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Einer unserer Kunden verlangt von uns Fähigkeitsnachweise grundsätzlich in Normalverteilung. Soweit so gut.
Jetzt habe ich folgendes Problem: Ich muss eine Fähigkeit nachweisen für ein Null-begrenztes Merkmal und zwar einen Planlauf an einer Welle. Dies haben wir mit einer Waibullverteilung realisiert, was nach meiner Meinung auch korrekt ist.
Der Kunde reklamiert dieses und will den Nachweis als Normalverteilung.
Wenn ich die Verteilungsform ändere, ist mein Prozess nicht mehr fähig.Kann mir jemand Argumente nennen, mit denen ich meinen Kunden von der Richtigkeit unserer Vorgehensweise überzeugen kann?
Im Voraus schon mal besten Dank.
Wolfgang
Hallo Wolfgang!
Barbara schreibt garantiert noch was, aber wie wäre es, wenn Du die möglichen Lagen des Prozesses einfach aufmalen würdest. In einer Grafik ist eigentlich leicht zu erkennen, daß eine Normalverteilung bei einem begrenzten Merkmal nahe an der Grenze nicht existieren kann.
Schöne Grüße
Frank
Schöne Grüße
Frank
„Es ist alles gesagt – nur noch nicht von jedem.“ (Karl Valentin)
Schönes Thema für Fr. Gräfin von Zahl ;->
Auch wenn mein statitisches Wissen ehr bescheiden ist, einfach zwischen den Verteilungsformen hin und her wechseln geht nun mal gar nicht. Eine Verteilungsform ergibt sich und kann nicht einfach zu Grunde gelegt werden.
Ralf
Hallo Wolfgang,
bezog sich auch mehr auf das was sich euer Kunde zurecht biegt.
Ralf
warum? Wenn der Kunde immer mit Normalverteilung rechnet.
Ich kann mir doch nicht die passende Verteilung aussuchen damit mein Tun Bestand hat. Schließlich ist der Kunde König oder nicht mehr?
Monika
Moin Monika,
nach meinem Verständnis kann ich nicht pauschal jede Ansammlung von Zahlen als normalverteilt klassifizieren. Klar ist das am einfachsten, entspricht aber vermutlich nur selten der Realität.
Ich habe aber eine ähnliche Geschichte auch von einem großen französsichen Autohersteller gehört. Die bestehen auch auf einer Normalverteilung. Hauptsache sie bekommen einen ppk – Wert, wie realistischer er auch immer ist…Ralf
Ich kann mir doch nicht die passende Verteilung aussuchen damit mein Tun Bestand hat. Schließlich ist der Kunde König oder nicht mehr?
Falsch, Monika!
Ich MUSS mir sogar die passende Verteilung heraussuchen. Denn ansonsten hat mein Tun eben keinen Bestand. Wenn ich eine Verteilung annehme, die zu den Daten nicht paßt, habe ich zwar ein hübsches, buntes Bildchen und ein paar Zahlen mit zu netten, amerikanischen Abkürzungen, aber nicht die geringste Aussage über meinen Prozeß. Dann kann ich auch gleich den Zufallsgenerator in Excel anwerfen.
Probier’s mal aus. Nimm‘ schief verteilte Zahlen, rechne über die Annahme der Normalverteilung Mittelwert und Streuung aus, generiere daraus die Kurve und lege sie über Deine Zahlen. Viel Spaß!Schöne Grüße
Frank
„Es ist alles gesagt – nur noch nicht von jedem.“ (Karl Valentin)
Hallo Wolfgang,
beim Planlauf handelt es sich um ein sogenanntes Nullbegrenztes Merkmal, die theoretische Grenze ist bei Null und kann auch nicht unterschritten werden
In diesen Fällen stellt sich erfahrungsgemäß eben keine NV ein sondern, und das ist in entsprechender Fachliteratur nachzulesen, eine sog. Betragsverteilung 1. bzw. 2.Art ein.
Bei Planlauf speziell Betragsverteilung 1. Art
Eine Weibullverteilung kommt in der Regel nicht für solche Aufgabenstellungen in Betracht, auch wenn sie annähernd die gleichen Ergebnisse bringt
Die Weibullverteilung ist die klassische Lebensdauer bzw. Ausfallwahrscheinlichkeitsverteilung
Für die weitere Vorgehensweise kann ich euch leider auch keinen Tipp geben
Gruß ThiloMal so ne Bemerkung am Rande…was is eigentlich mit Barbara…is die im Urlaub….geht ja nich an das hier schon seit fast 2 Tagen ne Statistik Thread gibt ohne Post von Barbara… :-)
Nur weil die Klugen immer nachgeben, regieren die Dummen die Welt.
geändert von – Speckiy on 03/07/2008 12:16:28
Hallo Moritz,
folgendes aus meiner Erfahrung: Grundgesamtheiten aus Messungen zu Planläufen werden bei uns stets mit der Betragsverteilung 1. Art angesetzt, nicht mit Weibullverteilung.
Dies wird allerdings stets überprüft. Bei Prozessauswertungen werden auch die Stichproben-Mittelwerte ausgewertet und die können wiederum auch normalverteilt sein (ist oft der Fall).
Sollte sich Barbara deiner nicht annehmen kannst Du mir auch deine Messwerte schicken, prüfe das dann mal…Gruß,
QualifyingHallo zusammen,
vielen Dank für Eure unterstützenden Beiträge. Der Kunde hat meine (und Eure :-) )Argumentation und das Erstmuster, für welches die Untersuchung war, akzeptiert.
Gruss, Wolfgang
Hallo zusammen,
kaum bin ich mal im Urlaub, stapeln sich hier die Statistik-Fragen.
Also:
Wenn ein Kunde eine Auswertung nach Normalverteilung oder Hänschenklein-Verteilung fordert, kriegt er sie auch.
Aus statistischer Sicht ist das natürlich Kokolores. Und wenn irgendwo mit falschen Annahmen (wie „Werte sind normalverteilt“) Fähigkeiten oder ppms ausgerechnet werden, sind diese Werte *nicht* haltbar. Ich über- oder unterschätze damit meine Qualitätslage.
Sinnvoll ist, als erstes die passende Verteilung nach GMV (gesunder Menschenverstand) zu finden. Bei nullbegrenzten Merkmalen ist das die gestutzte Normalverteilung bzw. Betragsverteilung 1. Art.
Das automatische Suchen nach Verteilungen ist ebenfalls statistischer Kokolores, da ein Computer niemals wissen kann, wie die Mess-Aufgabe aussieht. Der Computer oder die Software kennt nur die nackten Zahlen.
Wenn ich also mit GMV überlegt habe, welche Verteilung zur Mess-Aufgabe passt, kann ich prüfen, ob diese Verteilung auch in den tatsächlich gemessenen Werten steckt. Wenn ja, kann ich auf der Basis dieser Verteilung auch Fähigkeiten ausrechnen.
Wenn nein, muss ich erstmal den Prozess verstehen (sprich ein tragfähiges statistisches Prozess-Modell haben), um eine haltbare Vorhersage der Qualität machen zu können.
Ich trenne hier ganz klar zwischen der Erfüllung von Kundenforderungen (die dürfen unsinnig sein) und der Vorhersage von Qualität (die sollte auf jeden Fall haltbar sein, sonst brauch ich keine Vorhersage).
Viele Grüße
Barbara
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Eine gute wissenschaftliche Theorie sollte einer Bardame erklärbar sein.
(Ernest Rutherford, Physiker) -
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