3.3. Analyse- und Optimierungstools

1.  Einführung

   • Experimentbasierte Lösungsfindung

   • Optimierung als automatisiertes Experimentieren

2. Analyse

   • Nennwert-Simulation

   • Einfluss-Analyse

   • Probabilistische Simulation (Simulation von Stichproben)

     • Numerische Verfahren

       • Monte-Carlo-Simulation

       • Second Order Analyse

       • Reduzierte Second Order Analyse

     • Analyseziele

       • Sensitivitätsanalyse

       • Zuverlässigkeitsanalyse

       • Robustheitsbewertung

3. Optimierung

   • "Klassische" Nennwert-Optimierung

     • Mit Nebenbedingungen (Gütekriterien und Restriktionen)

     • Straf-Zielfunktion (auf Basis der Restriktionen)

   • Probabilistische Optimierung

     • Kosten-Minimierung

     • Ausschuss-Minimierung

     • Robust-Optimierung

   • Mehrkriterielle Optimierung

   • Multidisziplinäre Optimierung

4. Ausblick

   • Exponentiell wachsende Möglichkeiten