Die statistische Versuchsplanung (engl. Design of Experiments) erfreut sich immer größerer Beliebtheit in der Industrie und Forschung, um Produkte und Prozesse zu optimieren sowie data-driven Entscheidungen zu treffen. Dabei haben sich Experimente als unschätzbar wichtiges Werkzeug herauskristallisiert, um Zeit und Kosten zu sparen. Um die Vorteile der Versuchsplanung optimal nutzen zu können, ist jedoch die richtige Planung und eine effiziente Strategie notwendig.
Unser Flowchart ist eine Blaupause für eine solche Strategie. Sein bewährter Kern ist das Screening, die Charakterisierung und die Optimierung. Wir haben jedoch einen letzten, aber vielleicht wichtigsten Schritt hinzugefügt: die Validierung.
Tauchen wir in die Strategie für Experimentatoren ein, um herauszufinden warum sie so gut funktioniert.
1. Screening
Unser Ausgangspunkt ist das Screening-Design. Screening-Designs bieten eine solide Basis für die Suche nach bisher unbekannten Prozessfaktoren. TIPP - Machen Sie sich keine Sorgen um Screening-Faktoren, von denen bereits bekannt ist, dass sie Ihren Response beeinflussen. Neu entdeckte Faktoren - die "wenigen wichtigen" gehen in die nächste Experimentierphase über, wobei die "unbedeutenden vielen" beiseite gelegt werden. Durch die Verwendung von Designs mit mittlerer Auflösung (Res IV) - farbkodiert gelb im faktoriellen Versuchsplaner von Design-Expert®-Software (DX) - können Sie auch bei unerkannten Interaktionen nach Haupteffekten suchen. Wenn durch zu viele Versuchsdurchläufe das Budget eng wird, können Sie alternativ die Minimum-Run-Screening-Designs in DX benutzen.
2. Charakterisierung
Wenn Sie mit den wenigen wichtigen gescreenten Faktoren und bereits bekannten Faktoren zur Charakterisierung übergehen, ist das Ziel die Identifizierung von Zwei-Faktoren-Interaktionen. Dies erfordert ein hochauflösendes Design (Res V oder besser) - die grünen im DX-Builder. Berücksichtigen Sie zum Einsparen von Versuchen ein Minimum-Run-Charakterisierungsdesign. Stellen Sie in jedem Fall sicher, dass Sie in dieser Phase Center-Punkte hinzufügen, damit Sie überprüfen können, ob eine Krümmung vorliegt. Wenn die Krümmung NICHT signifikant ist, ist der experimentelle Zyklus nahezu abgeschlossen - alles, was bleibt, ist die Validierung!
3. Optimierung
Wenn sich die Krümmung als signifikant und wichtig herausstellt, fahren Sie mit Optimierung mithilfe von Response-Surface-Methoden (RSM) fort. Das Schöne an RSM ist, dass Sie mit Hilfe von DX und seinem Modellierungs- und Grafiktool anhand von Konturen und 3D-Diagrammen sehen können, wo die einzelnen Responses ansteigen. Über numerische Werkzeuge kann DX außerdem die Anordnung von Faktoren bestimmen, die das beste Ergebnis für mehrere Zielgrößen ergeben. Dann ergibt sich das Prozessfenster, in dem alle Spezifikationen gleichzeitig erreicht werden können.
4. Validierung
Zu guter Letzt kommt die Bestätigung, in der Sie eine Reihe von Versuchen durchführen, um sicherzustellen, dass Sie die guten Ergebnisse reproduzieren können. Auch hierzu bietet DX ein spezielles Werkzeug.
Zusammenfassend gibt es beim Experimentieren keine einzelne Vorlage, die Sie immer wieder wiederholen können. Sie müssen eine Strategie entwickeln, die sich auf jeder Etappe Ihrer Optimierung an einen neue Gegebenheiten anpasst, um kontinuierlich die Qualität zu verbessern und Kosten einzusparen. Wenn Sie auf ihren Experimenten Hilfe benötigen, stehen die Experten von Statcon mit einem breitgefächerten Schulungs- und Beratungsangebot zur Seite.
Mit freundlicher Untertstützung von Stat-Ease .