Chemische Industrie

Ein Unternehmen der chemischen Industrie stellt in Deutschland einen wichtigen Rohstoff her. Der Kostendruck aus dem Fernen Osten zwingt das Unternehmen entweder zur Verlagerung der Produktionsanlagen in ein „Niedriglohnland“ oder zur Optimierung der Prozesse, wobei die Ausbeute erhöht und gleichzeitig eine Kostenreduktion erzielt werden soll.

Dieser Optimierungsprozess ließ sich mit Hilfe der Statistischen Versuchsplanung (DoE) mit Zentral- und Axialpunkten realisieren. Die Ausbeute konnte nach Abschluss der Versuchsphase erhöht und gleichzeitig die Kosten reduziert wurden. Die Zusammenhänge konnten mit Hilfe überlagerter Konturdiagramme auf einfache Art visualisiert werden.

Eingesetzte Werkzeuge: Wirkungsflächenversuchsplan, Varianzanalyse, Zielgrößenoptimierung für mehrere Zielgrößen, Überlagerte Konturdiagramme

Ein Unternehmen der Möbelindustrie lackiert hochwertige Möbel. In einigen Fällen kommt es zu Ausschuss aufgrund zu geringer Lackhärte oder Streulicht der ausgehärteten Lackschicht.

Eine Prozessanalyse ergab, dass der Prozess nicht im Optimum gefahren wurde und kleine Schwankungen in den Rohstoffen und Prozessparametern große Auswirkungen auf das Ergebnis zeigten.

Mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung (DoE) für Mischungen mit Mischungslücke konnte das Optimum gefunden werden. Geringe Schwankungen in den Ausgangsmaterialien und der Prozessführung (Störgrößen) führten nun nicht mehr zu Produkteigenschaften, die außerhalb der Toleranz lagen.
Die Ausbeute konnte deutlich erhöht werden. Die Kundenzufriedenheit stieg.