Reklamationsstatistik

[cr.iso]

#20261

Guten Morgen,
hier eine Frage an die Statistiker unter uns:
Einerseits soll eine Auswertung während der Gewährleistung aufgestellt werden, anderseits soll aufgezeigt werden, wie viele Ausfälle im letzten Jahr waren.
Ich bitte um Korrektur, wenn ich falsch liege:
Gewährleistung: 2 Jahre
Eine Auswertung kann dann doch nur rückwirkend die Lieferungen berückrücksichitgen, wo die Gewährleistung abgelaufen ist. Das heißt, dass die Produkte dann auch schon zwei Jahre alt sind.
Die aktuelle Ausfallrate meinetwegen Lieferung/Ausfallrate letztes Jahr kann man doch gar nicht sinnvoll erfasst werden, da die Reklamationen ja noch steigen können.
Ich bitte dringend um Eure Hilfe.
Habt Ihr ein Beispiel für eine sinnvolle Lösung oder Literatur zum Nachlesen?
Vielen Dank
Gruß
CR.ISO

„Wenn es einen Weg gibt,
etwas besser zu machen,
finde ihn“
(Thomas Alva Edison)

[Barbara]

#30465

Hallo cr.iso,

Du hast da zwei Fragestellungen, die Du auch nur getrennt voneinander beantworten kannst:

1. Wie viele Reklamationen haben wir (pro Monat, pro Jahr)?
-> Reklamations-Sicht

2. Wie viele unserer Produkte fallen innerhalb der zwei Jahre aus und wann?
-> Produktsicht

Bei der Antwort auf die zweite Frage hast Du Recht: Das kann man genau erst nach dem Ablauf der Gewährleistungsfrist beantworten. Ggf. hast Du ältere Daten (älter als 2 Jahre), mit denen Du die Ausfallrate / -wahrscheinlichkeit bzw. eine Funktion daraus schätzen kannst, dann könntest Du diese Daten mit den aktuellen Daten abgleichen (-> passen die aktuellen Ausfallraten zu denen in den Vorjahren?) Geht natürlich nur, wenn Ihr das gleiche Produkt schon seit Jahren herstellt.

Ich hoffe das hilft Dir erstmal.

Viele Grüße

Barbara

PS: Hat cr.iso mehr mit Krise oder mit cris-iso zu tun?

[MG]

#30469

Dein Problem wird bereits „standardmäßig“ im Bereich
der Computer Hardware mittels Datenerfassung und
Auswertung durch ein SPRT Chart gemacht – online,
was soviel heißt wie: am ausgelieferten Produkt.

Hierbei wird die jewelige (neue) MTBF ermittelt und gegen
eine zuvor genannte (alte) MTBF verglichen. Liegt man
drüber, ist die Gewährleistung bestätigt, fällt man drunter,
erfolgt eine Rückholaktion ..oder Stillschweigen.

Das SPRT Chart bzw. der Sequential Reliability Test
ist im MIL HDBK 781 beschrieben und läßt sich vom
Department of Defense USA ziehen.
(Lies er sich jedenfalls bisher)

Ist, wenn man die Rechenalgorithmen als Spreadsheet
aufbaut, recht simpel in der Anwendung – aber dafür
sehr effektvoll.
Wenn dies Rossmanith System nicht so bescheiden wäre,
könnte ich Dir eine Graphik senden……

[cr.iso]

#30472

Vielen Dank für Eure Antworten.
@MG: für mich Neuland. Kannst Du mir die Grafik mailen?

@Barbara: Zu Pkt. 1:
– werden die Reklamationen ins Verhältnis gesetzt, wenn ja, mit was?

Hintergrund ist die Forderung unserer Kunden. Unsere GL hat zugesichert:

!defekte Baugruppen < 1% zur Liefermenge!

Problem:
– Rücklieferungen (RL) müssen nicht in Zusammenhang zur Lieferung stehen, weil RL erheblich älteren Lieferdatums sein können.
– Die Bestellmenge/Liefermenge des Kunden kann sehr rückläufig sein, dann haben wir gar keinen Einfluss auf die 1%.

Mein 1. Ansatz:
Erst mal schauen, wie viele Baugruppen wirklich in Gewährleistung ausfallen. Da muss ich 2 Jahre zurückblicken.
@s. Barbara Pkt. 2

2. Wie wir die Kundenforderung nachweisener sollen? Keine Ahnung!
Eigentlich @Barbaras Ansatz 1.
Doch damit bleibt die Liefermenge unbeachtet.
Mit Kunden abprechen ist schwierig, da es ihm nur um Kosten geht, die wir tragen sollen.

Erfinde ich das Rad neu??

Bin für jeden Tipp dankbar.
Gruß
CR.ISO

„Wenn es einen Weg gibt,
etwas besser zu machen,
finde ihn“
(Thomas Alva Edison)

[Barbara]

#30512

Hallo cr.iso, hallo MG,

MTBF:
Das ist lediglich die Durchschnittszahl, wie lange das Produkt im Durchschnitt hält. Problem dürfte hierbei ggf. sein, dass cr.iso nur die ersten zwei Jahre anschauen will und nicht die gesamte Lebensdauer.

Wenn ein Produkt später kaputt geht und nicht mehr bei Euch repariert wird, dann wirst Du aus den Kunden-Rückläufen keine gute Schätzung mehr rechnen können, wei Du nur einen Bruchteil der produzierten Produkte betrachtest. Für eine solide Berechnung bräuchtest Du erstmal interne Lebensdauertests, die eine repräsentative Aussage zur durchschnittlichen Lebensdauer liefern.

Hier noch einige Infos zur MTBF und dem MIL-HDBK-217:
http://www.relexsoftware.com/resources/prediction.asp
http://www.relexsoftware.com/resources/prmodels.asp

SPRT (sequential probability ratio test)
Der SPRT-Chart ist ein sequentieller Test, bei dem Du annimmst, dass das Qualitätsmerkmal zum Zeitpunkt t von dem Qualitätsmerkmal des nächsten gefertigten Teils abhängt. Das kann sinnvoll sein, wenn Du diese Autokorrelation im Produktionsprozess anschaust, halte ich aber für extrem schwierig zu tracken, wenn Du „nur“ die Info vom Kunden hast, dass eins seiner 12 bestellten Teile kaputt ist (weil Du dann ja erstmal die Herstellungsnummer im Prozess herausfinden und das Ganze zuordnen musst).

zu 1.
Bei der Anzahl der Reklamationen kannst Du Dir aussuchen, wozu Du sie in Beziehung setzen willst (je nachdem, was Du wissen willst *und* was sinnvoll ist). Für die von Dir beschriebene Situation würde es z. B. sinnvoll sein, die Anzahl Reklamationen gegen die Anzahl insgesamt gefertigter Teile in einem bestimmten Zeitraum (Monat, Jahr) zu nehmen. Wenn Ihr unterschiedliche Baugruppen bei Lieferungen habt, dann könntest Du die Anzahl der Reklamationen gegen die Anzahl gelieferter Teile pro Baugrupppe / pro Kunde / pro Auftrag verwenden.

Habt Ihr bei den Rücklieferungen denn die Möglichkeit, das Lebensalter der Baugruppe oder das Lieferdatum an den Kunden zu bestimmen? Merkt der Kunde sofort, wenn die Baugruppe defekt ist oder wird das erst später festgestellt?

Dein erster Ansatz ist auf jeden Fall schon richtig. Wenn Du zusätzlich noch wissen willst, wann die Baugruppen ausfallen (das geht dann mehr in die Richtung des MTBF-Konzepts), dann schau mal unter

http://www.smqe.de/smqe/smqe.htm
-> Zuverlässigkeit

Was ich nicht so ganz verstanden habe: Inwiefern habt Ihr einen Einfluss auf die 1%? (Weil Du geschrieben hast, dass Ihr bei rückläufigen Liefermengen keinen Einfluss habt.) Oder packt Ihr kaputte Baugruppe routinemäßig bei, wenn die 1% noch nicht voll sind?

Nachweisen (im Sinn von logisch beweisen) kannst Du allerdings mit keiner Statistik dieser Welt irgend etwas. Statistik ist Wahrscheinlichkeitsrechnung und damit jede Aussage mit einer gewissen Unsicherheit behaftet (nur eben manchmal mit einer sehr kleinen). Du kannst aber aussagen, dass z. B. „99,5% unserer Lieferungen in der Gewährleistungszeit nicht zurückgesendet / reklamiert wurden. Im Durchschnitt wurden pro Lieferung x Baugruppen an unsere Kunden geliefert.“ Damit bist Du dann deutlich unter 1% und hast die Liefermenge zumindest im Durchschnitt drin.

Für Euch intern ist es ggf. sinnvoll, die Rückläufe intensiver zu untersuchen: Welche Baugruppe liefern wir mit den meisten Rückläufern aus? Gibt es jahreszeitliche Schwankungen hierbei? usw. Damit Ihr in Zukunft immer weniger dieser leidigen Diskussionen mit Euren Kunden führen müsst (bzw. der GF Euch nicht durch Aussagen in die Bredouille bringt).

Viele Grüße

Barbara

[MG]

#30518

Habe Dir die Graphiken gesandt.

PS:
Wenn Du Lotus 123 hast,
kannst Du das Progrämmchen haben…
ich kann es nicht nach Exel umsetzen.

[cr.iso]

#30530

Moin, moin,
vielen Dank MG. Die mail ist angekommen.
Die Lotus-Datie kannst Du mir gerne senden oder funktioniert der Import nach Excel nicht? Lotus 123 haben wir nicht mehr.

@Babara: Dein Humor und rasierklingen scharfer Verstand ist klasse!
Zu uns: wir stellen nur Kleinserien her. Dauertests während der Produktion fahren wir nicht. Immerhin werden die Baugruppen mit Erstprüfdatum versehen und mit Seriennr. An einer Geräteakte wird ebenfalls gearbeitet.
Unsere Auswertung läuft tatsächlich nur über die Reklamationen vom Kunden. Ob wir Lieferungen an EINEN Kunden und deren Rücklieferungen bewerten können, ist eine spannende Frage, werde ich klären.

Zu Deinem Schmunzler 1%: Wenn wir unsere Reklamationen über einen Zeitraum z.B.der letzten 3Mon betrachten, werden diese wahrscheinlich nix mit der LIEFERUNG des selben Zeitraums zu tun haben. Es sei denn wir haben defekte Baugruppen beigepackt und der Kunde merkt es schnell ;-)).
Problem 2: Liefern wir im genannten Zeitraum keine Baugruppen, bekommen aber welche zurück, was dann?
Nun ja, wir werden eine schicke (Kreuz-)Tabelle bauen, in der einerseits die Lieferungen Jahr für Jahr in Spalte eingetragen werden und in der dazugehörigen Zeile werden Jahr für Jahr die Reklamationen einegtragen. Das über mehrere Jahre hinweg sollte einen guten Aufschluss
a. über Anteil der Reklamationen geben
b. die Tendenz über die Jahre sollte ebenfalls deutlich werden.
Zusätzlich werden die Reklamationen in Ursachen kategorisiert, sofern der Blick in die Glaskugel das zulässt. (Wer weiß schon warum Bauteil X ausfällt). Trotzdem lassen sich hoffentlich Trends erkennen.
Diese 1% Klausel überlassen wir dann unseren Vertrieb. Wir liefern ihm die Zahlen.
Damit ist natürlich noch nicht analysiert, ob wir eine Fehlerhäufung EINES Bauteils haben. Das ist dann der nächste Schritt.

Euch noch mal vielen Dank für den Chrashkurs in Statistik! Das war sicher nicht der letzte.
Grüße
CR.IS(I)O

Nach dem Motto:
Viel lernen und auch noch Spass dabei haben

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