Für einen stabilen Prozess ist die Analyse von Daten überaus wichtig. Da viele Prozesse nicht-linear sind, ist eine lokale Betrachtung erforderlich. Aus dem Prozessmodell von ASSISTANT lassen sich hier z.B. folgende wichtige Daten für eine lokale Betrachtung ableiten:
Einflussstärke von Parametern auf die Eigenschaften an einem bestimmten Betriebspunkt
Aus dieser Analyse erkennt man in übersichtlicher tabellarischer und normierter Form, wie stark ein Parameter eine Eigenschaft beeinflusst. Durch die Normierung auf 100% des Summeneinflusses ist ein direkter Vergleich der verschiedenen Parameter möglich. Deutlich sichtbar wird auch hierdurch, dass ein Parameter völlig unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Eigenschaften haben kann.
Auswirkungen von Prozessschwankungen
Jeder Parameter wird an der Produktionsanlage nicht genau eingehalten, sondern schwankt mehr oder weniger um die Grundeinstellung. Diese Schwankungen haben natürlich auch einen Einfluß auf die Eigenschaften der Produkte. Mit einer linearen Näherung kann ASSISTANT die Größe dieser Schwankung berechnen und tabellarisch darstellen:
Bestimmung der Prozessüberwachung
Analog zu den Prozessschwankungen ist es sinnvoll, den Bereich zu kennen, in dem ein Parameter schwanken kann, ohne dass die Auswirkungen auf das Produkt so groß sind, dass die Eigenschaften außer Toleranz geraten. Auch diese Werte können mit ASSISTANT von einem Betriebspunkt ausgehend mit einer linearen Annäherung berechnet werden:
Minimum
Maximum
Simulation neuer Anlageneinstellungen
Durch Angabe der Prozessparameter in der Analyse ist eine Simulation auf Basis des Modells möglich. Die simulierten Produkteigenschaften werden zusammen mit den Prozessabhängigkeiten dargestellt.
Weitere Auswertungen sind z.B.:
- Pearson-Korrelation
- Standardabweichung
- Taguchi-Analyse
- Regressions-Analyse
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