Design of Experiments

(abgekürzt DoE).

Anspruchsvolle statistische Versuchsplanung mit Einstellung der Kenngrößen eines Produkts oder Prozesses vor Beginn der Serie (offline) derart, dass sich optimale Ergebnisse bei möglichst geringer Streuung ergeben, weiterhin auch laufend während der Leistungserstellung (online). Ziel ist die Realisierung robuster Prozesse. Dabei wird unterstellt, dass jedes Produkt/jeder Prozess Steuergrößen, die sich leicht einstellen und korrigieren lassen, und Störgrößen, die nur aufwändig gegenzusteuern sind (z.B. situative Faktoren, Unvollkommenheiten der Produktionsbedingungen, Abnutzungserscheinungen), unterliegt. Ziel der Versuchsplanung ist die Bestimmung der Steuergrößen zur Erreichung optimaler Sollwerte und einer minimalen Varianz, die Gestaltung von robusten Prozessen, ohne die Störgrößen auszuschalten, und die Minimierung der gesamten Qualitätsschwankungen ohne Kostenerhöhung. Beim DoE ist die Bestimmung der Einflussgrößen und Störgrößen auf die Qualität theoretisch (nach Taguchi) durch ein vollständiges faktorielles Design notwendig, das allerdings extrem aufwändig ist (vier Kriterien mit je drei Ausprägungen ergeben bereits 81 Kombinationen [3 x 3 x 3 x 3]. Demgegenüber werden praktisch gegen Störgrößen robuste Designs auf teilfaktorieller (fraktioneller) Basis eingesetzt. Diese bergen jedoch den Nachteil, dass Interaktionseffekte (Wechselwirkungen zwischen den Haupteffekten der Steuergrößen) nicht identifiziert werden können. Die gefundenen Verbesserungen werden danach vorgenommen und in einem Bestätigungsexperiment überprüft. Ergeben sich keine oder wenige Verbesserungen, liegen Wechselwirkungen zwischen Einflussgrößen vor, das fraktionelle Experiment muss dann in anderer Anordnung erneut durchgeführt oder durch ein faktorielles Design ersetzt werden.

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