In diesem Thema
Schritt 1: Daten auf Probleme prüfen
Ihr Prozess muss stabil sein, und die ursprünglichen (oder die transformierten) Prozessdaten müssen einer Normalverteilung folgen. Anhand der Regelkarten und der Darstellung der Wahrscheinlichkeitsverteilung können Sie beurteilen, ob diese Anforderungen erfüllt sind.
Bestimmen, ob der Prozess stabil ist
Mit Regelkarten können Sie die Stabilität Ihres Prozesses überwachen, indem Sie Punkte außer Kontrolle sowie Muster und Trends in den Daten identifizieren.
Rote Punkte zeigen Beobachtungen an, die mindestens einen Test auf Ausnahmebedingungen nicht bestehen und außer Kontrolle sind. Punkte außer Kontrolle 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 diesen beiden Regelkarten sind die Punkte zufällig um die Mittellinie gestreut und liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Es lassen sich weder Trends noch Muster erkennen. Die Prozessstreuung ist stabil.
Hinweis
Es hängt von der Teilgruppengröße ab, welche Regelkarte Minitab für alle Daten anzeigt. Bis zu einer Teilgruppengröße von 8 zeigt Minitab eine R-Karte an. Beträgt die Teilgruppengröße 9 oder mehr, zeigt Minitab eine S-Karte an.
Auswerten der Normalverteilung der Daten
Verwenden Sie das Wahrscheinlichkeitsnetz für Normalverteilung, um zu ermitteln, ob die Daten einer Normalverteilung folgen.
Wenn die Normalverteilung eine gute Anpassung für die Daten bietet, bilden die Punkte eine annähernd gerade Linie entlang der Anpassungslinie, die innerhalb der Konfidenzgrenzen liegt. Abweichungen von dieser Geraden weisen auf Abweichungen von der Normalverteilung hin. Wenn der p-Wert größer als 0,05 ist, können Sie schlussfolgern, dass die Daten der Normalverteilung folgen. Sie können die Prozessfähigkeit Ihres Prozesses auf der Grundlage einer Normalverteilung untersuchen.
Wenn der p-Wert kleiner als 0,05 ist, folgen die Daten der Normalverteilung nicht, und die Ergebnisse der Prozessfähigkeitsanalyse sind möglicherweise nicht genau. Verwenden Sie Identifikation der Verteilung, um zu ermitteln, ob Sie die Daten transformieren oder eine Nicht-Normalverteilung anpassen müssen, um die Prozessfähigkeitsanalyse auszuführen.
Hinweis
Wenn die Daten nicht normalverteilt sind, können Sie die Daten mit der in dieser Analyse enthaltenen Option Transformieren transformieren. Wählen Sie Capability Sixpack (nicht normal) aus, um eine Nicht-Normalverteilung an die Daten anzupassen.
Wichtigstes Ergebnis: p-Wert
In diesem Diagramm folgen die Punkte annähernd der Anpassungslinie (Mitte). Der p-Wert ist größer als 0,05, und daher legen keine ausreichenden Anzeichen dafür vor, dass die Daten nicht normalverteilt sind. Diese Daten können mit der Prozessfähigkeitsanalyse (zwischen/innerhalb) untersucht werden.
Schritt 2: Beobachtete Leistung des Prozesses untersuchen
Untersuchen Sie die Stichprobenbeobachtungen mit Hilfe des Histogramms der Prozessfähigkeit visuell in Bezug auf die Prozessanforderungen.
Untersuchen der Prozessstreubreite
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 diesem Histogramm ist die Prozessstreubreite größer als die Spezifikationsstreubreite, was auf eine unzureichende Prozessfähigkeit verweist. Obgleich die Mehrzahl der Daten innerhalb der Spezifikationsgrenzen liegen, gibt es unzulängliche Einheiten unter der unteren Spezifikationsgrenze (USG) und über der oberen Spezifikationsgrenze (OSG).
Note
Bestimmen Sie die tatsächliche Anzahl der unzulänglichen Teile im Prozess anhand der Ergebnisse für PPM.
Auswerten der Lage des Prozesses
Untersuchen Sie, ob der Prozess zwischen den Spezifikationsgrenzen oder auf den Sollwert (sofern vorhanden) zentriert ist. Die Lage der Daten befindet sich an der Spitze der Verteilungskurve; sie wird anhand des Stichprobenmittelwerts geschätzt.
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: Bewertung der Leistungsfähigkeit des Prozesses
Nutzen Sie die Hauptfähigkeitsindizes, um zu bewerten, wie gut Ihr Prozess die Anforderungen erfüllt.
Die Beispiele in diesem Thema verwenden die Six Sigma Namenskonvention. Wenn Ihre Ergebnisse AIAG/VDA-Namen verwenden, verwenden Sie die folgende Tabelle, um die entsprechenden Indizes zu identifizieren.
| Interpretation | Six Sigma | AIAG/VDA |
|---|---|---|
| Zwischen/innerhalb der Verteilung | Cp | CBW |
| Zwischen/innerhalb der angepassten Fähigkeit | Cpk | Cbwk |
| Prozessleistung | Pp, Ppk | Pp.Z, Ppk.Z oder Pp.G, Ppk.G |
| Prozessfähigkeit | Pp, Ppk | Cp.Z, Cpk.Z oder Cp.G, Cpk.G |
| Maschinenleistung | Pp, Ppk | Pm.Z, Pmk.Z oder Pm.G, Pmk.G |
Interpretieren Sie die Indizes basierend auf dem Zweck und den Bedingungen Ihrer Studie:
- Prozessleistung: Eine vorläufige Prozessstudie, in der begrenzte Quellen von Variation beobachtet worden sein könnten.
- Prozessfähigkeit: Eine Produktionsprozessstudie unter Bedingungen, die einen längerfristigen Betrieb darstellen sollen.
- Maschinenleistung: Eine Gerätestudie, die hauptsächlich die Maschinenvariation bewertet.
Für AIAG/VDA-Namen bezeichnet . Z die Z-Score-Methode und . G bezeichnet die ISO-geometrische Methode.
Bewerten Sie die Fähigkeit oder innerhalb der Fähigkeit
Verwenden Sie Cpk, um die Zwischen- und Binnenkapazität Ihres Prozesses zu bewerten, wobei sowohl sein Standort als auch die Verteilung berücksichtigt werden. Im Allgemeinen verweisen höhere Werte auf einen fähigeren Prozess. Niedrigere Cpk-Werte deuten darauf hin, dass der Prozess möglicherweise verbessert werden muss.
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Vergleichen Sie Cpk mit einem Benchmark, der den Mindestwert darstellt, der für Ihren Prozess akzeptabel ist. In vielen Branchen wird der Benchmark-Wert 1,33 verwendet. Wenn CPK niedriger als dein Benchmark liegt, überlege, wie du deinen Prozess verbessern kannst, zum Beispiel indem du die Variation verringerst oder den Standort verschiebst.
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Vergleichen Sie Cp und Cpk. Wenn Cp und Cpk annähernd übereinstimmen, ist der Prozess genau zwischen den Spezifikationsgrenzen zentriert. Wenn Cp und Cpk unterschiedlich sind, ist der Prozess nicht zentriert.
Wichtigstes Ergebnis: Cpk
Für diese Prozessdaten ist Cpk gleich 1,09. Da Cpk kleiner als 1,33 ist, erfüllt die Zwischen/In-Fähigkeit des Prozesses nicht die Kundenanforderungen. Die Prozessdaten liegen zu nah an der unteren Spezifikationsgrenze. Der Prozess ist nicht zentriert, so dass Cpk nicht gleich Cp (2,76) ist.
Bewertung der Gesamtfähigkeit
Nutzen Sie PPK, um die Gesamtkapazität Ihres Prozesses sowohl anhand des Prozessstandorts als auch der Prozessverteilung zu bewerten. Die Gesamtfähigkeit spiegelt die in den Studiendaten dargestellte Variation wider. Interpretieren Sie das Ergebnis im Kontext des Studienzwecks und der Bedingungen für die Datenerhebung.
Im Allgemeinen verweisen höhere Ppk-Werte auf einen fähigeren Prozess. Niedrigere Ppk-Werte deuten darauf hin, dass Ihr Prozess möglicherweise verbessert werden muss.
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Vergleiche PPK mit einem Benchmark-Wert, der den für deinen Prozess akzeptablen Mindestwert darstellt. In vielen Branchen wird der Benchmark-Wert 1,33 verwendet. Wenn der PPK unter deinem Benchmark liegt, überlege, wie du deinen Prozess verbessern kannst.
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Vergleichen Sie Pp und Ppk. Wenn Pp und Ppk annähernd übereinstimmen, ist der Prozess genau zwischen den Spezifikationsgrenzen zentriert. Wenn Pp und Ppk unterschiedlich sind, ist der Prozess nicht zentriert.
- Vergleichen Sie Cpk und Ppk. Wenn Ppk wesentlich größer als Cpk ist, sind neben der Streuung zwischen den und innerhalb der Teilgruppen möglicherweise weitere Quellen der systemischen Streuung im Prozess vorhanden.
Wichtigstes Ergebnis: Ppk
Für diese Prozessdaten ist Ppk = 0,52. Da PPK weniger als 1,33 ist, erfüllt die Gesamtkapazität des Prozesses die Anforderungen der Kunden nicht. Der Prozess ist zentriert, so dass Ppk ≈ Pp (0,53). Es ist jedoch zu beobachten, dass Ppk < Cpk (0,72). Dies weist darauf hin, dass die Gesamtprozessfähigkeit verbessert werden kann, wenn weitere Quellen der systemischen Prozessstreuung verringert oder beseitigt werden.
Wichtig
Die CPK- und Ppk-Indizes messen die Fähigkeit des Prozesses nur in Bezug auf die Spezifikationsgrenze, die dem Prozessmittelwert am nächsten liegt. Daher repräsentieren diese Indizes nur eine Seite der Prozesskurve und messen nicht, wie der Prozess auf der anderen Seite der Prozesskurve funktioniert. Wenn Ihr Prozess nicht konforme Elemente hat, die außerhalb beider Spezifikationsgrenzen liegen, verwenden Sie zusätzliche Fähigkeitsmaße, um die Prozessleistung umfassender zu bewerten.
