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Design of Experiment verbessert Fertigungsprozesse

Der weltgrößte Gummi- und Reifenhersteller Bridgestone stand mit seinem Werk in Costa Rica vor der Herausforderung, einen Engpass zu beheben, der die Gesamtproduktion von Reifen für leichte LKW im Werk erheblich einschränkte. Kenneth Quirós Acuña entwickelte mit seinem Team ein Projekt, das das Problem lösen sollte.

Er erfasste mit den Werkzeugen der Versuchsplanung „schnell und effizient“ die zur Entwicklung des Modells benötigten Daten: „Durch die Versuchsplanung konnten wir mit der kleinstmöglichen Anzahl von Durchläufen mehrere Variablen gleichzeitig untersuchen. So erhielten wir ausreichend viele Daten für zuverlässige Ergebnisse, ohne Zeit und Ressourcen zu verschwenden“, so der Projektleiter.

Ohne ein Werkzeug, mit dem anhand der Versuchsergebnisse prognostiziert werden konnte, wie unterschiedliche Variableneinstellungen die Leistung des Reifens beeinflussen würden, wäre es schwierig gewesen, ein präzises Modell aus diesen Informationen abzuleiten, war sich das Team einig. Der Erfolg des Projekts hat zu einer Produktionssteigerung im Werk in Costa Rica geführt, durch die unter anderem Hunderttausende Dollar eingespart wurden. Traten danach ähnliche Probleme auf, fragten die Mitarbeiter, wie diese mit Hilfe der Statistik behoben werden können. Lösungsansätze dazu vermittelt das DGQ-Seminar „DoE – Design of Experiments“ vom 21. bis 23 September 2015 in Stuttgart-Herrenberg.

„DoE ist eine systematische Vorgehensweise zur Verbesserung eines Fertigungsprozesses, um mit möglichst wenigen Einzelversuchen möglichst viel über die Wirkzusammenhänge zwischen den Prozessparametern und den Prozessergebnissen zu lernen“, erläutert DGQ-Trainer Prof. Dr. Wilhelm Kleppmann von der Hochschule Aalen.

DoE liefert den Versuchsplan, das heißt eine Liste von Wertekombinationen der Faktoren, die nacheinander eingestellt werden. Liegen die Versuchsergebnisse vor, wird mit Softwareunterstützung für jede Zielgröße ein empirisches Modell angepasst. Es beschreibt quantitativ den Zusammenhang zwischen den Faktoren im untersuchten Bereich und der Zielgröße. „So lassen sich mit Softwareunterstützung leicht Kompromisse auch zwischen widersprüchlichen Zielen finden“, sagt Kleppmann, Autor des deutschsprachigen Standardwerks „Versuchsplanung – Produkte und Prozesse optimieren”, Carl Hanser Verlag, München. Für ihn ist DoE eine Werkzeugkiste, die Methoden bietet, mit denen aus vielen Faktoren die wichtigen für eine spätere Detailuntersuchung ausgewählt werden können oder mit denen nach robusten Einstellungen gesucht werden kann, die möglichst unempfindlich gegen Störungen sind.

Auch die Blücher GmbH in Premnitz plant nach erfolgreicher Anwendung den weiteren DoE-Einsatz. Sie produziert polymerbasierte, sphärische Adsorbenzien und entwickelt im Rahmen von FuE-Projekten auch anorganische Imprägnierungen. Da es sich um komplexe Stoffgemische handelt, kann das Unternehmen zur Versuchsplanung Mischungspläne erarbeiteten, die den Arbeitsaufwand im Labor deutlich minimieren können.

Zwar steht die Reemtsma Cigarettenfabriken GmbH, Langenhagen, nicht jeden Tag vor Fragestellungen der Versuchsmethodik, aber für spezielle Untersuchungen kann auch dort ein DoE-Spezialist Probleme mit Hilfe der Software schneller und effektiver bearbeiten, auswerten und präsentieren. Ideale Anwendungsbeispiele sind dort Optimierungen und Parameterfindungen an vorhandenen und künftigen neuen Produktionslinien und Maschinen in der Tabak- und Zigarettenherstellung.

Weitere Informationen zum Thema gibt DGQ-Produktmanager Torsten Klanitz, T 069/ 95424189, E-Mail: tk@dgq.de oder im Internet unter www.dgq.de/go/DOE.

 

 

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