Robustes Design (RD) hat sich im Laufe der Zeit zu einer Vielzahl von Forschungsfeldern entwickelt, darunter Robust Design Methoden, Robuste Parameteroptimierung etc. [1, 2]. Trotzdem stammen die Grundprinzipien vor allem aus der Arbeit des japanischen Ingenieurs und des Statistiker Genichi Taguchi Ende der 1950er Jahre [3]. Um das Wesen der Robustheit zu extrahieren und das Gesamtziel des Robusten Designs zu klären, sind sie immer noch wichtige Referenzen.
Grundsätzlich beschreibt Robustheit die Unempfindlichkeit von Produkten oder Prozessen gegen verschiedene Variationsquellen wie Fertigungs- oder Montagetoleranzen, nicht (vollständig) vorgegebene Leistungsszenarien oder Umgebungsbedingungen [3, 2]. Während traditionell von Qualitätskontrollmaßnahmen, Sicherheitsfaktoren usw. berücksichtigt werden, z.B. zusätzliche Kosten oder Ineffizienzen, die in Produkte eingebaut sind, zielt RD daher auf die Entwicklung von Produkten oder Prozessen ab, die trotz dieser Varianzen wie gefordert ihre Funktion realisieren [4]. Die zugrunde liegende, wesentliche Annahme der RD-Theorie wird am besten anhand der Quality Loss Function veranschaulicht. Traditionelle Qualitätskontrollmethoden interpretieren alle Produkte innerhalb der Spezifikationsgrenzen (SL) als gleich gut. Im Gegensatz dazu beruht RD auf dem Bewusstsein, dass selbst kleine Abweichungen der geforderten Produktleistung zu einem Verlust der Qualitätswahrnehmung des Kunden führen können [3, 1], siehe Bild 1 (b).
Bild 1: Varianzbeziehungen beschrieben durch die (a) Transfer und durch die (b) Quality Loss function
Das Ziel des Robust Design ist es, die Variation der relevanten Produktleistung zu minimieren, die in der Regel durch eine Vielzahl unterschiedlicher Faktoren beeinflusst wird. Bild 1 (a) veranschaulicht vereinfacht diese Abhängigkeit von einem einzigen Designparameter (DP) zu einer Zielgröße Y. Der Gradient der gezeigten sogenannten Transfer-Function repräsentiert die Empfindlichkeit des Produkts gegenüber der Variation des Eingangsparameters, also der Robustheit [3, 2]. Je steiler der Gradient ist, desto höher ist die daraus resultierende Variation der Zielgröße. Die Gestaltung von robusten Produkten oder Prozessen bezieht sich somit auf eine beabsichtigte und systematische Manipulation des Gradienten der Übertragungsfunktion. Bitte beachten Sie die Zusammenfassung von Eifler et al. [1] für einen Überblick über die Vielfalt der entsprechenden Methoden, die heutzutage zur Verfügung stehen.
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[1] Eifler, T., Ebro, M., Howard, T.J.: A classification of the industrial relevance of Robust Design methods. Proc. International Conference on Engineering Design – ICED, 19. – 22. August, 2013, Seoul / South Korea.
[2] Jugulum, R. Frey, D. D.: Toward a taxonomy of concept designs for improved robustness. Journal of Engineering Design, 18, No. 2, 2007, pp. 139–156.
[3] Taguchi, G. et al.: Taguchi’s Quality Engineering Handbook. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2005.
[4] Ebro, M., Howard, T.J. and Rassmussen, J.J.: The Foundation of Robust Design. Proc. International Design Conference – DESIGN, 2012, Dubrovnik/Croatia.