Lernen Sie in diesem zweitägigen Kurs, wie Sie mit statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) optimale Ergebnisse mit minimalem Aufwand erzielen. Die Methode hilft Ihnen, mit möglichst wenigen Experimenten statistische Zusammenhänge zu erkennen und präzise Modelle zu erstellen. Was Sie in diesem Kurs lernen: ✅ Grundlagen der statistischen Versuchsplanung (DoE) – Effiziente Methoden zur Versuchsdurchführung und Analyse ✅ Zweistufige Experimente – Einfache, aber leistungsstarke Testverfahren für fundierte Entscheidungen ✅ Block-Faktoren & Screening-Pläne – Identifizieren Sie die wichtigsten Einflussgrößen und analysieren Sie Wechselwirkungen ✅ Statistische Auswertung – Beurteilung der Konfidenz Ihrer Ergebnisse mit praxisnahen Methoden ✅ Praktische Anwendung mit Design-Expert® – Erstellen und analysieren Sie Versuchspläne Schritt für Schritt Mit vielen praxisnahen Beispielen und der Software Design-Expert® gewinnen Sie tiefgehende Einblicke in effiziente experimentelle Methoden. 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Versuchsplanung optimieren! Kurs: Einführung in die statistische Versuchsplanung (DoE) mit Design-Expert® Lernen Sie in diesem zweitägigen Kurs, wie Sie mit statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) effiziente und fundierte Experimente durchführen. Der Kurs bietet eine praxisnahe Einführung in die Erstellung, Analyse und Optimierung von Versuchsplänen. Inhalte des Kurses: 📌 Zweistufige faktorielle Versuchspläne – Erstellen und analysieren Sie faktoriell aufgebaute Versuche für fundierte Erkenntnisse 📌 Weiterentwicklung faktorieller Pläne – Erhöhen Sie die Effizienz und Aussagekraft Ihrer Experimente 📌 Transformationen in Regressionsmodellen – Optimieren Sie Modelle durch angepasste Daten 📌 Blockfaktoren in Design und Auswertung – Strukturieren und verfeinern Sie Ihre Versuchspläne 📌 Teilfaktorielle Versuchspläne – Reduzieren Sie den Versuchsaufwand, ohne auf relevante Erkenntnisse zu verzichten 📌 Versuchspläne erweitern – Fügen Sie systematisch zusätzliche Experimente hinzu 📌 Grafische & statistische Auswertung – Nutzen Sie Diagramme und statistische Kennzahlen, um Ergebnisse optimal zu interpretieren Voraussetzungen: 🧠 Grundkenntnisse in Statistik sind hilfreich, aber keine Voraussetzung – statistische Grundlagen werden im Kurs vermittelt. 👨‍🏫 Profitieren Sie von Expertenwissen und lernen Sie, wie Sie mit Design-Expert® Ihre Versuchsplanung auf das nächste Level heben!

Kurs: Versuchsplanung für Mischungsexperimente mit Design-Expert® In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie, statistische Versuchsplanung speziell für Mischungsversuche anzuwenden. Klassische Versuchspläne sind für Rezeptur- und Mischungsoptimierung ungeeignet – stattdessen werden Mischungspläne (Mixture Designs) benötigt. Dieser Kurs vermittelt Ihnen umfassendes Wissen zu leistungsstarken Mischungsversuchsplänen, von der Erstellung über die grafische Auswertung bis hin zur Optimierung von Rezepturen. Sie arbeiten mit der Software Design-Expert®, um Mischungsdesigns effizient zu erstellen und zu analysieren. Warum Mischungsexperimente? 🔹 Optimierung von Rezepturen mit mehreren Komponenten 🔹 Spezialisierte Mischungsdesigns für realistische Formulierungen 🔹 Statistische & grafische Analysemethoden für präzise Auswertungen 🔹 Praktische Umsetzung in Design-Expert® mit realen Beispielen Kursinhalte: ✅ Erstellung & Analyse von Simplex Designs ✅ Auswahl geeigneter Mischungsdesigns & Modelle ✅ Contour Plots in der triangulären experimentellen Region generieren ✅ Mischungsdesigns mit Nebenbedingungen erstellen ✅ Optimierung von Produktzusammensetzungen & Rezepturen ✅ Bewertung der Design-Qualität & Erweiterung von Designs ✅ Erstellung von Konturdiagrammen & Traceplots für detaillierte Analysen Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen – idealerweise auf dem Niveau des Kurses „Einführung in die Versuchsplanung mit Design-Expert®“. 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Rezepturoptimierung auf das nächste Level bringen!

Zweitägiger Kurs: Prozess- und Produktoptimierung mit der Response-Surface-Methodik (RSM) Lernen Sie in diesem intensiven zweitägigen Kurs, wie Sie mit der Response-Surface-Methodik (RSM) Prozesse und Produkte effizient optimieren. Diese Methode geht über faktorielle Versuchspläne hinaus und ermöglicht die bestmögliche Einstellung von Einflussfaktoren, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Warum Response-Surface-Methodik (RSM)? 🔹 Ideal für komplexe Optimierungsaufgaben, bei denen faktorielle Versuchspläne nicht ausreichen 🔹 Bestimmen Sie optimale Faktoreinstellungen für Produkt- und Prozessoptimierung 🔹 Erstellen Sie Modelle für Wirkungsflächen zur Durchführung von Simulationen und Definition von Prozessfenstern 🔹 Nutzen Sie die Software Design-Expert®, um RSM-Designs einfach und effizient zu erstellen Kursinhalte: ✅ Erweiterung faktorieller Versuchspläne durch Mittelpunktsversuche ✅ Erstellung von RSM-Versuchsplänen wie Zentral-zusammengesetzte Designs (CCD) & Box-Behnken-Designs ✅ Auswahl geeigneter Regressionsmodelle für präzise Analysen ✅ Bestimmung robuster Rechenbedingungen zur Verbesserung der Prozessstabilität ✅ Optimierung mehrerer Zielgrößen gleichzeitig für umfassende Ergebnisse ✅ Bewertung der Qualität von Versuchsplänen zur Sicherstellung belastbarer Daten Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Statistik und Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen sind hilfreich – idealerweise auf dem Niveau des Kurses „Einführung in die Versuchsplanung mit Design-Expert®“. 🔹 Jetzt anmelden und Ihre Optimierungsfähigkeiten auf das nächste Level heben!

Kurs: Quality by Design (QbD) – Statistische Versuchsplanung für pharmazeutische Prozesse Quality by Design (QbD) ist die von der FDA empfohlene Methode zur Entwicklung und Optimierung pharmazeutischer Produkte und Prozesse. Die zentrale Idee besteht darin, Faktor-Spaces zu definieren, innerhalb derer eine konsistente Produktqualität sichergestellt wird. Sobald ein Design-Space von den Behörden genehmigt ist, kann der Prozess innerhalb dieser Grenzen angepasst werden, ohne dass eine erneute Zulassung erforderlich ist. Diese Methodik bietet neue Flexibilität in der Produktion pharmazeutischer Produkte und Medizinprodukte und reduziert regulatorische Hürden. Was Sie in diesem Kurs lernen: 📌 Grundlagen von Quality by Design (QbD) & Design of Experiments (DoE) 📌 Statistische Werkzeuge: Hypothesentests & Regressionsanalyse 📌 Screening Designs: Wichtige Faktoren effizient identifizieren 📌 Response-Surface Designs: Definition und Optimierung von Design-Spaces 📌 Validierung von Design-Spaces für die behördliche Zulassung 📌 Praktische Umsetzung mit der Software Design-Expert® Im Kurs wird ein kompletter QbD-Zyklus anhand von FDA-Beispielen nachvollzogen und mit Design-Expert® statistisch modelliert. Voraussetzungen: 📌 Grundkenntnisse in Design-Expert® sind vorteilhaft. 📌 Kenntnisse in Regressionsanalyse und Hypothesentests sind hilfreich, aber nicht erforderlich. 🕒 Kursdauer: 3 Tage 🔹 Jetzt anmelden und Ihre pharmazeutische Entwicklung optimieren!

Kurs: Klassische Versuchsplanung mit JMP In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie die klassischen Methoden der statistischen Versuchsplanung kennen. Ziel der Versuchsplanung ist es, mit einer minimalen Anzahl an Versuchen experimentelle Fragestellungen effizient zu beantworten. Sie erfahren, wie Sie faktorielle und teilfaktorielle Designs verwenden, um relevante Faktoren zu identifizieren und die besten experimentellen Bedingungen zu bestimmen. Kursinhalte: 📊 Grundlagen der statistischen Versuchsplanung – Konzepte und Methoden zur effizienten Gestaltung von Experimenten 📊 Randomisierung, Wiederholung und Blockbildung – Richtige Anwendung dieser Techniken in Experimenten 📊 Vollfaktorielle und teilfaktorielle Designs – Erstellung und Analyse von Screening-Plänen zur Identifizierung relevanter Faktoren 📊 Screening-Designs – Bestimmung der wichtigsten Einflussfaktoren auf die Ergebnisse 📊 Response-Surface-Designs – Optimierung und Visualisierung der Wirkungsflächen für die Modellierung komplexer Zusammenhänge 📊 Benutzerdefinierte Versuchspläne – Anpassen von Versuchsplänen an spezifische Anforderungen und Fragestellungen Voraussetzungen: 📌 Kenntnisse in der Bedienung von JMP 📌 Grundlegendes Verständnis von statistischen Hypothesentests, ANOVA und Regression 📌 Die notwendigen Inhalte können in den Kursen „Explorative Datenanalyse mit JMP“ sowie „ANOVA und Regression mit JMP“ erlernt werden 🕒 Kursdauer: 2 Tage 🔹 Melden Sie sich jetzt an und lernen Sie, wie Sie mit der statistischen Versuchsplanung den Erfolg Ihrer Experimente maximieren!