as Entwerfen von Experimenten ist nicht jedermanns Sache. Bis der Ruf nach einer strukturierten Untersuchung lauter wird, ist die Halbwertszeit von DoE-Wissen längst überschritten.
Im "fünften Teil" meiner DoE-Serie befasse ich mich mit Perspektiven zur Auswahl von DoE-Versuchsdesigns. Denn wenn man sich für eine DoE-Untersuchung entscheidet, wäre es wünschenswert, die notwendigen Untersuchungen und Auswertungen gezielt und mit möglichst geringem Aufwand abzuarbeiten.
Natürlich ist "DoE" kein Garant für Prozessverbesserung, aber es bietet Ihnen die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Aufwand die Grenzen und Möglichkeiten Ihres Prozesses auszuloten.
Besonders interessant wird es, wenn Sie nach der Auswertung Ursache und Wirkung sowie Widersprüche eindrucksvoll, visuell und anschaulich darstellen können.
Wenn Sie weitere interessante Erfahrungen und Perspektiven zur DoE-Designplanung haben, würden wir uns freuen, wenn Sie diese wertvollen Tipps in den Kommentaren teilen.
05 Das richtige DoE-Design für Ihren Erfolg auswählenStefan Moser
Im fünften Teil meiner „Design of Experiments“ Vorstellung geht es um die Design-Auswahl. Tatsächlich hat sich in den letzten Jahren eine Menge im Bereich der softwareunterstützen Versuchsplanung getan. Wurde vor Jahren noch mit Formblättern gerechnet so bietet die Versuchsplanung heutzutage eine Vielzahl von neunen und weiterentwickelten Möglichkeiten.
In diesem Tutorial möchte ich eine Vielzahl von Designs vorstellen die unterschiedlichen Zwecken dienen. Ebenso habe ich diese Auswahl um einige methodische Ansätze ergänzt die einen Einstieg zu späten Zeitpunkten in die Versuchsplanung aufzeigen.
Aktuelle Software verlangen vom Anwender keine Programmierkenntnisse oder umfangreiches Wissen in der Statistik mehr, sondern überzeugen durch gute integrierte Benutzerführung. Natürlich ist ein Vorwissen stets von Vorteil im Bereich von Problemformulierung und Durchführung der Versuchsplanung. Es ist jedoch nicht notwendig, dass all die Hintergrund-Berechnungen auch selbst von Hand durchgeführt werden könnten. Dies ist schließlich der Grund, weshalb man sich ggf. für eine validierte Software entscheidet.
Natürlich ist "DoE" kein Garant für Prozessverbesserung, aber es bietet Ihnen die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Aufwand die Grenzen und Möglichkeiten Ihres Prozesses auszuloten.
Besonders interessant wird es, wenn Sie nach der Auswertung Ursache und Wirkung sowie Widersprüche und Grenzen Ihres Produkte/Prozesses eindrucksvoll, visuell und nachvollziehbar darstellen können.
So bestimmen Sie den Reifegrad Ihres PMO, Projekt- und RessourcenmanagementsAnnaPauels
Mit dem Reifegrad soll sich der Status des eigenen Projektmanagements messen und die laufende Verbesserung verfolgen sowie firmenübergreifende Vergleiche anstellen lassen. Das Gartner PPM Maturity Model ist hierfür – neben anderen – ein Beispiel. Allerdings stufen bisherige Modelle nur die PPM-Umgebung ein aber die Ergebnisse Ihrer Projekte und die Zufriedenheit mit Ihrem PMO können Sie so nicht messen.
Hier lernen Sie, neben etablierten Reifegradmodellen, auch den breiter gefassten Ansatz von TPG zur Reifegradbestimmung Ihres PMO, Projekt- und Ressourcenmanagements kennen. Dieser orientiert sich am Nutzen für Ihr Unternehmen: Einen höheren Reifegrad erreichen Sie dann, wenn Sie Ihre Projekte besser abwickeln und vom Low-Performer zum Top-Performer aufsteigen. Das schaffen Sie, wenn nicht allein Ihr PMO bessere Noten bekommt, sondern auch das Ressourcenmanagement und die Ergebnisse Ihrer Projekte – eingeordnet nach Einhaltung der Termin-, Budget- und Qualitätsziele.
Unser Ziel: Sie haben das gute Gefühl, Ihre Projektwelt wirklich im Griff zu haben.
Ein Webinar, vom 26.04.2023, für PMOs, Entscheidende und Projektleitende auf der Suche nach sinnvollen Metriken für den Erfolg und die Verbesserung Ihres Projektumfeldes.
Das Video zum Thema: https://www.youtube.com/watch?v=sLQTUMhcTmc
Visit us on Social Media: www.linkedin.com/company/tpg-the-project-group/
Oder machen Sie sich schlau mit weiteren kostenlosen TPG Inhalten:
- TPG Blog: https://www.theprojectgroup.com/blog
- TPG Podcast: https://www.theprojectgroup.com/podcast
- TPG Newsletter: https://www.theprojectgroup.com/newsletter
- TPG Webinare: https://www.theprojectgroup.com/webinar
01 DoE Zielgrößen priorisieren / Definieren Stefan Moser
Henne oder Ei – DoE-Faktoren oder -Zielgrößen zuerst?
Im Rahmen einer Versuchsplanung stürzen sich viele direkt auf die Auswahl der Faktoren, obwohl eine Definition der Zielfunktionen fast noch wichtiger erscheint. Diskussionen zu diesem Thema ähneln dem „Henne oder Ei“ Problem, das einst Popper analysierte. Um ein wenig Licht in die Methodik zu bringen habe ich diese QBD-DoE Lerneinheit neu aufgesetzt. Wie geht Ihr vor? Schreibt es gerne in die Kommentare.
Service Innovationen: Von der Idee zu einer vermarktungsfähigen DienstleistungHeiko Gebauer
Die Präsentation beschreibt den Innovationsprozess für Dienstleistungen. Wir illustrieren Methoden im Innovationsprozess und veranschaulichen die einzelnen Phasen im Prozess. Wir veranschaulichen es anhand verschiedener Beispiele
05 Das richtige DoE-Design für Ihren Erfolg auswählenStefan Moser
Im fünften Teil meiner „Design of Experiments“ Vorstellung geht es um die Design-Auswahl. Tatsächlich hat sich in den letzten Jahren eine Menge im Bereich der softwareunterstützen Versuchsplanung getan. Wurde vor Jahren noch mit Formblättern gerechnet so bietet die Versuchsplanung heutzutage eine Vielzahl von neunen und weiterentwickelten Möglichkeiten.
In diesem Tutorial möchte ich eine Vielzahl von Designs vorstellen die unterschiedlichen Zwecken dienen. Ebenso habe ich diese Auswahl um einige methodische Ansätze ergänzt die einen Einstieg zu späten Zeitpunkten in die Versuchsplanung aufzeigen.
Aktuelle Software verlangen vom Anwender keine Programmierkenntnisse oder umfangreiches Wissen in der Statistik mehr, sondern überzeugen durch gute integrierte Benutzerführung. Natürlich ist ein Vorwissen stets von Vorteil im Bereich von Problemformulierung und Durchführung der Versuchsplanung. Es ist jedoch nicht notwendig, dass all die Hintergrund-Berechnungen auch selbst von Hand durchgeführt werden könnten. Dies ist schließlich der Grund, weshalb man sich ggf. für eine validierte Software entscheidet.
Natürlich ist "DoE" kein Garant für Prozessverbesserung, aber es bietet Ihnen die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Aufwand die Grenzen und Möglichkeiten Ihres Prozesses auszuloten.
Besonders interessant wird es, wenn Sie nach der Auswertung Ursache und Wirkung sowie Widersprüche und Grenzen Ihres Produkte/Prozesses eindrucksvoll, visuell und nachvollziehbar darstellen können.
So bestimmen Sie den Reifegrad Ihres PMO, Projekt- und RessourcenmanagementsAnnaPauels
Mit dem Reifegrad soll sich der Status des eigenen Projektmanagements messen und die laufende Verbesserung verfolgen sowie firmenübergreifende Vergleiche anstellen lassen. Das Gartner PPM Maturity Model ist hierfür – neben anderen – ein Beispiel. Allerdings stufen bisherige Modelle nur die PPM-Umgebung ein aber die Ergebnisse Ihrer Projekte und die Zufriedenheit mit Ihrem PMO können Sie so nicht messen.
Hier lernen Sie, neben etablierten Reifegradmodellen, auch den breiter gefassten Ansatz von TPG zur Reifegradbestimmung Ihres PMO, Projekt- und Ressourcenmanagements kennen. Dieser orientiert sich am Nutzen für Ihr Unternehmen: Einen höheren Reifegrad erreichen Sie dann, wenn Sie Ihre Projekte besser abwickeln und vom Low-Performer zum Top-Performer aufsteigen. Das schaffen Sie, wenn nicht allein Ihr PMO bessere Noten bekommt, sondern auch das Ressourcenmanagement und die Ergebnisse Ihrer Projekte – eingeordnet nach Einhaltung der Termin-, Budget- und Qualitätsziele.
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Ein Webinar, vom 26.04.2023, für PMOs, Entscheidende und Projektleitende auf der Suche nach sinnvollen Metriken für den Erfolg und die Verbesserung Ihres Projektumfeldes.
Das Video zum Thema: https://www.youtube.com/watch?v=sLQTUMhcTmc
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01 DoE Zielgrößen priorisieren / Definieren Stefan Moser
Henne oder Ei – DoE-Faktoren oder -Zielgrößen zuerst?
Im Rahmen einer Versuchsplanung stürzen sich viele direkt auf die Auswahl der Faktoren, obwohl eine Definition der Zielfunktionen fast noch wichtiger erscheint. Diskussionen zu diesem Thema ähneln dem „Henne oder Ei“ Problem, das einst Popper analysierte. Um ein wenig Licht in die Methodik zu bringen habe ich diese QBD-DoE Lerneinheit neu aufgesetzt. Wie geht Ihr vor? Schreibt es gerne in die Kommentare.
Service Innovationen: Von der Idee zu einer vermarktungsfähigen DienstleistungHeiko Gebauer
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In this webinar. James Ross, Senior Product Manager at Xapix, walks us through the challenges of A/B testing in 5 easy steps as well as shares real-life examples and tips, and more.
IT Beschaffungskonferenz, 28.8.2013 - Agile IT Beschaffung - Best PracticesReto Maduz
Vortrag zum Thema "Agile IT Beschaffung" im Bundesumfeld.
Dieser Vortrag wurde anlässlich der IT Beschaffungskonferenz vom 28.8.2013 an der Uni Bern gehalten. Organisatoren der Konferenz waren: ch-open, ISB, BBL, SIK und swissICT. Der Vortrag wurde unter dem Patronat von swissICT gehalten. Reto Maduz ist Mitglied der swissICT Fachgruppe Lean, Agile & Scrum.
Excel ade: Revolutionieren Sie Ihr ESG-ReportingIBsolution GmbH
Inhalt:
In unserem Webinar beleuchten wir die Herausforderungen und Lösungswege im Bereich des Nachhaltigkeitsreportings für Unternehmen. Wir zeigen auf, wie externe Anforderungen von Gesetzgebern, Investoren und weiteren Stakeholdern effektiv erfüllt und interne Prozesse, insbesondere unter Verwendung von SAP-Systemen, optimiert werden können. Dazu erörtern wir Best Practices der interdisziplinären Zusammenarbeit, die Bedeutung eines soliden Change Managements, zielführende Tool-Auswahl für eine zuverlässige Datenerhebung und -aufbereitung sowie unser auf Erfahrung basierendes Leistungsportfolio, das individuelle Beratung und Partnerschaften einschließt.
Zielgruppe:
- Nachhaltigkeitsbeauftragte (CSR- und ESG-ManagerInnen)
- CFO
- Controlling
Agenda:
- Herausforderungen für Unternehmen
- Projektablauf Nachhaltigkeitsreporting
- Lösungswege
- Unsere Angebote für Sie
- Zusammenfassung und mögliche nächste Schritte
Mehr über uns:
Website: https://www.ibsolution.com/
Karriereportal: https://ibsolution.de/karriere/
Webinare: https://www.ibsolution.com/academy/webinare
YouTube: https://www.youtube.com/user/IBSolution
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Instagram: https://www.instagram.com/ibsolution/?hl=de
Weitere Informationen:
https://www.ibsolution.com/data-and-analytics/esg-reporting
Changemanagement personalw. intellectual capital präs kahrs detlef 08.06.10...Detlef Kahrs
Diese Präsentation beschreibt einen Erfolgs-Beitrag zu einem gelingenden Change-Management in der Logistik-Branche: Einen InCaS-Wissensbilanz-Prozess über 5-8 Workshoptage, in dem ein konsolidierter IST-Status erarbeitet wird. Wechselbeziehungen werden aufgezeigt, die wesentlichen Stellhebel für gutes Changemanagement aufgezeigt, zielgerichtete Maßnahmen (und auch nur die!) sicher abgeleitet.weitere Informationen: http://www.kahrs-beratung.de/incas.html
Metrics we can gain from our (Kanban) system and what we can learn from .. Martin Putz
Foliensatz zum Vortrag "Metrics we can gain from our (Kanban) system and what we can learn from ... " bei der Agile Tour Vienna 2017.
Abstract des Vortrags
In dieser Session wird gezeigt, wie man auf einfache Art und Weise Metriken generieren kann, welche Metriken sinnvollerweise herangezogen werden sollten, und wie diese helfen datenbasierte und somit fundiertere Entscheidungen zu treffen und wie man diese Daten verwenden kann, um das zukünftige Verhalten des Systems zu prognostizieren.
Die 5 zentralen Erfolgsfaktoren in der UnternehmenssteuerungIBsolution GmbH
Inhalt:
Die sich immer schneller und radikaler ändernden Rahmenbedingungen der sozialen, ökonomischen und technologischen Umwelt stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Als Folge ergeben sich neue Risiken und eine ständig steigende Komplexität. Doch gleichzeitig entstehen daraus ganz neue Chancen, wie beispielsweise innovative Technologien und die erweiterte Verfügbarkeit und Verwendung von Daten. In diesem Webinar erfahren Sie, welches relevante Erfolgsfaktoren sind und wie die Unternehmenssteuerung angepasst werden muss, um weiterhin ein Unternehmen erfolgreich managen zu können.
Zielgruppe:
- CFO
- CEO
- Leiter Controlling, Reporting, Finance und Planung
Agenda:
1. Transformation Technologie & Menschen
2. Handlungsfelder Unternehmenssteuerung
3. Aktuelle Herausforderungen
4. Daten Evolution
5. Zentrale Erfolgsfaktoren
Mehr über uns:
Website: https://www.ibsolution.com/
Karriereportal: https://ibsolution.de/karriere/
Webinare: https://www.ibsolution.com/academy/webinare
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Instagram: https://www.instagram.com/ibsolution/?hl=de
Weitere Informationen:
https://www.ibsolution.com/academy/webinar-aufzeichnungen/master-data-management-wie-sie-data-governance-prozesse-erfolgreich-modellieren-und-optimieren
Den Anforderungen gerecht werden - Das Kompetenzmodell für Controller Alexander Goettling
Die Aufgaben der Controller unterliegen einem permanenten Wandel. Damit ändern sich auch die Anforderungen, die relevant sind sowohl für die Auswahl geeigneter Kandidaten für Controlling-Positionen als auch für eine zielgerichtete Personalentwicklung. Das Kompetenzmodell für Controller bietet hier eine wissenschaftlich fundierte Arbeitsgrundlage über Unternehmensgrenzen hinweg.
Hen or egg – DoE-factors or -responses first?
In the context of design of experiments, many start directly with factor selection, although a definition of the target functions seems almost more important. Discussions on this topic resemble the "chicken or egg" problem that Popper once analyzed. In an effort to shed some light on the methodology, I have repurposed this QBD-DoE learning unit. How do you get started with a DoE? Feel free to write it in the comments.
00 DoE oder OFAT Einzelgrößen OptimierungStefan Moser
In der Praxis wird für die Entwicklung, Einfahren, Trouble Shooting und die Optimierung von technischen Prozessen und Produkten noch häufig das "COST-Prinzip" bzw. "Change One Setting at a Time" angewendet.
Dies ist in der Regel mit mehreren Nachteilen verbunden und führt dazu, dass der Projektplan, das Budget und die Ressourcen nur suboptimal geplant werden können. Eine wissenschaftliche und verlässliche Bewertung der Prozessleistung erfordert eine gut strukturierte Vorgehensweise und eine hohe Datenqualität. "Quality by Design - Design of Experiments" ist der effektivste Ansatz, um diese Ziele zu erreichen. Ursache und Wirkung von Prozessen werden in vergleichsweise wenigen Experimenten analysiert und visualisiert. Parameter und Faktoren werden in ihrem Einfluss gewichtet und die gewonnenen Ergebnisse bewertet. Zusätzlich kann der Einfluss von "unkontrollierbaren" Parametern in Bezug auf das Prozessergebnis erfasst werden.
Aktuelle Softwarepakete wie z.B. "Modde pro" unterstützen eine geführte, strukturierte Auswertung und Interpretation von kundenspezifischen Prüfplänen. Wenn prinzipiell eine technische Lösung möglich ist, ist die softwaregestützte Zielsuche ein eleganter Weg, diese Bereiche mittels von Ursache-Wirkungs-Modellen aufzuzeigen. Darüber hinaus hilft dieser Ansatz, die Zielbereiche mit ganzheitlichen, sicheren und breiten Toleranzbändern auch für mehrere Zielgrößen zu ermitteln.
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Zielgruppe:
- Nachhaltigkeitsbeauftragte (CSR- und ESG-ManagerInnen)
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- Controlling
Agenda:
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Changemanagement personalw. intellectual capital präs kahrs detlef 08.06.10...Detlef Kahrs
Diese Präsentation beschreibt einen Erfolgs-Beitrag zu einem gelingenden Change-Management in der Logistik-Branche: Einen InCaS-Wissensbilanz-Prozess über 5-8 Workshoptage, in dem ein konsolidierter IST-Status erarbeitet wird. Wechselbeziehungen werden aufgezeigt, die wesentlichen Stellhebel für gutes Changemanagement aufgezeigt, zielgerichtete Maßnahmen (und auch nur die!) sicher abgeleitet.weitere Informationen: http://www.kahrs-beratung.de/incas.html
Metrics we can gain from our (Kanban) system and what we can learn from .. Martin Putz
Foliensatz zum Vortrag "Metrics we can gain from our (Kanban) system and what we can learn from ... " bei der Agile Tour Vienna 2017.
Abstract des Vortrags
In dieser Session wird gezeigt, wie man auf einfache Art und Weise Metriken generieren kann, welche Metriken sinnvollerweise herangezogen werden sollten, und wie diese helfen datenbasierte und somit fundiertere Entscheidungen zu treffen und wie man diese Daten verwenden kann, um das zukünftige Verhalten des Systems zu prognostizieren.
Die 5 zentralen Erfolgsfaktoren in der UnternehmenssteuerungIBsolution GmbH
Inhalt:
Die sich immer schneller und radikaler ändernden Rahmenbedingungen der sozialen, ökonomischen und technologischen Umwelt stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Als Folge ergeben sich neue Risiken und eine ständig steigende Komplexität. Doch gleichzeitig entstehen daraus ganz neue Chancen, wie beispielsweise innovative Technologien und die erweiterte Verfügbarkeit und Verwendung von Daten. In diesem Webinar erfahren Sie, welches relevante Erfolgsfaktoren sind und wie die Unternehmenssteuerung angepasst werden muss, um weiterhin ein Unternehmen erfolgreich managen zu können.
Zielgruppe:
- CFO
- CEO
- Leiter Controlling, Reporting, Finance und Planung
Agenda:
1. Transformation Technologie & Menschen
2. Handlungsfelder Unternehmenssteuerung
3. Aktuelle Herausforderungen
4. Daten Evolution
5. Zentrale Erfolgsfaktoren
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Den Anforderungen gerecht werden - Das Kompetenzmodell für Controller Alexander Goettling
Die Aufgaben der Controller unterliegen einem permanenten Wandel. Damit ändern sich auch die Anforderungen, die relevant sind sowohl für die Auswahl geeigneter Kandidaten für Controlling-Positionen als auch für eine zielgerichtete Personalentwicklung. Das Kompetenzmodell für Controller bietet hier eine wissenschaftlich fundierte Arbeitsgrundlage über Unternehmensgrenzen hinweg.
Hen or egg – DoE-factors or -responses first?
In the context of design of experiments, many start directly with factor selection, although a definition of the target functions seems almost more important. Discussions on this topic resemble the "chicken or egg" problem that Popper once analyzed. In an effort to shed some light on the methodology, I have repurposed this QBD-DoE learning unit. How do you get started with a DoE? Feel free to write it in the comments.
00 DoE oder OFAT Einzelgrößen OptimierungStefan Moser
In der Praxis wird für die Entwicklung, Einfahren, Trouble Shooting und die Optimierung von technischen Prozessen und Produkten noch häufig das "COST-Prinzip" bzw. "Change One Setting at a Time" angewendet.
Dies ist in der Regel mit mehreren Nachteilen verbunden und führt dazu, dass der Projektplan, das Budget und die Ressourcen nur suboptimal geplant werden können. Eine wissenschaftliche und verlässliche Bewertung der Prozessleistung erfordert eine gut strukturierte Vorgehensweise und eine hohe Datenqualität. "Quality by Design - Design of Experiments" ist der effektivste Ansatz, um diese Ziele zu erreichen. Ursache und Wirkung von Prozessen werden in vergleichsweise wenigen Experimenten analysiert und visualisiert. Parameter und Faktoren werden in ihrem Einfluss gewichtet und die gewonnenen Ergebnisse bewertet. Zusätzlich kann der Einfluss von "unkontrollierbaren" Parametern in Bezug auf das Prozessergebnis erfasst werden.
Aktuelle Softwarepakete wie z.B. "Modde pro" unterstützen eine geführte, strukturierte Auswertung und Interpretation von kundenspezifischen Prüfplänen. Wenn prinzipiell eine technische Lösung möglich ist, ist die softwaregestützte Zielsuche ein eleganter Weg, diese Bereiche mittels von Ursache-Wirkungs-Modellen aufzuzeigen. Darüber hinaus hilft dieser Ansatz, die Zielbereiche mit ganzheitlichen, sicheren und breiten Toleranzbändern auch für mehrere Zielgrößen zu ermitteln.
03 Design of Experiments - Factor prioritizationStefan Moser
Before starting a statistical experimental design, it is helpful to collect and compile all possible influencing variables. This procedure not only helps to identify the important factors, but also ensures that knowledge will be secured in the team. Furthermore, the influence of possibly underestimated factors is clarified and evaluated. Ideally, only after such an assessment are priorities methodically derived. Depending on the challenge, it is appropriate to use different methods and approaches. In this collection of slides, I have compiled my favourite methods and tools from the DFSS context.
03 Design of Experiments - Faktoren PriorisierungStefan Moser
Vor Beginn einer statistischen Versuchsplanung ist es hilfreich, alle möglichen Einflussgrößen zu sammeln und zusammenzustellen. Dieses Vorgehen hilft nicht nur, die wichtigen Faktoren zu identifizieren, sondern stellt auch sicher, dass das Wissen im Team gesichert wird. Außerdem wird der Einfluss von möglicherweise unterschätzten Faktoren geklärt und bewertet. Idealerweise werden erst nach einer solchen Bewertung methodisch Prioritäten abgeleitet. Je nach Herausforderung ist es sinnvoll, unterschiedliche Methoden und Ansätze zu verwenden. In dieser Foliensammlung habe ich meine Lieblingsmethoden und -werkzeuge aus dem DFSS-Kontext zusammengestellt.
02 DoE factors selection, tools and tipsStefan Moser
Often the actual hurdle in the method is not the experimental design, but the selection of the right factors. In this compilation, some goal-oriented methods are mentioned to bring you a little closer to your goal.
Oftmals ist nicht die Versuchsplanung die eigentliche Hürde in der Methode, sondern die Auswahl der richtigen Faktoren. In dieser Zusammenstellung werden einige zielführende Methoden genannt, um Sie Ihrem Ziel etwas näher zu bringen.
Performing experiments can be quite tricky when systems have many assemblies and therefore have complex behaviour. Sometimes even complex with self-reinforcing loops. Shainin has developed a whole toolbox of methods to analyse and optimize all kinds of systems and processes. In this post, I described the “component swap” workflow.
00 DoE vers. OFAT (or COST) , a comparison Stefan Moser
Have you always wondered why single-factor optimization is so difficult?
Or are you facing a new investigation/optimization and want to try another more promising method this time? As a DoE trainer, I am always asked why all the DoE effort when you can clearly optimize one factor after the other. ... Is this really the case? ... I have created a small overview, why “DoE” is possibly more elegant and sustainable than “OFAT” .... But, decide for yourself ...
Teaching and Learning Experience Design – der Ruf nach besserer Lehre: aber wie?Isa Jahnke
Der Ruf danach, dass es bessere Lehre geben muss oder das Lehre verbessert werden sollte, ist nicht neu. Es gibt auch schon seit längerer Zeit Rufe danach, dass Lehre der Forschung in Universitäten gleichgestellt werden soll. (Und in den letzten Jahren ist in Deutschland auch einiges an positiven Entwicklungen geschehen, z.B. durch die Aktivitäten des Stifterverbands). Wie kann die Verbesserung der Lehre weitergehen? Fehlt etwas in dieser Entwicklung? Ja, sagt dieser Beitrag, der zum Nachdenken und Diskutieren anregen soll. In diesem Beitrag wird ein forschungsbasierter Ansatz zur Diskussion gestellt. Es wird argumentiert, dass Lehre nur dann besser wird, wenn es mit den Prinzipen der Wissenschaft und Forschung angegangen wird (d.h. gestalten, Daten erheben, auswerten, verbessern). Es benötigt neue Verhaltensregeln oder -prinzipien bei der Gestaltung von Lehrveranstaltungen. Das bedeutet zum Beispiel das Prinzipien der Evidenzbasierung und wissenschaftliche Herangehensweisen im Lehr-Lerndesign als zentrales Fundament etabliert werden sollte. Evidenzbasierung hier meint, folgt man der Logik der Forschung, dass Lehrveranstaltungen als Intervention verstanden werden. Mit dieser Intervention werden Studierende befähigt, bestimmte vorab festgelegte Kompetenzen zu entwickeln. Und die Frage, die sich bei jeder Lehr-Lernveranstaltung dann stellt, ist, ob diese Objectives bzw. Learning Outcomes auch erreicht wurden. Klar ist, dass die subjektive Lehrevaluation der Studierenden oder auch die Notengebnung nicht ausreichen, um diese Frage zu beantworten. Hierfür gibt es eine Reihe von Methoden, die genutzt werden können, z.B. aus dem Bereich des User- / Learning Experience Design. Diese Methoden umfassen unter anderem Usability-Tests, Learner Experience Studies, Pre-/Post-Tests, und Follow-up Interviews. Diese können zur Gestaltung und Erfassung von effektiven, effizienten und ansprechenden digitalen Lerndesigns verwendet (Reigeluth 1983, Honebein & Reigeluth, 2022).
Der Beitrag will die Entwicklung zur Verbesserung von Lehre weiter pushen. Neue Ideen in die Bewegung bringen. Als Gründungsvizepräsidentin der UTN hab ich die Chance, hier ein neues Fundament für eine gesamte Uni zu legen. Wird das Gelingen? Ist dieser Ansatz, den ich hier vorstelle, eine erfolgsversprechende Option dafür? Hier können sich die TeilnehmerInnen an dieser Entwicklung beteiligen.
1. by info@stefan-moser.com
DoE-Perspektiven zur Auswahl des
richtigen Versuchsplanungs-Designs!
Factors (X)
Input
variables
Transfer function
Disturbances
Target
values
Cause – Effect – Model
Response (y)
2. by info@stefan-moser.com
I. Perspektive “Anzahl der Faktoren“
Bei steigender Anzahl von Faktoren, wird es zunehmend
schwieriger abzuschätzen, ob alle Faktoren prinzipiell von
Bedeutung sind. Ebenso ob die Variations-Abschätzung
einen Einfluss im zu untersuchenden Raum haben.
Reduzierte Designs können eine gute Wahl sein,
um zu validieren, dass die gewählten Faktoren
innerhalb ihres geschätzten Variationsbereichs
zielführend sind.
3. by info@stefan-moser.com
II. Perspektive “Faktor-Arten”
Die Arten von Faktoren haben Einfluss auf die
Designauswahl. Nicht alle Faktor-Zusammenstellungen
können in Standard-Designs untersucht werden.
A
B
C
Qualitative
Faktoren.
A or B
Multi level
Faktoren
10 or 20 or 30…
Quantitative
Faktoren
X to Y
Formulierungs-
Faktoren
A+B+C=1
Störgrößen und konstante Faktoren haben
keinen Einfluss auf die Anzahl der Experimente
oder die Auswahl der Versuchsanordnung!
4. by info@stefan-moser.com
III. Perspektive “Faktor-Variation”
Je weiter die Faktoren variiert werden, desto mehr
Stützstellen werden benötigt, um die resultierenden
Regressionskurven adäquat anzupassen.
USL
LSL
Baseline
X
cubic effect
No effect
quadratic
effect
Linear
effect
Y
Mit anderen Worten, die Anzahl der Experimente wird
drastisch erhöht mit:
Anzahl der 𝑬𝒙𝒑𝒆𝒓𝒊𝒎𝒆𝒏𝒕e = 𝑳𝒆𝒗𝒆𝒍𝒔 Anz der 𝑭𝒂k𝒕𝒐𝒓𝑒𝑛
…Bei Verwendung von sehr einfachen Designs!
5. by info@stefan-moser.com
IV. Perspektive “Vorhandenes Wissen”
Vorwissen kann helfen, die richtigen Faktoren mit der
richtigen Variation abzuschätzen. Schwieriger wird es,
wenn mehr Faktoren beteiligt sind, die auch
Wechselwirkungen und nichtlineare Effekte haben können.
Faustregel: Je weniger über Ursache und Wirkung bekannt ist,
desto sinnvoller ist es, schrittweise mit einer überschaubaren
Anzahl von Faktoren zu beginnen. Eine spätere Kombination
der wesentlichen Faktoren ist meist zielführend.
X1 High
X1 High
X1 low
X1 low
Low X2 high
Ein-Faktor Effekt Zwei-Factor interaktion
Korridor des Wissens
6. by info@stefan-moser.com
V. Perspektive “Vorhandene Daten”
Vorhandene Daten, wie z. B. Spektraldaten, können mit
Rohdaten, Ausbeute- oder Prozessparametern korreliert
werden, um Faktoren und notwendige Design-
entscheidungen abzuschätzen.
Repräsentative Beobachtungen können die Grundlage für ein
komplementäres D-Optimales-Design sein, das hilft, den
Zielprozessraum strukturiert zu untersuchen.
Cluster
Koeffizi
enten
Cluster
Koeffiziente
n
Cluster
Koeffizi
enten
Zusammen-
gesetztes Design
Spektral Daten PCA
7. by info@stefan-moser.com
VI. Perspektive “Zielsetzung”
Je nach Zielsetzung, Fokus und Vorwissen, können die
Designs immens variieren.
Das Schöne daran ist, das Versuchspläne ergänzt, reduziert
und angepasst werden können, insbesondere bei software-
basiertem Ansatz. Neue Erkenntnisse können somit Schritt für
Schritt berücksichtigt werden.
Screening und
Robustness
Screening und
Charakterisierung
Optimierung
RSM
Spezialfall mit
entsprechendem
Vorwissen
8. by info@stefan-moser.com
VII. Perspektive “Rahmenbedingungen”
Manchmal sind einige Faktorvariationen widersprüchlich
oder nicht anwendbar, in diesen speziellen Fällen kann es
notwendig sein, die Versuche entsprechend den
Möglichkeiten anzupassen.
Softwareunterstützt ist dies zu bewerkstelligen zum
Beispiel mit D-Optimal Designs.
9. by info@stefan-moser.com
VIII. Perspektive “Management”
Ein wesentlicher Aspekt, innerhalb Ihrer
Untersuchungsreihe sind die Rahmenbedingungen
Function & goal
achievement
Budget
Resources & employees
Time plan
(Roh)-Materialien
Maschinen
Externe Kosten
Neu Ausrüstung Dienstleistungen
Messdienstleistungen
Verfügbarkeit der Mitarbeiter
Laborverfügbarkeit
Verfügbarkeit der Ausrüstung
Ext. Berater Verfügbarkeit
Definition von Zielen
Politische Fragen
Definition von Fertig
Widersprüche
Share holders
Stake holders Change Management
Urlaub / Meilensteine
Maschinenauslastung
Haltbarkeit
Schulungen
Untersuchungszyklen
Wahrscheinlich gibt es noch viele weitere Aspekte, die den
Rahmen Ihres Versuchsplans beeinflussen, z. B. können die
Experimente in einem Zug durchgeführt werden oder dauert es
mehrere Wochen pro Experiment?
Risiken
URS, VOC
10. by info@stefan-moser.com
IX. Perspektive “Resolution”
Wenn Sie vor der Studie faktorabhängige Effekte
abschätzen können, Ist die „Resolution eine Möglichkeit,
die Auswahl der anwendbaren Designs einzuschränken.
Bei Resolution III und IV sind nur linearen Designs wählbar. Versuchspläne können bei Bedarf jedoch ergänzt werden.
Bei Resolution V+ werden sehr wahrscheinlich mehr Experimente als zu Untersuchung erforderlich benötigt!
Screening and
Robustness
Screening and
Characterization
Optimization
RSM
Richtige Faktoren an Bord?
Richtige Variante?
Reproduzierbarkeit?
Alle wichtigen Faktoren inkl.?
Variation ausreichend?
Interaktionen?
Nur signifikante Faktoren!
Angemessene Variante!
Nicht linearen Effekte?
Resolution III-Designs
Haupteffekte sind mit 2-Faktor-
Wechselwirkungen vermengt.
Resolution IV-Designs
Zwei Faktor-Wechselwirkungen sind
miteinander vermengt.
Auflösung V-Designs
Haupteffekte und alle WW sind
unabhängig bestimmbar.
Response Limits / Robustness / Design Space / PAR
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X. Perspektive “Design Qualität”
Gute Designs sind ausgewogen, symmetrisch und
orthogonal, um alle Faktoreffekte unabhängig
voneinander zu untersuchen.
Zur Beurteilung der Qualität eines Designs speziell bei
“Einschränkungen" oder “Integrierten Experimenten" sind
"Condition No", "G-Efficiency" oder "Log(Det. Of X'X)" gute
Leitplanken für die Auswahl des Designs.
Verzerrtes Design
Orthogonal, ausgewogen
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X. Perspektive “Hierarchie”
In den meisten Fällen sind hierarchische Aspekte bei
Untersuchungen nicht zu vernachlässigen und können
daher zu Einschränkungen führen. Zum Beispiel kann B
nicht vor A ausgeführt werden.
Um die prozessabhängigen Sachverhalte richtig
abzubilden, ist es vorab sinnvoll, die Schnittpunkte
und Übergänge zur Unterteilung der DoE‘s präzise aus
zu formulieren.
A
C
B D
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XII. Perspektive “Design-Checkliste”
Die voranstehenden Perspektiven sind sicherlich nützlich,
einige Weitere können mit der folgenden Checkliste
berücksichtigt werden.
o Ist es möglich, qualitative Faktoren quantitativ neu zu definieren?
o Kann die Variation potenziell dominanter Faktoren sorgfältig reduziert werden?
o Ist es notwendig, alle Faktoren in ersten explorativen Schritten zu
berücksichtigen.
o Ist Ihnen bewusst, dass die DoE, egal wie sie gestaltet ist, kein Weg ist, die Welt
zu erklären. Mehr Faktoren = kompliziertere Ergebnisse!
o Ist alles, was Sie variieren wollen, anschließend ausreichend messbar.
o Haben Sie Faktoren und Variationen methodisch hergeleitet, unter Einbindung
der besten Experten, die Ihnen zur Verfügung stehen.
o Beachten Sie, dass wichtige Faktoren, die im falschen Bereich variiert werden,
Auswirkungen haben können, die von gar nicht bis dramatisch reichen.
o Weniger wichtige Faktoren, die in Bezug auf spätere Prozessfenster oder
Einstellbereiche keinen Einfluss haben, können außerhalb des Prozessfensters
dennoch einen dominierenden Einfluss haben.
o Wissen Sie, wie lange ein Experiment dauern wird, können Experimente parallel
durchgeführt werden, was kostet ein Experiment?
o Haben Sie die richtigen Leute, um die Arbeit zu erledigen ... ist eine Schulung
notwendig? …
o ….
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