Design of Experiments (DOE)

Definition, Inhalt und Herkunft

Design of Experiments (DOE) ist eine systematische Methode zur Planung, Durchführung und Analyse kontrollierter Tests, um die Auswirkungen verschiedener Faktoren auf ein Ergebnis zu untersuchen. Ziel ist es, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu identifizieren und Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen. Der DOE-Prozess beginnt mit der Definition des zu untersuchenden Problems und der Auswahl relevanter Faktoren und deren Stufen. Anschließend werden Experimente geplant und durchgeführt, wobei systematisch Variationen der Faktoren vorgenommen werden. Die gesammelten Daten werden mittels statistischer Analyse ausgewertet, um die wichtigsten Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen zu bestimmen. DOE ermöglicht es, mit minimalem Aufwand maximale Informationen zu gewinnen und präzise Schlussfolgerungen zu ziehen. Ursprünglich von Sir Ronald A. Fisher in den 1920er Jahren entwickelt, hat sich DOE in verschiedenen Bereichen wie Produktion, Ingenieurwesen und Pharmazie etabliert. Die Methode hilft Unternehmen, ihre Prozesse effizienter zu gestalten und die Produktqualität zu verbessern. Durch den gezielten Einsatz von DOE können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben.

Ziele und Nutzen

Ziele:

  • Systematische Untersuchung der Einflussfaktoren auf einen Prozess oder ein Produkt, um Verständnis und Kontrolle zu verbessern.

  • Identifikation der Faktoren, die die wichtigsten Auswirkungen auf die Qualität, Effizienz und Produktmerkmale haben.

  • Optimierung der Prozessparameter zur Maximierung der Leistung und Minimierung der Variabilität.

Nutzen:

  • Effiziente Experimentplanung reduziert den Bedarf an Ressourcen und Zeit für Tests.

  • Verbesserung der Produkt- und Prozessqualität durch präzise Analyse der Einflussgrößen.

  • Ermöglichung einer fundierten Entscheidungsfindung durch datengestützte Einblicke.

Anwendung und Vorgehen

  1. Planung des Experiments:

  • Definition der Problemstellung.

  • Auswahl relevanter Faktoren und Ebenen.

  • Bestimmung des Typs des Experiments (z.B. vollfaktoriell, fraktionell faktoriell).

  1. Durchführung des Experiments:

  • Ausführung des Experiments unter kontrollierten Bedingungen.

  • Sammlung der Daten über die Auswirkungen der verschiedenen Faktorkombinationen.

  1. Analyse der Ergebnisse:

  • Verwendung statistischer Methoden zur Datenanalyse, um Haupteffekte und Wechselwirkungen zwischen den Faktoren zu identifizieren.

  • Modellierung der Beziehungen zwischen Faktoren und Reaktionen.

  1. Optimierung und Bestätigung:

  • Anwendung der Ergebnisse zur Optimierung der Prozessparameter.

  • Durchführung weiterer Experimente zur Bestätigung der gefundenen Lösungen.

Anwendungsbeispiel

Ausgangslage

Ein Kosmetikhersteller bemerkte eine hohe Variabilität in der Wirksamkeit eines neuen Gesichtsserums. Kundenfeedback zeigte, dass die Ergebnisse der Hautverbesserung stark variierten. Um die Ursachen zu identifizieren und die Produktformulierung zu optimieren, entschied sich das Unternehmen für die Anwendung von DOE.

Vorgehen

  1. Experimentplanung:

  • Auswahl der zu untersuchenden Faktoren wie Konzentration der Wirkstoffe, pH-Wert, und Temperatur bei der Herstellung.

  • Bestimmung eines faktoriellen Versuchsplans, um die Interaktionen zwischen diesen Faktoren zu analysieren.

  1. Durchführung der Experimente:

  • Herstellung verschiedener Chargen des Serums unter systematischer Variation der ausgewählten Faktoren.

  • Einsatz von Stabilitätstests und Hautverträglichkeitstests für jede Charge.

  1. Datenanalyse:

  • Anwendung statistischer Methoden, um Haupteffekte und Wechselwirkungen der Faktoren zu bestimmen.

  • Nutzung von Regressionsmodellen und Oberflächenantwortmethoden zur Optimierung der Formel.

  1. Optimierung der Formulierung:

  • Anpassung der Rezeptur basierend auf den Analyseergebnissen, um die Wirksamkeit zu maximieren und die Variabilität zu minimieren.

Resultat

Die optimierte Formulierung des Gesichtsserums zeigte eine signifikant verbesserte und konsistentere Wirksamkeit in den Folgetests. Kundenfeedback bestätigte eine verbesserte Zufriedenheit mit dem Produkt. Die Durchlaufzeit für die Herstellung wurde reduziert und die Produktqualität erhöht.

Referenzen

  • Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments. Wiley.

  • Box, G. E. P., Hunter, J. S., & Hunter, W. G. (2005). Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery. Wiley.

  • ChatGPT Quality Management Excellence

Diese Methode wurde aufbereitet von

Dr. Prisca Zammaretti

Geschäftsführerin / Leiterin Verbandswesen

Dr. Prisca Zammaretti

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