Statistische Versuchsplanung (DoE) zur Prozess- und Produktoptimierung
Gezielte Planung von Experimenten für mehr Effizienz bei der Datengewinnung
Illustration: Statistische Versuchsplanung
Zur Entwicklung und Optimierung von (industriellen) Produkten oder Prozessen sind oft Experimente notwendig. Daten, die durch zufälliges Experimentieren (Trial & Error) oder Beobachten von laufenden Prozessen gewonnen werden, sind nicht optimal für die Anwendung statistischer Analysemethoden geeignet. Hier helfen die Methoden der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE).
Was bringt DoE?
DoE bringt besseres Problemverständnis durch strukturiertes Vorgehen. Bei komplexen Fragestellungen und Prozessen lassen sich Zusammenhängen besser erkennen. Wichtige Effekte und Interaktionen können identifiziert und quantifiziert werden. Durch transparente Versuchsszenarien liefern die gewonnenen Daten eine objektive Entscheidungsgrundlage und sinnvoll interpretierbare Ergebnisse. DoE führt zum bestmöglichen Verhältnis zwischen Aufwand und Nutzen, die zur Verfügung stehenden Mittel werden optimal genutzt und die technologischen Risiken minimiert.
Unser Angebot:
- Problemstrukturierung und Prozessanalyse zur Ermittlung möglicher Einflussfaktoren
- Erstellen von statistischen Versuchsplänen für Screening, Modellierung und Optimierung
- Statistische Analyse der erhobenen Daten der Experimente
- Entwickeln eines datenbasierten Rechenmodells zur Simulation und Optimierung von Prozessen
Forschungsgruppen
Downloads
Unsere Beteiligten Partner & Fördergeber
Das sagen unsere Kunden
Weitere Produkte und Services
Rechenmodelle für die vorausschauende Planung und Optimierung von Instandhaltungsmaßnahmen
Regionalwirtschaftliche Effekte analysieren – differenziert und umfassend
Ex-ante, Interim- und ex-post Evaluierungen sowie ex-ante und ex-post Impact-Assessments
Wir beraten und unterstützen bei der Ausrichtung, Vorbereitung und Formulierung zielgerichteter Programme
Maßgeschneiderte Evaluierung von Organisationen – von Forschungseinrichtungen über Universitäten bis hin zu Technologieförderagenturen
Schätzverfahren von regionalen Effekten und Auswirkungen auf Basis von Grid Data
Österreichs einzigartige Sammlung regionaler, wirtschaftsstatistischer Informationen
Vermeidung von Bias in Bewertungsrichtlinien, -prozessen und -praktiken als Service für Forschungs- und Förderorganisationen
Soziale Vielfalt bei der inhaltlichen Planung und Durchführung von Forschungs- und Innovationsvorhaben berücksichtigen
