Design of Experiments
Design of Experiments – DoE (deutsch: statistische Versuchsplanung) nutzt und beschreibt effiziente Versuchspläne zur Identifikation der wesentlichen Einflussgrößen und deren Wirkung auf eine bestimmte Zielgröße. In der industriellen Praxis werden immer noch sog. „one-factor-at-a-time“-Versuche durchgeführt, welche die Möglichkeit der kombinierten Änderung von Einflussgrößen nicht nutzen. Hierin liegt aber ein wesentlicher und statistisch abgesicherter Vorteil, der ungenutzt bleibt. Insbesondere sind Versuche immer der Gefahr von unbekannten Trends unterworfen. Design of Experiments hält hier in der Planung der Versuche Möglichkeiten bereit, um falsche Ergebnisse aufgrund unbekannter Trends zu vermeiden.
Die Nutzung von effizienten Versuchsplänen ist für sämtliche Unternehmen, welche mit möglichst geringem Versuchsaufwand ein Maximum an Aussage mit hoher statistischer Absicherung erzielen wollen von Bedeutung. Ein Vorteil der statistischen Versuchsplanung (DoE) liegt darin, dass eine sehr gute Versuchskostenprognose möglich ist, da von Anfang an festgelegt wird, welche Versuchspunkte in welcher Anzahl angefahren werden. Insbesondere können auch Rüstkosten berücksichtigt werden.
Design of Experiments hält für verschiedenste Anwendungsfälle verschiedene Versuchspläne bereit. Mit vollfaktoriellen Plänen lassen sich Haupt- und Wechselwirkungen verschiedener Einflussgrößen identifizieren. Es ist möglich Prozess- bzw. Produkteinstellungen im Hinblick auf die relevante(n) Zielgröße(n) zu verbessern.

Liegt das Ziel in der Optimierung einer Zielgröße, so sind auch nicht-lineare Einflüsse von Interesse (Response Surface Ansatz). Hierzu werden z.B. zusammengesetzte Versuchspläne genutzt. Wenn das Ziel darin liegt, zunächst die wesentlichen Einflussgrößen aus einer Vielzahl auszuwählen, so werden teilfaktorielle Versuchspläne angewandt.
Unsere Leistungen auf dem Gebiet Design of Experiments
- Gemeinsame Festlegung des Untersuchungszieles im Bereich der Optimierung von Produkten und Prozessen
- Erstellung von Versuchsplänen für verschiedenste Analyseziele
- Gemeinsame Durchführung der ersten Versuche (Pilotversuche) – Festlegung einer eindeutigen Vorgehensweise während der Versuchsdurchführung und Datenerfassung zur Vermeidung von wertlosen Ergebnissen
- Statistische Auswertung der Versuche
- Umsetzung der Versuchserkenntnisse in Produkt- bzw. Prozessverbesserungen
- Feststellung der realen Verbesserung gegenüber der vorherigen Produkt- bzw. Prozesseinstellung