JMP^®: Design und Analyse von Mischungsexperimenten

Sie werden Folgendes lernen:

• Verwendung von faktoriellen Designs in Mischungsszenarien.
• Erstellung von Mischungsexperimenten anhand von traditionellen und erweiterten Designstrategien.
• Korrekte Analyse und Interpretation von Rezepturversuchen.
• Charakterisierung des Zielgrößenverhaltens im Rezepturraum anhand eines Modells.
• Identifizierung optimaler Rezepturen.

Einführung in Mischungsdesigns

• Übersicht der Prinzipien der Versuchsplanung.
• Verwendung von faktoriellen Designs für Mischungsszenarien.

Mischungsszenarien ohne Nebenbedingungen für lineare Zielgrößen

• Definition des Scheffé-Modells für die lineare Zielgröße.
• Verwendung von Simplex-Gitter-Designs und Simplex-Centroid-Designs für Mischungen mit linearer Zielgröße.
• Verwendung von benutzerdefinierten Designs für Mischungen mit linearer Zielgröße.
• Analyse von Mischungsexperimenten.

Mischungsszenarien mit Nebenbedingungen für lineare Zielgrößen

• Berücksichtigung von Nebenbedingungen innerhalb und zwischen den Mischungskomponenten.
• Verwendung einer Pseudokomponentencodierung zur Reduzierung der auferlegten Kollinearität.
• Verwendung eines benutzerdefinierten Designs für Mischungen mit Nebenbedingungen.

Mischungsdesigns für eine nichtlineare Zielgröße

• Definition des Scheffé-Modells für die nichtlineare Zielgröße, einschließlich kubischer Modelle.
• Erweiterung des anfänglichen Designs für Mischungen mit nichtlinearer Zielgröße.
• Verwendung des Simplex-Gitter-Designs, des Simplex-Centroid-Designs und des ABCD-Designs.
• Verwendung eines benutzerdefinierten Designs.

Fortgeschrittene Mischungsszenarien

• Definition und Interpretation des Cox-Modells.
• Kombination von Prozessfaktoren mit Mischungskomponenten im gleichen Design.
• Versuchsplanung für „Mischungen in Mischungen“.
• Verwendung und Interpretation eines Snee-Screening-Simplex-Designs.
• Untersuchung raumfüllender Designs für Mischungsexperimente.