– Tipps Und Tricks Blog 005 –
Themen rund um DoE und Daten-Analyse
Wenn DoE an seine Grenzen stößt:
…. und warum manchmal nur noch Kaikaku hilft!
…Was tun, wenn Sie Ihren Prozess bis zum letzten Prozent ausoptimiert haben – und er trotzdem nicht das leistet, was Sie brauchen?
Genau diese Frage stellen sich auch meine Kunden manchmal. Sie hatten mit DoE ein Verfahren optimiert, bis buchstäblich nichts mehr ging: physikalische Grenze erreicht, chemisch nichts mehr rauszuholen, und jede weitere Nachkommastelle Verbesserung kostet mehr, als sie bringt. „Dann ist DoE am Ende?“, fragt sie…. Nein! – aber die Methode wechselt.
DoE optimiert innerhalb eines bestehenden Lösungsraums. Genau wie Kaizen im KVP: Schritt für Schritt, kontinuierlich, im Rahmen des Systems, das schon da ist. Das funktioniert hervorragend – bis der Rahmen selbst zur Grenze wird. Physikalisch, chemisch oder schlicht wirtschaftlich. Ab diesem Punkt bringt weiteres Feintuning nichts mehr. Was jetzt gebraucht wird, ist keine Verbesserung, sondern ein Bruch: „Kaikaku“ – die disruptive Veränderung, die das System selbst neu denkt.
Genau hier setzt TRIZ an. Die Theorie des erfinderischen Problemlösens ist seit Jahrzehnten das Werkzeug für echte Durchbrüche – abstrahiert einen Widerspruch, sucht in einer Matrix aus 48 Parametern und 40 –Lösungsprinzipien nach Analogien, und öffnet damit einen Lösungskorridor jenseits der eingefahrenen Wege. Das Problem: Diese Matrix richtig zu lesen, erforderte bisher eine eigene Schulung. Genau die Hürde, die TRIZ für viele Praktiker unerreichbar gemacht hat.
Mein neuester Beitrag beim projektmagazin zeigt, wie ein KI-Sprachmodell genau diese Übersetzungsarbeit übernimmt – zwischen Ihrem konkreten Problem und der abstrakten TRIZ-Sprache. In neun aufeinander aufbauenden Schritten führt die KI Sie vom präzisierten Widerspruch über die TRIZ-Parameter und Lösungsprinzipien bis zur bewerteten, priorisierten Lösung. Teilprompts statt Monolog, ein fester Vier-Block-Aufbau je Prompt und ein Halluzinations-Anker in jedem Schritt sorgen dafür, dass die KI zuarbeitet – entscheiden und prüfen bleibt bei Ihnen.
Das Ergebnis: Der Lösungskorridor, der Sie bisher eingeengt hat, öffnet sich systematisch für neue, zukunftsträchtige Ansätze – nachvollziehbar begründet statt zufällig erwürfelt.
Die vollständige Vorgehensbeschreibung mit allen neun Schritten, den passenden Prompt-Vorlagen und einem durchgehenden Beispiel aus der Trinkwassergewinnung finden Sie in meiner Methodenbeschreibung beim Projektmagazin: [https://www.projektmagazin.de/methoden/triz-mit-KI-problemloesung]
An dieser Stelle ein herzliches Dankeschön an das projektmagazin und Dr. Georg Angermeier, der mich bei der Fertigstellung dieser Methode unterstützt hat.
Haben Sie schon einmal an einer Grenze gestanden, an der Kaizen nicht mehr weiterkam? Teilen Sie Ihre Erfahrung in unserer DoE-Community: https://lnkd.in/d8t4gt74
Zurückgerechnet in Prozentpunkte hängt der reale Effekt vom Betriebspunkt ab (Abb. 3a): bei niedrigem Ausbeute-Niveau rund 5,5 Prozentpunkte, bei hohem Niveau rund 7,4 – gleicher Koeffizient, unterschiedlicher realer Effekt.
Auch die Fehlerangabe wird gröber: Im Box-Cox-Raum lässt sich die Unsicherheit noch pro Faktor zuordnen (Abb. 2d). Im Realraum bleibt nur ein Gesamt-RMSE (Abb. 3b: ≈ 4,2 % Ausbeute) – die Vorhersage bleibt aber vollständig nutzbar.
Fazit: Transformation heißt nicht Kontrollverlust. Das Modell bleibt einstellbar, die Vorhersage bleibt in Realwerten ablesbar; nur die Einzeleffekt-Interpretation verändert sich.
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Ihr überlegt, ob sich Versuchsplanung für euren Prozess lohnt? Genau das ist Teil meiner DoE-Trainings: www.stefan-moser.com
Welche Transformationen nutzt ihr am liebsten bei schiefen Daten? Standard-Log / Neg-Log oder lasst ihr die Software entscheiden? Mehr Beiträge findet ihr in unserer LinkedIn DoE-Community: https://lnkd.in/d8t4gt74
