Schnelleinstieg & Unterstützung 

Wenn Sie mehr über die Problemstellung und -bearbeitung erfahren möchten, sind die folgenden Methodenbeschreibungen vielleicht ein guter Anfang. Ich habe sie zusammen mit dem Projektmagazin erstellt, um meine Erfahrungen weiterzugeben.

Neben der Methodenbeschreibung habe ich versucht meine Erfahrungen sowie wertvolle Tipps zum Vorgehen mit einzuweben. Wichtig war mir hierbei auch der Schulterschluss mit anderen Methoden, da Methoden selten isoliert angewendet werden.

„DOE – Design of Experiments“,

ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das in den verschiedensten Phasen des Produktlebenszyklus eingesetzt werden kann, wie:

• Ermittlung von Robustheit eines Prozesses
• Ausloten eine Prozesses Kosten / Nutzen / Sicherheit
• Optimieren von Prozessen und Produkten / Troubleshooting
• Entwicklung von Prozessen und Produkten
• Untersuchung von Ursachen für Reklamationen
• Definieren von sicheren Grenzen / Toleranzen
• Validierung und Qualifizierung von Prozessen

Sie haben sich schon mal mit DoE – „Design of Experiments“ bzw. „Versuchsplanung“ beschäftigt, dann sind die folgenden Slides ein guter Wiedereinstieg oder eine Möglichkeit Ihren Kolleginnen und Kollegen einen erleichterten Einstieg zu ermöglichen oder die Thematik schmackhaft zu machen!

Nachstehend finden Sie meine DFSS – DOE Einführungs-Tutorials:

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Design of Experiments – Teil 1

Einstieg: One factor at a time  vers. DoE

In vielen meiner Trainings ist es erforderlich zu Anfang die Unterschiede zwischen „DoE“ und der „Ein-Faktor-Optimierung“ wie z.B. bei COST oder OFAT gegenüberzustellen, damit die Möglichkeiten innerhalb einer Systematischen „DoE“ Untersuchung bewusstwerden. As diesem Grunde habe ich den folgenden Slider entwickelt.

Design of Experiments – Teil 2

SIPOC Analyse – Zielgrößen und Faktoren eingrenzen

Die SIPOC-Methode hilft Ihnen, Ihren Prozess in überschaubare Teilprozesse zu unterteilen. Ziel ist es, durch die Methoden zu fokussieren und abzugrenzen, um anschließend die weiteren Detailuntersuchungen zu priorisieren.

Design of Experiments – Teil 3

Die richtigen Faktoren finden

Vor Beginn einer statistischen Versuchsplanung ist es hilfreich, alle möglichen Einflussgrößen zu sammeln und zusammenzustellen. Dieses Vorgehen hilft nicht nur, die wichtigen Faktoren zu identifizieren, sondern stellt auch sicher, dass das Wissen im Team gesichert wird. Außerdem wird der Einfluss von möglicherweise unterschätzten Faktoren geklärt und bewertet. Idealerweise werden erst nach einer solchen Bewertung methodisch Prioritäten abgeleitet. Je nach Herausforderung ist es sinnvoll, unterschiedliche Methoden und Ansätze zu verwenden. In dieser Foliensammlung habe ich meine Lieblingsmethoden und -werkzeuge aus dem DFSS-Kontext zusammengestellt.

Design of Experiments – Teil 4

Priorisieren der Faktoren

Oftmals ist nicht die Versuchsplanung die eigentliche Hürde in der Methode, sondern die Auswahl der richtigen Faktoren. In dieser Zusammenstellung werden einige zielführende Methoden genannt, um Sie Ihrem Ziel etwas näher zu bringen.

Design of Experiments – Teil 5

Zielgrößen und deren Priorisierung

Im Rahmen einer Versuchsplanung stürzen sich viele direkt auf die Auswahl der Faktoren, obwohl eine Definition der Zielfunktionen fast noch wichtiger erscheint. Diskussionen zu diesem Thema ähneln dem „Henne oder Ei“ Problem, das einst Popper analysierte. Um ein wenig Licht in die Methodik zu bringen habe ich diese QBD-DoE Lerneinheit aufgesetzt in der die Faktorenauswahl beschrieben wird.

Design of Experiments – Teil 6

Perspektiven zur Design-Auswahl

Das Entwerfen von Experimenten ist nicht jedermanns Sache. Bis der Ruf nach einer strukturierten Untersuchung lauter wird, ist die Halbwertszeit von DoE-Wissen längst überschritten.
Im „fünften Teil“ meiner DoE-Serie befasse ich mich mit Perspektiven zur Auswahl von DoE-Versuchsdesigns. Denn wenn man sich für eine DoE-Untersuchung entscheidet, wäre es wünschenswert, die notwendigen Untersuchungen und Auswertungen gezielt und mit möglichst geringem Aufwand abzuarbeiten. Natürlich ist „DoE“ kein Garant für Prozessverbesserung, aber es bietet Ihnen die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Aufwand die Grenzen und Möglichkeiten Ihres Prozesses auszuloten.
Besonders interessant wird es, wenn Sie nach der Auswertung Ursache und Wirkung sowie Widersprüche eindrucksvoll, visuell und anschaulich darstellen können

Design of Experiments – Teil 7

Das richtige Design auswählen 

Im sechsten Teil meiner „Design of Experiments“ Vorstellung geht es um die Design-Auswahl. Tatsächlich hat sich in den letzten Jahren eine Menge im Bereich der softwareunterstützen Versuchsplanung getan. Wurde vor Jahren noch mit Formblättern gerechnet so bietet die Versuchsplanung heutzutage eine Vielzahl von neunen und weiterentwickelten Möglichkeiten.
In diesem Tutorial möchte ich eine Vielzahl von Designs vorstellen die unterschiedlichen Zwecken dienen. Ebenso habe ich diese Auswahl um einige methodische Ansätze ergänzt die einen Einstieg zu späten Zeitpunkten in die Versuchsplanung aufzeigen

Design of Experiments – Teil 8

Robustheits-Studien 

In diesem Teil meines Turorials über „Versuchsplanung“ geht es um Robustheit. Gerade hier hat sich in den letzten Jahren viel getan. Bis vor einiger Zeit wurde nur untersucht, ob die Prozesse beherrscht werden, d.h. ob die Versuchsdurchläufe innerhalb der Spezifikation liegen. Heutzutage wird auch die Fähigkeit, d.h. die Betrachtung der Wahrscheinlichkeit auf Basis der Varianz, betrachtet. Die Versuchsplanung kann hier unterstützen und feststellen, ob die Prozesse tatsächlich beherrscht werden und ob ein Prozessausfall tatsächlich unwahrscheinlich ist. Weitere wertvolle Hinweise, die mittels strukturierter DoE ermittelt werden, sind, ob zusätzliche Faktoren, die nicht auf dem Radar waren, einen Einfluss auf das Prozessergebnis haben.

Übung macht den Meister!

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hast jedoch noch kein DoE-Projekt? 

Dann unterstützen evtl. die nachfolgenden Online Simulationen.

• Katapult 
• Gyrocopter 
• Virtual PCR Simulator 
• Roller Coaster  

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