X/S Regelkarte

[thomas]

#26095

Hallo Arne,

Es gibt natürlich einige Messverfahren bei denen das angestrebte Ziel nicht erreicht wird, aber man sollte dennoch die Fähigkeitsuntersuchung nützen um eventuelle Einflüsse auszuschließen.
Alleine diese Aussage von Jacky,

Die Schichtdicke wird manuelle gemessen an 5 Messpunkten ,mit einem Gerät mit Messfühler,die nicht festgeschrieben werden können. Jeder Mitarbeiter hat eine eigene Art zu messen, was erschwerend hin zu kommt.Das Gerät rechnet Mittelwert und Standardabweichung selbst aus, was die MA nur übertragen müssen. Die Regelkarte muß manuell ausgerechnet werden.
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da braucht man kein Prophet sein, um zu erkennen das die Werte wahrscheinlich nie normalverteilt sein werden und bei einer „üblichen“ Toleranz, die ja meistens eher zu eng gewählt sind, diese Regelkarte und der Prozess vermutlich auch nie „fähig“ sein wird.

Gruß,

Thomas

[jacky]

#26097

Guten Morgen ,

das Messmittel ist durchaus geprüft und kalibriert.

gruß jacky

[thomas]

#26102

Hallo Jacky,

das euer Gerät geprüft und kalibriert ist bezweifle ich nicht, nur alleine deine Aussage, das jeder Anwender seine eigene Technik hat und vermutlich auch seine eigenen Messpunkte, bringt dir so viel Streuung ein, die nur von der Messung kommt und dein Teil gar nicht hat.
Diese Einflüsse sind durch definierte Messpunkte und Prüfverfahren relativ einfach auszuschließen.

Aber allein das Thema Prüfmittelfähigkeit ist so komplex und hat mir schon viele Nerven gekostet, wenn Du in dieser Hinsicht Hilfe brauchst schicke mir ein E-Mail und ich sende Dir meine Tel.Nr., denn das wird in dieser Form zu umfangreich.

thomas.rindberger@ruwido.com

Gruß,

Thomas

[Barbara]

#26105

Hi Thomas,

kannst Du mir sagen, wo ich die von Dir angesprochene Daimler-Chrysler-Studie finden kann? 80% find ich arg viel.

Und ich bleibe dabei: Erst Verteilungstyp bestimmen, dann schätzen der Parameter, um nicht den gesammelten Fehler inklusive Ausreißer 1:1 in der Streuungsschätzung zu haben. Eine rein empirische Schätzung ist auch wegen der breiteren Verteilung der Schätzer nicht empfehlenswert, z. B. sind die 3s-Intervalle beim Median bis zu 1.34 mal größer als beim Mittelwert. D. h. wenn die Daten normalverteilt sind, dann werfe ich sehr viele Infos weg, wenn ich aus Robustheitsgründen mit dem Median rechne. Wenn die Daten nicht normal sind und ich mit dem Mittelwert rechne, dann passen meine Grenzen nicht gut zu den Daten bzw. dem zu Grunde liegenden Prozess.

Auch wenn es häufig nicht gefordert ist, würde ich immer neben den C_p- und C_pk-Werten auch immer den C_pm und C_pmk-Wert berechnen, weil die Abweichung der Lage vom Soll anders gewichten.

Viele Grüße

Barbara

[thomas]

#26108

Ich kann Die diese Studie mailen, schick mir einfach ein Mail an obige Adresse.

Thomas

[Anonym]

#26109

Hallo zusammen,

super Diskussion, ich hab auch noch einen Ansatz. Berechne mal den Korrelationsfaktor der Einzelwerte d.h. wieviel streuen die Werte um den Mittelwert. Je näher dieser an 1 liegt dann kann NV vorausgesetzt werden.
(Billiger Test für NV).

Tut er es nicht, dann mit Student (t) Verteilung statt NV und für Sigma die Chi² Verteilung nehmen (die ist immer krumm).
Damit bläst du zwar die Grenzen auf, kannst aber mal sehen wo du ungefähr liegst.

Mittelwerte sind immer Normalverteilt. Daher wurde ich den Ansatz über einen Vorlauf z.B. 100 Messwerte dann auf Stichprobe z.B. n=5 wechseln.
Falls ein SPC System vorhenden, dann Vorlauf einstellen, messen, auswerten und interpretieren.

Gruß
Thomas R

[Barbara]

#26116

Hallo Thomas,

was genau verstehst Du unter „dem Korrelationsfaktor der Einzelwerte“? Nach welcher Formel rechnest Du den?

Viele Grüße

Barbara

[Anonym]

#26126

Hallo Barbara,

das ist nicht so trivial. Zuerst etwas Theorie, wenn ich es richtig sehe, dann geht es um Beschichtung.
Was für eine Beschichtung? CVD aus Gasphase (ist gleichmäßiger) oder galvanisch dann hab ich das Problem, dass jede Ecke mehr Schicht aufnimmt.
Diese Prozesse hängen z.T. von den Eigenschaften des Grundwerkstoffes ab, bzw. natürlich vom Medium, welches die Schicht abgibt.

Schichten haben innerhalb eines Zeitraumes ein Wachstum, jetzt unterstelle ich mal in einer Zeiteinheit max. x µm Schichtstärke. Verarmt mein Medium, muss ich länger beschichten um die gewünschte Stärke zu erreichen.

Dagegen würde ich die Werte in einer simplen Korrelation laufen lassen.
Mein Gedankengang ist der, das z.B. pro Stunde 2µm Schicht wachsen können.
Dann kann ich sagen Wachstum von 2, 4, 6, 8… etc, µm Schicht in einer bekannten Zeit.
Mit einem Taschenrechner (oder Exel) kann ich dann die gemessenen Werte gegen die Zeitreihe laufen lassen und den Korrelationsfaktor ermitteln. Dann weis ich zumindest mal welche Verteilungsform vorliegt.

So bis hierhin rede ich von einem Vorlauf, ich nehme möglichst viele Einzelwerte (Prozessidentifikation und Qualifikation).

Erst dann würde ich über Prozessfähigkeit reden. Nehmen wir mal an, die Verteilung ist schief, dann würde ich einseitig gegen einen Minimalwert vorgehen (wenn ein Maximun unbedeutend ist, da es in der Zeit nicht erreicht werden kann).
Ist die Verteilung schief, dann t- und Chi²-Verteilung Schätzung von µ und sigma.
Ist sie normalverteilt, dann direkt über NV.

Ab hier dann (wenn ich weis was vorliegt) Schätzung von Prozessfähigkeit ggf. Rücksprache mit Fachbereich oder Kunde da ggf. Toleranzgrenzen überdacht werden müssen.

Das Problem bei der Statistik ist aus meiner Erfahrung (die Literatur hat es vor mir behauptet), dass ohne Prozesskenntnis die ganze Rechnerei für die Katz ist. Statistische Methoden können erst dann angewendet werden, wenn klar ist worum es geht, sonst rechnet man ins grüne. Den richtigen Ansatz finden, sonst redet alles über cpk, ppk und was es alles sonst noch gibt und keiner redet mehr über den Prozess. Im Nachhinein betrachtet, habe ich das auch getan ohne das ich den Prozess kenne.

Gruß
Thomas R

[Barbara]

#26131

Hallo Thomas,

ich hab Deinen Testvorschlag noch nicht verstanden. Du nimmst also die Unterschiede zwischen den beobachteten und den vermuteten Werten in einer Zeitreihe. Und dann gewichtest die Differenz womit bzw. teilst die Differenzen durch welchen Wert?

Übrigens sind Mittelwerte never ever immer normalverteilt, s. dazu das neue Thema „Was ist schon normal?“ und damit kannst Du auch nicht immer die Chi²-Verteilung für die Varianz unterstellen.

Viele Grüße

Barbara

[Anonym]

#26132

Hallo Barbara,
das kann ich hier so schlecht erklären. Nicht das ich mich aus der Affäre ziehen will, aber ohne Kenntniss der Randparameter ist diese Diskussion sinnlos. Schick mir deine Mailadresse, dann sende ich dir die Formel bzw. eine Excel-Tabelle, wie ich korrelieren würde (es ist aber nur ein Gedankenspiel).
Und in einem Punkt bleibe ich dabei, Mittelwerte sind normalverteilt, und da geb ich mir Recht, solange nicht irgend ein Trend eine Messreihe wie z.B. Abnutzung eines Werkzeuges diese beeinflusst, da geb ich dir Recht. Kurzum es führt zum Ausgangspunkt zurück, ohne Prozesskenntnis ist es sinnlos. Wir „fachsimpeln“, ohne das wir wissen worüber wie eigentlich reden.

Gruß
Thomas R

[jacky]

#26137

Hallo zusammen,

ich finde euer Fachsimpeln tatsächlich sehr interessant, wenn Ihr spezielle Fragen habt, bin gern bereit sie beantworten, damit Ihr wißt worüber Ihr sprecht. Ohne das Ihr es vielleicht wißt, habt Ihr mir schon sehr geholfen. Es stimmt schon, das man es nur versteht, wenn man weiß worum es geht, denn genau das Problem hatte ich. Trotz aller Fachsimpelei, konnt ich für mich einiges mitnehmen und vieles ist klarer geworden.

gruß jacky

[Autor]

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