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Versuchsplanung mit Statistik, die nachvollziehbar bleibt

DOE · MANUFACTURING SCIENCE

Ein Werkzeug für die statistische Versuchsplanung — von faktoriellen Screening-Designs über Response-Surface-Methoden bis zur Multi-Response-Optimierung. Die Rechenschicht steht auf etablierten, extern geprüften Bibliotheken, nicht auf selbstgeschriebener Mathematik. Die KI unterstützt bei Design-Wahl und Interpretation; gerechnet wird deterministisch.

Deterministische Pipeline Zahlen aus geprüften Libraries VersuchsplanpyDOE3 VersucheResponses Auswertungstatsmodels Optimierungscipy · numpy Ergebnissedeterministisch LLM · Claudenur Sprache Belegter EntwurfReport · Citation rechnet nichts
Python statsmodels scipy pyDOE3 numpy Claude API
deterministische Mathematik LLM · nur Sprache

Response Surface — interaktiv

Dasselbe quadratische Response-Surface-Modell wie im Werkzeug — hier zum Anfassen: Ansicht zwischen 2D-Höhenlinien und drehbarer 3D-Oberfläche umschalten, den Interaktionsterm A·B verschieben und beobachten, wie das Optimum live nachzieht.

-101-10172.776Optimum (0.55, 0.24)Höhenlinien: Zielgröße (a.u.)Faktor A (kodiert)Faktor B (kodiert)
Response Surface
DoE · quadratisches Modell, Optimum

Was das für Sie heißt

Keine Black-Box.

Die Statistik kommt aus etablierten, quelloffenen Bibliotheken (statsmodels, scipy, pyDOE3). Jeder Rechenweg ist offen — kein proprietäres Verfahren, das Sie nicht einsehen können.

Gegen externe Referenz geprüft.

Faktoriell, RSM und Desirability sind gegen die NIST/SEMATECH-Referenzdatensätze verifiziert — eine unabhängige, öffentlich zitierbare Quelle. Die Prüfung ist jederzeit gegen die publizierten Referenzwerte nachvollziehbar.

KI, die erklärt — nicht rechnet.

Claude unterstützt bei der Design-Wahl und übersetzt die Ergebnisse in belegte, lesbare Sprache. Gerechnet wird ausschließlich deterministisch; das Sprachmodell fasst zusammen und erklärt, es entscheidet und rechnet nichts.

Warum Sie den Zahlen trauen können

Jede Auswertung wird von einem zweiten, unabhängigen Rechenweg gegengeprüft — stimmt das Ergebnis nicht überein, schlägt der Live-Guard an. Die Kernverfahren sind zusätzlich gegen die publizierten NIST-Referenzwerte abgeglichen. Das Werkzeug liefert einen belegten Befund; die fachliche Bewertung und GxP-Freigabe bleibt bewusst beim Menschen.

Befund wird markiertz. B. schlechter Fit BerechnungLibrary Live-GuardCross-Check NISTReferenz Befundmit Quelle FreigabeMensch ÜBERGABE Audit · jeder Schritt nachvollziehbar
Werkzeug (Maschine) Mensch · Freigabe Guard · Warnung

Deterministisch, nicht generativ.

Gleiche Daten, gleiches Ergebnis. Kein Sampling, kein Modell-Rauschen in den Zahlen — die Statistik ist reproduzierbar.

Unabhängiger Live-Guard.

Bei jeder Auswertung prüft ein zweiter Rechenweg das Ergebnis gegen. Schlechter Modell-Fit, ein Optimum am Rand oder widersprüchliche Ziele werden markiert statt überspielt.

Im Entwicklungs-Raum, nicht im validierten QMS.

Das Werkzeug beschleunigt Planung und Auswertung vor dem GMP-Lock. Es ersetzt kein validiertes System; es liefert belegte Entwürfe, die der Experte bewertet und freigibt.

Das DoE Studio nimmt Ihnen die Mechanik ab — Designmatrix, Fit, Diagnostik, Optimierung — und hält die Rechnung dabei offen und prüfbar. Die fachliche Bewertung und Freigabe bleibt, wo sie hingehört: beim Experten.