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als Antwort auf: Prozesssicherheit; 3 Sigma #30146
Hallo Reinhard,
ja, Du hast das schon verstanden. 3 Sigma ist nur die Kurzform von 3*Standardabweichung S.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: unterschied toyota- deutsches unternehmen #30136Hallo Hacki,
danke für diesen Lacher :-)
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Hilfe zur Diplomarbeit!!! #30127Hallo Holger,
ich hab beim Surfen folgende Übersicht über Six Sigma gefunden (vom Ober-Guru Armin Töpfer):
http://www.m-plus-m.de/download/six_sigma/09_el_toepfer_ss_training_23_04_04.pdf
Und über diverse Methoden (z. B. TQM):
http://www.m-plus-m.de/download/six_sigma/09_el_toepfer_ss_training_23_04_04.pdfViele Grüße
Barbara
geändert von – Barbara on 18/05/2005 14:11:36
als Antwort auf: Prozesssicherheit; 3 Sigma #30125Hallo Reinhard,
ich versteh Dein Problem nicht so ganz, also versuch ich mal zu raten:
Gefordert ist, dass die Streuung (das Sigma) höchstens ein Drittel von 0,25 ist bzw. dass die Streuung höchstens ein Sechstel von 0,5 (Toleranzbreite) ist.
Somit würde ich 0,25/3 = 0,083 als gewünschte Obergrenze für die Streuung ansetzen. (Und erstmal schauen, ob Eure Prozess-Streuung überhaupt in die Nähe kommt.)
Die Eingriffsgrenzen werden nicht aus den Kunden-Forderungen berechnet sondern aus den Prozess-Daten. Die Idee dahinter ist, dass Du einen stabilen (unter Kontrolle) Prozess hast und eingreifst, wenn die Abweichungen der Prozess-Mitte oder der Prozess-Streuung zu groß sind, weil dann ein systematischer Einfluss behoben werden muss.
Ich hoffe das bringt Dich irgenwie weiter. Ansonsten schreib doch einfach etwas genauer, worum es eigentlich geht.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Hilfe zur Diplomarbeit!!! #30124Hallo Holger,
das ist ein ziemlich großes Feld, dass Du da abgrasen willst.
Kurze Infos zu Six Sigma findest Du im Rath+Strong’s „Six Sigma Pocket Guide“, ansonsten gibt es vom Hanser Verlag diverse Pocket-Bücher zu allen möglichen Themen.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Cmk = Cpk bei werkzeuggebundenen Merkmalen ? #30118Hallo MG,
die Formeln für den Cm und Cp (bzw. Cmk und Cpk) sind *gleich* (s. z. B. DGQ Bankd 16-33 „SPC 3 – Anleitung zur Statistischen Prozesslenkung (SPC)“). Das einzige, was sich ändert, sind die Einflussmöglichkeiten.
Insofern ist Cm=Cp (bzw. Cmk=Cpk), wenn es keine zusätzlichen Streuungen oder Verschiebungen durch Mensch, Maschine, Material, Methode und/oder Mitwelt in der normalen Fertigung (verglichen mit dem Pilot-Prozess bzw. der Kurzzeitfertigung mit einem Teil der Werker, einer Maschine, einem Material, einer Methode und konstanten Umweltbedingungen) gibt.
Versuchsplanung ist ein Tool, mit dem die Einflussfaktoren und die Größe ihres Einflusses auf einen Prozess bestimmt werden können. Durch die Bestimmung der besten Einstellungen der relevanten Einflussfaktoren wird der Prozess optimiert. Anschließend kann die Prozess-Fähigkeit (sowohl kurzfristig über Cm/Cmk als auch langfristig über Cp/Cpk) erneut bestimmt werden.
Die Versuchspunkte in einem Versuchsplan sind aber *nicht* auf die Ränder beschränkt. Die Beschränkung auf die Ränder geschieht nur im Screening und in der Modellierung, z. B. bei Plackett-Burman-Plänen oder Taguchi’s Versuchsplänen, aber nicht im Optimierungs-Schritt, wo (fraktionierte) faktorielle 3^k-Pläne oder Ecken-Zentroid oder D-optimale Pläne angewendet werden.
Für die Versuchsplanung werden auch Versuche durchgeführt, die (wahrscheinlich) weniger gute Teile liefern. Das wird gemacht um nachvollziehen zu können, wie viel schlechter etwas produziert wird, wenn eine von den normalen Einstellungen entfernte Einstellung ausprobiert wird. Insofern kostet Versuchsplanung Geld, Zeit und Ressourcen.
Versuchsplanung ist vor allem dann sinnvoll, wenn nicht genau klar ist, was welchen Einfluss hat und wo das Prozess-Optimum liegt. Unter Berücksichtigung der Kosten-Nutzen-Relation ist DoE insbesondere zur Verkürzung der Entwicklungszeit, zur Robustifizierung eines Prozesses oder wenn die üblichen Methoden nicht ausreichen sehr hilfreich.
Aber: Selbst wenn ein Prozess nach der Optimierung besser und robuster läuft, dann kann es durchaus Einflüsse geben, die zu einem Unterschied zwischen Cm und Cp (bzw. Cmk und Cpk) führen. Mir ist auch kein Testverfahren bekannt, mit dem direkt der Cm und der Cp verglichen werden können. Du kannst testen, ob die Mittelwerte gleich sind, die Standardabweichungen gleich sind (dann ist Cm=Cp) und zusätzlich der Bias gleich 0 ist (dann ist Cmk=Cpk). (Und Du musst dabei natürlich das Problem der Sicherheitswahrscheinlichkeit beim multiplen Testen im Auge behalten bzw. gleich mutliple Testverfahren anwenden.)
Um eine Langzeitanalyse kommst Du trotzdem nicht drumherum, weil Du niemals absolut sicher sein kannst, dass Du wirklich alle Einflüsse erfasst hast. Wenn es z. B. Abhängigkeiten von einer niedrigen Umgebungstemperatur gibt und Du Deine Versuche im Sommer gemacht hast, dann wirst Du diesen Faktor nicht gefunden haben.
Wenn Du versuchst, alle Daten durch irgendwelche Transformationen in eine Normalverteilung zu überführen, dann hast Du zwei Probleme (mindestens):
1. Zeitliche Abhängigkeiten (beispielsweise Autoregression) wirst Du damit nicht wirklich normalverteilt hinkriegen, es sei denn die zeitliche Abhängigkeit ist klein genug oder Du wurschtelst so lange in den Daten herum, bis Deine Stichprobengröße irgendwie das hergibt, was Du gerne haben würdest.
2. Viel entscheidender ist: Eigentlich müssten Messwerte (die ganz normalen wie Dicke, Gewicht, Länge, etc.) normalverteilt sein. Sie müssten einen Schwerpunkt beim Mittelwert haben und gleichmäßig zu beiden Seiten darum streuen. Wenn das nicht so ist, dann hast Du systematische Einflüsse in Deinem Prozess. Werden die Daten nur lange genug transformiert, dann hast Du ggf. etwas, was aussieht wie eine Normalverteilung, aber Du weißt nichts darüber, warum es systematische Abweichungen gibt, wie groß der Einfluss dieser Ursachen ist oder worauf Du achten musst.
Das Ziel der Statistik ist *nicht* alles in eine Normalverteilung zu pressen, sondern Informationen aus Daten zu holen.
Mehr zu den Zusammenhängen zwischen der Verteilung und der Sinnhaftigkeit von Prozessfähigkeitsindizes findest Du in dem Buch „Prozessfähigkeitsindizes in der Qualitätssicherung“ von Jutta Jessenberger (ist allerdings ziemlich mathematisch-theoretisch). Die Kernaussage ist und bleibt: Ohne Normalverteilung machen Prozessfähigkeitsindizes keinen Sinn und sind für die Prozess-Beurteilung ungeeignet.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: TS 16949, Kap. 8.1.2 #30117Hallo Alper,
die deutschsprachigen Sites sind da nicht wirklich erhellend, in den englischen gibt es auch ziemlich wenig, aber ein bisschen findest Du z. B. hier:
http://www.sytsma.com/tqmtools/proccapanal.html
http://www.nwasoft.com/appnotes/micharts.htmLetztendlich geht es darum, dass man nicht versuchen sollte wenn irgend etwas anders als gewünscht läuft, mehr oder weniger planlos an allen möglichen Knöpfen zu drehen.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Usertreffen #30112Hallo kugi,
klar bist Du herzlich willkommen :-)
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Tipp: Neues, unabhängiges QM-Forum #30111Hallo Ihr alle,
mir reicht ein funktionierendes Forum wie das hier, auch wenn das einen oder andere Feature nicht implementiert ist. Die Benachrichtigungsfunktion ist für mich nur dann sinnvoll, wenn es Tage dauert bis jemand antwortet – da das hier fast immer anders ist, ist mein Bedarf nach einem weiteren Forum auch nicht so besonders groß.
Trotzdem alles Gute für Dein Forum, Michael!
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Kennzahlen und ppm #30096Hallo shusli,
hier noch ein paar Fragen, damit ich auch verstehe, worum es bei Deinem Kennzahlen-System geht:
Wofür hättest Du denn jetzt gerne eine Kennzahl bzw. ein Kennzahlen-System? Für die produzierten Kappen und Flanschen (unmontiert) oder für die fertig montierten Teile?
Wie werden n.i.O.-Teile identifiziert, bevor Ihr die Teile ausliefert / sie zur weiteren Montage gebracht werden? Oder erfolgt die Sortierung erst in den nachgelagerten Produktionsschritten?
Wie werden die Kappen und Flanschen geprüft? Habt Ihr automatisierte Verfahren oder wird alles manuell gemacht? Welche Kriterien werden geprüft? Was sind die größten Qualitäts-Probleme, die auftreten? Gibt es da gravierende Unterschiede zwischen den Standorten?
Und ganz wichtig, bevor Du einen Standort-übergreifenden Vergleich machst: Sind die produzierenden Systeme vergleichbar?
D. h.:
Sind die Arbeitsbedingungen gleich?
Sind die Maschinen gleich (alt, gewartet, etc.)?
Ist die Anzahl Mitarbeiter pro Maschine / Produktionsschritt gleich?
Sind der Ausbildungsstand und die Sprachkenntnisse vergleichbar?
Ist das Ausgangsmaterial vergleichbar?
Sind die Anforderungen vergleichbar (gewünschte produzierte Menge, Anforderungen an ppm) und werden gleich kommuniziert und umgesetzt?Natürlich kannst Du die Standorte immer vergleichen, nur hast Du u. U. einen Äpfel-Birnen-Vergleich, wenn die Systeme, aus denen die Teile kommen nicht oder wenig vergleichbar sind.
als Antwort auf: Kosten-Nutzen-Analyse #30086Hallo sönchen,
kannst Du vielleicht etwas konkreter beschreiben, in welchem Bereich Du nach Angaben zum Nutzen suchst?
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Kennzahlen und ppm #30085Hallo shusli,
ich nehme mal an, dass Du nicht die Toleranzgrenzen meinst, sondern die Eingriffsgrenzen. OTG und UTG sind die Grenzen, die von Euren Kunden oder Euch selbst vorgegeben werden und die erstmal nichts mit dem Prozess zu tun haben, sondern auf Grund anderer Überlegungen (Anforderungen bei der weiteren Verwendung oder Nachbearbeitungs- und Ausschusskosten z. B.) festgelegt werden.
Die Eingriffsgrenzen werden auf der Basis der tatsächlichen Prozesswerte berechnet. Ein Vergleich zwischen tatsächlichen Prozesswerten und Anforderungen führt dann zu der Beurteilung der Prozess-Fähigkeit.
Die Geschichte mit der Hasting-Approximation würd ich weglassen, denn die Überprüfung der Voraussetzungen braucht einiges Wissen und Tools in Statistik.
Hilfreicher ist da schon die Berechnung der Grenzen und als theoretische Basis der Zentrale Grenzwertsatz (ZGWS oder Central Limit Theorem CLT). Kernaussage ist, dass die Mittelwerte von Stichproben normalverteilt sind, wenn die ursprünglichen Werte Mittelwert- und Varianz-stabil sind (d. h. wenn es keine Verschiebung der Prozess-Lage und keine Veränderung der Prozess-Streuung über die Zeit gibt).
Du brauchst also für die Berechnung der Eingriffsgrenzen eine gute Basis von Werten.
Wie viele Messwerte gibt es denn von Euren produzierten Teilen? Habt Ihr da schon eine Stichproben-Größe oder messt Ihr kontinuierlich alle?
Ausgehend von den Basiszahlen (also einer definierten und genügend großen Anzahl von Werten) bestimmst Du die Verteilung der Werte oder nimmst die Mittelwerte der einzelnen Gruppen (s. oben ZGWS).
Natürlich muss die Größe der Gruppen sinnvoll gewählt sein, wenn Du mit gruppierten Werten arbeiten willst. (Um dazu überhaupt Aussagen machen zu können, bräuchte ich definitiv viel mehr Wissen über Euren Prozess und die Messungen).
*Einzelwerte:
Wenn die normalverteilt sind (s. http://bb-sbl.de/tutorial/verteilungen/ueberpruefungnormalverteilung.html ), dann kannst Du mit den gängigen Formeln eine Regelkarte aufstellen bzw. Eingriffsgrenzen berechnen.*Basiswerte aus Stichprobengruppen
Hierfür gibt es andere Formeln, die die Größe der Gruppen berücksichtigen. Die berechneten Grenzen sind aber wirklich nur dann sinnvoll, wenn der Prozess zeitstabil ist!Grundsätzlich sind Regelkarten so ausgelegt, dass Du auch bei sehr weiten Eingriffgrenzen (z. B. ppm < 0,0001) irgendwann einen Wert außerhalb der Eingriffsgrenzen finden wirst. Wenn Du z. B. einen ppm von 1 hast, dann wirst Du bei 1.000.000 Werten wahrscheinlich einen außerhalb der Grenzen finden, wenn Du 100 Mio Werte nimmst, dann werden wahrscheinlich 100 außerhalb der Eingriffsgrenzen liegen.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Cmk = Cpk bei werkzeuggebundenen Merkmalen ? #30053Hallo MG,
danke dass Du versuchst, mir das alles nochmal zu erklären. Die ganzen „wenn“ hab ich in mein Posting geschrieben, weil ich eben die Voraussetzungen aufführen wollte, unter denen der Verschleiß als konstant angesehen werden könnte.
Im Klartext: Ich halte es für ein extrem schmales Brett, wenn jemand behauptet, der Verschleiß sei in seinem Prozess unabhängig von allem anderen. Da ich aber Robbobs Prozess nicht kenne, kann ich das auch nicht von vorneherein ausschließen.
Um mal zur ursprünglichen Frage zurück zu kehren (wann ist Cmk=Cpk):
Für den Cmk werden kurzfristige Daten unter besten Bedingungen gesammelt, bei denen der Einfluss durch den Bediener, das Material, etc. so klein wie möglich bzw. bestenfalls konstant ist.
Beim Cpk werden langfristig Daten unter Normalbedingungen verwendet, die eben durch Verschleiß usw. eine höhere Streuung aufweisen.Der Cmk ist also gleich dem Cpk, wenn sich durch den Normalbetrieb nichts ändert, d. h. die Prozess-Mitte und die Prozess-Streuung absolut gleich bleiben. (Sehr unwahrscheinlich, aber nicht unmöglich.) Die Formeln für die beiden Indizes sind gleich, der Unterschied liegt ausschließlich in der Art der verwendeten Daten.
Um jetzt dem Lieferanten klar zu machen, dass er sich das Leben vielleicht ein bisschen zu einfach macht, wenn er nur Cmk-Indizes berechnet, kann sich Robbob die Werte der Indizes anschauen (sind die konstant, gibt es Schw*ankungen?) und sich die dazu gehörenden Mittelwerte und Streuungsmaße vom Lieferanten geben lassen. Ein simpler Plot der Werte gibt dann einen ersten Einblick, ob die Cmk-Werte an sich stabil sind. Wenn dabei schon größere Schw*ankungen auftreten, dann ist der Prozess vielleicht kurzfristig fähig, aber nicht besonders robust.
Ansonsten könnte er den Lieferanten darauf hinweisen, dass die Anforderungen an Cmk’s im allgemeinen strenger sind als die an Cpk’s, weil eben im Normalbetrieb größere Schw*ankungen auftreten. Um die Höhe dieser zusätzlichen Streuung bestimmen zu können, braucht es dann Daten aus dem Normalbetrieb, mit dem der Cpk berechnet werden kann.
Und wie immer an dieser Stelle noch der Hinweis: FähigkeitsindizesmachennurbeinormalverteiltenDatenSinn.
Viele Grüße
Barbara
PS: Die Sternchen bei den Schw*ankungen stehen nur da, weil der Wortteil w*a*n*k von der Forumssoftware sonst durch Sternchen überblendet wird.
als Antwort auf: Kennzahlen und ppm #30046Hallo Shusli,
ich steh auch ein bisschen auf der Leitung, weil ich Deine Frage bzw. Deine Schwierigkeit nicht so ganz zu fassen kriege.
Was genau ist das Problem? Hast Du für alle produzierten Teile eine Messung und brauchst sinnvolle Gruppengrößen? Oder hast Du nur für einen Teil der Teile eine Messung und willst wissen, ob das für Rückschlüsse auf alle Teile reicht? Oder willst Du wissen wie der Anteil mit einer QRK geführt wird?
Ein bisschen mehr Input (was wird produziert, wie und was wird gemessen, was ist das Ziel des Kennzahlensystems, soll das Ganze in irgend ein umfassenderes Konzept wie z. B. Balanced Scorecards eingebunden werden etc.) wäre da enorm hilfreich.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Kennzahlen und ppm #30036Hallo shusli,
kommt darauf an, was Ihr messt und wie Ihr es messt. Und kannst Du ggf. „vernünftig“ etwas genauer spezifizieren?
Viele Grüße
Barbara
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