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Statistische Versuchsplanung (DoE): Good bye OFAT

Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) ist bekannterweise der weit verbreiteten Methode «One-Factor-at-A-Time» überlegen. Wieso, wir hier einfach verständlich erklärt.

 

Zur Optimierung von Prozessen, Produkten oder Formulierungen ist die Durchführung von Versuchen unentbehrlich, um herauszufinden zu können, welche Werte der oft zahlreichen vorliegenden Parameter optimal sind.

Je nachdem, wie man vorgeht, wird diese Optimierung bzw. die dafür notwendige Gewinnung von Wissen aus den Experimenten mehr oder weniger effektiv sein. Konkret heisst es: mehr oder weniger Aufwand benötigen. Heutzutage kann sich die Industrie nicht mehr leisten, Zeit zu verschwenden und suboptimale Parametereinstellungen zu finden. Die Lösung heisst  «statistische Versuchsplanung».

 

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