Grafiken für Capability Sixpack (nicht normal)

Hier finden Sie Definitionen und Anleitungen zur Interpretation für alle Grafiken, die für das Capability Sixpack (Nicht-Normalverteilung) bereitgestellt werden.

X-quer-Karte

Auf der X-quer-Karte wird der Durchschnitt der Messwerte in jeder Teilgruppe veranschaulicht. Die Mittellinie stellt den Durchschnitt aller Teilgruppendurchschnitte dar. Die Eingriffsgrenzen, die auf einen Abstand von drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie festgelegt sind, zeigen den Grad der Streuung, der in den Teilgruppendurchschnitten erwartet wird.

Minitab zeigt eine X-quer-Karte an, wenn die Teilgruppengröße größer als 1 ist.

Interpretation

Mit einer X-quer-Karte können Sie den Prozessmittelwert überwachen und ermitteln, ob der Prozess ausreichend stabil ist, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

Punkte, die außerhalb der roten Eingriffsgrenzen liegen, weisen darauf hin, dass der Prozess möglicherweise nicht stabil ist und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse u. U. nicht zuverlässig sind. Sie sollten die Ursache für die Punkte außer Kontrolle ermitteln und Streuungen durch Ausnahmebedingungen entfernen, bevor Sie die Prozessfähigkeit analysieren.

In diesen Ergebnissen sind die Punkte zufällig um die Mittellinie verteilt und liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Es lassen sich weder Trends noch Muster erkennen. Die Prozesslage ist ausreichend stabil, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

I-Karte

Auf der I-Karte werden einzelne Beobachtungen dargestellt. Die Mittellinie ist ein Schätzwert des Prozessdurchschnitts. Die Eingriffsgrenzen, die auf einen Abstand von drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie festgelegt sind, zeigen den Grad der Streuung, der in den einzelnen Stichprobenwerten erwartet wird.

Minitab zeigt eine I-Karte an, wenn die Teilgruppengröße gleich 1 ist.

Interpretation

Mit einer I-Karte können Sie beurteilen, ob die einzelnen Messwerte unter Kontrolle sind, und ermitteln, ob der Prozess ausreichend stabil ist, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

Punkte, die außerhalb der roten Eingriffsgrenzen liegen, weisen darauf hin, dass der Prozess möglicherweise nicht stabil ist und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse u. U. nicht zuverlässig sind. Sie sollten die Ursache für die Punkte außer Kontrolle ermitteln und Streuungen durch Ausnahmebedingungen entfernen, bevor Sie die Prozessfähigkeit analysieren.

Auf dieser Karte sind die Punkte zufällig um die Mittellinie verteilt und liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Es lassen sich weder Trends noch Muster erkennen. Die Prozesslage ist ausreichend stabil, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

R-Karte

Auf der R-Karte werden die Spannweiten der Teilgruppen dargestellt. Bei konstanter Teilgruppengröße stellt die Mittellinie den Durchschnitt aller Teilgruppenspannweiten dar. Wenn sich die Teilgruppengrößen unterscheiden, hängt der Wert der Mittellinie von der Teilgruppengröße ab, da größere Teilgruppen tendenziell größere Spannweiten aufweisen. Die Eingriffsgrenzen, die auf einen Abstand von drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie festgelegt sind, zeigen den Grad der Streuung, der in den Teilgruppenspannweiten erwartet wird.

Minitab zeigt eine R-Karte an, wenn die Teilgruppengröße größer als 2, jedoch kleiner als 9 ist.

Interpretation

Mit einer R-Karte können Sie die Streuung eines Prozesses überwachen und ermitteln, ob der Prozess ausreichend stabil ist, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen. Die R-Karte zeigt, ob die Streuung zwischen den Teilgruppen unter Kontrolle ist.

Punkte, die außerhalb der roten Eingriffsgrenzen liegen, weisen darauf hin, dass der Prozess möglicherweise nicht stabil ist und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse u. U. nicht zuverlässig sind. Sie sollten die Ursache für die Punkte außer Kontrolle ermitteln und Streuungen durch Ausnahmebedingungen entfernen, bevor Sie die Prozessfähigkeit analysieren.

In diesen Ergebnissen sind die Punkte zufällig um die Mittellinie verteilt und liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Es lassen sich weder Trends noch Muster erkennen. Die Prozessstreuung ist ausreichend stabil, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

S-Karte

Auf der S-Karte werden die Standardabweichungen der Teilgruppen dargestellt. Die Mittellinie stellt den Durchschnitt der Standardabweichungen aller Teilgruppen dar. Die Eingriffsgrenzen, die auf einen Abstand von drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie festgelegt sind, veranschaulichen den Grad der Streuung, der in den Standardabweichungen der Teilgruppen erwartet wird.

Minitab zeigt eine S-Karte an, wenn die Teilgruppengröße größer oder gleich 9 ist.

Interpretation

Mit einer S-Karte können Sie die Streuung (Standardabweichung) Ihres Prozesses überwachen und ermitteln, ob der Prozess ausreichend stabil ist, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen. Die S-Karte zeigt, ob die Streuung zwischen den Teilgruppen unter Kontrolle ist.

Punkte, die außerhalb der roten Eingriffsgrenzen liegen, weisen darauf hin, dass der Prozess möglicherweise nicht stabil ist und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse u. U. nicht zuverlässig sind. Sie sollten die Ursache für die Punkte außer Kontrolle ermitteln und Streuungen durch Ausnahmebedingungen entfernen, bevor Sie die Prozessfähigkeit analysieren.

In diesen Ergebnissen sind die Punkte zufällig um die Mittellinie verteilt und liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Es lassen sich weder Trends noch Muster erkennen. Die Streuung des Prozesses ist ausreichend stabil, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

Regelkarte der gleitenden Spannweite (MR)

Auf der MR-Karte werden die gleitenden Spannweiten dargestellt. Die Mittellinie stellt den Durchschnitt aller gleitenden Spannweiten dar. Die Eingriffsgrenzen, die auf einen Abstand von drei Standardabweichungen über und unter der Mittellinie festgelegt sind, zeigen den Grad der Streuung, der in den gleitenden Spannweiten erwartet wird.

Minitab zeigt eine MR-Karte an, wenn die Teilgruppengröße gleich 1 ist.

Interpretation

Mit einer MR-Karte können Sie die Streuung (gleitende Spannweite) des Prozesses überwachen und ermitteln, ob der Prozess ausreichend stabil ist, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen. Die MR-Karte zeigt, ob die Streuung zwischen den Beobachtungen unter Kontrolle ist.

Punkte, die außerhalb der roten Eingriffsgrenzen liegen, weisen darauf hin, dass der Prozess möglicherweise nicht stabil ist und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse u. U. nicht zuverlässig sind. Sie sollten die Ursache für die Punkte außer Kontrolle ermitteln und Streuungen durch Ausnahmebedingungen entfernen, bevor Sie die Prozessfähigkeit analysieren.

In diesen Ergebnissen sind die Punkte zufällig um die Mittellinie verteilt und liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Es lassen sich weder Trends noch Muster erkennen. Die Streuung des Prozesses ist ausreichend stabil, um eine Prozessfähigkeitsanalyse durchzuführen.

Diagramm der letzten 25 Teilgruppen

Das Diagramm der letzten 25 Teilgruppen zeigt die Datenpunkte für jede der letzten 25 Teilgruppen sowie eine Linie für den Gesamtprozessmittelwert.

Interpretation

Verwenden Sie das Diagramm der letzten 25 Teilgruppen, um zu ermitteln, ob die Verteilung der Beobachtungen innerhalb der Teilgruppen die Anforderungen für Ihre Prozessfähigkeitsanalyse erfüllt.

Die Daten sollten zufällig und symmetrisch um den Prozessmittelwert verteilt sein. Prüfen Sie das Diagramm auf Anzeichen für Folgendes:
  • Eine Teilgruppe mit Ausreißern
  • Änderungen der Verteilung zwischen den Teilgruppen

Wenn das Diagramm Anzeichen für Probleme oder Änderungen zwischen den Teilgruppen aufweist, sind die Ergebnisse hinsichtlich der Prozessfähigkeit möglicherweise ungültig. Untersuchen Sie den Prozess, um zu ermitteln, warum die Datenwerte nicht zufällig über die Teilgruppen verteilt sind.

Hinweis

Wenn die vorliegenden Daten die Teilgruppengröße 1 aufweisen, zeigt Minitab ein Diagramm der letzten 25 Beobachtungen an, das auf die gleiche Weise interpretiert wird.

Histogramm der Prozessfähigkeit

Im Histogramm der Prozessfähigkeit wird die Verteilung der Stichprobendaten veranschaulicht. Jeder Balken im Histogramm stellt die Häufigkeit von Daten innerhalb eines Intervalls dar.
Die durchgezogene rote Kurve stellt das Modell der Nicht-Normalverteilung dar, das für die Analyse ausgewählt wurde.

Interpretation

Verwenden Sie das Histogramm der Prozessfähigkeit, um die Stichprobendaten in Bezug auf die Verteilungsanpassung und die Spezifikationsgrenzen zu visualisieren.

Um die Anpassung der Verteilung visuell zu untersuchen, vergleichen Sie die Balken im Histogramm mit der Anpassungskurve. Die Form der Daten im Histogramm sollte annähernd mit der Kurve übereinstimmen. Verwenden Sie die Ergebnisse im Wahrscheinlichkeitsnetz, um zu prüfen, ob die Daten der Verteilung folgen.

Untersuchen Sie die Daten 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 diesen Ergebnissen 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

Bestimmen Sie die Anzahl der unzulänglichen Einheiten im Prozess anhand des Gesamt-PPM.

Wahrscheinlichkeitsnetz

Ein Wahrscheinlichkeitsnetz zeigt jeden Datenpunkt im Vergleich zum Prozentsatz der Werte in der Stichprobe an, die kleiner oder gleich diesem Datenpunkt sind.
Ein Wahrscheinlichkeitsnetz enthält die folgenden Komponenten:
Mittellinie
Das erwartete Perzentil aus der Verteilung auf der Grundlage der geschätzten Maximum-Likelihood-Parameter.
Linien der Konfidenzgrenzen
Die gekrümmte Linie links bildet die Untergrenzen der Konfidenzintervalle für die Perzentile ab. Die gekrümmte Linie rechts bildet die Obergrenzen der Konfidenzintervalle für die Perzentile ab.
Anderson-Darling-Teststatistik und p-Wert
Die Ergebnisse eines Tests, mit dem ermittelt wird, ob die Daten der Verteilung folgen.

Interpretation

Verwenden Sie das Wahrscheinlichkeitsnetz, um zu ermitteln, wie gut die für die Analyse verwendete Nicht-Normalverteilung 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.

Diagramm der Prozessfähigkeit

Das Diagramm der Prozessfähigkeit befindet sich in der rechten unteren Ecke des Berichts für ein Capability Sixpack (Nicht-Normalverteilung).

Das Diagramm der Prozessfähigkeit bildet die Prozessstreubreite und die Spezifikationsstreubreite grafisch ab.
  • Das erste Intervall stellt das 6σ-Intervall aus der Standardnormalverteilung dar, in dem 99,74 % der Prozessmesswerte erfasst werden.
  • Das Spezifikationsintervall stellt die Spezifikationsgrenzen dar, die entsprechend der gewählten Nicht-Normalverteilung und der Standardnormalverteilung in Z-Werte konvertiert wurden.

Der Prozessdurchschnitt wird durch den Teilstrich im Intervall der Gesamtstreubreite des Prozesses gekennzeichnet.

Interpretation

Verwenden Sie das Diagramm der Prozessfähigkeit, um die Prozessfähigkeit Ihres Prozesses visuell zu untersuchen.

Um eine visuelle Bewertung der Gesamtprozessfähigkeit vorzunehmen, vergleichen Sie das 6σ-Intervall mit dem Spezifikationsintervall im Diagramm. Wenn das 6σ-Intervall größer als das Spezifikationsintervall ist, muss der Prozess verbessert werden. Wenn das 6σ-Intervall in das Spezifikationsintervall fällt, können Sie daraus schließen, dass im Prozess Teile hergestellt werden, die den Spezifikationen entsprechen.

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