Angenommen, ein Prozess weist den Sollwert 40, die untere Spezifikationsgrenze 38 und die obere Spezifikationsgrenze 42 auf. Sie erfassen Daten in Teilgruppen mit der Größe 5 und stellen fest, dass der Prozess annähernd auf den Sollwert zentriert ist (Prozessmittelwert = 40,0016 und ST-Standardabweichung = 0,960).
Sie fügen 20 weitere Teilgruppen der Größe 5 hinzu, und die ST-Standardabweichung erhöht sich auf 2.
Bericht 1: Zusammenfassung
Die kumulativen DPMO-Linien (im Diagramm unten links) werden relativ flach, zeigen jedoch anschließend eine Aufwärtssteigung. Die ST-DPMO-Linie (gestrichelt) weist eine ausgeprägtere Aufwärtssteigung als die LT-DPMO-Linie (durchgezogen) auf. Der Prozess hat sich geändert, und eine Untersuchung kann beim Ermitteln der zugrunde liegenden Ursachen hilfreich sein.
Bericht 4: Kumulative Statistik
- Ein Anstieg der LT- und ST-Standardabweichungen
- Eine Änderung der Steigung für SS ST und SS LT
- Keine signifikante Änderung des Mittelwerts
Die ST-Standardabweichung hat sich von 1 auf 2 verdoppelt. Diese Änderung ist so einschneidend, dass sie die Zerlegung der gesamten Prozessstreuung überlagert. Das heißt, die Streuungskomponente SS Zwischen wird relativ zur Komponente SS Innerhalb so klein, dass die SS-LT- und SS-ST-Linien nahezu parallel verlaufen.
Diese Ergebnisse führen zu einer Schlussfolgerung: Die inhärente Streuung des Prozesses hat sich vergrößert. Eine Änderung der Prozessstreuung wirkt sich auf SS Innerhalb der Teilgruppen aus, die eine Komponente von ST SS und LT SS ist. Das kumulative SS-Diagramm (Mitte) veranschaulicht die Änderung der Steigungen, die bei Teilgruppe 50 auftreten. Außerdem wird eine offensichtliche Änderung im Diagramm der kumulativen Standardabweichung (oben) ersichtlich, es ist jedoch nicht eindeutig zu erkennen, an welcher Stelle die Änderung auftritt. Das kumulative SS-Diagramm veranschaulicht die Form der Änderung und den Punkt, an dem die Änderung auftritt, besser.
Bericht 5: Kumulative Benchmarks
Der Bericht veranschaulicht den Effekt, den der Anstieg der Prozessstreuung auf die Z-Statistik hat.
Dieses Verhalten ist darauf zurückzuführen, dass die Prozessberichte auf unterschiedlichen Prozessen basieren. Sie müssen ermitteln, für welchen Prozess Sie die Analyse durchführen möchten – für den Prozess vor der Änderung oder für den Prozess nach der Änderung. Nachdem Sie diese Entscheidung getroffen haben, erfassen Sie Daten ausschließlich für den betreffenden Prozess, und führen Sie die Analyse noch einmal aus. Wenn Sie mit den Berichten Prozessverbesserungen validieren, binden Sie nicht die Daten ein, die vor den Verbesserungen erfasst wurden.
