Statistische Versuchsplanung (engl. DoE = Design of Experiments) ist allgemein als Werkzeug bei der Produktentwicklung anerkannt. Dies gilt inzwischen nicht nur für die Automobilindustrie und deren Zulieferer, sondern auch in anderen Branchen (Chemie, Pharmazie etc.).

Statistische Versuchsplanung ist ein strategisches Hilfsmittel bei der Optimierung von Prozessen und der Neuentwicklung von Produkten. Sie liefert mit einer minimalen Anzahl von Versuchen ein empirisches Prozessmodell für den Zusammenhang zwischen den Regel- und Störgrößen im Prozess und den resultierenden Produkt- und Prozesseigenschaften.

Der Erfolg von DoE-Projekten hängt zunächst ab von einer angemessenen Systemanalyse was die Faktoren, deren Einstellbereiche und die Auswahl und Messbarkeit der Zielgrößen angeht. Dies sind inhaltliche Fragen, die die ingenieurmäßige Kunst ausmachen. Man muss die richtigen Fragen stellen, um vernünftige Antworten zu bekommen.
Die Umsetzung der Systemanalyse in einem Versuchsplan und die Auswertung der schlussendlich daraus resultierenden Daten, ist die Benutzung des angesprochenen Versuchsplanungswerkzeuges.

Dies kann man wegen der guten Softwareunterstützung schnell lernen, da die Einzelheiten der Mathematik verzichtbar sind und nur die Ergebnisse angemessen interpretiert werden müssen.

Das ist Ziel unserer Grundkurse in statistischer Versuchsplanung.

Aus dem Inhalt:

	Grundzüge einer Systemanalyse (Faktoren, Einstellbereiche, Restriktionen, Zielgrößen)
	Überblick über Versuchsplanungstypen
	Softwaregestützte Erstellung von Versuchsplänen
	Grundzüge der Auswertungsverfahren von Versuchsplanungsdaten (Regressionsverfahren,     Gütemaße, Modellgleichung, Reststreuungsanalyse)
	Interpretation der Ergebnisse (Graphische Darstellungen, Optimierung, Bestätigungsexperiment)
	Tipps & Tricks zum effizienten Einsatz von DoE