Statistische Versuchsplanung (DOE) ermöglicht es einem Lean Six Sigma-Team, Prozesseingangsgrößen gemeinsam zu testen und zu messen, wie ihre Wirkungen voneinander abhängen. DOE gehört in die Improve-Phase von DMAIC, in der Teams Lösungen bewerten und bestimmen, welche Eingangsgrößen gesteuert werden müssen. Bevor Produktionszeit gebunden wird, muss der Sponsor wissen, ob das Experiment eine Entscheidung über die Betriebseinstellungen unterstützt.
Einfaktorielle Tests (OFAT) lassen Wechselwirkungen ungeklärt
Beim ein-faktor-weisen Testen (One-factor-at-a-time, OFAT) wird eine Eingangsgröße geändert, während andere konstant gehalten werden; anschließend wird der Prozess für eine weitere Eingangsgröße wiederholt. Dadurch bleiben Wechselwirkungen ungeklärt: Die Wirkung eines Faktors hängt von der Einstellung eines anderen Faktors ab. Das NIST/SEMATECH-Handbuch erläutert diese Einschränkung in seinem Leitfaden, der erstmals 2003 veröffentlicht wurde.
In einer Lean Six Sigma root cause analysis verändert eine Wechselwirkung das, was das Team nachweisen muss. Die Identifizierung eines Eingangs, der die Antwort beeinflusst, ist nur ein Teil der Aufgabe. Das Team muss auch feststellen, wie sich dieser Effekt über Kombinationen von Einstellungen hinweg verändert. Ein OFAT-Ergebnis gilt für die Werte, die während des Tests konstant gehalten wurden; es stellt nicht fest, was bei ungetesteten Kombinationen passiert.
Ein Experiment mit drei Faktoren erfordert mehr als acht Produktionsfenster
Das Polierbeispiel von NIST untersucht Geschwindigkeit und Vorschub zusammen mit der Tiefe, jeweils auf zwei Stufen. Der vollständige faktorielle Versuchsplan enthält acht Kombinationen, was die Schätzung von Haupteffekten und Wechselwirkungen ermöglicht. Das Wiederholen dieser Kombinationen und das Hinzufügen von drei Zentrums-Durchläufen bringt den vollständigen Versuchsplan auf 19 Durchläufe. NIST präsentiert dies als Lehrbeispiel und erhebt keinen Anspruch auf Einsparungen für Unternehmen.
| Entwurfsphase | Durchläufe in dieser Phase | Kumulierte Durchläufe |
|---|---|---|
| Alle Kombinationen von drei Zwei-Stufen-Faktoren | 8 | 8 |
| Jede Kombination wiederholen | 8 | 16 |
| Zentrums-Durchläufe hinzufügen | 3 | 19 |
Die Genehmigung von acht Produktionsfenstern würde nur die anfänglichen Kombinationen in diesem DMAIC-Experiment finanzieren. Wiederholungsdurchläufe benötigen ebenfalls Produktionskapazität, ebenso wie die anschließende Bestätigung. Die Überprüfung des Sponsors sollte die Anzahl der eindeutigen Einstellungen von der angeforderten Gesamtwiederholungs- und Produktionszeit trennen.
Messung und Versuchsreihenfolge gehören in den DOE-Plan
Die Measure-Phase umfasst die Validierung des Messsystems, bevor die Prozessleistung ermittelt wird. In einem DOE-Vorschlag benötigt die Zielgröße eine klare Verknüpfung zur Problemstellung des Projekts mit einem definierten Messverfahren. Für Messungen, die durch Unterschiede zwischen Prüfern oder wiederholte Ablesungen beeinflusst werden, gehört zu dieser Vorbereitung eine Gage R&R.
Die Versuchsplanung ist Teil des experimentellen Designs. Der NIST-Leitfaden zur DOE-Terminologie unterscheidet drei Vorkehrungen mit unterschiedlichen Zwecken:
- Randomisierung: Zuweisung von Behandlungskombinationen und Ausführungsreihenfolge über einen Zufallsplan.
- Replikation: erneute Durchführung derselben Behandlungskombination zur Schätzung des experimentellen Fehlers.
- Blockbildung (Blocking): Gruppierung von Durchläufen um bekannte Störvariablen wie Bediener- oder Rohstoffwechsel, sodass deren Effekte von den untersuchten Effekten getrennt werden können.
Der Black Belt des Projekts muss beurteilen, ob der Produktionsplan das vorgesehene Design wahrt. Im NIST-Polierbeispiel kann die Ausführung von Einstellungen in einer festen Abfolge einen Tiefeneffekt mit Tag-versus-Nacht-Bedingungen vermengen. Eine von der Produktion angeforderte Sequenzänderung erfordert eine Designüberprüfung vor Beginn der Durchläufe.
Teilfaktorielle Versuchspläne tauschen Durchläufe gegen Annahmen
Ein teilfaktorieller Versuchsplan verwendet eine ausgewählte Teilmenge der vollständigen faktoriellen Kombinationen. Weniger Durchläufe gehen mit Vermengung (Aliasing) einher: Ein geschätzter Effekt kann Beiträge anderer Effekte enthalten. NIST veranschaulicht dieses Problem mit einem Halbfraktionsplan, bei dem Haupteffekte mit Zweifach-Wechselwirkungen vermengt sind.
Für ein Lean Six Sigma process optimization-Projekt muss die Designüberprüfung identifizieren, welche Effekte vermengt (confounded) bleiben. Wenn die Betriebsentscheidung von der Trennung eines Eingangseffekts von einer Wechselwirkung abhängt, muss der Vorschlag erklären, wie das Team sie unterscheiden wird. Ein kleineres anfängliches Experiment ist vertretbar, wenn der Sponsor das Budget für die Nachfolgeversuche eingeplant hat, die zur Auflösung dieser Effekte erforderlich sind.
Beschichtungs- und Schmierstoffauswahl in einer Lean Six Sigma-Studie
Eine Studie im Materials Science Forum aus dem Jahr 2022 wendete DOE innerhalb von DMAIC an, um den Verschleiß von Matrize und Stempel zu untersuchen. Die Studie berichtete über eine bevorzugte Kombination aus einer AlCrN-PVD-Beschichtung und Aloe-Vera-Öl. Dieses Ergebnis stützt die Wahl von Beschichtung und Schmierstoff unter den Bedingungen der Studie. Die Übertragung derselben Kombination auf einen anderen Produktionsprozess erfordert Tests unter den Bedingungen dieses spezifischen Prozesses.
Bestätigungsdurchläufe gehen der Übergabe in die Control-Phase voraus
Ein angepasstes DOE-Modell erfordert eine Bestätigung bei den vorgeschlagenen Betriebseinstellungen. NIST empfiehlt mindestens drei Bestätigungsdurchläufe bei den vorgeschlagenen besten Einstellungen, selbst wenn diese Einstellungen im ursprünglichen Experiment enthalten waren. Der Leitfaden fordert außerdem die Reproduktion der Versuchsumgebung und die Untersuchung von Abweichungen zwischen vorhergesagten und beobachteten Reaktionen.
Bei der DMAIC-Übergabe sollte der Control Plan die bestätigten Einstellungen und deren getesteten Betriebsbereich ausweisen. Diese Einstellungen werden dann Teil der Standardarbeitsanweisungen, wobei Qualitätsregelkarten zur Überwachung des Prozesses eingesetzt werden. Die Akzeptanzkriterien müssen auch festlegen, wer eine Einstellungsänderung außerhalb des getesteten Bereichs genehmigt und welche Nachweise diese Änderung erfordert.
Quellen
- NIST/SEMATECH (Online-Handbuch Ausgabe 2003), "One variable at a time": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section2/pri212.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (Online-Handbuch Ausgabe 2003), "Full factorial example": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3332.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (Online-Handbuch Ausgabe 2003), "A Glossary of DOE Terminology": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section7/pri7.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (Online-Handbuch Ausgabe 2003), "Confounding (also called aliasing)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3343.htm. (itl.nist.gov)
- Materials Science Forum (2022), „Die and Punch Wear Reduction in Stamping Process by Lean Six Sigma Approach“: https://www.scientific.net/MSF.1058.165. (scientific.net)
- NIST/SEMATECH (Online-Handbuch Ausgabe 2003), "How to confirm DOE results (confirmatory runs)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri46.htm. (itl.nist.gov)
