Niveau: Anfänger
Da praktische Experimente mit erheblichem Aufwand, Zeit und Kosten verbunden sind, ist das Erreichen konkreter Ergebnisse von entscheidender Bedeutung. Um dies zu erreichen, ist es notwendig, umfassende Kompetenzen zu entwickeln, die es ermöglichen, die folgenden Punkte durch Erfahrung zu verstehen und umzusetzen.
① Die Bedeutung der Reduzierung von Fehlervariabilität verstehen. Dazu ist es notwendig zu verstehen, wie sich Fehlervariabilität auf die Ergebnisse auswirkt.
② Identifizieren Sie mehrere Faktoren, die wahrscheinlich wirksam sind. Nutzen Sie dazu Screening-Experimente.
③ Stellen Sie sicher, dass das Modell (die Funktion) keine fehlenden Terme aufweist. Dazu sind Modellierungsexperimente ohne LOF (Loss of Fit) erforderlich.
④ Das Wesen des Designs besteht in der Optimierung mittels mathematischer Programmierung. Hierfür ist benutzerfreundliche Software mit hervorragender Funktionalität unerlässlich.
⑤ Selbst bei korrekter statistischer Auswertung weicht die Lösung aufgrund von Variabilitätseinflüssen häufig vom Zielwert ab. Daher ist im Nachhinein eine Regressionskorrektur erforderlich.
Um die oben genannten Informationen schnell, sicher und zufriedenstellend zu erlangen, ist erfahrungsorientiertes Lernen mithilfe virtueller Lernmaterialien unerlässlich.
Diese Studie schlägt ein umfassendes und praxisorientiertes Lehrprogramm für die Versuchsplanung mit einem Ballflugsimulator vor. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Planung, Durchführung von Experimenten, Datenanalyse, Versuchsplanung (Optimierung) und Regressionskorrektur.
Nach meinem Studium der angewandten Physik trat ich einem großen Hersteller von Steuerungstechnik bei und war in alle Aspekte der Produktion eingebunden – von der Grundlagenforschung und angewandten Forschung und Entwicklung von Halbleiterbauelementen für unsere Produkte bis hin zur Entwicklung von Basistechnologien für die Produktion, dem Aufbau von Fertigungslinien, der Kundenzufriedenheitssicherung und der ISO-Zertifizierung. Anschließend forschte ich im Rahmen meines Masterstudiums zur Optimierung von Managementperspektiven auf Basis statistischer Qualitätskontrolle (SQC) und promovierte in Betriebswirtschaftslehre. Aktuell lege ich im Kontext des Fortschritts der Informations- und Kommunikationstechnologie verstärkt Wert auf Datenmanagement. So wie sich die Messtechnik durch die Verschmelzung mit dem Internet zum Internet der Dinge (IoT) weiterentwickelt hat, können Ingenieure, die SQC vorangetrieben haben, nun als Data Scientists aktiv mitwirken. Ich nutze JMP seit 2003 und erkannte schnell dessen großes Potenzial. Ich habe auf JMP-Meetings Vorträge zu Versuchsplanung und -optimierung gehalten und seit 2016 auch auf dem Discovery Summit Japan Präsentationen gehalten.
Für alle, die ein detaillierteres Verständnis wünschen, steht eine Forschungsarbeit zur Verfügung. Bei Interesse wenden Sie sich bitte direkt an den Referenten, Herrn Ogawa .
