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als Antwort auf: Statistikprogramme #28308
Hallo Franz,
tut mir leid, die Antwort hat ein bisschen auf sich warten lassen.
Ein sehr nettes Programm ist Minitab:
http://www.additive-net.de/software/minitab/
kostet 1400 Euro
ist schön bunt, übersichtlich und hat endlich auch eine deutsche Menüführung
Das kann auf jeden Fall aus statistischer Sicht mehr als Q-Das, hat dafür aber z. B. keine Prüfverfahren nach DC hinterlegt.Es gibt noch einen ganzen Haufen anderer kommerzieller Programme, von denen mich aber bis jetzt noch keines wirklich überzeugt hat.
Noch günstiger gibt es statistiche Software, mit der Du alles selbst berechnest. Eine Übersicht findest Du hier:
http://members.aol.com/johnp71/javasta2.html
(Es gibt leider kein Freeware/OpenSource-Programm auf deutsch)Unschlagbar ist für mich das Statistikprogramm R
http://cran.r-project.org/
einfach weil es alles kann und ein sehr lebendiges OpenSource-Projekt ist. Es ist nur schwerer zu lernen, da Du die Syntax selbst schreibst. Dafür gibt es ein extra qcc-Package (zu finden unter Packages – qcc).Ich hoffe das hilft Dir weiter, ansonsten meld Dich einfach nochmal.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Standardabweichung, Fähigkeitindices, need help! #28307Hallo Norbert,
ein Prozess wird als fähig bezeichnet, wenn er die vom Kunden festgelegte Breite genügend gut erfüllt. Üblicherweise werden dafür zwei Fähigkeitsindizes verwendet, der Cp und der Cpk-Index.
Cp-Index:
Verglichen wird dabei die Spezifikationsbreite mit der Streubreite des Prozesses. Wenn Du die Tolranz als „Stimme des Kunden“ ansiehst und die Streubreite als „Stimme des Prozesses“, dann sollte die Stimme des Kunden lauter sein als die des Prozesses. Je lauter die Stimme des Kunden im Vergleich zur Prozessstimme ist, desto fähiger ist Dein Prozess (danke, Florian, für das anschauliche Beispiel!). Sind beide gleich groß, dann ist Dein Cp-Wert = 1, gefordert wird meist ein Cp-Wert von 1,67, also muss die Stimme des Prozesses deutlich leiser als die des Kunden sein.
Formel: Cp = Toleranz / 6*s
s ist die StandardabweichungDer Cp-Wert ist zwar leicht zu berechnen, hat aber den Nachteil, dass ausschließlich die Streuung berücksichtigt wird, nicht aber die Lage des Prozesses. Schlimmstenfalls könnte die Streuung schön klein sein, Dein Cp größer als 5, aber die Produktmessungen völlig außerhalb der Toleranz.
Deshalb gibt es zusätzlich den
Cpk-Index:
Hier wird neben der Streubreite auch die Lage berücksichtigt:
Cpo = (OGW – xq ) / 3*s
Cpu = (xq – UGW) / 3*s
s Standardabweichung
xq Mittelwert x quer
Der Cpk-Wert ist dann der kleinere der beiden Werte.Beispiel:
s = 0,2
xq = 1,4
UGW = 0
OGW = 2
Toleranz = 2Cp = 2 / 6*s = 1,67
Cpu = 2,33
Cpo = 1,00
d. h. Cpk = 1,00Diese Rechnerei soll eine Sicherheit sein, dass der Prozess gut ist. Das funktioniert aber nur dann, wenn die Messwerte normalverteilt sind. Wenn Du keine Ahnung darüber hast, ob der Prozess stabil ist oder welche systematischen Abweichungen es gibt, kannst Du zufällig nette Werte gekriegt haben, die sonst nur alle 10 Jahre auftreten. Das macht dann nette Zahlen und ärgerliche Kunden / Chefs / Mitarbeiter.
Deshalb ist es notwendig, erst den Prozess und den Verlauf der Messwerte anzuschauen und das Mess-System abzuklopfen. Wenn Du dann zum Ergebnis kommst, dass Deine Messwerte normalverteilt sind, kannst Du den Cp/Cpk berechnen und interpretieren.
Welche Streuungskennzahl?
Beim Cp/Cpk wird die Standardabweichung als Streuungskennzahl verwendet. Das macht Sinn, weil Du ja zuerst überprüft hast, ob Deine Werte normalverteilt sind, denn dann ist die Standardabweichung eine gute Schätzung für die Streuung des Messwerte.
Sind Deine Werte nicht normalverteilt, sondern stammen aus einer anderen Verteilung, dann wird die Streuung auch über andere Formeln berechnet. Da es unzählige Verteilungen gibt, gibt es auch ebenso viele Formeln für die Streuung.
Bei Messwerten (die ohne systematische Verzerrungen / Abweichungen normalverteilt sind) werden häufig verwendet:
Standardabweichung für alle Messwerte
Mittelwert der Standardabweichungen in den Untergruppen
SpannweiteJe nach Einsatzbereich haben diese Streuungskennzahlen Vor- und Nachteile. Die Spannweite ist z. B. relativ leicht zu berechnen, berücksichtigt aber ausschließlich die beiden extremsten Werte. Der Mittelwert der Standardabweichungen in den Untergruppen ist gut, wenn Du relativ ähnliche Untergruppen hast und zwischen den Untergruppen Sprünge auftreten, erfordert aber mehr Rechnerei.
Du kannst also nicht von vorneherein festlegen, wie Du die Streuung am besten berechnest. Es gibt kein goldenes Rezept, sondern nur die für eine Situation am besten geeignetste Kennzahl.
Ich hoffe, das klärt Deine Fragen. Eine Frage hätte ich da noch an Dich: Wie hast Du festgestellt, dass Dein Messprozess fähig ist und der Fertigungsprozess genügend Sicherheiten bietet?
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Literatur QST – DGQ // #28306Hallo Michaela,
bei dem Kurs kann ich Dir leider nicht weiterhelfen. Bist Du Dir sicher, dass Du aus veralteten Unterlagen für Deine DA zitieren willst? Ich geh mal davon aus, dass die DGQ ihr Unterlagen überarbeitet und abgesehen davon ändert sich auch der Stand der Technik in der Statistik, z. B. werden AQL-Prüfungen heute kritischer gesehen als vor einigen Jahren.
Andere Literaturhinweise kann ich Dir gerne geben, da sind bestimmt auch einige Bücher bei, die bei Euch in der Unibib stehen. Du müsstest nur etwas genauer sagen, welche Themen Du brauchst und wie viel Vorwissen Du in Statistik hast.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Weiterbildung im QM Bereich #28294Hallo dMatze, hallo Ambra,
bevor Ihr völlig verzweifelt: Es gibt in diesem Forum eine hervorragende Suchfunktion (steht über dem Logout-Button). Weiterbildung war als Thema schon ziemlich oft hier, deshalb sind die Antworten auch nicht so zahlreich ;-)
Viele Grüße
Barbara
Hallo Thomas,
kannst Du mir bitte das Formblatt schicken (info@bb-sbl.de)? Würd ich mir gerne anschauen. Danke!
Ansonsten denke ich dass bei einer Verständnisfrage selten ein Formblatt hilft, weil Dich das zwar beim Ausrechnen unterstützen kann, aber nicht unbedingt beim Verstehen woher die Formeln kommen und warum was wie gemacht wird. Hast Du da andere Erfahrungen?
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: SIX SIGMA – Nutzen in € #28278Hallo qualyman,
herzlichen Glückwunsch zum ersten erfolgreichen Six Sigma-Projekt!
Für eine BB-Zertifizierung werden sehr unterschiedliche Einsparungen vorgeschrieben. Die LVQ (lvq.de, die Kontaktdaten von einem der Projektmanager kann ich Dir geben) setzt 0 € als Muss an, in meiner Ausbildungsfirma muss ein BB mindestens 500000 € einsparen. Gerechnet wird das über ein Jahr.
Natürlich müssen die Projektkosten von den Gesamteinsparungen abgezogen werden. Die Projektkosten sind sehr unterschiedlich, deshalb gibt es auch keine allgemeinen Zahlen.
Berücksichtigt werden müssen:
*Menschenkosten: Ausfall des Mitarbeiters während der Projektsitzungen und der ggf. anfallenden Projektarbeit, (Vertrieb oder Buchhaltung müssten dazu Zahlen haben)
*Maschinen- und Materialkosten: Standzeiten wegen abwesender Mitarbeiter oder Nutzung für Pilotversuche bzw. Versuchsreihen, Versuchsmaterial und ggf. Entsorgung/Nacharbeitung (auch dabei müsste der Vertrieb bzw. die Buchhaltung weiterhelfen können)
*Reisekosten, Verpflegung, Raummiete: was so anfällt
*Honorare: wenn Externe mitarbeiten
Weiche Kosten sind natürlich extrem schwierig zu kalkulieren (was wird durch eine Erhöhung der Kundenbindung gespart? was kostet uns ein abgesprungener Kunde?), da musst Du in der Project Charter präzise definieren und Eure gut sortierten Q-Kosten durchschauen.
Die Lebenszeit eines Produkts spielt bei der Kalkulation (leider) eine untergeordnete Rolle. Du hast nix davon, wenn Du ein wunderbares aber extrem teueres Projekt durchführst, dass sich erst nach 8 Jahren amortisiert, Deine Firma aber nach 2 Jahren wegen der Anlaufkosten Insolvenz anmeldet (ja, das ist übertrieben ;-)
Viel Spaß bei der BB-Ausbildung und viele Grüße
Barbara
Hallo Carlos,
>Alle Werte liegen zwischen 1394.23 und 1394.25, sprich eine Streuung von 0.02mm
Nein, die Streuung berechnest Du in der Cg/Cgk-Formel anders (Summe der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert), 0.02 ist die Spannweite bzw. der Range.
>Leider komme ich bei der Auswertung auf Werte wie Cg14.26/Cgk -2.76
D. h., Deine Streuung ist sehr schön klein, die Lage ist aber verrutscht.
>Ich benutze folgende Formel:
Cg = (0.2xToleranz)/ 6xStanartabw.
Cgk = (0.1xToleranz)-(Xquer-Xmin)/6S
Cgk = (Xquer-Xmin)-(0.1xToleranz)/6SBei Cgk wird durch 3S geteilt und da es keine negativen Fähigkeiten gibt, kenne ich nur die Konvention, Cgk dann =0 zu setzen. (Wenn Du allerdings statt der Standardabweichung die Spannweite verwendet hast, dann könnte da der Fehler liegen.)
>Können die Fehler damit zu tun haben, dass ich weit weg vom Nennmass bin, und die Tolerierung vieleicht besser 1394 ± 1 lauten sollte?
Da Du Messwerte betrachtest werden die (anders als die Tolerierung) nicht einseitig vom Nennwert streuen, sondern beidseitig von der Mitte, d. h. die Änderung in 1394 +1/-1 ist für die Messwerte besser geeignet. Allerdings wird sich an Deinen Berechnungen nichts ändern, weil Du in der Cgk-Formel nicht die gewünschte Mitte (1394) sondern den Mittelwert zusammen mit der Toleranz-Breite verwendest.
Ich hoffe das hilft Dir erstmal weiter. Ansonsten kannst Du mir auch Deine Messwerte mailen, dann schau ich da mal rein.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: OT? Vergleichswerte für Kennzahlen? #28257Hallo Norbert,
Benchmarking ist eine interessante Sache, aber Du weißt nie, wie sauber die Daten sind. Und ob das wirklich vergleichbar ist, hängt von vielen Faktoren ab.
Ein Beispiel: Ein Mitbewerber von Euch hat einen sehr viel niedrigeren Krankenstand als Ihr. Du kannst dann hingehen und bei Euch versuchen, dass die Menschen weniger krank sind. (Ob das funktioniert, sei mal dahin gestellt.)
Vielleicht hat der Mitbewerber aber wenige AUs, weil die Mitarbeiter im Durchschnitt jünger sind oder weil sie einfach Angst haben, weil bei den letzten Entlassungen auch gemunkelt wurde, dass die gegangen wurden, die häufiger mal krank waren. In beiden Fällen seid Ihr nicht mit dem Mitbewerber vergleichbar, weil die Voraussetzungen unterschiedlich sind.
Also müsstest Du als erstes eine Firma mit ähnlichen Bedingungen und Strukturen finden wie Eure und von denen dann gute Daten kriegen (gut = es wird in beiden Firmen nach den gleichen Definitionen das Gleiche gemessen). Allgemeine Branchen-Kennzahlen sind da weniger gut geeignet.
Vergleichen kann leicht zu Frust führen, wenn nämlich Eurer Belegschaft vermittelt wird, dass sie etwas ändern müssen, weil die anderen besser sind, ihnen aber nicht die notwendigen Hilfsmittel und Ressourcen dazu gegeben werden. (Beispiel: Die anderen haben neuere Anlagen, präzisere Messgeräte, bessere ergonomische Bedingungen, etc.)
Zahlen sind immer nur dann interpretierbar, wenn das System bekannt ist, aus dem sie entstanden sind. Wenn Du Zahlen aus verschiedenen Systemen miteinander vergleichen willst, dann müssen diese Systeme sehr ähnlich sein, sonst hast Du ein „Äpfel mit Birnen“-Problem.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Standardabweichung, Fähigkeitindices, need help! #28255Hallo Norbert,
ich hab noch ein paar Fragen zu Deiner Messreihe:
Hast Du wirklich nur elf Werte? Mit wie vielen Werten willst Du den Cpk berechnen?
Sind das Werte aus dem normalen Prozesslauf oder sind das Werte, die unter bestmöglichen Bedingungen gemessen wurden?
Bis auf den ersten Wert sind alle Werte mit einer Genauigkeit von +/-0,05 angegeben. Ist das Zufall? Die Messungen scheinen nicht genau genug zu sein, um eine gute Streuungsschätzung hinzukriegen.
Sind das Urwerte oder sind das Mittelwerte? Wenn es Mittelwerte sind, wie groß sind die Untergruppen?
Welche Toleranz-Grenzen hast Du?
Du kannst an einem Prozessfähigkeitsindex nicht erkennen, warum er so schlecht ist, sondern nur feststellen, dass er schlecht ist. Ggf. kannst Du Dir dann die Werte mit der größten Abweichung vom Mittelwert anschauen, aber auch das erinnert mehr an ein Stochern im Nebel. Da gibt es wirklich effizientere statistische Verfahren, um Zusammenhänge oder Ursachen zu erkennen.
Hier eine kurze Analyse Deiner Werte:
1. Die sind auf gar keinen Fall normalverteilt (zu viele gleiche Werte, sieht im Moment eher nach einer Verteilung mit zwei Gipfeln aus, auch die Kennzahlen und Tests sprechen eindeutig dagegen)
2. Die Standardabweichung ist 0,0254, d.h. Dein Nenner ist 0,1524 (wie gesagt, die Cpk-Abschätzung, dass 99,73 % im Intervall liegen, gilt nur für normalverteilte Werte, die Du nicht hast).Ich würde Dir empfehlen, den Messprozess anzuschauen um die Ursache für die sehr ähnlichen Werte zu finden und vor allem deutlich mehr Werte für die Berechnung von Fähigkeitsindizes zu nehmen.
Ich hoffe das hilft Dir.
Viele Grüße und Dir auch ein schönes Wochenende
Barbara
als Antwort auf: Standardabweichung, Fähigkeitindices, need help! #28246Hallo Norbert,
zu 1.
nein, Du kannst nicht immer die von Dir angegebene Formel verwenden. Das ist die Formel für die Standardabweichung von t-verteilten Merkmalswerten (d. h. von Merkmalswerten, die normalverteilt wären, wenn sie unendlich oft erfasst werden könnten).
Bei Mittelwerten kannst Du die Formel nehmen, wenn der Prozess und die Streuung zeitstabil bzw. konstant sind. (Eine Überprüfung der Verteilung ist allerdings ratsam, nicht nur ein „ich glaub das das so ist“.)zu 2.
Die Vorgaben für Deine Cm-Werte scheinen mir ziemlich niedrig zu sein, eigentlich werden die höher angesetzt um die Unsicherheit im normalen Prozessablauf auffangen zu können und trotzdem noch einen fähigen Prozess (Cp>1) zu haben (dazu gibts einen längeren Beitrag unter http://www.quality.de/quality-forum/2004/messages/8367.htm)Um Deinen Prozess fähig zu kriegen bzw. die geforderten Werte zu erreichen gibt es grundsätzlich zwei Möglichkeiten:
1. Die Streuung (Sigma) wird verringert (natürlich geht das nur bis zu einem gewissen Grad wegen der technischen Grenzen und der Mess-Ungenauigkeiten)
2. Die Toleranzen OGW-UGW werden verbreitert.Wenn weder 1. noch 2. geht, dann wird Dein Prozess niemals fähig sein.
Du kannst mir gerne Deine Messwerte schicken, dann schau ich mir das mal an. 0,3 ist irgendwie ein bisschen arg wenig…
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Six Sigma Literaturempfehlung #28245Hallo Frank,
die BB-Ausbildungen sind teilweise sehr unterschiedlich, wenn z. B. eine produzierende Firma Six Sigma macht verwendet sie andere Tools als eine Dienstleistungsfirma.
Als netten kleinen Einstieg kann ich Dir den Memory Jogger von Rath&Strong empfehlen (Rath & Strong’s Six Sigma Pocket Guide. 34 Werkzeuge zur Prozessverbesserung, TÜV-Verlag). Da kriegst Du einen guten Überblick und kannst dann selbst die Punkte vertiefen, für die Du weitere Infos haben willst.
Wenn Du speziell etwas zu den statistischen Verfahren wissen willst oder Literatur suchst, schreib einfach für welchen Bereich.
Der Nutzen im Unternehmen ist unterschiedlich, je nachdem wie das Ganze gelebt wird und welchen Stellenwert es hat bzw. kriegt.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: AQL Prüfung #28213Hallo Franco,
die Tabellen findest Du z. B. im DGQ-Band 18-105, kriegst Du über den Beuth Verlag.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Grenzen Cpk – Cmk #28192Hallo Chris,
der Cmk-Wert sollte deutlich höher sein als der Cpk-Wert (woher allerdings die Formulierung „eine Stufe“ kommt, kann ich Dir auch nicht sagen).
Die Kurzzeit- oder Maschinenfähigkeits-Werte (Cmk) werden unter sehr guten Bedingungen gemessen. Wenn der Prozess dann unter normalen Bedingungen läuft und die Fähigkeit bestimmt werden soll, dann hast Du mehr Streuung drin (weil die Bedingungen schlechter sind), deshalb ist der daraus berechnete Cpk auch kleiner als der Cmk.
Der Cmk muss also so viel Puffer zusätzlich haben, dass am Ende ein genügend großer Cpk herauskommt.
Viele Grüße
Barbara
als Antwort auf: SPC Regelkarten #28189Hallo Franz,
Prozessfähigkeitsindizes (Cpk,Cp,etc.) sind nur dann wirklich gut, wenn die Werte normalverteilt sind.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Verteilung von Messwerten auf Normalverteilung zu überprüfen. Genaueres findest Du hier:
http://www.bb-sbl.de/tutorial/verteilungen/ueberpruefungnormalverteilung.htmlViele Grüße
Barbara
als Antwort auf: Merry Chrismas and best wishes for the new year ! #28180Liebe Forumsteilnehmer,
ich wünsche Euch auch ein friedliches Weihnachtsfest und einen guten Start ins nächste Jahr.
Ich freue mich schon auf den Austausch mit Euch im nächsten Jahr!
Viele Grüße
Barbara
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