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EXPERTISE
Work Smarter Video-Serie

A video thumbnail showcasing 3D visualization of InFrame Synapse MES system for medical device traceability, demonstrating compliance with global regulations on a factory floor.

Erfahren Sie, wie die camLine MES-Lösung die Herausforderungen der Medizintechnik-Hersteller bei der Umstellung von papierbasierten Prozessen auf digitale Exzellenz löst.

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ACADEMY
Upcoming Event

Thumbnail image for camLine's 'Breakfast for Engineers' event discussing a case study on standardizing recipe management.

Breakfast for Engineer: Eine Case Study zur Standardisierung der Rezeptverwaltung

Date: July 29, 2025 
Location: Aloft Portland Airport, USA

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White Paper

Konfigurationen für D-optimale Entwürfe


Versuchspläne in Cornerstone basieren oft auf D-optimalen Versuchsplänen, die flexibel genug sind, um spezielle Situationen wie "kategorische Faktoren" kategorische Faktoren, insbesondere solche mit mehr als 2 Stufen, zu behandeln

  • "constraints" Beschränkungen im Designraum
  • "Einschlüsse" umfassen bestehende (oder erzwungene) Läufe
  • "Benutzerdefiniert" individuelles mathematisches Modell, das vom Benutzer bearbeitet wird "Anzahl der Läufe" externe Beschränkung für die Anzahl der Läufe (z. B. Losgröße)
  • "Blockgröße" beliebige Blockgröße für den Blockfaktor

Das Kriterium für das Design, nämlich die Determinante der Informationsmatrix nach der Umskalierung der Faktoren auf den Standardbereich, passt gut zur Einbettungstheorie und ihr Kehrwert wird oft als verallgemeinerte Varianz bezeichnet. Darüber hinaus minimiert eine maximierte Determinante die Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Die Konstruktion von D-optimalen Versuchsplänen beruht auf einem iterativen Algorithmus, der eine Liste von Einstellungen und Bedingungen aus dem geplanten Versuch verwendet. In diesem Bericht wird beschrieben, wie solche Einstellungen optimal gewählt werden können, um noch bessere Werte für die genannte verallgemeinerte Varianz zu erhalten. Die Ergebnisse des Algorithmus sind in Cornerstone 6.1 eingearbeitet. Es werden aber auch bessere Einstellungen für die Rahmenparameter in der Hand des Experimentators untersucht, um Empfehlungen in diesem Bereich zu geben.

Whitepaper cover for "Configurations for D-optimal Designs."

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