In diesem Thema
Schritt 1: Daten auf Probleme prüfen
Ihr Prozess muss stabil sein, und die Prozessdaten müssen der für die Analyse ausgewählten Nicht-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 Teilgruppen 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 Streuung 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. Der Prozess ist in allen 20 Teilgruppen stabil.
Hinweis
Die Art der von Minitab angezeigten Regelkarte hängt von der Größe der Teilgruppen in den Daten ab:
- Bei der Teilgruppengröße 1 zeigt Minitab eine I-Karte mit einer MR-Karte an.
- Wenn die Teilgruppengröße größer als 1 ist, zeigt Minitab eine X-quer-Karte mit einer R-Karte (bei einer Teilgruppengröße von 2 bis 8) oder einer S-Karte (bei einer Teilgruppengröße von 9 oder mehr) an.
Auswerten der Anpassung der Nicht-Normalverteilung
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 voraussetzen, 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.
Wichtigstes Ergebnis: p-Wert
In diesem Diagramm folgen die Punkte annähernd einer Geraden entlang der Anpassungslinie (Mittellinie). Der p-Wert ist größer als 0,05, und daher liegen keine ausreichenden Anzeichen dafür vor, dass die Daten nicht der ausgewählten Nicht-Normalverteilung (Weibull) folgen. Diese Daten können mit einer Prozessfähigkeitsanalyse (Nicht-Normalverteilung) mit der Weibull-Verteilung untersucht werden.
Schritt 2: Untersuchen der beobachteten Leistung des Prozesses
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 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. Weitere Informationen finden Sie unter Prozessfähigkeitsstatistiken für Capability Sixpack (nicht normal); klicken Sie dort auf „PPM gesamt für erwartete Leistung (gesamt)“.
Auswerten der Lage des Prozesses
Untersuchen Sie, 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: Prozessfähigkeit des Prozesses auswerten
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.
Wichtigstes Ergebnis: Ppk
Für diese Prozessdaten 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.
Wichtig
Der Index Ppk gibt die Prozessfähigkeit des Prozesses nur in Bezug auf die Spezifikationsgrenze an, die dem Prozessmittelwert am nächsten liegt. Daher stellt er nur eine Seite der Prozesskurve dar und gibt keinen Aufschluss über die Leistung des Prozesses auf der anderen Seite der Prozesskurve. Wenn der Prozess unzulängliche Einheiten produziert, die außerhalb beider Spezifikationsgrenzen liegen, untersuchen Sie die Prozessleistung anhand weiterer Prozessfähigkeitsmaße eingehender.
