SIX SIGMA – statistische Versuchsplanung
Bevor ein Produkt erfolgreich an den Start gehen kann, müssen zahlreiche Experimente und Versuchsreihen durchgeführt werden. Im Rahmen dieses Testvorgangs entsteht jedoch eine große Menge an Daten. Deren Analyse erfordert einen großen zeitlichen, personellen und natürlich auch finanziellen Aufwand. 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. Werden diese zu Beginn der Entwicklung berücksichtigt, ist die Beseitigung mit geringeren Kosten verbunden als eine Optimierung am Ende der Prozesskette. Es ergibt sich eine effizientere Datenanalyse sowie die vergleichsweise einfache Möglichkeit, Wechselwirkungen von Einflussfaktoren und einen optimalen Versuchsaufbau zu ermitteln und mathematisch zu beschreiben.
Durchdachte Versuchsplanung statt „Trial and Error“
Der besondere Vorteil der statistischen Versuchsplanung liegt darin, dass im Gegensatz zu herkömmlichen Vorgehensweisen mehrere Einflussparameter simultan variiert werden können, um Wirkungszusammenhänge aufzudecken und so die für die Qualitätsmerkmale entscheidenden Variablen schnell und zuverlässig zu identifizieren. Durch die Auswertung der so ermittelten Daten lassen sich die Erreichbarkeit und die Vereinbarkeit der gesteckten Zielvorgaben für den fraglichen Prozess oder das geplante Produkt einschätzen. Anders als herkömmliche Methoden wie „Versuch und Irrtum“ oder „One factor at a time“ reduziert die DoE-Methodik Aufwand an Personal, Zeit und Kosten deutlich.
Meine Dienstleistung
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen oder bei einem konkreten Projekt die Versuchsplanung optimieren wollen oder in einem DoE-Training lernen möchten, die Methode zielgerichtet anzuwenden, bin ich Ihr erfahrener Ansprechpartner. Als SIX SIGMA Master Black Belt bin ich dazu berechtigt, Dritte bezüglich der Prozessoptimierung oder statistischen Versuchsplanung zu coachen und sie auf dem Weg zur Fehlerminimierung zu unterstützen. Nehmen Sie einfach Kontakt zu mir 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. Dort wurde sie etwa eingesetzt, um Auswirkungen verschiedenster Düngemittel oder Bewässerungsmöglichkeiten auf den Ertrag der Ernte zu untersuchen. Von dort aus breitete sich das Verfahren in fast alle Industriezweige aus und wird dort in ganz verschiedenen Bereichen für Entwicklungs- und Forschungsaufgaben verwendet. 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.
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. Daher wird das Verfahren auch bei komplexen Entwicklungs- und Optimierungsaufgaben verwendet, etwa in der Automobilindustrie oder auch in der Verfahrenstechnik bei der Herstellung von Kunststoffen, Papier oder Glas. Der zeitliche und finanzielle Aufwand wird dabei in der Produkt- und Prozessoptimierung reduziert.
Schritte der statistischen Versuchsplanung
Zu den typischen Phasen zählen:
- Auswahl der für die Beantwortung der Forschungsfrage geeigneten Variablen
- Auswahl verlässlicher Messmethoden für diese Variablen
- Berechnung des erforderlichen Versuchsumfanges für statistisch aussagekräftige Ergebnisse
- Auswahl des Verfahrens für die Stichprobenerhebung
- Identifizierung und – wenn möglich – Eliminierung von Störgrößen
- Aufstellung des Versuchsplans
- Versuchsdurchführung
- Datenauswertung mit statistischer und grafischer Aufarbeitung
- Wiederholungsversuch zur Bestätigung der Ergebnisse
- Interpretation der Ergebnisse und Ableitung von Schlussfolgerungen und Empfehlungen
Meine Expertise
Als Chemiker sowie erfahrener SIX SIGMA-Berater bin ich 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. So etwa in Unternehmen der Glasverarbeitungsbranche, Herstellung optischer Bauteile und Klebstoffherstellung oder Forschungsprojekte zu Batterien. Auch Teilnehmer aus anderen Branchen wie etwa im Bereich Pharma, Metallverarbeitung, Automobile und deren Zulieferer, Medizin, Maschinenbau, Elektronik und Textilhersteller konnten bereits von meinem Angebot profitieren und das Verfahren erfolgreich etablieren. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie aus meinem Angebot Nutzen ziehen können, werfen Sie doch einfach einen Blick auf meine Tätigkeitsfelder, um sich detaillierter zu informieren.
Wichtig zu wissen: Die statistische Versuchsplanung ist in nahezu allen Branchen anwendbar. Die in großer Zahl erfolgreich umgesetzten Projekte konnten in allen Fällen eine deutliche Zeitersparnis von mehreren Wochen oder Monaten und damit eine gesteigerte Effizienz durch die Anwendung dieser Methode verzeichnen.
Mein Schulungskonzept
Intuition ist eine gute Sache – aber nicht bei der Planung und Durchführung von Versuchen in der Produktentwicklung. Hierbei ist es vor allem wichtig, einen guten und effektiven Plan zu haben, um die Arbeit effizient zu gestalten. Daher ist es in meinen Schulungen zur statistischen Versuchsplanung ein wichtiger Aspekt, den Teilnehmern ein umfassendes Bild der Methoden zu vermitteln – und zwar theoretisch und praktisch. Dafür gehe ich auf verschiedenste Beispiele ein und lege den Schwerpunkt darauf, dass sich das Gelernte direkt anwenden lässt und reproduzierbare und belastbare Ergebnisse liefert. So können die Teilnehmenden anhand der Beispiele die komplexen Inhalte perfekt nachvollziehen. Die Auswertung der Daten erfolgt dabei mithilfe der Varianzanalyse (ANOVA) und der multiplen Regressionsanalyse, unterstützt durch eine Statistik-Software. Die Schulung zur statistischen Versuchsplanung umfasst in der Regel mehrere Tage, um die einzelnen Anwendungsfelder lernen und trainieren zu können.
Intensiver Praxisbezug erleichtert die Umsetzung der Lerninhalte
Dabei ist mir als Trainer der Bezug zur Praxis sehr wichtig. Aus diesem Grund halte ich die mathematische Theorie bei meinen DoE-Schulungen auf einem Minimum. Denn ebenso wie ein Fahrschüler für das Einparken lernen keinerlei Kenntnisse über die Funktionsweise der Servolenkung benötigt, müssen sich auch meine Schulungsteilnehmer nicht mit langatmigen mathematischen Erläuterungen abmühen. Ziel ist es vielmehr, das Prinzip der Methodik zu verstehen und die statistische Versuchsplanung direkt im Anschluss an das Training in der beruflichen Praxis umzusetzen. Genau das ist mein Konzept: Aus der Praxis – für die Praxis!
