Henne oder Ei – DoE-Faktoren oder -Zielgrößen zuerst?
Im Rahmen einer Versuchsplanung stürzen sich viele direkt auf die Auswahl der Faktoren, obwohl eine Definition der Zielfunktionen fast noch wichtiger erscheint. Diskussionen zu diesem Thema ähneln dem „Henne oder Ei“ Problem, das einst Popper analysierte. Um ein wenig Licht in die Methodik zu bringen habe ich diese QBD-DoE Lerneinheit neu aufgesetzt. Wie geht Ihr vor? Schreibt es gerne in die Kommentare.
2. By info@stefan-moser.com
Henne oder Ei, Zielgrößen oder Faktoren
zu erst? … Nach Karl Popper hilft uns
vor allem die Vorstellung / Idee von
Etwas, die Dinge im Kontext zu
erforschen und zu verstehen.
factors (X)
Input
variables
Transfer function
Disturbances
Target
values
Cause – Effect – Model
System
or
process
Response (y)
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Einmal erhielt ich eine Postkarte mit
dem Text : "Wenn du Deine Ziele
kennst, wirst du einen Weg finden!"
Die Definition des Optimierungsziels, sollte deshalb an
erster Stelle stehen, ein wichtiger Aspekt, um vorab
Symptome und Zielgrößen zu differenzieren.
Das Gute ist, dass die Anzahl der Zielgrößen nicht die
Anzahl der Experimente beeinflusst, sondern nur den
Vermessungs-Aufwand der Versuchsergebnisse.
symptoms
symptoms
symptoms
Target
Specs
Goals
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tun Sie, um Ihr Ziel zu erreichen?
wollen Sie Ihr Ziel erreichen?
und wofür ist es für Sie von Bedeutung die
Untersuchung durchzuführen?
Im Stil von Warum, Wie, Was - Simon Sinek
Zunächst sollten die folgenden Fragen
gestellt werden, um die Ziele der
Untersuchung zu umreißen..
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• Warum sollte diese Untersuchung eingeleitet werden und warum
jetzt?
• Welche Folgen hätte es, wenn die Untersuchung nicht gestartet
werden könnte?
• Welche Priorität hat das Problem im Vergleich zu konkurrierenden
Problemen.
• Seit wann ist das Problem bekannt?
• Wie haben Sie von dem Problem erfahren
• Haben sich die Anforderungen an diesen Prozess/diese Untersuchung
geändert?
• Hat jemand versucht, das Problem zu lösen? Wenn ja: Was waren die
(Teil-)Ergebnisse?
• Erfüllt die DoE die Anforderungen der Unternehmensstrategie?
• Welche Gruppen werden zufrieden sein, abhängig davon ob das
Problem behoben ist oder nicht?
Ist es meine Aufgabe, ein Team durch
diesen Prozess zu begleiten, stelle ich
zusätzlich folgende Fragen.
... Manchmal mache ich dadurch neue Freunde ...
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Anforderungen
0% erfüllt
Anforderungen
100% erfüllt
Hohe Priorität der (USP)
Anforderungen
Niedrige Priorität von
(USP) oder
Grundanforderungen
VOC
VOC
VOC
VOC
VOC VOC
VOC
VOC
Das Kano-Modell hilft, die Bedürfnisse aus
der Sicht des Kunden zu reflektieren.
Es ist teilweise schwierig, Zielgrößen zu bewerten.
Henry Ford sagte: "Wenn ich die Leute gefragt hätte,
was sie wollen, wäre es 'Schnellere Pferde' gewesen."
7. By info@stefan-moser.com
7
Für einen "Prozess/Unternehmen/Kunde", der ein
"Problem/Bedürfnis" hat, ist dieser DoE-Ansatz eine Möglichkeit,
die „1-3 Hauptprobleme" die wir haben, in einem strukturierten,
ganzheitlichen Ansatz zu untersuchen, sowie "die Chancen,
Kompromisse und Widersprüche" basierend auf den Ergebnissen
der Untersuchung abzuleiten.
Nach Klärung der Fragen sollte das Team in der
Lage sein, die Notwendigkeit der Untersuchung
wiederzugeben. Die gemeinsame Erstellung eines
Pitch Elevator könnte hierbei dienlich sein.
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Natürlich sollte vorab der Kundenwunsch
analysiert und die Qualitätsattribute
abgeleitet werden.
Das „Quality Function Deployment“ ist ein
nützliches Tool, um die Kundenanforderungen
mit Qualitätsattributen zu korrelieren.
Qualitätsattribute
Kundenwunsch
Attribute
Korrelationsmuster
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Darüber hinaus kann der Prozess mit
konkurrierenden Alternativen, Kunden
oder Prozessen verglichen werden, um mit
der SWOT-Analyse Prioritäten zu setzen.
Basierend auf der SWOT-Analyse können USP‘S
erkannt, skaliert oder angepasst werden.
SWOT Analyse
Alleinstellungs-
merkmal Skalierung
Do it later
Dump it
Delegate Do it first
- importance +
-
urgency
+
Varianten/Alternativen
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Mit dem technischen Benchmark können
Qualitätsmerkmale auf Messbarkeit und
Ziel-Erreichbarkeit analysiert werden.
Technische
Benchmark
Qualitätsattribute mit hohen Spaltenwerten sind
geeignet, die Erfüllung der Kundenwunsches zu
berücksichtigen / zu beurteilen / zu messen..
Engpassanalyse
Do it later
Dump it
Delegate Do it first
- importance +
-
urgency
+
11. By info@stefan-moser.com
Messbarkeit: Zielgrößen, die nur zwei
Ausprägungen haben, sind ungünstig für
die Untersuchung.
Wenn es nur zwei Zustände gibt, die den Zielwert
repräsentiert, kann der Übergang von gut zu schlecht
nicht modelliert werden, es müssen alternative
Skalen gefunden werden!
Ansätze könnten sein: Proportionen, Prozentsatz,
Garde, Sortierung, Segmentierung, Bewertung,
Schätzung, Vergleich, schrittweise Klassifizierung,
Rangfolge, Gruppierungen oder paarweiser Vergleich z.
B. mit sensorischen Panels.
Good Bad
0 1 2 3 4
0 1 2 3 4
Good Bad
12. By info@stefan-moser.com
Auch wenn Ihr Zielgrößen einfach, billig
und schnell zu messen sind ... kann es
dennoch kritisch werden, was die
Auflösung der Messgeräte angeht.
d d
D
Ideal ist es, wenn die mittlere Streuung "D" mehr als
fünfmal größer ist als die Grenzspanne "d". So können
Gut- und Schlechtteilen sicher unterschieden werden.
13. By info@stefan-moser.com
Die Messgeräteauflösung ist entscheidend
für die Analyse der graduellen
Unterschiede der Mess-Ergebnisse.
Um die Histogramm-Intervalle abzuschätzen, kann
die Anzahl der unterscheidbaren Kategorien "ndc"
berechnet werden. Wenn die Auflösung des Geräts zu
gering ist, können Vorhersagen und Zielwerte
weniger präzise voraus berechnet werden.
schlechte Auflösung gute Auflösung
14. By info@stefan-moser.com
Zielführend ist es, die Zielgrößen nach
Anforderungen und Priorität einzustufen.
Z.B. mit der „MoSCow-Methode“.
Die Vorschaltung und Dokumentation der Methode kann
unterstützend wirken, wenn Ergebnisse widersprüchlich sind
und Kompromisse abgeleitet werden sollen oder um weitere
Untersuchungsschritte zu begründen.
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
xxx
“Must”
Requirement
s
“Could”
Nice to have
“Should”
Interesting
“Won’t”
xxx
xxx
xxx
15. By info@stefan-moser.com
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16. By info@stefan-moser.com
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