Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2838
Main Title: Entwicklung und Validierung eines Bewertungsmodells für Projekte der statistischen Versuchsplanung
Translated Title: Developement and validation of a model for the evaluation of DoE-projects
Author(s): Hofmann, Michael
Advisor(s): Herrmann, Joachim
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: Ziel der Dissertation ist die Entwicklung und Validierung eines umfassenden Modells zur Bewertung von DoE-Projekten. Das Modell gibt Unternehmen die Möglichkeit, Schwachpunkte im Management und in der Durchführung von DoE-Projekten aufzudecken und damit die Grundlage für notwendige Verbesserungsaktivitäten zu erhalten. Die Entwicklung des Modells gliederte sich dabei in folgende Schritte: • Entwicklung der Modellstruktur auf Basis der übergeordneten Phasen eines DoE-Projekts • Strukturierte Literaturanalyse zur Herleitung der möglichen Modellkriterien • Durchführung von Experteninterviews zur Überprüfung und Anpassung der Modellkriterien • Durchführung einer Umfrage und empirische Analyse der erhobenen Daten zur Bestätigung der einzelnen Modellkriterien mittels einer Korrelationsanalyse • Validierung des Modells anhand eines Praxisbeispiels Ergebnis der Entwicklung sind insgesamt 28 gewichtete Teilkriterien, die den sechs übergeordneten Kriterien zugeordnet sind. Darüber hinaus wurden die mittels der Umfrage erhobenen Daten dazu genutzt, die Durchführung von DoE-Projekten in der industriellen Praxis zu untersuchen und Problemfelder zu identifizieren. Der dabei ermittelte durchschnittliche Ausprägungsgrad von 69,9 % offenbart, dass gemessen an den validierten Kriterien des Modells noch erheblicher Raum für zukünftige Verbesserungen in der Industrie besteht. Es zeigt sich, dass insbesondere innerhalb der Kriterien „DoE-Umfeld schaffen“ und „DoE-Projekt organisieren“ Problemfelder bestehen. Innerhalb der Kriterien „DoE-Versuche planen und durchführen“ und „Auswertung und Bestätigung“ zeigen sich im Vergleich höhere Ausprägungsgrade, jedoch besteht auch in diesen Bereichen noch Raum für Verbesserungen. Das Modell bietet Anwendern erstmals die Möglichkeit, DoE-Projekte anhand empirisch und praktisch bestätigter Kriterien zu bewerten, Lösungen zu finden, den Vergleich zwischen Bereichen des Unternehmens oder anderen Unternehmen vorzunehmen und dadurch Verbesserungsaktivitäten anzustoßen und umzusetzen.
Objective of this thesis is the development and validation of a comprehensive model for the evaluation of DOE projects. The model enables companies to determine weak points in managing and implementing DOE projects and as a result can act as a basis for improvement activities. The development of the model has been subdivided into the following steps: • Development of the model structure based on the phases of a DOE project • Structured literature research in order to derive the model criteria • Review and optimization based upon nine expert-interviews • Empirical confirmation of the model criteria on the basis of data collected in a web-survey with 77 DoE-users • Validation of the model by means of a practical example As a result, the final model consists of 28 validated and weighted sub criteria that are assigned to six main criteria. In addition, the data collected in the web-survey was used to analyse the degree of implementation of DOE projects in praxis and to identify existing problem areas. The average overall score of 69,6 % shows that there is strong need for further improvements regarding the implementation of DoE-methods in the industrial practice. The scores of main criteria “Create DoE-environment” and “Organize DoE-projects” are particularly low, while “Plan and execute experiments” and “Analysis and confirmation” are comparatively high. The developed model enables industrial DoE-users and companies to evaluate their implementation of DoE-Projects, to compare it within their own company or with other companies and therefore improve the way of managing DoE.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-30534
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/3135
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2838
Exam Date: 7-Apr-2011
Issue Date: 19-May-2011
Date Available: 19-May-2011
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): Qualität
Statistische Versuchsplanung
SVP
Versuchsplanung
Design of experiments
DoE
Experimental design
Quality
Usage rights: Terms of German Copyright Law
Appears in Collections:Technische Universität Berlin » Fakultäten & Zentralinstitute » Fakultät 5 Verkehrs- und Maschinensysteme » Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb » Publications

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