| Eingang | Wozu dient sie? |
| Wie soll man sich entscheiden? | Auswahlassistent: Beschreiben Sie Ihren Bedarf – er schlägt Ihnen die passenden Tarife vor und schließt die anderen aus, wobei er die Gründe dafür erläutert. |
| Fact 2 Taguchi | 2-stufige Faktor- und fraktionierte Versuchspläne, Tabellen L4 bis L64, mit expliziter Berücksichtigung von Wechselwirkungen und Aliasen. |
| XN | Pläne mit gemischten Ebenen: Jeder Faktor kann eine eigene Anzahl von Ebenen haben, von 2 bis 6. |
| Scanplan | Screening: Schnelle Identifizierung der Einflussfaktoren. 2-stufige Tabellen oder 3-stufiges DSD. |
| Antwortfläche | Vollständige quadratische Modellierung und Optimierung: zentrierter Verbund, Box-Behnken, Hoke, Hybridmodelle, DSD. |
| Smart DOE | Katalog zertifizierter 2- und 3-stufiger Versuchspläne, der gewährleistet, dass keine Korrelation zwischen den Hauptfaktoren und den Faktoren zweiter Ordnung besteht, ausgewählt anhand eines Kompromisses zwischen Qualität und Anzahl der Versuche. |
| Füllen | Gleichmäßige Abdeckung des Versuchsraums – der Plan der Machine-Learning-Modelle. |
| Raster | Die Projektdatentabelle: Hier werden die gemessenen Werte erfasst. |
| Analyse | Das Modul „Machine Learning“ dient dazu, die Zeichnung nach Abschluss der Messungen auszuwerten. |
💡 Die Reihenfolge ist immer dieselbe: den Plan auswählen, es zu bauen, es in die Tabelle übertragen, die Tests durchführen und die Y-Werte erfassen, dann analysieren. Die ersten sieben Einträge decken die ersten beiden Schritte ab; «Raster» und «Analyse» dienen dazu, dass man das Menü nicht verlassen muss.