[Barbara]

als Antwort auf: UT 2012 #61287

Hallo zusammen,

ab sofort könnt Ihr Euch für das Usertreffen 2012 anmelden :) (Link zum Anmeldeformular)

Euch erwartet ein wunderbares, spannendes und interessantes Programm in Ludwigshafen und Mannheim.

Donnerstag 27.09.12
*gemeinsames (Abend-)Essen & Erfahrungsaustausch

Freitag 28.09.12
*Firmenbesichtigung im BASF-Stammwerk Ludwigshafen
*Mittagessen
*Standrundgang durch Ludwigshafen-Hemshof (ältester Stadtteil von Ludwigshafen)
*Besuch des John-Deere-Forums
*Erfahrungsaustausch

Samstag 29.09.12
*Workshop Digital-Therapie mit Anitra Eggler
*Abschluss des Usertreffens 2012

Das ausführliche Programm findet Ihr auf der Usertreffen-Seite.

Trotz unserer hochkarätigen Referentin liegen auch in diesem Jahr die Teilnahme-Kosten für das Usertreffen bei 70 Euro. Die Zimmer in unserem Tagungshotel sind da leider deutlich teurer (116 Euro), aber Ihr könnt selbstverständlich auch woanders übernachten.

Bitte beachtet den Anmeldeschluss für das Usertreffen: 07.09.2012!

Ihr seid alle herzlich eingeladen und ich würde mich freuen, ganz viele alte und neue Gesichter bei unserem Usertreffen zu sehen :)

Viele Grüße

Barbara

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Eine gute wissenschaftliche Theorie sollte einer Bardame erklärbar sein.
(Ernest Rutherford, Physiker)

geändert von – Barbara on 04/08/2012 21:24:15

[Barbara]

als Antwort auf: Nutzbare Toleranzbreite für Fähigkeitsindex #61282

Hallo uglyone2002,

willkommen im Qualitäter-Forum :)

Es gibt Tabellen, in denen Du siehst, wie viele Standardabweichungen innerhalb der Toleranz liegen bei einer bestimmten Fähigkeit (s. z. B. „Sigma Level“ in dieser Wikipedia-Tabelle).

Achtung: Diese einfachen Abschätzungen gelten nur und ausschließlich für zentrierte Prozess (Cpk=Cp bzw. Mittelwert des Prozesses = Mitte der Toleranz). Wenn Du als Fähigkeitskennzahl den Cpk-Wert nimmst und einen nicht-zentrierten Prozess hast, lässt sich das nicht mehr so einfach angeben.

Die Stichprobengröße wird erst dann interessant, wenn Du den Zufallsstreubereich des Fähigkeits-Indexes mit berücksichtigst. Spätestens da ist dann auch Schluss mit einfachen Berechnungen, weil die Formeln schön knusprig sind (s. z. B. Engineering Statistics Handbook, What is process capability?, „Confidence Limits For Capability Indices“).

Achtung: Die Formeln für die Zufallsstreubereiche sind nur und ausschließlich dann anwendbar, wenn Deine Daten normalverteilt sind. Für andere Verteilungen gibt es keine Zufallsstreubereiche (vgl. Rinne/Mittag „Prozeßfähigkeitsmessung“).

Dass Deine Daten sowieso ein paar Voraussetzungen erfüllen müssen, wenn die Prozessfähigkeitskennzahlen zuverlässig sein sollen (z. B. stabiler Prozess, sinnvoll ausgewählte Verteilung die in den Daten zu finden ist) und dass das für die allermeisten Prozesse nicht so einfach gegeben ist, hast Du vermutlich schon woanders gelesen, also spar ich mir diese Schleife ;)

Viele Grüße

Barbara

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Eine gute wissenschaftliche Theorie sollte einer Bardame erklärbar sein.
(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: qb prüfung #61281

Lohnt nicht. Wenn Du da genauso viel Hirn reinsteckst wie in Deinen Auftritt hier, kommst Du auch mit Fragenkatalog nicht durch.

Ich sperre jetzt dieses Thema für weitere Postings, denn der Thread für die Fragenkataloge ist QM-Prüfung (und dort hat hako8 seine/ihre Anfrage schon eingestellt).

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: Wareneingangsprüfung und TS16949 #61277

Hallo Nafets,

eine kostenfreie Rechenmaschine ist GPower. Wenn Du ein bisschen mehr Unterstützung bei der Auswahl von Methoden und Beispiele haben möchtest, kannst Du Dir z. B. Minitab anschauen (Menü Statistik > Qualitätswerkzeuge > Annahmestichprobenprüfung sowie Statistik > Trennschärfe und Stichprobenumfang).

Im Elsmar-Forum gibt es auch für einige Test-Situationen Excel-Dateien.

Hintergrundinfos zu den Methoden findest Du z. B. im Engineering Stastistics Handbook und ein paar Formeln für die einfachsten Prüfsituationen stehen auch auf meinen Seiten (Stichprobenumfang attributive Merkmale und Stichprobenumfang variable Merkmale).

Ich hoffe das hilft Dir ein Stück weiter.

Viele Grüße

Barbara

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: Quantile Excel 2007 ungleich qs-STAT #61276

Hallo Marcel78,

das Verfahren in dem verlinkten pdf kann Dir nur den Cp-Wert liefern, nicht den Cpk, weil Du keine Formel für den Mittelwert der Betragsverteilung 1. Art hast. Der wird anders berechnet als der übliche Mittelwert und braucht auch eine Korrektur wegen der technischen Grenze.

Was ich schade finde ich, dass die dort zitierte Quelle /N4/ leider nirgends im pdf aufgeführt ist. Ich kenne diese Formel nicht und verwende für diese Berechnungen die Schneider-Approximation (für die die Software allerdings die Betragsverteilung 1. Art bzw. gestutzte Normalverteilung kennen muss). Die Formeln und Beschreibung kannst Du hier nachlesen: Prozessfähigkeit bei technisch begrenzten Merkmalen.

Ich hab mal die Ergebnisse aus den Formeln im pdf gegen die Ergebnisse aus den Schneider-Approximationsformeln geworfen und zwar für den gesamten angegebenen Anwendungsbereich für die Streuung sigma (1,3236 ; 3,0000), eine technische Nullgrenze und einen Mittelwert µ=1.

Bei den unteren Quantilen x0,135% ist das ziemlicher Murks (s. Vergleich untere Quantile). Für das obere Quantil x99,865% sind die Ergebnisse halbwegs brauchbar (s. Vergleich obere Quantile).

Um zu prüfen, wie sich die Ergebnisse auf die Cpk-Berechnung auswirken, hab ich eine untere Toleranzgrenze von USG=0,1 und eine obere Toleranzgrenze von OSG=2,0 festgelegt und in die pdf-Formeln den festgelegten Mittelwert µ=1 eingesetzt (was null theoretische Grundlage hat und einfach nur Zahlenspielerei ist):
Cpku = (µ – USG) / (µ – X0,135%)
Cpko = (OSG – µ) / (X99,865% – µ)

Bei der Schneider-Approximation hab ich den korrigierten Mittelwert statt µ für die Cpku- und Cpko-Berechnung verwendet.

Da die Bestimmung des unteren Quantil x0,1135% schon wackelig war und der übliche Mittelwert in der Formel steckt, liefert die Cpku-Berechnung mit den pdf-Formeln einen fast konstanten Wert zwischen 0,9 und 0,95 (s. Vergleich Cpku-Werte).

Beim Cpko zeigt sich, dass bei einer kleinen bis mittleren Streuung so in etwa der gleiche Cpko-Wert herauskommt. Bei einer größeren Streuung (ca. ab korrigierte Standardabweichung>0,5) liefert die pdf-Formel kleinere Cpko-Werte (s. Vergleich Cpko-Werte).

Nun haben Näherungsgleichungen natürlich immer eine gewisse Unschärfe, auch die Schneider-Approximation, nur ist die deutlich treffsicherer als die pdf-Formeln.

Um mal Deine Ausgangsfrage zu beantworten: Ich würd die pdf-Formeln höchstens für Show-Program-for-Customer verwenden und nicht für eine belastbare Prozess-Beurteilung.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: UT 2012 #61274

Hallo zusammen,

wie schön, wir dürfen zu BASF :) Danke qualyman!

Und für den Samstag hab ich gerade die Zusage von Anitra Eggler (Autorin von „E-Mail macht dumm, krank und arm“) bekommen, die für uns einen 4h Workshop inklusive Blitztherapie machen wird.

Sobald auch noch die Unterkunft / Tagungsmöglichkeiten feststehen, geht es dann auch (endlich) los mit der offiziellen Anmeldung zum Usertreffen 2012.

Ich freu mich drauf!

Viele Grüße

Barbara

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als Antwort auf: Wareneingangsprüfung und TS16949 #61272

Hallo Nafets,

Jetzt nochmal die Frage:
Kennt irgend jemand eine harte Forderung in der Automobilindustrie, die vorschreibt, welche Stichprobenumfänge zu prüfen sind?

Nein, denn der Prüfumfang hängt immer von der Prüfsituation ab.

Oder kann ich meine Stichprobengröße selbst festlegen???

Wenn Dein Kunde nichts anderes vorschreibt, kannst Du das selbst festlegen. Allerdings ist es ratsam, hierfür die statistischen Berechnungsmethoden zu verwenden, um eine haltbare Aussage über die Prüfung zu bekommen.

Die zwei wichtigsten Fragen bei der Stichprobenprüfung sind:
1. Wie scharf muss die Prüfung sein bzw. ab welcher Veränderung muss die Prüfung die Veränderung anzeigen (kritischer Effekt oder Abstand d)?
2. Wie hoch ist das maximal tolerierbare Risiko dafür, eine schlechte Lieferung zu übersehen (beta-Risiko)? (Nicht das Risiko für eine schlechte Lieferung, sondern nur dafür nicht zu merken, dass eine Lieferung schlecht ist egal wie oft eine Lieferung schlecht ist.)

Denn bei Stichprobenprüfungen wird nur ein Teil der Lieferung geprüft, d. h. Du hast immer ein Risiko eine falsche Entscheidung zu treffen, weil Du nur einen Teil der Informationen (die aus der Stichprobe) über die Lieferung hast.

Viele Grüße

Barbara

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: UT 2012 #61189

Hallo zusammen,

wie schön, dass wir schon mal den Termin für das Usertreffen 2012 haben:

Donnerstag, 27.09.
ab 18h Ankommen
anschließend Erfahrungsaustausch beim gemeinsamen Essen

Freitag, 28.09.
Firmenbesichtigung (s.u.)
je nach Dauer der Firmenbesichtigung weitere Programmpunkte

Samstag, 29.09.
Workshop/Seminar (s.u.)
Ende des Usertreffens gegen 16h

Es gibt leider eine schlechte Nachricht zur Firmenbesichtigung bei der oben erwähnten Firma: Unser Kontaktmann ist da in seinem Jahresurlaub und kann uns deshalb nicht herumführen.

Wir sind also gerade auf der Suche nach einer anderen spannenden Firma, die uns in ihre heiligen Hallen lässt.

Auch für die übrige Organisation (Workshops, Vorträge, etc.) sammeln wir noch Ideen und Referenten.

Wenn Euch eine Firma für die Besichtigung, ein Workshop-Thema und/oder ein Referent einfällt, meldet Euch beim Orgateam: usertreffen@bb-sbl.de Danke :)

Viele Grüße

Barbara

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: Negative Werte bei der Berechnung den Mittelwert #61153

Hallo Mac Khan,

herzlich willkommen im Qualitäter-Forum :)

Manchmal frage ich mich schon, wer andere Menschen derart verwirrt, dass solche Fragen auftauchen…

Der Mittelwert ist schlicht die Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl, ganz egal ob da negative oder positive Werte stehen. Dabei ist es auch vollkommen egal, welche technische Einheit die Werte haben oder welcher Sollwert vorgegeben ist.

Nehmen wir mal die erste Zeile der Werte in Deinem Beispiel:
-1,9 4,1 4,5 8,0 3,5 5,0 7,4 5,2 3,5 3,1

Die Summe dieser Werte ist 42,4.
Die Anzahl Werte ist n=10.

Damit ist der Mittelwert
xquer = Summe/Anzahl = 42,4/10 = 4,24 Bogenminuten

Viele Grüße

Barbara

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: Thema Mehrarbeit u. GF Infoschreiben #61135

Hallo hagazuza,

darf ich mal was ganz Ketzerisches fragen: Wieso sollen die Mitarbeiter denn von ihren liebgewonnen Gewohnheiten abrücken und ihre Arbeit effizienter organisieren? Was haben sie denn davon?

Vielleicht wollen die (trotz saurem Azubinen-Gesicht) bei dieser Art der Kommunikation bleiben, denn bei dem Zeit-Einsparpotential was sich da auftut könnte aus der Zeit-Einsparung auch eine Mitarbeiter-Einsparung werden.

Klar wird da enorm viel Geld versenkt und logisch ist der Informationsfluss unsauber, wobei elektronische Kommunikation da auch nicht immer der Heilsbringer ist. Mir graust es vor Riesen-Verteiler-Mails (FYI) und der Vorstellung in der nächsten Sitzung anhören zu dürfen, dass unter den 200 Mails pro Tag doch die Nr. 79 in Zeile 867 die für Dich so wichtige Information enthalten hätte. Hättest Du doch „einfach nur“ lesen müssen!

Genug der Ketzerei, Du wolltest ja eigentlich nur ein Beispiel dafür haben, warum Dein QM-Konzept sinnvoll ist. Ich würd versuchen aus der Sicht des Mitarbeiters zu überlegen, was der konkret davon hat. Wenn es beim Thema Kommunikation durch Papier wenig Zustimmung gibt (denn anscheinend machen die das ja alle so, das miteinander reden hat doch niemand verboten, oder?), würd ich nach etwas anderem suchen.

Die Geld-Vernichtung ist für das Controlling und die GF interessant. Der normale Mitarbeiter hätte nur dann etwas von den Einsparungen, wenn davon (auch) Investitionen für den Mitarbeiter bezahlt würden (neue schönere Büromöbel, schicke Kaffeemaschine, Masseur, etc.) und/oder sein eigener Arbeitsplatz dadurch sicherer würde (was bei einer Behörde eher weniger wichtig ist).

Viele Grüße

Barbara

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: Quantile Excel 2007 ungleich qs-STAT #61130

Hallo Marcel,

hach ja, da ist sie wieder, die Mischverteilung…

Also: Um die Prozessfähigkeit zuverlässig zu bestimmen, brauchst Du ein zuverlässiges mathematisches Modell. Verteilungen wie die Normalverteilung, Betragsverteilung 1. Art und Weibullverteilung sind einfache Modelle für Prozesse, in denen keine (deutlichen) systematischen Einflüsse auftauchen. Diese Prozesse streuen zufällig, d. h. kleine Einflüsse überlagern sich und es ergibt sich eine bestimmte Verteilungsform.

In der Realität ist es überwiegend so, dass es deutliche systematische Einflüsse gibt, z. B. die von Dir beschriebenen automatischen Regelungen oder auch Unterschiede durch Material-/Chargen-Qualitäten usw. So etwas kann ein einfaches Verteilungsmodell nur unzureichend beschreiben:
Unzureichende Messdaten-Beschreibung = unzuverlässige Prozessfähigkeitswerte

Das ist unabhängig von der Menge an Messdaten. Ob Du also 500 oder 5.000 oder 50.000 Werte hast, spielt keine Rolle: Ohne mathematisch belastbare Messdaten-Beschreibung gibt es keine zuverlässigen Prozessfähigkeitswerte.

Es gibt zwei Ansätze, um eine bessere Messdaten-Beschreibung zu bekommen:

1. Finden einer Verteilung, die die Messdaten-Struktur besser wiedergibt

Zu diesem Ansatz gehört auch die Mischverteilungs-Geschichte, die in qs-stat über eine Mischung aus Normalverteilungen realisiert wird. Diese Normalverteilungen haben alle dieselbe Streuung (Standardabweichung) und unterscheiden sich im Mittelwert. Ich persönlich halte die Annahme für diskussionsbedürftig, dass sich bei systematischen Einflüssen ausschließlich die Mittelwerte ändern und die Standardabweichung gleich bleibt, denn meine Erfahrungen aus der Praxis sind andere.

Anstelle der Mischverteilung wird alternativ irgend eine andere Verteilung genommen, die die aufgenommenen Messdaten besser wiedergibt. Verteilungen gibt es tonnenweise in der Statistik, da lässt sich auch immer eine finden, die so aussieht wie die aktuellen Messdaten.

Wer mal einen Eindruck davon bekommen möchte, wie viele Verteilungen für variable Merkmale existieren, kann z. B. einen Blick in das Lexikon „Continuous Univariate Distributions“ Vol. 1 von Johnson & Kotz werfen. Auf über 700 Seiten werden dort Verteilungen beschrieben und allein für die Normalverteilung und deren Varianten gibt es über 120 Seiten (und im Schnitt auf jeder Seite eine neue Variante).

Es findet sich also immer irgend eine freaky-funky-Verteilung, die so aussieht wie die aktuellen Messdaten. Blöd daran ist nur, dass Dir niemand sagen kann, ob der Prozess morgen noch genauso aussieht wie heute. Denn wenn es systematische Einflüsse gibt, verändert sich (voraussichtlich) auch das Aussehen der Messdaten. Die heute schick-passende Verteilung kann morgen völlig neben der Spur sein.

Deshalb wird in der Statistik auch nicht nach einer passenden Verteilung gesucht, sondern ein anderer Ansatz gewählt, um einen Prozess zuverlässig zu beschreiben:

2. Beschreibung des Prozesses über Modelle

Mit einem Modell werden die unterschiedlichen Einflüsse und Wirkungen in einem Prozess beschrieben. Ein Modell liefert eine Funktion, die die Einflüsse quantifiziert und Dir z. B. sagt, dass sich die Länge eines gefertigten Teils um +0,08mm erhöht, wenn die Temperatur im Prozess um 1°C abgesenkt wird.

Damit lassen sich nicht nur die Einflüsse finden und untersuchen, sondern auch feststellen, ob der Prozess mathematisch gut genug verstanden wurde (z. B. über Modell-Qualitäts-Kennzahlen wie die Anpassungsgüte R²).

Die Prozessfähigkeit lässt sich dann in Abhängigkeit der Prozess-Einstellungen angeben. Bei veränderlichen Prozess-Bedingungen (systematische Einflüsse) kann mit dem Prozess-Modell simuliert werden, wo die Ergebnisse liegen (z. B. Länge mit 99,73% Wahrscheinlichkeit zwischen 2,35 und 2,47mm) und es kann das Risiko für außer-Toleranz-Teile bestimmt werden (z. B. Risiko für Länge <2,34 ist 0,03%=300ppm). Zusätzlich kannst Du aus einem Modell ablesen, welche Stellgrößen im Prozess besonders vorsichtig verändert werden sollten, um gute Prozess-Ergebnisse zu bekommen oder wie ungünstige Material-Qualitäten durch Prozess-Einstellungen kompensiert werden können.

Unschön an den Modellen ist „nur“, dass sie deutlich aufwändiger zu bekommen sind als das Quantil einer Verteilung. Und Du brauchst für die Modellierung eine Statistik-Software (das kann qs-stat nicht!)

Viele Grüße

Barbara

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als Antwort auf: Ist es das wert? #61126

Hallo zusammen,

puh. Das ist ein ganz schön hoher Preis, den einige hier im Forum für die Arbeit bezahlt haben.

Falls jemand noch eine Motivationsstütze braucht, um aus dem Hamsterrad auszusteigen und die Arbeit lebensfreundlicher zu organisieren, hab ich hier noch einen Buchtipp:
Anitra Eggler: E-Mail macht dumm, krank und arm

Trotz des reißerischen Titels ist das sehr gut lesbar, anschaulich und eine gute Stütze wenn mal wieder zu viel Arbeit für zu wenig Zeit da zu sein scheint.

Viele Grüße

Barbara

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als Antwort auf: Quantile Excel 2007 ungleich qs-STAT #61125

Hallo Marcel,

grundsätzlich sind diese Zuordnungstabellen ganz brauchbar, jedoch muss im Einzelfall immer geprüft werden, ob die angenommene Verteilung auch für die Messdaten geeignet ist.

Wenn es systematische Einflüsse gibt (z. B. Mittelwert-Verschiebungen bei verschiedenen Chargen o. Ä.), sieht die tatsächliche Messdaten-Verteilung oft anders aus als die Zuordnungs-Tabelle vorgibt. Dann kannst Du zwar Prozessfähigkeits-Kennzahlen über die Quantile berechnen, nur haben die keinerlei Aussagekraft. Eine zuverlässige Beurteilung von Prozessen über Prozessfähigkeits-Kennzahlen ist nur dann möglich, wennd die Messdaten auch in der Realität der Verteilung folgen und der Prozess stabil ist.

Die Quantile der Betragsverteilung 1. Art (gestutzte Normalverteilung, truncated normal distribution) lassen sich meines Wissens nicht in Excel berechnen, weil es dafür in Excel keine Verteilungsfunktion gibt.

Für die Quantile der Betragsverteilung 2. Art brauchst Du die inverse Funktion der Weibull-Verteilung mit beta=2. Die Betragsverteilung 2. Art ist die Rayleigh-Verteilung und die ist ein Spezialfall der Weibull-Verteilung (s. Wikipedia: Beziehung der Rayleigh-Verteilung zur Weibull-Verteilung und Engineering Statistics Handbook > Uses of the Weibull Distribution Model 3). Soweit ich weiß kennt Excel keine inverse Weibull-Verteilung.

Wenn Du die Verteilungs-Parameter hast, kannst Du mit einem Programm Deiner Wahl wie beispielweise (R (das kann nachgewiesenermaßen rechnen – nur eben nicht in Excel) oder auch dem Excel-Addon NTRand (kenn ich nicht, behauptet aber das rechnen zu können) die Quantile bestimmen. Die größere Herausforderung ist, die Verteilungsparameter aus den Messdaten zu kriegen und zu prüfen, ob die Messdaten auch zu der Verteilung passen.

Ich hoffe das hilft Dir trotzdem ein Stück weiter :)

Viele Grüße

Barbara

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(Ernest Rutherford, Physiker)

[Barbara]

als Antwort auf: UT 2012 #61109

Hallo qualyman,

wegen „der“ Firma in Köln bin ich noch dran, vielleicht kriegen wir das doch noch hin. Wenn Du genauso schöne Alternativen hast, immer her damit :)

Viele Grüße

Barbara

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als Antwort auf: UT 2012 #61104

Moin,

das UT 2012 soll selbstredend auch in diesem Jahr stattfinden, und zwar an einem der beiden folgenden Termine:
21.-22. September
28.-29. September
(@qualyman: Wie kommst Du darauf, dass wir uns erst im November treffen können? Hab ich was verpasst?)

An den beiden September-Terminen sind so gut wie keine Schulferien (s. Inverser Ferienkalender 2012 und damit müsste das eigentlich für die meisten machbar sein.

Passt der Termin für Euch?

Unser Kontakt zu „der“ Firma in Köln hat leider den Standort gewechselt. Im Moment ist nicht klar, ob und wenn ja wo wir diese Firma besuchen können. Sobald ich mehr weiß, sag ich Bescheid.

Viele Grüße

Barbara

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