as Entwerfen von Experimenten ist nicht jedermanns Sache. Bis der Ruf nach einer strukturierten Untersuchung lauter wird, ist die Halbwertszeit von DoE-Wissen längst überschritten. Im "fünften Teil" meiner DoE-Serie befasse ich mich mit Perspektiven zur Auswahl von DoE-Versuchsdesigns. Denn wenn man sich für eine DoE-Untersuchung entscheidet, wäre es wünschenswert, die notwendigen Untersuchungen und Auswertungen gezielt und mit möglichst geringem Aufwand abzuarbeiten. Natürlich ist "DoE" kein Garant für Prozessverbesserung, aber es bietet Ihnen die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Aufwand die Grenzen und Möglichkeiten Ihres Prozesses auszuloten. Besonders interessant wird es, wenn Sie nach der Auswertung Ursache und Wirkung sowie Widersprüche eindrucksvoll, visuell und anschaulich darstellen können. Wenn Sie weitere interessante Erfahrungen und Perspektiven zur DoE-Designplanung haben, würden wir uns freuen, wenn Sie diese wertvollen Tipps in den Kommentaren teilen.

1. by info@stefan-moser.com
DoE-Perspektiven zur Auswahl des
richtigen Versuchsplanungs-Designs!
Factors (X)
Input
variables
Transfer function
Disturbances
Target
values
Cause – Effect – Model
Response (y)

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I. Perspektive “Anzahl der Faktoren“
Bei steigender Anzahl von Faktoren, wird es zunehmend
schwieriger abzuschätzen, ob alle Faktoren prinzipiell von
Bedeutung sind. Ebenso ob die Variations-Abschätzung
einen Einfluss im zu untersuchenden Raum haben.
Reduzierte Designs können eine gute Wahl sein,
um zu validieren, dass die gewählten Faktoren
innerhalb ihres geschätzten Variationsbereichs
zielführend sind.

3. by info@stefan-moser.com
II. Perspektive “Faktor-Arten”
Die Arten von Faktoren haben Einfluss auf die
Designauswahl. Nicht alle Faktor-Zusammenstellungen
können in Standard-Designs untersucht werden.
A
B
C
Qualitative
Faktoren.
A or B
Multi level
Faktoren
10 or 20 or 30…
Quantitative
Faktoren
X to Y
Formulierungs-
Faktoren
A+B+C=1
Störgrößen und konstante Faktoren haben
keinen Einfluss auf die Anzahl der Experimente
oder die Auswahl der Versuchsanordnung!

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III. Perspektive “Faktor-Variation”
Je weiter die Faktoren variiert werden, desto mehr
Stützstellen werden benötigt, um die resultierenden
Regressionskurven adäquat anzupassen.
USL
LSL
Baseline
X
cubic effect
No effect
quadratic
effect
Linear
effect
Y
Mit anderen Worten, die Anzahl der Experimente wird
drastisch erhöht mit:
Anzahl der 𝑬𝒙𝒑𝒆𝒓𝒊𝒎𝒆𝒏𝒕e = 𝑳𝒆𝒗𝒆𝒍𝒔 Anz der 𝑭𝒂k𝒕𝒐𝒓𝑒𝑛
…Bei Verwendung von sehr einfachen Designs!

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IV. Perspektive “Vorhandenes Wissen”
Vorwissen kann helfen, die richtigen Faktoren mit der
richtigen Variation abzuschätzen. Schwieriger wird es,
wenn mehr Faktoren beteiligt sind, die auch
Wechselwirkungen und nichtlineare Effekte haben können.
Faustregel: Je weniger über Ursache und Wirkung bekannt ist,
desto sinnvoller ist es, schrittweise mit einer überschaubaren
Anzahl von Faktoren zu beginnen. Eine spätere Kombination
der wesentlichen Faktoren ist meist zielführend.
X1 High
X1 High
X1 low
X1 low
Low X2 high
Ein-Faktor Effekt Zwei-Factor interaktion
Korridor des Wissens

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V. Perspektive “Vorhandene Daten”
Vorhandene Daten, wie z. B. Spektraldaten, können mit
Rohdaten, Ausbeute- oder Prozessparametern korreliert
werden, um Faktoren und notwendige Design-
entscheidungen abzuschätzen.
Repräsentative Beobachtungen können die Grundlage für ein
komplementäres D-Optimales-Design sein, das hilft, den
Zielprozessraum strukturiert zu untersuchen.
Cluster
Koeffizi
enten
Cluster
Koeffiziente
n
Cluster
Koeffizi
enten
Zusammen-
gesetztes Design
Spektral Daten PCA

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VI. Perspektive “Zielsetzung”
Je nach Zielsetzung, Fokus und Vorwissen, können die
Designs immens variieren.
Das Schöne daran ist, das Versuchspläne ergänzt, reduziert
und angepasst werden können, insbesondere bei software-
basiertem Ansatz. Neue Erkenntnisse können somit Schritt für
Schritt berücksichtigt werden.
Screening und
Robustness
Screening und
Charakterisierung
Optimierung
RSM
Spezialfall mit
entsprechendem
Vorwissen

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VII. Perspektive “Rahmenbedingungen”
Manchmal sind einige Faktorvariationen widersprüchlich
oder nicht anwendbar, in diesen speziellen Fällen kann es
notwendig sein, die Versuche entsprechend den
Möglichkeiten anzupassen.
Softwareunterstützt ist dies zu bewerkstelligen zum
Beispiel mit D-Optimal Designs.

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VIII. Perspektive “Management”
Ein wesentlicher Aspekt, innerhalb Ihrer
Untersuchungsreihe sind die Rahmenbedingungen
Function & goal
achievement
Budget
Resources & employees
Time plan
(Roh)-Materialien
Maschinen
Externe Kosten
Neu Ausrüstung Dienstleistungen
Messdienstleistungen
Verfügbarkeit der Mitarbeiter
Laborverfügbarkeit
Verfügbarkeit der Ausrüstung
Ext. Berater Verfügbarkeit
Definition von Zielen
Politische Fragen
Definition von Fertig
Widersprüche
Share holders
Stake holders Change Management
Urlaub / Meilensteine
Maschinenauslastung
Haltbarkeit
Schulungen
Untersuchungszyklen
Wahrscheinlich gibt es noch viele weitere Aspekte, die den
Rahmen Ihres Versuchsplans beeinflussen, z. B. können die
Experimente in einem Zug durchgeführt werden oder dauert es
mehrere Wochen pro Experiment?
Risiken
URS, VOC

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IX. Perspektive “Resolution”
Wenn Sie vor der Studie faktorabhängige Effekte
abschätzen können, Ist die „Resolution eine Möglichkeit,
die Auswahl der anwendbaren Designs einzuschränken.
Bei Resolution III und IV sind nur linearen Designs wählbar. Versuchspläne können bei Bedarf jedoch ergänzt werden.
Bei Resolution V+ werden sehr wahrscheinlich mehr Experimente als zu Untersuchung erforderlich benötigt!
Screening and
Robustness
Screening and
Characterization
Optimization
RSM
Richtige Faktoren an Bord?
Richtige Variante?
Reproduzierbarkeit?
Alle wichtigen Faktoren inkl.?
Variation ausreichend?
Interaktionen?
Nur signifikante Faktoren!
Angemessene Variante!
Nicht linearen Effekte?
Resolution III-Designs
Haupteffekte sind mit 2-Faktor-
Wechselwirkungen vermengt.
Resolution IV-Designs
Zwei Faktor-Wechselwirkungen sind
miteinander vermengt.
Auflösung V-Designs
Haupteffekte und alle WW sind
unabhängig bestimmbar.
Response Limits / Robustness / Design Space / PAR

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X. Perspektive “Design Qualität”
Gute Designs sind ausgewogen, symmetrisch und
orthogonal, um alle Faktoreffekte unabhängig
voneinander zu untersuchen.
Zur Beurteilung der Qualität eines Designs speziell bei
“Einschränkungen" oder “Integrierten Experimenten" sind
"Condition No", "G-Efficiency" oder "Log(Det. Of X'X)" gute
Leitplanken für die Auswahl des Designs.
Verzerrtes Design
Orthogonal, ausgewogen

12. by info@stefan-moser.com
X. Perspektive “Hierarchie”
In den meisten Fällen sind hierarchische Aspekte bei
Untersuchungen nicht zu vernachlässigen und können
daher zu Einschränkungen führen. Zum Beispiel kann B
nicht vor A ausgeführt werden.
Um die prozessabhängigen Sachverhalte richtig
abzubilden, ist es vorab sinnvoll, die Schnittpunkte
und Übergänge zur Unterteilung der DoE‘s präzise aus
zu formulieren.
A
C
B D

13. by info@stefan-moser.com
XII. Perspektive “Design-Checkliste”
Die voranstehenden Perspektiven sind sicherlich nützlich,
einige Weitere können mit der folgenden Checkliste
berücksichtigt werden.
o Ist es möglich, qualitative Faktoren quantitativ neu zu definieren?
o Kann die Variation potenziell dominanter Faktoren sorgfältig reduziert werden?
o Ist es notwendig, alle Faktoren in ersten explorativen Schritten zu
berücksichtigen.
o Ist Ihnen bewusst, dass die DoE, egal wie sie gestaltet ist, kein Weg ist, die Welt
zu erklären. Mehr Faktoren = kompliziertere Ergebnisse!
o Ist alles, was Sie variieren wollen, anschließend ausreichend messbar.
o Haben Sie Faktoren und Variationen methodisch hergeleitet, unter Einbindung
der besten Experten, die Ihnen zur Verfügung stehen.
o Beachten Sie, dass wichtige Faktoren, die im falschen Bereich variiert werden,
Auswirkungen haben können, die von gar nicht bis dramatisch reichen.
o Weniger wichtige Faktoren, die in Bezug auf spätere Prozessfenster oder
Einstellbereiche keinen Einfluss haben, können außerhalb des Prozessfensters
dennoch einen dominierenden Einfluss haben.
o Wissen Sie, wie lange ein Experiment dauern wird, können Experimente parallel
durchgeführt werden, was kostet ein Experiment?
o Haben Sie die richtigen Leute, um die Arbeit zu erledigen ... ist eine Schulung
notwendig? …
o ….

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