Prozess-Optimierung

Die Versuchsplanung ist ein weites Feld und die Basis für viele Produkt- und Prozessoptimierungen, dabei stehen verschiedene Verfahren zur Verfügung. Zu nennen sind hier nur die wichtigsten Verfahren zur Modellbildung:

• Plackett & Burman Versuchspläne fürs Screening
• Faktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne
• Response Surface Methodology (RSM)
• Zentral zusammengesetzte Versuchspläne
• Box-Behnken Versuchspläne
• D-optimale Versuchspläne
• Mischungsanalyse (RSM)
• Standard Simplex Versuchspläne
• Pseudo-Komponenten Simplex Versuchspläne
• Extremwert Versuchspläne bei restriktiven Versuchsräumen
• Ratio Versuchspläne bei restriktiven Versuchsräumen inklusive der Verwendung von Prozessvariablen
• Polyoptimierung nach Derringer & Suich

Zur Auswertung wird die multiple Regression genutzt, dabei ist es möglich auch kategorielle und stetige Einflussgrößen gemeinsam zu analysieren und damit Regressionsmodelle zu bilden.

Optimale Versuchsplanung einer Mischungsanalyse gemäß der Ratio Methodik. In diesem Versuchsplan können zu den Mischungskomponenten, Prozessvariable hinzugefügt und gemeinsam zu Modellbildung verwendet werden.