Response Surface Methodology im industriellen Anwendungsbereich — RSM zur Prozessoptimierung
Response Surface Methodology (RSM) im industriellen Anwendungsbereich wendet den klassischen Box-Wilson-Response-Surface-Rahmen auf Probleme des Fertigungs- und Prozessingenieurwesens an. Sie erstellt ein empirisches Polynommodell, das steuerbare Prozessinputs – wie Temperatur, Druck, Durchflussrate oder Katalysatorkonzentration – mit einer oder mehreren Qualitätsantworten verknüpft, und ermittelt dann mathematisch die Input-Einstellungen, die diese Antworten optimieren. Sie ist das De-facto-Standard-Statistikwerkzeug für die Prozesscharakterisierung und -optimierung in der chemischen, mechanischen, Lebensmittel-, Material- und pharmazeutischen Fertigung.
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Quellen
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118916018
- Box, G. E. P., & Wilson, K. B. (1951). On the experimental attainment of optimum conditions. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 13(1), 1–45. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Response Surface Methodology for Industrial Process Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/industrial-applications-response-surface-methodology
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