Six-Sigma – statistische Versuchsplanung

Der Entwicklung und Optimierung von Produkten gehen häufig umfangreiche Experimente und Versuchsreihen voraus. Dadurch entsteht eine große Menge an Daten, die es auszuwerten gilt, was im Gegenzug einen großen personellen, finanziellen und zeitlichen Aufwand mit sich bringt. Demgegenüber steht der Wunsch, diesen Prozess sowie das spätere Endergebnis möglichst wirtschaftlich zu gestalten. Die statistische Versuchsplanung (engl. Design of Experiment, DoE) ist ein wirkungsvolles Instrument, um im Entwicklungs- und Optimierungsprozess Zeit und Ressourcen einzusparen.

Die statistische Versuchsplanung geht davon aus, dass in allen Versuchsergebnissen unvermeidbare Zufallsfehler vorhanden sind. Damit diese nicht erst bei der Auswertung berücksichtigt, sondern von Anfang an in die Planung mit einbezogen werden, gibt es die statistische Versuchsplanung. Das statistische Verfahren ist dabei so angelegt, dass mit minimalem Aufwand maximale Informationen gewonnen werden können, da zu viele Versuche eine Verschwendung von Ressourcen und damit Einbußen bei der Wirtschaftlichkeit bedeuten würden. Der besondere Vorteil der statistischen Versuchsplanung liegt in der vergleichsweise einfachen Möglichkeit, Wechselwirkungen von Einflussfaktoren und einen optimalen Versuchsaufbau zu ermitteln und mathematisch zu beschreiben. Im Gegensatz zur herkömmlichen Vorgehensweise können also mehrere Einflussfaktoren variiert und Wirkungszusammenhänge schnell und zuverlässig bestimmt werden.

Benötigen auch Sie Unterstützung bei der statistischen Versuchsplanung oder möchten in einem DoE-Training lernen, die Methode zielgerichtet anzuwenden? In diesem Fall ist Dirk Jödicke, Six Sigma Master Black Belt, Ihr erfahrener Ansprechpartner. Nehmen Sie Kontakt auf.

 

Design of Experiments: Mit statistischer Versuchsplanung ans Ziel

Die Grundlage für die statistische Versuchsplanung wurde bereits in den 1920er Jahren entwickelt und fand zunächst vor allem in der Landwirtschaft Anwendung. Mit wachsender Popularität und stetiger Weiterentwicklung hat das Verfahren heute Einzug in fast alle Industriezweige gehalten, die in verschiedener Weise mit Entwicklungs- und Forschungsaufgaben betraut sind. So ist vor allem in der chemischen Entwicklung die DoE bereits zu einem Referenzverfahren geworden, das die Reaktionsoptimierung deutlich beschleunigt. Aber auch wissenschaftliche Institutionen arbeiten mit dieser Methode.

Dabei punktet das Verfahren mit seiner universellen Einsetzbarkeit zur Analyse von Systemen sowohl zum Zweck der Produkt- als auch der Prozessoptimierung etwa in Entwicklung und Fertigung. Die statistische Versuchsplanung ist ein wichtiger Baustein der Six Sigma-Methodik und zeigt ihre Überlegenheit insbesondere bei Prozessen, bei denen eine Vielzahl an Parametern in Betracht zu ziehen sind. Aus diesem Grund kommt das Verfahren auch bei komplexen Entwicklungs- und Optimierungsaufgaben etwa in der Automobilindustrie oder der Verfahrenstechnik zum Einsatz, um den zeitlichen Aufwand im Rahmen zu halten.

Als Chemiker sowie erfahrener Six-Sigma-Berater ist Dirk Jödicke nicht nur mit der konkreten Anwendung der statistischen Versuchsplanung im Bereich Polymerentwicklung sowie chemischer Synthese vertraut, sondern konnte die DoE-Methodik auch in zahlreichen Forschungsinstituten und Unternehmen erfolgreich etablieren. Dazu gehören Unternehmen aus dem Bereich Glasverarbeitung, optische Bauteile und Klebstoffherstellung sowie Forschungsprojekte zum Thema Batterien. Aber auch Pharma-Unternehmen sowie Textilhersteller konnte Dirk Jödicke mit dem Verfahren bereits unterstützen. Werfen Sie einen Blick auf weitere Tätigkeitsfelder des erfahrenen Six-Sigma-Beraters. Sollte Ihre Branche in diesen Referenzen nicht auftauchen, so stellt das keinerlei Problem dar, denn der große Vorzug der DoE-Methodik liegt darin, dass sich die Beratungsleistung auf jeden beliebigen Tätigkeitsbereich anwenden lässt.

Aber auch andere Projekte hat er im Laufe seiner Tätigkeit als Six-Sigma-Berater betreut. Die in großer Zahl erfolgreich umgesetzten Projekte konnten in den meisten Fällen eine deutliche Zeitersparnis von mehreren Wochen oder Monaten und damit eine gesteigerte Effizienz durch die Anwendung dieser Methode verzeichnen.

Mein Schulungskonzept

Eine intuitive Vorgehensweise bei Versuchen bringt lediglich durch Zufall ein optimales Versuchsergebnis hervor. In Schulungen lernen die Teilnehmer deshalb die statistische Versuchsplanung zunächst methodisch und praktisch anhand verschiedener Beispiele kennen. Ziel ist dabei immer der direkte Einsatz für ein spezifisches Projekt, das reproduzierbare und belastbare Ergebnisse liefert. Die Auswertung der Daten erfolgt dabei anhand der Varianzanalyse (ANOVA) und der Regressionsanalyse, unterstützt durch eine Statistik-Software. Die Schulung zur statistischen Versuchsplanung umfasst dabei acht Tage, aufgeteilt auf zwei Blöcke zu je vier Tagen.