Die statistische Versuchsplanung (engl. Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Planung von Versuchen, das damit rechnet, dass alle Versuchsergebnisse von unvermeidbaren Zufallsfehlern überlagert sind. Die Zufallsfehler werden mit statistischen Methoden nicht erst bei der Auswertung, sondern bereits bei der Versuchsplanung, also vor Beginn der oft langwierigen und kostenintensiven experimentellen Phase, berücksichtigt.

Die statistische Versuchsplanung (DoE) verfolgt dabei mehrere Ziele:

• DoE ist so konzipiert, dass mit minimalem Versuchsaufwand maximale Informationen gewonnen werden. Kurz: Man will nur so viele Versuche wie notwendig durchführen, um alle benötigten Informationen zu erhalten. Es soll kein Versuch zu viel, aber auch keiner zu wenig durchgeführt werden. Zu viele Versuche bedeuten im Sinne der Optimierung Verschwendung von Ressourcen (Zeit, Material, Personal, etc.) und Erhöhung der Kosten. Es soll auch kein Versuch zu wenig durchgeführt werden, da dann das Risiko groß wird, dass die benötigten Informationen nicht ermittelt werden können.
• DoE ist das einzige Verfahren, mit dem es möglich ist, Wechselwirkungen zu ermitteln.
• Zudem ist DoE das einzige Verfahren, um zielgerichtet ein Optimum im System (Materialeigenschaften, Produktionsprozess, Ausbeute, Kosten, etc.) zu finden.

Eventdatum: 18.11.24 – 22.11.24

Eventort: Online