Niveau: Mittelstufe
Berufsfunktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Bernard Ennis, leitender Forscher, Tata Steel
David Neal Hanlon, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Tata Steel
Patricia Gobernado Hernandez, Forschungswissenschaftlerin, Tata Steel
Gewinner des besten E-Posters
Die Optimierung des Entwicklungszyklus für die Entwicklung neuer Produkte stellt eine Herausforderung für Forschung und Entwicklung in der Stahlindustrie dar. Stahl wird in einer langen Kette voneinander abhängiger Prozessschritte hergestellt. Daher sind umfangreiche Experimente erforderlich, um die Zusammenhänge zwischen den Prozesseigenschaften vollständig zu untersuchen. Dies ist insbesondere bei neuen, hochdifferenzierten Produkten von entscheidender Bedeutung, bei denen das Verständnis der zugrundeliegenden physikalischen Metallurgie unvollständig ist und daher ein a priori Ausschluss von Faktoren nicht möglich ist. In diesem Zusammenhang ist der Einsatz statistischer Versuchsplanung unerlässlich, um die Entwicklungszeit zu verkürzen, die experimentelle Kapazität zu maximieren und den Materialverbrauch zu minimieren. In dieser Arbeit wird die Reaktion eines komplexen Stahlprodukts auf den Glühprozess untersucht. Verglichen wird ein klassisches vollfaktorielles (FF), ein sechsfaktorielles Design mit zwei Stufen und ein neuartiges definitives Screening-Design (DSD). Die Ergebnisse werden anhand der Fähigkeit jedes Designs, signifikante Variablen zu filtern, bewertet und diskutiert. Während beide Designs die wichtigsten Faktoren identifizieren können, führt DSD zu einer deutlichen Reduzierung der Experimente. Beim DSD ist der experimentelle Aufwand viermal geringer als beim FF-Design.
