Level: Mittelstufe
Jobfunktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Industrie: Herstellung
Bernard Ennis, Forschungsleiter bei Tata Steel
David Neal Hanlon, wissenschaftlicher Mitarbeiter, Tata Steel
Patricia Gobernado Hernandez, wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Tata Steel
Die Optimierung des Entwicklungszyklus für die Entwicklung neuer Produkte ist eine Herausforderung für Forschung und Entwicklung in der Stahlindustrie. Stahl wird in einer langen Kette voneinander abhängiger Prozessschritte hergestellt. Infolgedessen sind große Mengen an Experimenten erforderlich, um die Beziehungen zwischen Prozesseigenschaften vollständig zu untersuchen. Dies ist vor allem für neue, hoch differenzierte Produkte von entscheidender Bedeutung, für die das Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Metallurgie unvollständig und damit unvollständig ist a-priori Ausschluss von Faktoren nicht möglich. In diesem Zusammenhang ist der Einsatz des statistischen Versuchsplans zur Verkürzung der Entwicklungszeit, zur Maximierung der experimentellen Kapazität und zur Minimierung des Materialverbrauchs unerlässlich. In diesem Beitrag wird eine Bewertung der Reaktion eines komplexen Stahlprodukts auf den Glühprozess vorgestellt. Es wird ein Vergleich zwischen einem klassischen Full Factorial (FF), einem Sechs-Faktor-Design mit zwei Stufen und einem neuartigen endgültigen Screening-Design (DSD) durchgeführt. Die Ergebnisse werden basierend auf der Fähigkeit jedes Designs bewertet, nach signifikanten Variablen zu suchen. Während beide Designs die relevantesten Faktoren identifizieren können, führt DSD zu einer erheblichen Verringerung der Experimente. Für die DSD ist die experimentelle Belastung viermal geringer als die des FF-Designs.
