Technische Prozesse und Produkte lassen sich heute schneller, sicherer und fundierter entwickeln als je zuvor – vorausgesetzt, die richtigen Werkzeuge kommen zum Einsatz. Design of Experiments (DoE) im Kontext von Quality by Design (QbD) bietet einen strukturierten, wissenschaftlich fundierten Ansatz, um Einflussfaktoren präzise zu verstehen, Prozessrobustheit zu steigern und Entwicklungskosten zu senken.

In der Praxis wird allerdings häufig noch nach dem sogenannten COST-Prinzip („Change One Setting at a Time“) gearbeitet – einer Methode, die ressourcenintensiv ist und häufig keine eindeutigen Ergebnisse liefert. Dieses Vorgehen erschwert eine belastbare Planung von Projekten, Budgets und Kapazitäten.

Ein moderner DoE-Ansatz ermöglicht es hingegen, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge mit vergleichsweise wenigen Experimenten sichtbar zu machen. Relevante Parameter werden gewichtet, modelliert und validiert – auch unter Einbeziehung von nicht kontrollierbaren Einflussgrößen. Aktuelle Softwarelösungen wie Modde Pro unterstützen dabei eine systematische, nutzergeführte Auswertung und Zielsuche – selbst für komplexe Zielgrößen und multidimensionale Designräume.