Die Unternehmenskultur von Minitab basiert auf einem Grundsatz: den besten Ideen folgen. Wenn wir etwas entdecken, das für unsere Kunden einen erheblichen Mehrwert bietet, setzen wir alles daran, es in unser Ökosystem zu integrieren.
Die Versuchsplanung (DOE) war schon immer von zentraler Bedeutung für eine bessere Entscheidungsfindung in den Bereichen Fertigung, F&E und Prozessverbesserung. Da sich die Herausforderungen unserer Kunden weiterentwickeln, müssen sich auch unsere Fähigkeiten weiterentwickeln. Deshalb freuen wir uns, fortschrittliche Planungsmethoden wie die proprietären OMARS-Versuchspläne vorstellen zu können.
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Was sind OMARS-Versuchspläne und warum sind sie wichtig?
OMARS-Versuchspläne (Orthogonal Minimally Aliased Response Surface Designs) befassen sich mit einer der häufigsten Herausforderungen in der Experimentierpraxis:
Wie kann ich die einflussreichen Faktoren ermitteln und ihre optimalen Einstellungen zum Erreichen meiner Ziele bestimmen?
Das Problem, das OMARS-Versuchspläne lösen
Viele Teams gehen nach einem vertrauten Muster vor:
- Sie beginnen mit einem Screening-Versuchsplan für alle potenziell einflussreichen Faktoren.
- Sie identifizieren die wichtigsten Eingaben
- Sie führen ein zweites Experiment mit weniger Faktoren durch, um ein Modell mit höherer Genauigkeit zu erstellen und optimale Einstellungen zu empfehlen.
Herkömmliche Empfehlungen lauten oft: „Beginnen Sie mit einem Screening-Experiment und führen Sie anschließend ein Wirkungsflächen-Experiment durch.“
In der Praxis kann dieser Ansatz mehr Tests erfordern, als Teams realistischerweise durchführen können.
OMARS-Versuchspläne kombinieren Screening- und Wirkungsflächen-Modellierung in einem einzigen Versuchsplan und reduzieren so die Anzahl der erforderlichen Durchläufe erheblich. Sie optimieren die Platzierung der Durchläufe für das spezifische Modell, dem Sie vertrauen möchten, sodass die Teams, direkt von der Faktorerkennung zu optimierungsfähigen Modellen wechseln können.
Das Ergebnis: bessere Prognosen dort, wo es am wichtigsten ist, weniger unnötige Tests und geringere Experimentierkosten.
OMARS-Versuchspläne gestalten das Lernen kontinuierlich statt sequenziell. Anstatt nach jeder Phase wieder bei Null anzufangen, bauen die Teams mit Zuversicht auf dem Erreichten auf.
Wo statistische Genauigkeit auf experimentelle Flexibilität trifft, profitieren Organisationen
Mit den erweiterten DOE-Funktionen von Minitab erhalten Kunden Zugang zu bewährten traditionellen Methoden und modernen experimentellen Innovationen. Dank dieses breiteren Portfolios können Organisationen komplexe reale Herausforderungen effektiver und effizienter lösen, ohne Abstriche bei der Genauigkeit.
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