Moin zusammen,

Ich sitze in den letzten Zügen meiner Abschlussarbeit, welche die Bewertung von Fehlervermeidungsmethoden zum Thema hat. Ich habe mir eingie gängie Methoden zur Brust genommen und diese analysiert und auf ein selbstgewähltes Beispiel angewendet.

Es ist eigentlich alles fertig, nur nun zerbreche ich mir den Kopf zum Thema: Design of experiments (DoE).

Zwar habe ich viel Sekundärliteratur, aber da stehen keine guten Beispiele drin. Für DoE nutze ich "Qualitätssicherung für Ingenieure" von Hering, Triemel und Blank(1993). Ich habe mich für die Shainin Methode entschieden. Die ersten Schritte stellen kein Problem dar. Ab der Variablensuche wirds dann haarig. Wie kann ich das mit den Gut-Werten und Schlecht-Werten verstehen. Beschreiben diese einfach Einstellungen, die beispielsweise an der Maschine vorgenommen wurden und die sich dann auf den Prozess auswirken? (also quasi Ursachenforschung)?

Ich würde mich sehr freun, wenn mir jemand ein praktisches Beispiel zu dieser Methode erläutern könnte, oder ggf. eine andere gute Quelle kennt oder hat und sie mir mal unverbindlich empfiehlt

Vielen Dank und schönen Tag

Gruß schramio

Hallo Schramio,

Ich kann das Buch "Statistische Versuchsplanung" von Wilhelm Kleppmann empfehlen. Sehr gute Beispiele und auch für den Techniker oder Ingenieur geschrieben.
Desweiteren gibt es hier im Download Bereich einige Excel DoE's von mir mit "Simulierten" Daten.
In meinen DoE Schulungen erkläre ich die Methode mit den Worten:"Statistisches Model --> Abbild der Wirklichkeit" Wir versuchen aufgrund der Messungen das Verhalten eines Prozesses oder einer Konstruktion mathematisch zu modellieren. Dabei liefern uns die verschiedenen orthogonalen Test Matrizen einen sehr effizienen Weg ein lineares oder quadratisches Polynom abzuleiten. (je nachdem ob man auf 2 Stufen oder 3 Stufen die Faktoren einstellt)
Desweiteren lassen sich je nach Auflösung des Planes Faktor Wechselwikungen berechnen was in der Praxis oft "unverständliche" Effekte erklärt.
DoE ist einfach effizient und schnell erlernbar und anwendbar. Leider halten sich immer noch viele Ingenieure an der "ein Faktor nach der anderen" Methode was übrgens schon Galileo Galilei vor 450 Jahren gemacht hat.

Ich habe nochwas vergessen:
Der Versuchsraum wird durch die Faktor Stufen Einstellungen aufgespannt d.h. wenn Attributive Einstellungen vorgenommen werden dann kann natürlich nicht interpoliert werden und nur die Rand Einstellungen für Vorhersagen benutzt werden. Idealerweise sollte der Versuchsraum so weit wie möglich aufgespannt werden (Grosse Stufen Abstände) und natürlich auch variable Stufen Einstellungen vorgenommen werden damit innerhalb des Modells interpoliert werden kann bzw.die optimale Einstellung gefunden wird.

besten dank, damit konnte ich was anfangen jetzt is die arbeit so gut wie fertig