Design of Experiments Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Die statistische Versuchsplanung Design of Experiments dient einerseits der optimalen Gestaltung von Produkten und Prozessen im Entwicklungsstadium. Außerdem unterstützt sie bereits bestehende bei deren systematischer Verbesserung. Die Methode versucht durch den Einsatz statistischer Prinzipien ein Maximum an verwertbaren Erkenntnissen zu erzielen. Und zwar mit einem Minimum an Versuchsaufwand.

1. Einführung in Six Sigma

2. Rollen und Aufgaben

3. Die Six Sigma Toolbox

4. Der Six Sigma Kernprozess (DMAIC)

4.1 Define
4.2 Measure
4.3 Analyse
4.4 Improve
4.5 Engineer
4.6 Control

5. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis

6. Projektmanagement von Six Sigma

7. Kennzahlen

8. Mathematische Six Sigma Methoden

9. Design of experiments

10. Software für Six Sigma

11. Beispiele aus der Praxis

12. Umsetzung in die betriebliche Praxis für jeden Teilnehmer

13. Übungen im Seminar für/mit jeden Teilnehmer

1. Einführung in Six Sigma

2. Rollen und Aufgaben

3. Die Six Sigma Toolbox

4. Der Six Sigma Kernprozess (DMAIC)

4.1 Define
4.2 Measure
4.3 Analyse
4.4 Improve
4.5 Engineer
4.6 Control

5. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis

6. Projektmanagement von Six Sigma

7. Kennzahlen

8. Mathematische Six Sigma Methoden

9. Design of experiments

10. Software für Six Sigma

11. Beispiele aus der Praxis

12. Umsetzung in die betriebliche Praxis für jeden Teilnehmer

13. Übungen im Seminar für/mit jeden Teilnehmer

1. Einführung in Six Sigma

2. Rollen und Aufgaben

3. Die Six Sigma Toolbox

4. Der Six Sigma Kernprozess (DMAIC)

4.1 Define
4.2 Measure
4.3 Analyse
4.4 Improve
4.5 Engineer
4.6 Control

5. Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis

6. Projektmanagement von Six Sigma

7. Kennzahlen

8. Mathematische Six Sigma Methoden

9. Design of experiments

10. Software für Six Sigma

11. Beispiele aus der Praxis

12. Umsetzung in die betriebliche Praxis für jeden Teilnehmer

13. Übungen im Seminar für/mit jeden Teilnehmer


Informationen zu den Seminarorten finden Sie hier.

Overview

Quickly build and train machine learning models with Watson AutoAI aims to familiarize data science and analytics professionals with the fundamentals of theWatson Studio’s AutoAI tool. The course walks users through the process of creatingIBM Cloud projects, and building and evaluating AutoAI experiments for various supervised machine learning use cases. 

The lab environment for this course uses IBM Cloud.

Overview

Quickly build and train machine learning models with Watson AutoAI aims to familiarize data science and analytics professionals with the fundamentals of theWatson Studio’s AutoAI tool. The course walks users through the process of creatingIBM Cloud projects, and building and evaluating AutoAI experiments for various supervised machine learning use cases. 

The lab environment for this course uses IBM Cloud.

Die statistische Versuchsplanung war über viele Jahrzehnte die Domäne von Wissenschaftlern und Hochschulen. Moderne Statistiksoftware erlaubt uns heute, die enormen Vorteile der statistischen Versuchsplanung auch in der Entwicklung und Produktion im betrieblichen Alltag zu nutzen und auf diese Weise ressourcenschonend und sehr effizient Verbesserungen in Produkten und Prozessen zu erzielen.

The training gives an introduction to the most important statistical tools, advanced knowledge on descriptive statistics and teaches how to use the statistical software “Minitab”.
The practical implementation of the learned statistical concepts is ensured with case studies, exercises and group work using the software.
This training follows the DMAIC model.

Die Inhalte des Seminars konzentrieren sich neben den eigentlichen Methoden und Teststrategien vor allem auf die Herausforderungen bei der praktischen Anwendung. Aufgrund der hohen Anzahl an unterschiedlichen Teststrategien besteht die Herausforderung für Versuchsingenieure darin, eine geeignete, effiziente Versuchsplanung zu definieren. Nutzen Sie das Erlernte, um repräsentative Versuche mit belastbaren Ergebnissen zu planen und durchzuführen.

Dieses Seminar bietet Ihnen die Möglichkeit, grundlegendes und praxisrelevantes Verständnis für allgemeine Erprobungsmethoden und die effiziente Planung von Versuchen zu erlangen sowie dieses Verständnis zu festigen und auszubauen. Lernen Sie außerdem, wie Sie die Versuchsdaten so auswerten, dass Sie trotz der bestehenden Streuung und Unsicherheit belastbare Aussagen treffen können.

HINWEIS
Unsere Anwendungsbeispiele werden wir mit der Software Minitab berechnen. Sie können sich die Software Minitab installieren, um die Übungen durchführen zu können.

Eine kostenlose 30-Tage Testlizenz von Minitab können Sie auf der folgenden Homepage runterladen: http://www.minitab.com/de-de/ – oder einfach nach "Minitab Testversion" googeln. Wir bieten zudem gerne die Möglichkeit an, auch ihre eigenen Daten mit zur Veranstaltung zu bringen, um Sie gemeinsam zu analysieren.

Angesprochen sind bei diesem Seminar, Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Forschung und Entwicklung, Versuch, Qual...

Als Qualitätsmanager bzw. Leiter des Qualitätswesens verfügen Sie über das notwendige Wissen nach DIN EN ISO 9001:2015, DIN EN ISO 9000:2015, DIN EN ISO 9004:2018 und IATF 16949:2016. Sie werden in der Weiterbildung an Qualitätsmanagementaufgaben herangeführt und mit fundiertem Fachwissen vertraut gemacht. Nach der Ausbildung zum Qualitätsmanager sind Sie in der Lage, die stetig steigenden Anforderungen an ein effektives organisatorisches Qualitätsmanagementsystem zu erfüllen und zu koordinieren. Außerdem lernen Sie die Wirksamkeit zu überwachen und entsprechend an die Geschäftsführung zu berichten. In der Qualitätsmanager-Ausbildung erlangen Sie das notwendige Wissen, ein firmenspezifisches QM-System aufzubauen und zu optimieren. Dazu gehört auch die Erstellung einer angemessenen Dokumentation.

Im Anschluss an die Weiterbildung zum Qualitätsmanager können Sie zusätzlich die Prüfung zum Auditor ISO 9001 absolvieren.