Design of Experiments (DOE): Prozesse detektivisch verstehen und optimieren

Statistische Versuchsplanung – kurz Design of Experiments (DOE) – klingt zunächst sperrig, ist aber in Wahrheit eine Art Detektivarbeit für Ihren Prozess. Wenn sich Produktqualität plötzlich verändert oder die Ursache unerklärlicher Schwankungen im Dunkeln liegt, hilft DOE, die wahren „Täter“ unter den Einflussfaktoren zu entlarven. Anders als der „One‑Factor‑at‑a‑Time“-Ansatz, der jeden Parameter einzeln testet, betrachtet DOE das Zusammenspiel der Stellschrauben und deckt auch versteckte Wechselwirkungen auf.

Warum DOE?

In komplexen Fertigungsprozessen gibt es meist mehrere Einflussfaktoren – Temperatur, Druck, Materialzusammensetzung, Geschwindigkeiten –, die gemeinsam das Ergebnis bestimmen. Ein isolierter Blick auf jeden Faktor führt selten zum Ziel, weil sich die Faktoren gegenseitig beeinflussen. Ein Beispiel aus der Kaffeeröstung: Ein grober Mahlgrad verlangt eine niedrigere Rösttemperatur, um Bitterkeit zu vermeiden. Nur die Kombination dieser Faktoren liefert das optimale Ergebnis. DOE erlaubt es, solche Interaktionen systematisch zu identifizieren und zu quantifizieren.

DOE im SIX‑SIGMA‑DMAIC‑Modell

Im Six‑Sigma‑DMAIC‑Zyklus ist DOE der methodische Höhepunkt der Improve‑Phase. In den Phasen Define, Measure und Analyse haben Sie das Problem präzise beschrieben, die wichtigen Kenngrößen (KPOVs) festgelegt und die Hauptverdächtigen identifiziert. Jetzt geht es darum, diese Einflussfaktoren zu „verhören“ und ihre optimalen Einstellungen zu bestimmen. DOE ist das strukturierte Werkzeug dafür.

Die fünf Schritte der statistischen Versuchsplanung

1. Planung des Experiments

Bevor Sie loslegen, definieren Sie klare Ziele und wählen die zu untersuchenden Faktoren sowie deren Einstellbereiche. Für eine Maschine, bei der Temperatur und Druck relevant sind, könnten Sie beispielsweise Temperatur zwischen 80 °C und 100 °C und Druck zwischen 2 und 4 bar festlegen. Diese Phase ist der „Verhörraum“: Alle Rahmenbedingungen werden schriftlich fixiert.

2. Versuchsplan erstellen

Der zweite Schritt ist das Herzstück des DOE: Sie legen fest, welche Kombinationen von Einstellungen getestet werden. Dabei gibt es zwei grundlegende Strategien:

Vollfaktorielle Pläne: Jede denkbare Kombination von Faktoren und Stufen wird getestet. Das ist gründlich, aber ab drei oder mehr Faktoren schnell unpraktisch, weil die Anzahl der Versuche explodiert.
Teilfaktorielle Pläne: Nur eine clevere Auswahl an Kombinationen wird getestet. Mithilfe statistischer Algorithmen lässt sich aus diesen wenigen Versuchen dennoch auf das Verhalten des Gesamtsystems schließen. So gewinnen Sie mit minimalem Aufwand maximale Information.

3. Durchführung der Experimente

Jetzt wird der Plan in die Tat umgesetzt: Jede Kombination wird unter kontrollierten Bedingungen getestet und das Ergebnis sorgfältig dokumentiert. Präzision ist hier entscheidend, denn jede Abweichung macht die Daten unbrauchbar. Deshalb ist Teamarbeit mit Prozessingenieuren, Maschinenführerinnen und der Qualitätssicherung wichtig.

4. Datenanalyse und Modellbildung

Die gesammelten Daten werden in einer Statistiksoftware ausgewertet. Ziel ist es, ein mathematisches Modell zu erstellen, das den Einfluss jedes Faktors sowie deren Wechselwirkungen beschreibt. Anhand der p‑Werte lässt sich erkennen, welche Effekte statistisch signifikant sind und welche nur zufälliges Rauschen darstellen. Das resultierende Modell funktioniert wie eine Gleichung: Für gegebene Einstellungen von Temperatur und Druck sagt es das erwartete Ergebnis voraus.

5. Optimierung und Validierung

Mit dem Modell können Sie am Rechner die optimalen Einstellungen berechnen – die Kombination der Faktoren, die das gewünschte Ziel maximiert oder minimiert. Diese Einstellungen werden im realen Prozess getestet (Bestätigungsversuch), um die Vorhersage zu verifizieren. Anschließend definieren Sie rationale Toleranzen: Wie stark darf beispielsweise die Temperatur schwanken, ohne das Ergebnis zu verschlechtern? Zu enge Toleranzen sichern zwar die Qualität, können aber die Kosten explodieren lassen. Daher ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Qualität und Wirtschaftlichkeit zu finden.

Umsetzung und Kontrolle in der Improve‑Phase

DOE liefert nicht nur Zielwerte, sondern ist Teil eines umfassenden Verbesserungsprojekts:

I1 – Optimale Einstellungen bestimmen: Aus den Analyseergebnissen werden die besten Parameter für alle relevanten Faktoren abgeleitet.

I2 – Umsetzung planen und durchführen: Die neuen Einstellungen werden in den Prozess integriert. Mit Projektmanagement‑Werkzeugen wie Prioritätenmatrix oder Gantt‑Diagramm planen Sie die Umsetzung und stellen sicher, dass alle Beteiligten eingebunden sind.

I3 – Bewertung der Lösung: Mit Vorher‑/Nachher‑Vergleichen und erneuten Hypothesentests weisen Sie nach, dass die Optimierung einen statistisch signifikanten Nutzen bringt. Parallel aktualisieren Sie die FMEA, um neue Risiken zu bewerten und die Risikoprioritätszahl zu reduzieren.

Aufwand, Effizienz und Teamarbeit

DOE benötigt eine sorgfältige Vorbereitung und kann auf den ersten Blick aufwendig wirken. Doch die Investition lohnt sich: Durch teilfaktorielle Versuchspläne reduzieren Sie die Anzahl der Tests und erhalten dennoch zuverlässige Erkenntnisse. Teamarbeit ist hierbei entscheidend – bringen Sie Fachwissen aus Produktion, Technik und Qualität zusammen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Daten und Erfahrung – keine Gegensätze

Statistische Modelle liefern wertvolle Erkenntnisse, ersetzen aber nicht die Erfahrung langjähriger Prozessfachleute. Die Kunst liegt darin, beides zu verbinden: Die unbestechliche Logik der Statistik hilft, Hypothesen zu bestätigen oder zu widerlegen, während die Intuition der Expertinnen und Experten bei der Interpretation und Umsetzung unverzichtbar bleibt.

Fazit

Design of Experiments ist ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem Sie Ihre Prozesse systematisch analysieren und optimieren können. Es hilft, die wichtigsten Einflussfaktoren zu identifizieren, Wechselwirkungen sichtbar zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Der anfängliche Aufwand zahlt sich durch geringere Versuchszahlen, bessere Ergebnisse und höhere Prozessstabilität aus.

Cindy Heinzemann

Training, Coaching, KursentwicklungDank ihrer langjährigen und umfassenden Erfahrung in der Leitung von LEAN- und SIX SIGMA-Projekten sowie im Coaching begleitet Cindy Heinzemann unsere Teilnehmenden zielgerichtet durch die Kurse. Mit ihrem fundierten Fachwissen und ihrer positiven Art versteht sie es, theoretische Inhalte mit praxisnahen Erfahrungsberichten zu verbinden und dadurch den Lernerfolg zu gewährleisten. Als zertifizierte Nachhaltigkeitsmanagerin (TÜV) liegt es ihr sehr am Herzen, die Zukunftsfähigkeit für Neuentwicklungen oder Verbesserungen von Produkten und/oder Prozessen als Selbstverständlichkeit zu berücksichtigen und somit nachhaltige Lösungen zu gewährleisten.