diesem Buch wird der Versuch unternommen, statistische Methoden wie sie in der Produkt- und Prozessentwicklung genutzt werden, zu behandeln. Bezüglich der mathematischen Herleitung müssen aufgrund des Buchumfanges Abstriche gemacht werden. Für die statistischen Methoden des operativen Qualitätsmanagement (Mess-System-Analyse, Statistische Prozessregelung, Statistische Prozessfähigkeitsanalyse und vieles mehr) wird auf das Buch Prozess-Sicherheit I. hingewiesen. Dort wurden diese Verfahren umfassend dargestellt. In diesem Buch werden die Varianzanalyse, Design of Experiments (DoE), Response Surface Methodology (RSM) und Mixtures Analysis ausführlich behandelt.
Neben einigen Grundlagen der Statistik findet der interessierte Leser eine detaillierte Darstellung der wichtigsten Verfahren zur Versuchsplanung:
1) gekreuzte und hierarchische Varianzanalysen mit festen oder zufälligen Variablen;
2) faktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne mit stetigen und kategorialen Variablen;
3) Response Surface Versuchspläne (Zentral zusammengesetzte Versuchspläne, Box-Behnken);
4) Mischungsanalysen mit und ohne Restriktionen inklusive von Prozessvariablen;
5) D-optimale Versuchspläne;
6) Polyoptimierung für mehrere Zielgrößen;
7) Taguchi- und Shainin-Methoden;
8) Umfangreiche Beispiele zur Planung und Analyse von Versuchen
Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)
- Einleitung
- Grundlagen von Merkmalen und Versuchen
- Nominalskala (topologisch)
- Ordinalskala (topologisch)
- Intervallskala (metrisch, kardinal)
- Verhältnisskala (metrisch, kardinal)
- Stetige und diskrete Merkmale
- Zufallsvariable, Einfluss- und Zielgrößen
- Grundlegende Begriffe der Versuchsplanung
- Richtlinien versus statistische Versuchsplanung
- Einsatzmöglichkeiten der statistischen Versuchsplanung
- Normalverteilung und Verwandtes
- Standardisierte Normalverteilung
- Grafiken zur NV
- Histogramme der Datensätze
- Summenhäufigkeiten der Datensätze
- Wahrscheinlichkeitsnetz (Quantil-Quantil-Diagramm)
- Probability-Probability-Diagramm
- Formale Definition einer Ordnungsstatistik
- Urwertkarten der Datensätze
- Zentraler Grenzwertsatz
- Student- oder t-Verteilung
- x²-Verteilung
- F-Verteilung
- Die Parameter der Normalverteilung
- Tests auf Normalverteilung
- Jarque-Bera Test
- Doornik-Hansen Test
- Anderson-Darling Test
- Ryan-Joiner Test
- Epps-Pulley Test
- Transformationen
- Der statistische Test
- Elemente des Hypothesentests
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)
Dieses Buch zielt darauf ab, Ingenieuren in der Produkt- und Prozessentwicklung ein umfassendes Verständnis statistischer Versuchsplanungsmethoden zu vermitteln. Es bietet einen praxisorientierten Ansatz, der die Anwendung dieser Methoden in realen Szenarien erleichtert.
- Statistische Methoden in der Produkt- und Prozessentwicklung
- Anwendung von Varianzanalyse, Design of Experiments (DOE) und Response Surface Methodology (RSM)
- Mischungsanalysen mit und ohne Restriktionen
- D-optimale Versuchspläne und Polyoptimierung für mehrere Zielgrößen
- Umfangreiche Beispiele und praktische Anwendungsmöglichkeiten
Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)
Das erste Kapitel bietet eine Einleitung in die Thematik der statistischen Versuchsplanung und erläutert die Bedeutung dieser Methoden für die Produkt- und Prozessentwicklung. Das zweite Kapitel behandelt die Grundlagen von Merkmalen und Versuchen, einschließlich verschiedener Skalenniveaus, stetiger und diskreter Merkmale sowie grundlegender Begriffe der Versuchsplanung.
Kapitel 3 befasst sich mit der Normalverteilung und verwandten Verteilungen, einschließlich der standardisierten Normalverteilung, der Grafiken zur Normalverteilung und wichtigen Tests zur Überprüfung der Normalverteilung. Es werden außerdem der zentrale Grenzwertsatz, die Student- oder t-Verteilung, die x²-Verteilung und die F-Verteilung behandelt.
Kapitel 4 beschäftigt sich mit dem statistischen Test und seinen Elementen, wie zum Beispiel dem Hypothesentest.
Schlüsselwörter (Keywords)
Statistische Versuchsplanung, Varianzanalyse, Design of Experiments (DOE), Response Surface Methodology (RSM), Mischungsanalysen, D-optimale Versuchspläne, Polyoptimierung, Normalverteilung, Hypothesentest, Produkt- und Prozessentwicklung.
- Arbeit zitieren
- Eckehardt Spenhoff (Autor:in), 2017, Prozess-Sicherheit II. Statistische Versuchsplanung für Ingenieure in Produkt- und Prozessentwicklung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/353127
