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Monte-Carlo-Simulationen mit Minitab Workspace


Tutorial zur Monte-Carlos Simulation (7:30 Min. engl.)

Die Monte-Carlo-Simulation von Minitab Workspace ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Produkt- und Prozessverbesserung. Realitätsnahe Modelle lassen sich einfach erstellen oder aus Minitab (aus Regression, ANOVA oder DoE) übernehmen. Simulationsergebnisse werden übersichtlich dargestellt. Die integrierte Parameteroptimierung erlaubt das Finden optimaler Einstellungen für Eingangsparameter. Die Sensitivitätsanalyse verfügt über ein intelligentes, interaktives Design, mit der die Wirkung der Streuung einer Eingabe auf die Streuung der Ausgabe untersucht werden kann. Neben der so möglichen Optimierung von Modellen direkt in Anlehnung des Ausschusses lassen sich umgekehrt so auch Spezifikationsgrenzen festlegen (Statistisches Toleranzdesign).

Ein intuitiver Arbeitsablauf führt den Anwender schnell von Simulation zu Optimierung.

Minitab Workspace macht mehr als nur die Analyse durchführen - es begleitet den Anwender von Anfang bis Ende durch den Arbeitsablauf. Die Schritte werden aufeinanderfolgend dargestellt. Die bedienfreundliche Oberfläche reduziert hierbei die Lernkurve des Anwenders.

Prozessmodell erzeugen

Die für das Prozessmodell benötigten Einflussgrößen werden in der Verteilung und den zugehörigen Parametern definiert. Die Zusammenhänge dieser Einflussgrößen werden dann in der Modelldefinition per Hand beschrieben oder es wird direkt aus Minitab eine vorhandene Modelldefinition (Regression, ANOVA, DoE) importiert. Workspace erstellt ein Diagramm der Modellzusammenhänge, so dass der Anwender visuell überprüfen kann, ob sein Modell korrekt ist.

  • Realitätsnahe Modellbildung durch Nutzung zahlreicher Funktionen und logischer Operatoren
  • Einfache Modelleingabe durch direktes Zusammenklicken im "Equation Editor" oder …
  • Einfache Modelleingabe durch direktes Kopieren von Funktionsgleichungen, die von Anwendern mit Hilfe von Minitab erstellt wurden
  • Realitätsnahe Modellierung auf Grundlage der zehn am häufigst vorkommenden Verteilungen: Normal, Weilbull, Lognormal, Dreieck, u.v.m., darunter auch:
  • Automatische Unterstützung bei der Verteilungsauswahl durch die Identifikation der Verteilung anhand eigener Daten
  • Abbildung hochkomplexer Zusammenhänge durch Verwendung beliebig Vieler Einfluss- und Zielgrößen
  • Fehlervermeidung durch visuelle Bestätigung der funktionellen Zusammenhänge mittels automatisch generierter Modellzusammenstellung
  • Direkte Anlehnung an Prozesse: Vorgabe von Spezifikationsgrenzen für die Zielgrößen zu Beginn (für SPC-Analysen) oder Ermittlung dieser auf Grundlage der simulierten Streuung (für Statistisches Toleranzdesign)

Produktergebnisse simulieren

Nachdem die Monte-Carlo-Simulation ausgeführt wurde, gilt es die Ergebnisse zu interpretieren. Workspace führt den Anwender sicher durch die weiteren Schritte und optimiert seine jeweilige Analyse

Ergebnisse interpretieren

  • Leicht verständliche Ergebnisse bilden eine fundierte Basis für die weitere Vorgehensweise
  • Direkte Bewertung der Daten durch umfangreiche Deskriptive (beschreibende) Statistikkennwerte und großer Perzentiltabelle
  • Direkte Bewertung des Prozesses durch Prozessfähigkeitswerte
  • Möglichkeit weiterer individueller Analysen durch Export der Simulierten Daten als CSV-Datei

Prozess verbessern

Parameteroptimierung und Sensitivitätsanalyse sind nahtlos in den Arbeitsablauf von Workspace integriert. Die vereinfachte Bedienoberfläche bietet einen direkten Zugriff auf diese Funktionen, falls es gewünscht oder erforderlich ist, diese durchzuführen.

Parameteroptimierung

  • Automatisiertes Suchen der optimalen Einstellung der Eingabeparameter, um die beste Strategie für den Prozess zu bestimmen
  • Realitätsnahe Abschätzung durch Vorgabe von Optimierungsbereichen oder die direkte Fixierung einzelner Einflussgrößen vor der Optimierung

Sensitivitätsanalyse

  • Einfache Darstellung des Einflusses der Streuung der Einflussfaktoren auf die Zielgrößen durch Visualisierung
  • Identifikation der (meist wenigen) Einflussgrößen, deren Streuanteil einen signifikanten Beitrag zur Gesamtstreuung leistet, um die besonders zu Monitoren
  • Identifikation der Einflussgrößen, deren Streuanteil für die Gesamtstreuung vernachlässigbar ist, um die Prozesssierung dieser zu vereinfachen

Visualisierung der Ergebnisse

Workspace kombiniert ein durchdachtes Design mit statistischen Fachkenntnissen, um klare und effektiv verwertbare Ergebnisse zu liefern. Ein strukturiertes Layout und eine eindeutige grafische Hierarchie heben die entscheidenden Informationen hervor. Ein integriertes Anleitungswerkzeug unterstützt den Anwender bei der Interpretation seiner Ergebnisse und macht Vorschläge hinsichtlich der nächsten Schritte für die Optimierung des Prozesses.

Workspace verfügt über technisch modernste Grafiken, welche die beste Strategie für die Prozessoptimierung aufzeigen und das Visualisieren und Teilen der Ergebnisse sehr leicht machen.

Sensitivitätsanalyse

Die Sensitivitätsanalyse in Workspace verfügt über ein intelligentes, interaktives Design, mit dem der Anwender nicht nur seine Ergebnisse problemlos verstehen, sondern auch die Wirkung der Streuung einer Eingabe auf die Streuung einer Ausgabe untersuchen kann. Durch einfaches Wählen neuer Einstellungen und das Ausführen einer weiteren Simulation wird die potenzielle Auswirkung auf den Prozess bewertet.

Simulationsvergleich

Der Anwender hat die Möglichkeit, die Ergebnisse von mehreren Simulationen mit Hilfe von Vergleichsdiagrammen einfach grafisch darzustellen, um herauszufinden, wie der Prozess verbessert werden kann.

Simulationsvergleich in Minitab Workspace