Interpretieren der wichtigsten Ergebnisse für Prozessfähigkeitsanalyse (nicht normal) für mehrere Variablen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Prozessfähigkeitsanalyse (nicht normal) für mehrere Variablen zu interpretieren. Zu den wichtigsten Ausgaben zählen die Wahrscheinlichkeitsnetze, Histogramme und Prozessfähigkeitsindizes.

Schritt 1: Prüfen der Daten auf Probleme

Ihr Prozess muss stabil sein, und die Prozessdaten müssen der für die Analyse ausgewählten Nicht-Normalverteilung folgen. Anhand der Wahrscheinlichkeitsnetze können Sie die Anpassung der Verteilung beurteilen.

Verwenden Sie die Wahrscheinlichkeitsnetze, um zu ermitteln, wie gut die Nicht-Normalverteilung an jede Variable angepasst ist.

Wenn die Verteilung gut an die Daten angepasst ist, sollten die Punkte annähernd eine Gerade bilden. Abweichungen von dieser Geraden weisen darauf hin, dass die Anpassung nicht akzeptabel ist. Wenn der p-Wert größer als 0,05 ist, können Sie schlussfolgern, dass die Daten der für die Analyse verwendeten Nicht-Normalverteilung folgen.

Wenn der p-Wert kleiner als 0,05 ist, folgen die Daten der ausgewählten Verteilung nicht, und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse sind möglicherweise nicht genau. Verwenden Sie Identifikation der Verteilung, um zu ermitteln, welche Nicht-Normalverteilung oder Datentransformation für Ihre Daten besser geeignet ist. Wenn die Verteilungen für verschiedene Variablen oder Gruppen voneinander abweichen, sollten Sie für jede Variable oder Gruppe eine separate Prozessfähigkeitsanalyse mit einer anderen Verteilung ausführen.

Wichtigstes Ergebnis: p-Wert

In diesen beiden Diagrammen folgen die Punkten annähernd einer Geraden entlang der Anpassungslinie (Mitte). Beide p-Werte sind größer als 0,25, es liegen also nicht genügend Anzeichen dafür vor, dass die Daten für eine der Variablen nicht der ausgewählten Nicht-Normalverteilung (Weibull) folgen. Daher können Sie diese Daten mit einer Prozessfähigkeitsanalyse für nicht normalverteilten Daten unter Verwendung der Weibull-Verteilung auswerten.

Wichtig

Die Wahrscheinlichkeitsnetze lassen keine Rückschlüsse darüber zu, ob der Prozess stabil ist. Um die Prozessstabilität zu prüfen, sollten Sie die Daten mit einer Regelkarte auswerten. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über Capability Sixpack (nicht normal).

Schritt 2: Beobachtete Leistung des Prozesses untersuchen

Verwenden Sie das Histogramm der Prozessfähigkeit für jede Gruppe oder Variable in den Daten, um die Stichprobenbeobachtungen in Bezug auf die Prozessanforderungen zu untersuchen.

Untersuchen der Prozessstreubreite

Untersuchen Sie die Daten für jede Variable im Histogramm visuell in Bezug auf die untere und die obere Spezifikationsgrenze. Im Idealfall ist die Streubreite der Daten geringer als die Spezifikationsstreubreite, und alle Daten liegen innerhalb der Spezifikationsgrenzen. Daten, die außerhalb der Spezifikationsgrenzen liegen, stellen unzulängliche Teile dar.

In diesem Histogramm ist die Prozessstreubreite größer als die Spezifikationsstreubreite, was auf eine unzureichende Prozessfähigkeit verweist. Obgleich viele Daten innerhalb der Spezifikationsgrenzen liegen, gibt es viele unzulängliche Einheiten unter der unteren Spezifikationsgrenze (USG) und über der oberen Spezifikationsgrenze (OSG).

Hinweis

Um die tatsächliche Anzahl der unzulänglichen Einheiten im Prozess zu ermitteln, verwenden Sie die Ergebnisse für PPM < USG, PPM > OSG und PPM Gesamt. Weitere Informationen finden Sie unter „Alle Statistiken und Grafiken“.

Auswerten der Lage des Prozesses

Untersuchen Sie für jede Variable, ob der Prozess zwischen den Spezifikationsgrenzen oder auf den Sollwert (sofern vorhanden) zentriert ist. Durch die Spitze der Verteilungskurve wird ersichtlich, wo sich die meisten Daten befinden.

In diesem Histogramm liegen zwar sämtliche Stichprobenbeobachtungen innerhalb der Spezifikationsgrenzen, die Spitze der Verteilungskurve ist jedoch nicht auf den Sollwert zentriert. Die meisten Daten überschreiten den Sollwert und befinden sich dicht an der oberen Spezifikationsgrenze.

Schritt 3: Auswerten der Prozessfähigkeit des Prozesses

Mit Ppk können Sie die Gesamtprozessfähigkeit Ihres Prozesses auf der Grundlage von Prozesslage und Prozessstreubreite auswerten. Die Gesamtprozessfähigkeit gibt die tatsächliche Leistung Ihres Prozesses an, die der Kunde über die Zeit wahrnimmt.

Im Allgemeinen verweisen höhere Ppk-Werte auf einen fähigeren Prozess. Niedrigere Ppk-Werte geben an, dass der Prozess möglicherweise verbessert werden muss.

Vergleichen Sie Ppk mit einem Benchmark-Wert, der den Minimalwert darstellt, der für den Prozess akzeptabel ist. In vielen Branchen wird der Benchmark-Wert 1,33 verwendet. Wenn Ppk niedriger als der Benchmark-Wert ist, erwägen Sie Maßnahmen zur Verbesserung Ihres Prozesses.

Vergleichen Sie die Ppk-Werte für die einzelnen Variablen in der Analyse miteinander, um festzustellen, ob die Gesamtprozessfähigkeit des Prozesses für verschiedene Gruppen oder unter verschiedenen Bedingungen unterschiedlich ausfällt.

Wichtigstes Ergebnis: Ppk

Die Prozessdaten in diesem Histogramm wurden vor einer Prozessverbesserung erfasst. Für diese Daten ist Ppk = 0,44. Da der Ppk-Wert kleiner als 1,33 ist, erfüllt die Gesamtprozessfähigkeit des Prozesses nicht die Anforderungen des Kunden. Sie sollten Maßnahmen zur Verbesserung des Prozesses ergreifen.

Die Prozessdaten in diesem Histogramm wurden nach der Prozessverbesserung erfasst. Für diese Daten ist Ppk = 1,59. Da der Ppk-Wert größer als 1,33 ist, erfüllt die Gesamtprozessfähigkeit des Prozesses nun die Anforderungen des Kunden.

Achtung

Der Ppk-Index stellt die Prozessfähigkeit nur für die „schlechtere“ Seite der Prozessmesswerte dar, also in Bezug auf die untere oder die obere Spezifikationsgrenze. Wenn der Prozess unzulängliche Einheiten produziert, die außerhalb der unteren und der oberen Spezifikationsgrenze liegen, untersuchen Sie die Prozessleistung anhand weiterer Prozessfähigkeitsmaße in der Ausgabe eingehender. Weitere Informationen finden Sie unter Alle Statistiken und Grafiken.

Durch Ihre Nutzung dieser Website stimmen Sie zu, dass Cookies verwendet werden. Cookies dienen zu Analysezwecken und zum Bereitstellen personalisierter Inhalte.  Lesen Sie unsere Richtlinien