Vor Beginn einer statistischen Versuchsplanung ist es hilfreich, alle möglichen Einflussgrößen zu sammeln und zusammenzustellen. Dieses Vorgehen hilft nicht nur, die wichtigen Faktoren zu identifizieren, sondern stellt auch sicher, dass das Wissen im Team gesichert wird. Außerdem wird der Einfluss von möglicherweise unterschätzten Faktoren geklärt und bewertet. Idealerweise werden erst nach einer solchen Bewertung methodisch Prioritäten abgeleitet. Je nach Herausforderung ist es sinnvoll, unterschiedliche Methoden und Ansätze zu verwenden. In dieser Foliensammlung habe ich meine Lieblingsmethoden und -werkzeuge aus dem DFSS-Kontext zusammengestellt.

1. By info@stefan-moser.com
Wie priorisiere ich im Team die
Faktoren für eine
Versuchsplanung / DoE?
Die Anzahl der Faktoren bestimmt den Umfang der
Experimente.

2. By info@stefan-moser.com
In der intuitiven Diskussion fühlen
sich die @-Experten a priori
angesprochen Ihrer Meinung zum
Besten zu geben.
Methodische Auswahlverfahren jedoch, lassen
alle Teilnehmer zu Wort kommen, ergänzen
Standpunkte und klären des Faktor-Wording.
Dies hilft das Wissen zu teilen und zu mehren.

3. By info@stefan-moser.com
Eingehend bietet es sich an das
Faktor Wording zu klären, versteht
jeder Teilnehmer das gleiche unter
den gewählten Bezeichnungen?
Wohlmöglich existieren mehrere Bezeichnung oder
unterschiedliche Interpretationen für den selben
Faktor. Gruppieren der Faktoren und Ergänzung von
Clusterüberschriften kann hier weiterhelfen.

4. By info@stefan-moser.com
Der Fokus kann auch auf die Vernetzung
von Symptomen auf Zielgrößen und die
involvierten Faktoren zur Priorisierung
gerichtet werden.
Nicht alle im Workshop aufgenommenen Faktoren
sind für alle Symptome und messbaren Zielgrößen
erfassbar / relevant.

5. By info@stefan-moser.com
Ein nächster zielführender Schritt
ist die Einteilung der Faktoren
nach ihrer Einstellbarkeit.
Von primärer Bedeutung sind nur die kontrollierbaren
Faktoren! Alle anderen Faktoren sollten jedoch für
die weitere Betrachtung / Analyse bestmöglich
dokumentiert werden.
Nicht
kontrollierte
Konstante
abgeleitet,
abhängige
oder
geregelte
kontrollierbar

6. By info@stefan-moser.com
Neben der Auswahl der richtigen Faktoren ist
auch deren Variationsbereich entscheidend.
Versuchsplanung dient der Effekt-Bestimmung
einer pragmatisch, zielgerichteten
Faktorvariation.
Zu große Variationsbreiten sind nicht zielführend, da
dies viele Experimente (Stützstellen) erfordern. Auch
zu kleine Faktorvariationen sind weniger zielführend,
da sich mitunter aus zu kleiner/vorsichtiger Variation
keine messbaren Effekt ableiten lassen.
6
USL
LSL
Baseline
X
cubic effect
No effect
quadratic
effect
Linear
effect
Y

7. By info@stefan-moser.com
Nur unabhängige Faktoren können in der
Versuchsplanung berücksichtigt werden, diese
erfordert ggf. eine Umformulierung bei
gleichzeitiger Reduzierung der Faktorenanzahl.
Faktoren deren Einstellung von anderen Faktoren
abhängt können nicht unabhängig analysiert werden.
X1: A:B; A/B(konst.)
X2: C:(A+B)
A
B
A
B Umformulierung
%A
A:B(konst.)
A/B
Umformulierung
A
B
C
A
B
C
X1:
A, B, C, …, F, G, H
Umformulierung
X0: Start-Point
∆Y / Schritt
X1:
∆Y
∆𝑋
Beispiele

8. By info@stefan-moser.com
Das „Multi voting“ ist nach Klärung der
Faktorenbedeutung eine zielführende
Methode der Priorisierung.
Für das „Multi voting“ können bereits angefertigte
Ishikawas oder Mindmaps wieder verwendet werden.
Ob mit Punkten oder Strichen jeder Teilnehmer hat
die gleiche Anzahl. Bewertungen sollten möglichst
schweigend und unabhängig durchgeführt werden.

9. By info@stefan-moser.com
Methodisch können Faktoren mit dem
Paarweisen Vergleich oder dem Analytisch
hierarchischen Prozess systematisch
priorisiert werden.
Factor 1
Factor 2
Factor 3
Factor 4
Factor 5
2 2
2
2
2
2
0
1
0
0
0
0
0
0
1
1
1 4
1
8
2
0
2
4
3
Factor
2
Factor
1
Factor
4
Factor
4
Factor
4
Pareto
Bei der Abfrage ist es zielführend, die Faktoren nicht
erneut zu diskutieren sondern durch einfache
Handzeichen und schweigend die Gewichtung mit
einem unabhängigen Moderator festzustellen.
Meist wird hierbei nur ein Teil der Matrix abgefragt.

10. By info@stefan-moser.com
Beim „Vester Papier Computer“ wird
ähnlich vorgegangen. Jedoch wird hier
teilw. ergänzend rekursive hinterfragt.
Die Interpretation im Vester Diagramm aus passiv
und aktiv Summe deutet neben der generellen
Gewichtung des Faktors auch Rückschlüsse zu deren
Verhalten / Wirkung an.
Factor 1
Factor 2
Factor 3
Factor 4
Factor 5
2 2
1
2
2
2
0
1
0
0
0
0
0
0
1
0
1 4
1
7
0
0
2
2
2
3 0 5 3 5
reaktiv
unkritisch
aktiv kritisch
Passiv Summe
Aktiv
Summe

11. By info@stefan-moser.com
Falls im Boundary Diagramm zu viele Sub-
Systeme mit Bedeutung aufgenommen
wurden hilft Shainin‘s Komponenten
Analyse Prioritäten abzuleiten.
Durch strukturierte, Rekombination können so
innerhalb weniger Versuche die entscheidenden Sub-
Systeme identifiziert werden, um diese nachgestellt
intensiver zu untersuchen.

12. By info@stefan-moser.com
Auch eine Möglichkeit, die Erkenntnisse
aus dem Boundary Diagramm
einzuordnen bieten Visualisierungen, wie
die Eisenhower Matrix.
Durch diese Methode können die
Subsysteme nach Wichtigkeit und
Dringlichkeit der Untersuchung einsortiert
werden.
Do it later
Dump it
Delegate Do it first
- Wichtigkeit +
-
Dringlichkeit
+

13. By info@stefan-moser.com
Auch Risiko Einschätzungen sind sehr
beliebe Werkzeuge um Faktoren zu
gewichten und zu priorisieren.
--
0
++
-- 0 ++
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
Ob Risiko, Wichtigkeit, Dringlichkeit, Ruhm und Ehre
oder Ähnliches, oftmals sind diese Gewichtungen sehr
einseitige Betrachtungen und entsprechend weniger
nachhaltig in der Erreichung holistischer Ziele.

14. By info@stefan-moser.com
Laut Pareto sind 20% der Faktoren für 80%
der Ergebnisvariation verantwortlich.
Emergente Abarbeitung kann helfen die
„richtigen“ Versuche im „richtigen“ Bereich
zu platzieren.
Der Umkehrschluss lässt zu, dass solange nicht diese
20% oder A-Faktoren im richtigen Bereich variiert
wurden, die Effekte der A-Faktoren zu dominant sind
um den Einfluss von B,C Faktoren zu beschreiben.
A-Faktoren B-Faktoren C-Faktoren
Phase
Variation
Mittlere
Einstellung
Mittlere
Einstellung
A
Feinjustieren
Oder
Einfrieren
Variation
Mittlere
Einstellung
B
Feinjustieren
Oder
Einfrieren
Feinjustieren
Oder
Einfrieren
Variation
C
Feinjustieren
Oder
Einfrieren
Feinjustieren
Oder
Einfrieren
Feinjustieren
Oder
Einfrieren
D
Störgrößen
Doku-
mentieren
Doku-
mentieren
Doku-
mentieren
Untersuchen
Variation

15. By info@stefan-moser.com
Zum Schluss sei noch Ockhams Rasiermesser
angesprochen, hierbei werden einfache Hypothesen
und Erklärungen, komplizierten und komplexen
Erklärungsversuchen vorgezogen.
Natürlich, besteht stets die Gefahr der Über-
Vereinfachung im Sinne von schwarz-weiß Denken
oder dem fokussieren auf vermeidlich einfache
Lösungen, dennoch hat die Methode Charme
schwammige und weniger fundierte Faktoren
auszusortieren.

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