TABTRAINER® FACHWISSEN · QUALITÄTSREGELKARTEN
Qualitätsregelkarten zeigen, wie sich ein Prozessmerkmal im zeitlichen
Verlauf verändert. Sie helfen dabei, zufällige Prozessschwankungen von
systematischen Einflüssen zu unterscheiden und instabile Prozesszustände
frühzeitig zu erkennen.
Ein Prozess gilt als statistisch stabil, wenn sich seine Lage und Streuung
über die Zeit innerhalb eines gleichbleibenden Zufallssystems bewegen.
Die beobachteten Schwankungen entstehen dann überwiegend durch die
natürlichen, ständig vorhandenen Einflüsse des Prozesses.
Treten dagegen ungewöhnliche Muster, Trends, Sprünge oder Grenzverletzungen
auf, deutet dies auf besondere beziehungsweise systematische Ursachen hin.
Solche Einflüsse müssen technisch untersucht werden, bevor belastbare
Aussagen über die zukünftige Prozessleistung getroffen werden können.
GRUNDLAGEN
Eine Qualitätsregelkarte verbindet chronologisch geordnete Prozessdaten
mit einer Mittellinie sowie oberen und unteren Eingriffsgrenzen.
Die Mittellinie beschreibt die zentrale Lage des betrachteten
Prozessmerkmals. Je nach Regelkartentyp kann sie beispielsweise einen
Mittelwert, eine mittlere Spannweite oder einen mittleren Fehleranteil
darstellen.
Zentrale Prozesslage
Obere und untere Eingriffsgrenzen werden aus der beobachteten
Prozessstreuung oder aus vorgegebenen Prozessparametern berechnet.
Sie bilden den statistisch erwartbaren Schwankungsbereich ab.
Statistische Prozessgrenzen
Natürliche Prozessschwankungen entstehen durch viele kleine,
dauerhaft wirkende Einflussgrößen. Solange kein ungewöhnliches Muster
erkennbar ist, gehören sie zum aktuellen Prozesssystem.
Allgemeine Ursachen
Besondere Ursachen können unter anderem durch Werkzeugverschleiß,
veränderte Maschineneinstellungen, Materialwechsel, Bedienereinflüsse
oder neue Umgebungsbedingungen entstehen.
Spezielle Ursachen
Teilgruppen bestehen aus Messwerten, die unter möglichst vergleichbaren
Bedingungen entstanden sind. Ihre fachlich sinnvolle Bildung ist eine
wesentliche Voraussetzung für aussagefähige Regelkarten.
Prozessdaten sinnvoll strukturieren
Kontrolltests suchen nach statistisch ungewöhnlichen Datenmustern.
Dazu gehören Grenzverletzungen, längere Folgen auf einer Seite der
Mittellinie, Trends und weitere nicht zufällig wirkende Verläufe.
Instabilitäten erkennen
WICHTIGE ABGRENZUNG
Eingriffsgrenzen beschreiben das tatsächliche Streuverhalten eines
Prozesses. Spezifikationsgrenzen formulieren dagegen die Anforderungen
des Kunden oder der technischen Produktspezifikation. Ein Prozess kann
statistisch stabil sein und trotzdem die Spezifikationen verfehlen.
Erst nach einer Stabilitätsbewertung darf die Prozessfähigkeit mit
Kennzahlen wie Cp, Cpk, Pp oder Ppk belastbar untersucht werden.
KARTENAUSWAHL
Die Auswahl richtet sich nach dem Datentyp, der Teilgruppenstruktur und
der Frage, ob fehlerhafte Einheiten oder einzelne Fehler gezählt werden.
Die X̄-Karte überwacht die Lage zwischen Teilgruppen. Die S-Karte
beurteilt die Streuung innerhalb der Teilgruppen anhand ihrer
Standardabweichungen und eignet sich besonders für größere
Teilgruppen.
Stetige Daten mit Teilgruppen
Die X̄-Karte wird mit einer Spannweitenkarte kombiniert. Die R-Karte
verwendet innerhalb jeder Teilgruppe die Differenz zwischen größtem
und kleinstem Messwert als Streuungskennzahl.
Kleinere Teilgruppen
Liegt zu jedem Zeitpunkt nur ein einzelner Messwert vor, werden eine
Einzelwertekarte und eine Karte der gleitenden Spannweiten kombiniert.
Die MR-Karte bewertet die Differenzen aufeinanderfolgender Werte.
Chronologische Einzelwerte
Die p-Karte zeigt den Anteil fehlerhafter Einheiten. Die np-Karte
stellt deren absolute Anzahl dar. Die p-Karte ist besonders hilfreich,
wenn die untersuchten Teilgruppengrößen variieren.
Gut-/Schlecht-Daten
Die u-Karte überwacht die Fehleranzahl je untersuchter Einheit und
kann unterschiedliche Teilgruppengrößen berücksichtigen. Die c-Karte
zeigt absolute Fehlerzahlen bei konstantem Untersuchungsumfang.
Abzählbare Fehler
Zeigen Diagnoseverfahren eine relevante Über- oder Unterdispersion,
können Laney-p′- oder Laney-u′-Karten verwendet werden. Sie passen die
Eingriffsgrenzen an das tatsächlich beobachtete Streuverhalten an.
Abweichende Datenstreuung
Bei Regelkarten mit Teilgruppen wird zunächst geprüft, ob die Streuung
innerhalb der Teilgruppen stabil ist. Ist bereits diese kurzfristige
Streuung instabil, kann auch die Interpretation der Mittelwerte zwischen
den Teilgruppen beeinträchtigt sein.
Deshalb wird bei einer X̄-/S- oder X̄-/R-Auswertung üblicherweise zuerst
die S- beziehungsweise R-Karte und anschließend die X̄-Karte beurteilt.
Erst wenn beide Ebenen fachlich eingeordnet wurden, kann eine belastbare
Aussage über den Prozesszustand getroffen werden.
INTERPRETATION
Ein ausgelöster Kontrolltest ist ein statistisches Signal. Er zeigt eine
auffällige Datenkonstellation, liefert aber noch keine technische Ursache.
Ein Datenpunkt außerhalb der Eingriffsgrenzen ist ein deutlicher
Hinweis auf einen ungewöhnlichen Prozesszustand und sollte
zurückverfolgt werden.
Auffälliger Einzelpunkt
Mehrere aufeinanderfolgende Werte auf derselben Seite der Mittellinie
können auf eine dauerhafte Verschiebung der Prozesslage hindeuten.
Möglicher Prozesssprung
Fortlaufend steigende oder fallende Datenpunkte können beispielsweise
durch Verschleiß, Temperaturänderungen oder schleichende
Einstellungsänderungen verursacht werden.
Zeitabhängige Veränderung
Stark alternierende Werte können auf Überregelung, wechselnde
Produktionsbedingungen oder zwei sich abwechselnde Prozessquellen
hinweisen.
Systematisches Auf und Ab
Datenpunkte, die auffällig dicht an der Mittellinie liegen, können aus
einer Vermischung oder Mittelung unterschiedlich streuender
Datenquellen entstehen.
Schichtung untersuchen
Zeitstempel, Maschinen-, Material-, Werkzeug-, Schicht- und
Auftragsinformationen helfen dabei, statistische Signale mit realen
Prozessereignissen zu verbinden.
Signal in Ursache übersetzen
PROZESSABSCHNITTE
Werden vor und nach einer technischen Veränderung unterschiedliche
Prozesszustände gemeinsam ausgewertet, entstehen gemittelte Mittellinien
und Eingriffsgrenzen, die keinen der beiden Zustände richtig beschreiben.
Maschinenwechsel, neue Parametereinstellungen, Verbesserungsmaßnahmen
oder andere klar abgrenzbare Prozessphasen müssen deshalb getrennt oder
als eigene Abschnitte beurteilt werden.
PRAXISBEISPIEL
Im TABTRAINER®-Praxisszenario wird die Festigkeit von Skateboardachsen
chronologisch untersucht. Die Daten stammen aus zwei Druckgussanlagen
und werden zunächst in stündlichen Teilgruppen erfasst.
Für jede Produktionsstunde werden mehrere Festigkeitswerte
zusammengefasst. Eine S-Karte bewertet die Streuung innerhalb, die
X̄-Karte die Lage zwischen den Teilgruppen.
Kurz- und längerfristige Muster
Nach auffälligen Regelkartensignalen werden die Daten der Anlagen A
und B getrennt ausgewertet. Dadurch lässt sich die Hauptquelle der
Instabilität gezielt eingrenzen.
Prozessquellen differenzieren
Nach Änderungen von Druck, Temperatur und Geschwindigkeit werden die
einzelnen Prozessphasen mit eigenen Mittellinien und Eingriffsgrenzen
beurteilt.
Maßnahmen statistisch bestätigen
VORGEHENSWEISE
Qualitätsmerkmal, Messmethode, Prozessschritt und Ziel der
Stabilitätsuntersuchung eindeutig beschreiben.
Analyseziel festlegen
Messwerte müssen in ihrer tatsächlichen Produktions- oder
Entstehungsreihenfolge vorliegen.
Zeitbezug bewahren
Werte innerhalb einer Teilgruppe sollen unter möglichst vergleichbaren
kurzfristigen Prozessbedingungen entstanden sein.
Rationale Teilgruppen
Datentyp, Teilgruppengröße, konstante oder variable Prüfmengen und die
Art des Qualitätsmerkmals bestimmen den geeigneten Kartentyp.
Datenstruktur berücksichtigen
Auffällige Zeitpunkte mit realen Prozessereignissen, Maschinenzuständen,
Materialien und organisatorischen Änderungen abgleichen.
Ursachen statt Symptome suchen
Nach einer Verbesserung werden neue Prozessdaten erhoben und unter
den geänderten Bedingungen erneut auf Stabilität untersucht.
Nachhaltigkeit nachweisen
Häufig werden Spezifikationsgrenzen mit Eingriffsgrenzen verwechselt,
unpassende Regelkartentypen gewählt oder unterschiedliche Prozesse in
einer gemeinsamen Auswertung vermischt. Auch eine nachträgliche
Sortierung der Daten zerstört den zeitlichen Informationsgehalt.
Ein weiterer Fehler besteht darin, jedes statistische Signal sofort als
technischen Defekt zu interpretieren. Regelkarten zeigen zunächst nur,
dass ein Datenmuster unter dem angenommenen Prozessmodell ungewöhnlich
ist. Die reale Ursache muss anschließend mit Prozesswissen untersucht
und durch geeignete Daten bestätigt werden.
Im TABTRAINER®-Training werden X̄-/S-, X̄-/R-, I-/MR-, p-/np- sowie
u-/c-Karten anhand durchgängiger Produktionsbeispiele erstellt und
interpretiert. Behandelt werden Kartenauswahl, Kontrolltests,
Eingriffsgrenzen, Prozessabschnitte und die Ableitung konkreter
Verbesserungsmaßnahmen.
Cp und Cpk: Prozessfähigkeit richtig interpretieren