Was ist eine statistische Versuchsplanung?

Die statistische Versuchsplanung (engl. Design of Experiment, DoE) ist ein Verfahren zur Planung von Versuchen, das damit rechnet, dass alle Versuchsergebnisse von unvermeidbaren Zufallsfehlern überlagert sind. Die Zufallsfehler werden mit statistischen Methoden nicht erst bei der Auswertung, sondern bereits bei der Versuchsplanung, also vor Beginn der oft langwierigen und kostenintensiven experimentellen Phase, berücksichtigt.

Die statistische Versuchsplanung (DoE) verfolgt dabei mehrere Ziele:

• DoE ist so konzipiert, dass mit minimalem Versuchsaufwand maximale Informationen gewonnen werden. Kurz: Man will nur so viele Versuche wie notwendig durchführen, um alle benötigten Informationen zu erhalten. Es soll kein Versuch zu viel, aber auch keiner zu wenig durchgeführt werden. Zu viele Versuche bedeuten im Sinne der Optimierung Verschwendung von Ressourcen (Zeit, Material, Personal, etc.). Es soll auch kein Versuch zu wenig durchgeführt werden, da dann das Risiko groß wird, dass die benötigten Informationen nicht ermittelt werden können.
• DoE ist das einzige Verfahren, mit dem es zielgerichtet möglich ist, Wechselwirkungen zu ermitteln.
• Zudem ist DoE das einzige Verfahren, um zielgerichtet ein Optimum im System (Materialeigenschaften, Produktionsprozess, etc.) zu finden.

Nutzen der statistischen Versuchsplanung

Der Einsatz und die Verwendung der DoE-Methodik erlaubt es alle Informationen über das System zu ermitteln, wobei dies in kürzerer Zeit als bei herkömmlichen Versuchsplanungen geschieht. Die jeweilige Zeitersparnis beim Einsatz der DoE-Methodik ist in allen Fällen beträchtlich und reicht nach meinen Erfahrungen (und auch aus Berichten der Literatur) von einigen Wochen bis einigen Monaten.

Aufwand bei der statistischen Versuchsplanung

Der Aufwand zur Durchführung von Versuchen mit der DoE-Methodik ist deutlich geringer als bei herkömmlichen Methoden, wie „Versuch und Irrtum“ oder OFAT („One factor at a time“).

Das Schulungskonzept

Mein Schulungskonzept sieht vor, dass die Teilnehmer/-innen am Ende der Schulung die erlernten Werkzeuge direkt in ihren Projekten einsetzen können. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt es zu jedem Thema/Werkzeug/Methodik:

• ein Referat mit didaktisch ausgearbeiteten Power-Point-Folien,
• mindestens ein Praxis-Beispiel, welches ich im Detail erkläre und mit der verwendeten Software vorrechne
• und mindestens je ein Praxis-Beispiel, welches die Teilnehmer/-innen anschließend selber durchrechnen, wobei ich die Teilnehmer/-innen dabei methodisch und fachlich unterstütze.
• Fragen der Teilnehmer/-innen sind ausdrücklich erwünscht und werden im Allgemeinen sofort beantwortet bzw. es wird auf zukünftige Methoden/Werkzeuge verwiesen.

Zur Zielerreichung – sofortiger und direkter Einsatz von DoE in den Projekten der Teilnehmer, um damit mehr Informationen unter gleichzeitiger Zeitersparnis zu gewinnen – ist ein Aufwand von 8 Tagen notwendig, wobei es sinnvoll ist, den gesamten Zeitraum in 2 Blöcke zu je 4 Tagen aufzuspalten.

Eine Reduktion des Aufwandes führt zu dem beträchtlichen Risiko, dass die Methoden ohne das notwendige Training unzureichend bis falsch eingesetzt oder die ermittelten Daten falsch ausgewertet werden. Beides ist nicht zielführend, weder aus der Sicht meiner Kunden noch aus meiner Sicht.

Inhalte des DoE-Trainings

Tag 1:       Einführungen in DoE, Statistik, Vertrauensbereiche, Software, Nutzen, Fallbeispiele DoE vs. OFAT

Tag 2:       Stör- und Regelgrößen, Blockbildung, Randomisierung, Zentralpunkte, Signifikanz

Tag 3:       Wirkungsflächenversuchspläne für nicht-lineare Abhängigkeiten, Zielgrößenoptimierung mit mehreren Messgrößen, teilfaktorielle Versuchspläne

Tag 4:       Prozess-Landkarte, Varianzanalyse, Regressionsanalyse, Stichprobengröße, Covariablen, Trendanalyse

Tag 5:       Statistische Versuchsplanung für Mischungen

Tag 6:       Statistische Versuchsplanung bei binären Output-Variablen

Tag 7:       Spezielle Versuchspläne

Tag 8:       konkrete Beispiele aus den Arbeitsgruppen

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