Statistik für Simulationen
In diesem 2-tägigen Training soll darauf eingegangen werden, wie effizient mit Simulationen umgegangen werden kann. Viele Fragestellungen sind dabei ähnlich wie bei konventioneller Versuchsplanung: Welche Faktoren sind für einen Output wichtig? Wie muss ein System eingestellt werden, um ein Optimum zu erreichen? Welche Aussagen können gemacht werden, wenn Streuungsgrößen (z.B. über Rohwarenstreuung) vorliegen, die nicht kontrolliert werden können?
Das Training soll dabei einige theoretische Grundlagen liefern, aber insbesondere anhand vieler praktischer Beispiele und Übungen die Methoden näher bringen mit dem Ziel, das ein Teilnehmer diese Methoden anschließend selbstständig im eigenen Kontext anwenden kann. Als Softwaretools werden als kommerzielle Software JMP® und als Open Source Software R verwandt, da diese beiden Tools sich in vielen Bereichen gut ergänzen. Bei Bedarf wird eine kurze Einführung in R oder JMP eingefasst.
Inhalt:
- Einführung/Beispiele
- Screening Methoden
- Raumfüllende Versuchspläne
- Metamodelle
- Visualisierungen
- Verifikation/Validierung/Kalibrierung
- Sensitivitätsanalyse
- Optimierung
- Spezielle Situationen (funktionale Daten, multifidelity Simulationen, Pareto Front estimation, Inverse Probleme,…)
Voraussetzungen:
- Ingenieure, Techniker und Wissenschaftler, die selbst mit Simulationen arbeiten, entweder als Anwender, der eine vorgegeben Simulation nutzt, oder als Entwickler, der die Simulation aufsetzt.
- Teilnehmer aus Unternehmen oder Universitäten, aus der Finanzwirtschaft oder den Wirtschaftswissenschaften.