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Design of Experiments (DoE) – Statistische Versuchsmethodik

Effiziente Versuche zur Produkt- und Prozessentwicklung sowie zur Systemoptimierung

Design of Experiments (DoE) – Statistische Versuchsmethodik
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Am Anfang steht die Frage nach den Einsatzgebieten und den Grenzen von DoE: Was kann DoE, was... mehr

Design of Experiments (DoE) – Statistische Versuchsmethodik

Am Anfang steht die Frage nach den Einsatzgebieten und den Grenzen von DoE: Was kann DoE, was nicht? Wie ist DoE im Kontext verschiedener statistischer Methoden und Techniken einzuordnen und abzugrenzen (ANOVA, Regression u.a.)?

Zum sachgerechten Einsatz von DoE sind statistische Grundlagen unabdingbar, insbesondere das Verständnis für die Signifikanz statistischer Parameter. Dieses Basiswissen wird kurz und verständlich vermittelt.

Schwerpunkt ist die DoE-Methode selbst. Sie wird in mehreren praktisch nachvollziehbaren Schritten nahegebracht: Von der Identifikation der Zielgröße, der Festlegung zu untersuchender Einflussgrößen über das Versuchsdesign selbst bis hin zur Versuchsdurchführung und -auswertung. In Zusammenhang mit dem Versuchsaufwand und der Aussagekraft der Versuche stehen die Fragen nach einem vollständigen oder reduzierten Design, nach Blockbildung, Vermengung und viele weitere. Wirkungsflächenpläne zur Untersuchung nichtlinearer Effekte bilden den Abschluss der DoE-Methode im engeren Sinn. Darüber hinaus werden verwandte Methoden, wie z.B. Taguchi und Shainin, behandelt.

Wichtig ist die Betrachtung von DoE im Kontext eines Projekts: Welche methodischen und organisatorischen Aspekte sind zu berücksichtigen? Wie ist DoE in Zusammenhang u. a. mit Six Sigma zu sehen? Querschnittsthemen und begleitende Übungen an Modellversuchen sowie der Einsatz von Excel und Hinweise auf spezielle DoE-Software mit Demonstrationsbeispielen werden zusätzlich im Seminar behandelt.

zum Thema

Die statistische Versuchsplanung (DoE) dient der optimalen Gestaltung von Produkten und Prozessen im Entwicklungsstadium wie auch der systematischen Verbesserung bereits bestehender Produkte und Prozesse. Durch Einsatz statistischer Prinzipien versucht die statistische Versuchsmethodik mit einem Minimum an Versuchsaufwand ein Maximum an verwertbaren Erkenntnissen zu erzielen. Durchlaufzeiten in der Produkt- und Prozessentwicklung können somit wesentlich verkürzt werden. Signifikante Einflussfaktoren, die für die Funktion der Produkte oder für den optimalen Ablauf von Prozessen von Bedeutung sind, werden mit Hilfe von DoE ermittelt und optimiert.

Im Gegensatz zu den weit verbreiteten „one-at-a-time“-Versuchen, bei denen die zu untersuchenden Parameter nacheinander betrachtet und optimiert werden, deckt DoE signifikante Wechselwirkungen zwischen den Einflussfaktoren auf, deren Vernachlässigung zu unliebsamen Überraschungen führen kann.

USP

  • Was kann DoE, was nicht?
  • Versuchsmethodik anschaulich
  • Übung mit Modellversuch

Programm

Tag 1, 09:00 bis 17:30 Uhr

Einführung
- Warum statistische Methoden und Versuchsmethodik? Was kann DoE, was nicht?
- Einordnung in den Kontext statistischer Methoden (Regression, ANOVA u.a.)

Statistik kurz und verständlich
- Die unabdingbaren Grundlagen
- Statistische Kennwerte
- Signifikanztests
- Streuungszerlegung
- Regression zur Modellbildung
- Demobeispiele

DoE-Methode
- Identifikation der Zielgröße
- Messgenauigkeit und -präzision
- Auswahl der Einflussgrößen und Festlegung der Faktorenstufen
- Versuchsaufwand (Wiederholungen oder Replikationen)
- Randomisierung und Blockbildung
- Zweistufige vollständige und teilfaktorielle Screeningpläne
- Demobeispiele

Übung an einem Modellversuch

DoE - Versuchsauswertung
- Berechnung von Wirkungen und Wechselwirkungen
- Beurteilung der Signifikanz
- Mit Demobeispielen und Übertragung auf den Modellversuch

Offene Fragen, Zusammenfassung und Feedback Tag 1, Ausblick auf Tag 2


Tag 2, 08:30 bis 16:00 Uhr

DoE - Wirkungsflächenpläne (zentral zusammengesetzte Pläne) zur Erfassung nichtlinearer Effekte
- Demobeispiele

Weitere Arten von Versuchsplänen
- Taguchi
- Shainin
- Blackett-Burman
- Box-Behnken
- Einsatzgebiete sowie Vor- und Nachteile von mehrstufig faktoriellen Plänen

Softwareeinsatz: Excel und Spezialsoftware - Pro und Contra

Ablauf eines DoE-Projekts
- Methodische und organisatorische Aspekte: Zielsetzung, Systemanalyse, Versuchsplanvarianten, Ressourcenplanung, Wissenstransfer, Zusammenspiel mit weiteren Methoden, Einbeziehung in Six-Sigma-Projekte etc.

Offene Fragerunde

 

Zielsetzung

Ziel dieser Veranstaltung ist die Vermittlung von Kenntnissen und Fähigkeiten, um

  • die Möglichkeiten und Grenzen von DoE kennenzulernen.
  • die Anwendbarkeit von DoE im eigenen Arbeitsgebiet zu beurteilen.
  • Versuche unter Einsatz von DoE zweckmäßig zu planen, durchzuführen und die Ergebnisse sachgerecht zu interpretieren.
  • „über den Tellerrand“ zu blicken, um DoE und verwandte Methoden der Versuchsplanung im Kontext eines Projekts und in Wechselbeziehung zu anderen Werkzeugen zu sehen.

Teilnehmerkreis

Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Design, Entwicklung, Versuch, Prozessentwicklung und Prozesstechnik, die Produkte und Prozesse mit dem Einsatz der statistischen Versuchsmethodik optimal gestalten und verbessern möchten.

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Referenten

Prof. Dr. Manfred Hopfenmüller

Professor für Qualitätsmanagement und Statistik, Ostbayerische Technische Hochschule (OTH), Regensburg

Nach dem Studium der Physik und Promotion in Polymerphysik war Herr Dr. Hopfenmüller mehrere Jahre in der Elektroindustrie tätig, wo er sich zunächst mit Werkstofftechnik, später mit Qualitätsmanagement und QM-Methoden befasste. 1992 wurde er als Professor für Qualitätsmanagement und Statistik an die damalige FH Regensburg berufen. Neben seiner Lehrtätigkeit in technischen und betriebswirtschaftlichen Studiengängen trägt er seit 1999 als QM-Beauftragter Verantwortung für die Weiterentwicklung des Qualitätsmanagementsystems der OTH. Sein wissenschaftliches Interesse gilt besonders der Integration und Verschlankung von Managementsystemen sowie der Zusammenführung und praxisgerechten Anwendung von Methoden und Tools. Seit Beginn seiner Hochschultätigkeit ist Herr Professor Hopfenmüller im Technologie- und Wissenstransfer aktiv. Als Trainer und Berater unterstützt er Unternehmen verschiedenster Branchen zu den Themen Qualitätsmanagement, QM-Werkzeuge und -Methoden, Statistik und Anwendung statistischer Tools. Wichtig ist ihm dabei der „Blick über den Tellerrand“, also das branchen- und technologieübergreifende Lernen.

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