Niveau: Mittelstufe
Funktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Bernard Ennis, Hauptforscher, Tata Steel
David Neal Hanlon, wissenschaftlicher Mitarbeiter, Tata Steel
Patricia Gobernado Hernandez, Forschungswissenschaftlerin, Tata Steel
Bester E-Poster-Gewinner
Die Optimierung des Entwicklungszyklus für die Entwicklung neuer Produkte ist eine Herausforderung für F&E in der Stahlindustrie. Stahl wird in einer langen Kette voneinander abhängiger Prozessschritte hergestellt. Folglich sind große Mengen an Experimenten erforderlich, um die Beziehungen der Prozesseigenschaften vollständig zu untersuchen a priori Ausschluss von Faktoren nicht möglich. In diesem Zusammenhang ist die Verwendung statistischer Versuchsplanung zur Verkürzung der Entwicklungszeit, Maximierung der Leistung der Versuchskapazität und Minimierung des Materialverbrauchs von wesentlicher Bedeutung. In diesem Beitrag wird eine Bewertung der Reaktion eines komplexen Stahlprodukts auf den Glühprozess vorgestellt. Verglichen werden ein klassisches vollfaktorielles (FF), Sechs-Faktoren-Design mit zwei Stufen und ein neuartiges definitives Screening-Design (DSD). Die Ergebnisse werden bewertet und diskutiert, basierend auf der Fähigkeit jedes Designs, auf signifikante Variablen zu screenen. Während beide Designs in der Lage sind, die relevantesten Faktoren zu identifizieren, führt DSD zu einer signifikanten Reduzierung der Experimente. Für das DSD ist der experimentelle Aufwand viermal kleiner als der des FF-Designs.
