Verfahren zur Modellauswahl bei Experimenten mit Dispersionsfaktoren

Die Idee zu dieser Arbeit entstand aus der Absicht, den technischen Prozess des CNC-gesteuertes Drückens mit möglichst wenigen Experimenten zu modellieren und zu optimieren. Die einzelnen Experimente mit unterschiedlichen Einstellungen mutmaßlicher Einflussfaktoren (Designfaktoren) werden dabei in einem statistischen Versuchsplan festgelegt. Die Durchführung und Auswertung erfolgt in Etappen: Auswahl der wichtigsten Faktoren, Modellierung der interessierenden Qualitätscharakteristik sowie deren Optimierung. Designfaktoren können Erwartungswert und/oder Varianz der Qualitätscharakteristik beeinflussen. Entsprechend werden sie dann als Lokations- oder Dispersionsfaktoren bezeichnet. Zudem hängen Erwartungswert und Varianz häufig ebenfalls voneinander ab. Diese Annahme spiegelt sich auch in den Modellierungsvorschlägen des Japaners Taguchi wider. Weiterentwicklungen der Taguchi-Methoden können Abhängigkeiten zwischen Erwartungswerten und Varianzen sowie deren Einzelmodelle abbilden. Dazu eignen sich Transformations-Modelle und Generalisierte Lineare Modelle, die eng miteinander verwandt sind. Die Schätzung interessierender Parameter beruht bei wiederholten Experimenten u. a. auf von George Box entwickelten Verfahren zur Modellauswahl. Für nicht-wiederholte Experimente wird der Box-Cox-Plot weiter entwickelt. Neben dem Konsistenz-Nachweis für diese Methode werden mögliche Fehlmodellierungen bei Nichtbetrachtung von Dispersionsfaktoren untersucht. Die Anwendung auf Experimente zum CNC-gesteuerten Drücken führt zu neuen interessanten Aspekten, die weiter beleuchtet werden.