Taguchi Methods 

Definition, Inhalt und Herkunft

Definition: Die Taguchi-Methode ist eine statistische Methode, die entwickelt wurde, um die Qualität von Fertigungsprozessen zu verbessern. Sie basiert auf robustem Design, das Schwankungen in Produktionsprozessen minimiert, um die Produktleistung zu maximieren. Diese Methode zielt darauf ab, die Variabilität des Produkts zu reduzieren, ohne hohe Produktionskosten zu verursachen.

Inhalt und Herkunft: Die Taguchi-Methode wurde von Genichi Taguchi, einem japanischen Ingenieur und Statistiker, entwickelt. Sie fand in den 1950er Jahren Anwendung in der japanischen Industrie und verbreitete sich aufgrund ihres Erfolges in der Qualitätskontrolle weltweit. Die Methode beinhaltet die Verwendung von orthogonalen Arrays zur Durchführung von Experimente, die gleichzeitig mehrere Variablen berücksichtigen.

Ziele und Nutzen

Das Hauptziel der Taguchi-Methode besteht darin, eine optimale Produkt- und Prozessgestaltung zu erreichen, die wenig anfällig für Variationen ist. Dies führt zu einer höheren Produktqualität, geringeren Kosten und einer verbesserten Kundenzufriedenheit. Ein weiterer Vorteil ist die Effizienz der Methode, da sie eine Verringerung der Anzahl erforderlicher Experimente ermöglicht, um zu belastbaren Ergebnissen zu kommen

Anwendung und Vorgehen

Anwendung: Die Taguchi-Methode wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Fertigung, Produktentwicklung und Dienstleistungsindustrie. Sie wird insbesondere bei der Optimierung von Produktionsprozessen, der Qualitätsverbesserung und der Entwicklung neuer Produkte verwendet. Ein typisches Anwendungsbeispiel ist die Verbesserung der Robustheit eines Produktionsprozesses, um die Konsistenz und Qualität der hergestellten Produkte zu gewährleisten.

Vorgehen: Das Vorgehen bei der Taguchi-Methode umfasst folgende Schritte:

1. Festlegung der Zielgrößen: Bestimmen der zu optimierenden Parameter.

2. Planung des Experiments: Verwendung von orthogonalen Arrays, um die Experimente systematisch zu gestalten.

3. Durchführung der Experimente: Systematische Variation der Eingangsparameter und Erfassung der Ergebnisse.

4. Analyse der Ergebnisse: Identifikation der optimalen Einstellungen und Bewertung der Robustheit des Prozesses.

5. Implementierung: Anwendung der optimalen Einstellungen im realen Produktionsprozess.

Anwendungsbeispiel

Ausgangslage

EcoLight Manufacturing, ein Unternehmen, das energiesparende LED-Leuchten produziert, sah sich mit einem Qualitätsproblem konfrontiert. Kunden hatten sich wiederholt über inkonsistente Lichtfarben in den gelieferten Produkten beschwert. Trotz sorgfältiger Kontrolle traten immer wieder Unterschiede in der Lichtfarbe auf, was zu einer Zunahme von Reklamationen führte und das Vertrauen in die Marke beeinträchtigte. Das Unternehmen entschied sich daher, die Taguchi-Methode anzuwenden, um die Produktionsprozesse zu optimieren und die Variabilität in der Lichtfarbe zu minimieren.

Vorgehen

Zunächst definierte das Unternehmen die Zielgröße – eine konsistente Lichtfarbe innerhalb eines engen Toleranzbereichs. Ein Team von Ingenieuren und Qualitätsmanagern plante ein Experiment mithilfe der Taguchi-Methode. Sie verwendeten ein orthogonales Array, um die Auswirkungen verschiedener Produktionsparameter wie Temperatur, Stromstärke und Materialzusammensetzung auf die Lichtfarbe zu testen. In einer Serie von Experimenten wurden diese Parameter systematisch variiert, während die Lichtfarbe jedes Mal gemessen und dokumentiert wurde.

Nach Abschluss der Experimente analysierte das Team die Daten, um die Kombination der Produktionsparameter zu identifizieren, die zu der geringsten Variabilität in der Lichtfarbe führte. Diese optimale Kombination wurde anschließend im Produktionsprozess implementiert.

Resultat

Nach der Umsetzung der optimierten Parameterkombination reduzierte sich die Variabilität der Lichtfarbe signifikant. Die Konsistenz der Lichtfarbe verbesserte sich um 40 %, was zu einer deutlichen Reduktion der Kundenreklamationen führte. EcoLight Manufacturing konnte nicht nur die Produktqualität steigern, sondern auch das Vertrauen der Kunden zurückgewinnen. Darüber hinaus führte die Optimierung zu einer Effizienzsteigerung in der Produktion, da weniger Ausschuss produziert wurde, was die Produktionskosten senkte.

Referenzen

• Taguchi, G.; Introduction to Quality Engineering: Designing Quality into Products and Processes. 1986, Asian Productivity Organization.

• Phadke, M. S.; Quality Engineering Using Robust Design. 1989, Prentice Hall.

• Ross, P. J.; Taguchi Techniques for Quality Engineering: Loss Function, Orthogonal Experiments, Parameter and Tolerance Design. 1996, McGraw-Hill.

• ChatGPT; Quality Business Excellence