Versuchsplanung nach Shainin

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Full Factorial Design

Synonyme

Voll-Faktorielle Versuchsplanung

Die Versuchsplanung nach Shainin liefert ein effizientes Vorgehen, um den Einfluss mehrerer Variablen auf die Performance von Prozessen oder Produkten zu bestimmen. Voraussetzung dafür ist, dass die verantwortlichen Variablen bereits identifiziert wurden, z.B. mit vorangestellten Methoden wie dem Komponententausch oder dem Variablenvergleich. Auf diese Weise analysiert man schrittweise vom Groben zum Detail gehend den Prozessablauf oder den Aufbau von Baugruppen, Teilen oder Funktionen.

Versuchsplanung nach Shainin
Stefan Moser
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Versuchsplanung nach Shainin

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Full Factorial Design

Synonyme

Voll-Faktorielle Versuchsplanung

Die Versuchsplanung nach Shainin liefert ein effizientes Vorgehen, um den Einfluss mehrerer Variablen auf die Performance von Prozessen oder Produkten zu bestimmen. Voraussetzung dafür ist, dass die verantwortlichen Variablen bereits identifiziert wurden, z.B. mit vorangestellten Methoden wie dem Komponententausch oder dem Variablenvergleich. Auf diese Weise analysiert man schrittweise vom Groben zum Detail gehend den Prozessablauf oder den Aufbau von Baugruppen, Teilen oder Funktionen.

Versuchsplanung nach Shainin
Stefan Moser

Einsatzmöglichkeiten

  • Voneinander unabhängige Untersuchung der wichtigsten Variablen für ein Fehlverhalten oder schlechte Performance in Produkten oder Prozessen
  • Ableiten und Einschätzen von Optimierungsmaßnahmen
  • Ausloten der Prozess- und Produktgrenzen in Abhängigkeit von variablen Einstellungen
  • Untersuchung von Reklamationsgründen in Produkten oder Prozessen

Shainins "vollständiger Versuch" oder "Versuchsplan" bietet sich an, wenn die für abweichende Performance oder Produktqualität verantwortlichen Prozessvariablen identifiziert und priorisiert sind. Diesem Zweck dienen die vorgeschalteten Shainin-Methoden wie der Komponententausch und der Variablenvergleich. Nur eine reduzierte Anzahl von wesentlichen Faktoren kann anschließend im Versuchsplan systematisch und unabhängig voneinander auf Ihre Wirkung hin untersucht werden. Shainin wählte diese stringente Vorgehensweise, um sukzessive auf die wichtigen Variablen und Größen für Fehlverhalten in Prozessen oder Produkten zu fokussieren.

Je nach Umfang, Größe und Komplexität des zu untersuchenden Produkts kann die Methode von einzelnen Personen oder im Team angewandt werden.

Ergebnisse

  • Darstellung des Einflusses aller Variablen auf die Zielgrößen
  • Bestimmung der Stärke von Wechselwirkungen zwischen den Variablen hinsichtlich ihrer Wirkung auf die Zielgröße
  • Gegebenenfalls Hinweise auf weitere bisher nicht berücksichtigte Faktoren

Vorteile

Für die aus Vorversuchen als relevant identifizierten Einflussfaktoren werden deren individuelle Auswirkungen mit einer minimalen Anzahl an Versuchen schnell und effizient bestimmt.
Die strukturierte Variation der Variablen innerhalb eines Versuchsplans erlaubt es, die Versuche effizient abzuarbeiten. Dies vermeidet zeitraubende Zwischendiskussionen wie sie aus Einzelparameter-Optimierungen bekannt sind.
Dauer, Kosten, Budget und die erforderliche Einbindung der Mitarbeiter:innen lassen sich gut abschätzen.
Das schrittweise Vorgehen der Shainin-Methodik ermöglicht es, beständig das Fachwissen für eine laufende Optimierung der Versuchsplanung einzusetzen.

Aufgabengebiete

Analysieren & Ideen entwickeln

Keywords

Qualitätsprüfung
Fehler
Problemlösung
Verbessern

Themen

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Qualität

Alle Kommentare (3)

Matthias
Dennemarck

17.09.2021

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★★★★★

Sehr gute und anschauliche Beschreibung der Methode. Definitv hilfreich!
Frage: Gemäß Bild #4 - müsste Versuchsplanung 6 & 7 der Tabelle #2 nicht vertauscht sein? Sprich 6: Cg / 7: Bg? Entsprechende Anpassungen der Versuchsplanung dann analog (2&3).

18.09.2021

Sehr geehrter Herr Dennemarck, es freut mich außerordentlich, dass Ihnen die Methode gefällt und Sie dies mit Ihrer positiven Kritik zum Ausdruck gebracht haben. Natürlich ist Ihr Einwand absolut richtig und wir werden den Verdreher in der Methode zeitnah in Ordnung bringen. Trotz intensiver Prüfung haben wir dies leider übersehen und freuen uns deshalb sehr darüber, dass Sie sich die Zeit genommen haben sich intensiv mit der Methode zu beschäftigen. Ihr Feedback hilft uns sehr, den hohen Qualitätsanspruch der Methodenbeschreibungen nachhaltig zu verbessern. Herzlichen Dank dafür!

20.09.2021

Hallo Herr Dennemarck, herzlichen Dank für Ihren Hinweis! Sie haben einen wahren Adlerblick! Wir haben die Visualisierungen in der Tabelle 2 nochmal alle geprüft und korrigiert.
... und natürlich war das Absicht, um zu schauen, ob jemand das sieht ... ;-)
Danke auch für Ihr Lob - wir bemühen uns sehr, die zahlreichen Methoden, die in Projekten Anwendung finden, möglichst einleuchtend, nachvollziehbar und umsetzbar zu präsentieren.
Weiterhin viel Spaß mit dem projektmagazin und noch mehr Erfolg in Ihren Projekten!
Georg Angermeier