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.) und Erhöhung der Kosten. 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 möglich ist, Wechselwirkungen zu ermitteln.
• Zudem ist DoE das einzige Verfahren, um zielgerichtet ein Optimum im System (Materialeigenschaften, Produktionsprozess, Ausbeute, Kosten, etc.) zu finden.

Nutzen der Statistischen Versuchsplanung (DoE)

• Der Einsatz und die Verwendung der DoE Methodik erlauben es, alle Informationen über das System zu ermitteln, wobei dies in kürzerer Zeit als bei herkömmlichen Versuchsplanungen geschieht.
• Der konsequente und fehlerfreie Einsatz der DoE Methodik führt in allen Fällen zur beträchtlichen Zeitersparnis von einigen Wochen bis einigen Monaten.

Aufwand der Statistischen Versuchsplanung (DoE)

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“).

Die 6 Stufen einer Versuchsplanung

Der Beginn einer jeden Versuchsplanung besteht in der exakten Definition und Beschreibung der Aufgabenstellung (Phase 1). Daran schließt sich die Analyse z. B. in Form einer detaillierten Prozess-Landkarte an (Phase 2). Ziel der Phase 2 ist es, alle Regelgrößen und Störgrößen, die das System beeinflussen, zu finden. In der Phase 3 werden die Einflussgrößen bewertet und auf ein sinnvolles Maß reduziert. Dabei wird vor allem die Ursache-Wirkungs-Matrix eingesetzt. In der Phase 3 wird auch der eigentliche Versuchsplan aufgestellt und bewertet. Erst nach dieser Planungsphase sind die Vorbereitungen für die experimentellen Arbeiten abgeschlossen. Die Phase 4 ist dann die eigentliche Versuchsdurchführung, die nach dem zuvor erstellten Plan durchzuführen ist. Daran schließt sich die Phase 5 mit der Auswertung der ermittelten Daten an (Output-Variablen, Co-Variablen, etc.). Hier kommen grafische Methoden und statistische Methoden zum Einsatz (Varianz- und Regressionsanalyse). Abschließend findet in der Phase 6 ein Wiederholungsversuch statt, um z. B. eine bestimmte gewünschte Materialeigenschaft zu reproduzieren und zu bestätigen.

In aller Regel sind die Phasen 1, 2, 3 und 5 die kürzesten und somit kostengünstigsten Phasen. Die experimentelle Phase 4 ist die Phase mit dem höchsten Aufwand (Zeit, Material, Ressourcen, Kosten, etc.). Eine gute Planung (Phasen 1 – 3) reduziert den Aufwand der Phase 4, verbunden mit deutlichen Kostenreduktionen.

Das Schulungskonzept

Das 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 im Detail erklärt und mit der verwendeten Software vorgerechnet wird
• und mindestens je ein Praxis-Beispiel, welches die Teilnehmer/-innen anschließend selber durchrechnen, wobei die Teilnehmer/-innen dabei methodisch und fachlich vom Trainer unterstützt werden.

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 5 Tagen notwendig, wobei es sinnvoll sein kann, den gesamten Zeitraum in 2 Blöcke aufzuspalten. Dies wird in Vorgesprächen mit dem Kunden festgelegt.

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 der Kunden noch aus unserer Sicht.

Eventdatum: 18.11.24 – 22.11.24

Eventort: Frankfurt am Main