Versuchsplanung - DoE

Einführung in die Taguchi/Shainin-Methodik

Bernd Klein

• Publisher: De Gruyter Oldenbourg
• Year: 2014
• Print ISBN: 9783486778427
• eBook ISBN: 9783110369281
• Edition: 4
• Topic: Technology & Engineering
• Subtopic: Engineering General
• Index: Technology & Engineering

Eine Vielzahl von Unternehmen wendet "Design of Experiments" - DoE - als sehr wirksames Instrument zur Verkürzung von Innovationszeiten an. Zur industriellen Optimierungsmethode mit der Zielsetzung des Robust Designs wird DoE durch die Ausrichtung auf die Taguchi- und Shainin-Ansätze. Die Anwendungsfelder sind:
- die Simulation auf der Basis funktionaler Daten (DACE)
- die Erstellung mathematischer Wirkzusammenhänge (multiple Regression)
- die Planung äußerst wirtschaftlicher Versuchsprogramme (Matrixexperimente). Mittels statistischer Auswertverfahren (ANOM/ANOVA) lassen sich abgesicherte Entscheidungen treffen, die auch im Gebrauchsumfeld Bestand haben. Das Buch führt in den theoretischen Hintergrund der Methode ein, zeigt dann anhand einer Vielzahl von Beispielen die Anwendbarkeit und illustriert die praktische Übertragbarkeit mit Fallstudien. Entwicklern und Versuchsingenieuren werden Wege aufgezeigt, wie sich Versuchsmethodik unterstützend im Entwicklungsprozess einsetzen lässt. Durch die auf den Internetseiten des Verlags zum download bereitstehenden Dateien erhält der Leser die Möglichkeit, die in diesem Buch enthaltenen Ansätze nachzuvollziehen.

Teil 1: Die DoE-Methode

1 Robust-Design-Philosophie nach Taguchi und Shainin

Bei der Entwicklung von neuen Produkten und/oder Prozessen müssen oftmals Bestätigungen für Annahmen oder Verhaltensweisen durch begleitende Experimente erbracht werden. Dem Vorteil des unmittelbaren Erkenntnisgewinns (Ursache-Wirkungs-Beziehung) steht als Nachteil gegenüber, dass Experimente kostenaufwändig und langwierig sind. Schlecht geplante Experimente verzögern mitunter den vorausgeplanten Markteintritt und führen zu weiteren negativen Folgen. So hat die Unternehmensberatung McKinsey festgestellt, dass eine sechsmonatige Entwicklungsverzögerung zu letztlich 33 % Gewinneinbuße führt und somit dem Wettbewerb eine breite Angriffsfläche bietet. Viele Unternehmen haben daher neben einem FuE-Bereich einen manchmal nicht viel kleineren Versuchsbereich eingerichtet. Oft ist Größe aber nicht mit Effizienz gleichzusetzen. Versuche werden in der Praxis überwiegend zu unsystematisch geplant und wesentliche Zusammenhänge nicht erkannt.

Mit Beginn ihrer Qualitätsoffensive in den 60er Jahren haben japanische Manager und Ingenieure die Vorteile des vorbeugenden Qualitätsmanagements entdeckt. Eine Ikone dieser neuen Denkweise war der Elektroingenieur Genichi Taguchi, der in den Folgejahren als Wegbereiter neuartige Ansätze zur statistischen Qualitätsplanung /TAG 89/ bekannt geworden ist. Seine Methoden zielen darauf ab, Produkte höchster Qualität und Funktionalität zu niedrigsten Kosten und in kürzester Zeit zu entwickeln. Hiermit traf er den Zeitgeist, weshalb insbesondere führende Technologieunternehmen /GIM 91/ seine Ideen forcierten und adaptierten.

Taguchi war von 1949 bis 1961 im Labor der japanischen Telefon- und Telegrafen-Gesellschaft beschäftigt. Zu seinen Aufgaben gehörte die Verbesserung der Produktivität aller Aktivitäten in Forschung und Entwicklung. Im Jahre 1960 erhielt er den Deming Award¹, eine der höchsten Auszeichnungen in Japan, womit seine Bemühungen geehrt wurden, dem Qualitätsmanagement neue Horizonte zu eröffnen. Ab 1962 war er erfolgreich als selbstständiger QS-Berater in Japan, in Nord- und Südamerika und in China tätig.

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Taguchi² hat vorausgeahnt, dass mit der so genannten online-QS (Kuration) bald die Grenzen des wirtschaftlich Vertretbaren erreicht sein werden und hat sich darum frühzeitig um neuartige offline-QM-Methoden (Prävention) gekümmert. Motiviert war dies durch die Erkenntnis, dass bei der Herstellung von Elektronikkomponenten 70 % aller Qualitätsprobleme im Design und nur 30 % in der Herstellung lagen. Er kann demgemäß als einer der herausragenden Begründer der modernen Quality-Engineering-Methoden (QEM) benannt werden, die eine Vorverlagerung von QS-Arbeit in die Entwicklung und Konstruktion sowie Planung für wirksamer ansahen.

In den USA wurden seine Ideen und Methoden erstmals 1980 bei AT & T Bell Laboratories, GM, FORD und der XEROX Corporation angewandt. Mittlerweile werden seine Methoden in vielen Unternehmen (z. B. BMW, Bosch, BASF, Siemens, Henkel, INA, VW etc.) mit Erfolg eingesetzt bzw. von spezialisierten Unternehmensberatern trainiert. Um die Verbreitung der Taguchi-Methoden breit zu fördern, wurde in den USA das American Supplier Institut³ gegründet, welches sich insbesondere der Aus- und Weiterbildung von Ingenieuren in der Automobilindustrie angenommen hat. In fast allen OEM’s ist mittlerweile DoE ein fester Bestandteil des Produkt-Entwicklungsprozesses (PEP⁴) geworden. Zum Umfeld der ganzheitlichen Taguchi-Methodik /HOL 95/ kann in etwa gezählt werden:

• die Theorie des „robust designs“,
• die Parameteridentifikation,
• das Prinzip der Nichtlinearität,
• die Quantifizierung der Qualitätsverlustfunktion

sowie

• die Matrixexperimente mit hochvermengten Feldern

und

• die Prinzipien der statistischen Beweisführung (ANOM/ANOVA).

Diese sechs Ansätze sollen auch im Folgenden näher diskutiert und beispielhaft untermauert werden.

Neben Anerkennung haben die Taguchi-Methoden aber auch Kritik (s. /KUH 90/) erfahren, was hier nicht unerwähnt bleiben soll. Vereinzelt erfolgt eine Überinterpretation mit dem Ziel, die Ansätze ad absurdum zu führen. Dem stehen aber nach wie vor Erfolge entgegen, die nachweislich viele Experimentatoren bei vielen Projekten und richtiger Anwendung aufweisen können. Falsche Schlüsse kann man prinzipiell aus jeder Methode ziehen, wenn gegen elementare Voraussetzungen verstoßen wird und unsinnige Annahme...

Table of contents

• Versuchsplanung - DoE
• Weitere empfehlenswerte Titel
• Titel
• Impressum
• Vorwort
• Produkt- und Prozessoptimierungs-Philosophie nach G. Taguchi
• Inhaltsverzeichnis
• Teil 1: Die DoE-Methode
• Teil 2: DoE-Beispiele
• Teil 3: Fallstudien
• Teil 4: Versuchspläne
• Teil 5: Statistik-Tabellen
• Teil 6: Programmbeschreibung
• Literaturverzeichnis
• Formelzeichen
• DoE-Glossar
• Index