DoE – Design of Experiments
Quality by Design
Die Methode entstand in Kooperation mit dem Projektmagazin. Letztes UpDate
Vorversuche, Versuchsplanung, Problemformulierung, Planung, Screening, Vorversuche, Vertraut machen, Grobuntersuchung, Optimierung, Tolerancing, PAR, Design Space, Robust Setpoint, Hierarchisches Design, Composite Design, RSM, MLR, PLS
Design of Experiments (DoE, Statistische Versuchsplanung) ist eine effiziente Methode, um aus einer Vielzahl von Parametern die relevanten Einflussfaktoren für einen Prozess oder ein Produkt zu ermitteln. Mit Hilfe eines Versuchsplans werden diese Faktoren weitgehend unabhängig voneinander variiert, um deren Effekte auf die Zielgrößen und damit ein Ursache-Wirkungs-Modell abzuleiten. Bei der Auswertung wird abgeschätzt, ob sich alle angestrebten Ziele erreichen lassen oder ob z.B. bestimmte Zielvorgaben widersprüchlich sind. Die zielgerichtete visuelle Aufbereitung der Daten dient als Grundlage für weitere Entscheidungen.
Einsatzmöglichkeiten
- Entwicklung von Produkten und Prozessen
- Optimierung von Zielgrößen im Hinblick auf Ausbeute und Performance
- Identifizierung der optimalen Produktions-Einstellung, um Ausschuss zu reduzieren, Prozesse und Produkte sicherer zu machen, Kosten zu senken und die Qualität zu steigern
- Untersuchung und ggf. Behebung von Fehlern, deren Ursache nicht eindeutig bekannt ist („Trouble Shooting“)
- Analyse der Robustheit eines Systems gegen äußere Störgrößen
- Validierung von Prozessen durch ihre methodische Untersuchung
DoE ist eine fachlich sehr anspruchsvolle Methode, da die implementierte Statistik hinter den Berechnungen verstanden werden sollte. Ziel einer DoE-Investigation ist es, mit geringstem Aufwand ein Maximum an Information über die untersuchten Faktoren und deren Variation zu erhalten. Oftmals sind es jedoch nicht die Berechnungen und die Analyse, sondern die Definition der Faktoren, die Planung und Durchführung von Versuchen sowie deren Bewertung, die viel Zeit in Anspruch nehmen. Auch wird häufig unterschätzt, dass die Versuche unter realen Bedingungen durchgeführt werden müssen und somit oftmals die Produktion steht, soweit keine Testanlagen vorhanden sind.
Der Aufwand hängt von der Komplexität des zu analysierenden Systems ab. DoE zielt zwar darauf ab, die Analyse und Modellierung eines Systems so einfach wie möglich zu halten, kann aber dennoch einen erheblichen Aufwand an Zeit und Ressourcen erfordern und den Charakter eines kleinen Projekts annehmen. Deshalb ist die Erstellung eines Business Cases für die Durchführung von DoE empfehlenswert (siehe Abschnitt „Benötigte Informationen“).
