{"id":28,"date":"2017-06-03T00:29:30","date_gmt":"2017-06-02T22:29:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.robust-reliability.com\/de\/?page_id=28"},"modified":"2017-11-07T18:47:28","modified_gmt":"2017-11-07T17:47:28","slug":"robust-design","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.robust-reliability.com\/de\/robust-design\/","title":{"rendered":"Robust Design"},"content":{"rendered":"

Robustes Design<\/em> (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<\/em> zu extrahieren und das Gesamtziel des Robusten Designs<\/em> zu kl\u00e4ren, sind sie immer noch wichtige Referenzen.<\/p>\n

Grunds\u00e4tzlich beschreibt Robustheit<\/em> die Unempfindlichkeit von Produkten oder Prozessen gegen verschiedene Variationsquellen wie Fertigungs- oder Montagetoleranzen, nicht (vollst\u00e4ndig) vorgegebene Leistungsszenarien oder Umgebungsbedingungen [3, 2]. W\u00e4hrend traditionell von Qualit\u00e4tskontrollma\u00dfnahmen, Sicherheitsfaktoren usw. ber\u00fccksichtigt werden, z.B. zus\u00e4tzliche 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\u00a0ihre Funktion realisieren [4]. Die zugrunde liegende, wesentliche Annahme der RD-Theorie wird am besten anhand der Quality Loss Function<\/em> veranschaulicht. Traditionelle Qualit\u00e4tskontrollmethoden 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 Qualit\u00e4tswahrnehmung des Kunden f\u00fchren k\u00f6nnen [3, 1], siehe Bild 1 (b).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Bild 1: Varianzbeziehungen beschrieben durch die (a)\u00a0Transfer<\/i>\u00a0und durch die (b)\u00a0Quality Loss function<\/p>\n

Das Ziel des\u00a0Robust Design<\/em> 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 Abh\u00e4ngigkeit von einem einzigen Designparameter (DP) zu einer Zielgr\u00f6\u00dfe Y. Der Gradient der gezeigten sogenannten Transfer-Function<\/em> repr\u00e4sentiert die Empfindlichkeit des Produkts gegen\u00fcber der Variation des Eingangsparameters, also der Robustheit<\/em> [3, 2]. Je steiler der Gradient ist, desto h\u00f6her ist die daraus resultierende Variation der Zielgr\u00f6\u00dfe. Die Gestaltung von robusten Produkten oder Prozessen bezieht sich somit auf eine beabsichtigte und systematische Manipulation des Gradienten der \u00dcbertragungsfunktion. Bitte beachten Sie die Zusammenfassung von Eifler et al. [1] f\u00fcr einen \u00dcberblick \u00fcber die Vielfalt der entsprechenden Methoden, die heutzutage zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>\n

____________
\n[1]\u00a0Eifler, T., Ebro, M., Howard, T.J.: A classification of the industrial relevance of Robust Design methods. Proc. International Conference on Engineering Design \u2013 ICED, 19.\u00a0\u2013\u00a022. August, 2013, Seoul \/ South Korea.
\n[2]\u00a0Jugulum, R. Frey, D.\u00a0D.: Toward a taxonomy of concept designs for improved robustness. Journal of Engineering Design, 18, No. 2, 2007, pp. 139\u2013156.
\n[3] Taguchi, G. et al.: Taguchi\u2019s Quality Engineering Handbook. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2005.
\n[4]\u00a0Ebro, M., Howard, T.J. and Rassmussen, J.J.: The Foundation of Robust Design. Proc. International Design Conference – DESIGN, 2012, Dubrovnik\/Croatia.<\/p>\n

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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]. 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