erfolg durch spc - tqu-group.com€¦ · um spc insgesamt sinnvoll als werkzeug anzuwenden, ist es...

© 2015/TQU GROUP

ERFOLG MIT SPCSINNVOLLE ANWENDUNG IN FERTIGUNG UND

ADMINISTRATION

Verfasser: Alexander Frank

TQU AKADEMIE

Magirus-Deutz-Straße 18

89077 Ulm

Tel.:+49 731 14660-200

[email protected]

www.tquakademie.com

© 2015/TQU GROUP/Seite 2

• Einführung in SPC

• Umsetzung von SPC

• Anwendungsphasen SPC

Statistische Prozessregelung/Regelkarten (SPC)

INHALT

© 2015/TQU GROUP

EINFÜHRUNG IN SPC


Einordnung von SPC/Regelkarten

EINFÜHRUNG

QFD

Kundenanforderungen in ein

Produkt / eine Dienstleistung

übersetzen

FMEA

Risikoanalyse hinsichtlich der

Erfüllung der (Kunden-)

Anforderungen

DOE

Produkte und Prozesse

systematisch im Versuch

optimieren

SPC

Prozesse nach statistischen

Modellen regeln und

verbessern

QFD

FMEA

Design of

Experiments

StatisticalProcessControl

Planung /

Entwicklung

Verbesserung

Kundenforderungen

Produkt, Dienstleistung

QFD



übersetzen

FMEA



Anforderungen

DOE



optimieren

SPC


Modellen regeln und

verbessern

QFD

FMEA

Design of

Experiments


Planung /

Entwicklung

Verbesserung

Kundenforderungen


QFD



übersetzen

FMEA



Anforderungen

DOE



optimieren

SPC


Modellen regeln und

verbessern

QFD

FMEA

Design of

Experiments


Planung /

Entwicklung

Verbesserung

QFD

FMEA

Design of

Experiments


Planung /

Entwicklung

Verbesserung

Kundenforderungen



• Streuung ist ein natürliches Phänomen, das sich in der Natur, bei Experimenten, in

Prozesssituationen und auch im Alltag beobachten lässt.

Beispiel aus dem Alltag

• Wenn Sie die Zeit messen vom Klingeln des Weckers bis zum Eintreffen am

Arbeitsplatz, werden Sie feststellen, dass Sie dies nicht immer in der gleichen Zeit

schaffen, auch wenn der Tätigkeitsablauf jeden Tag derselbe ist.

Das Phänomen der Streuung (Variation)

EINFÜHRUNG

Ergebnis

Durchschnittlich benötigte Zeit: 80 min

Unterschiede von Tag zu Tag: ± 15 min

Aufstehen

10‘± 2‘

Duschen

10‘± 2‘

Anziehen

5‘± 2‘

Frühstück

20‘± 4‘

Arbeitsweg

35‘± 5‘

80 ± 15 min

65 95


natürliche Prozessvariation

• Kein Prozess ist – selbst bei konstanten Bedingungen – in der Lage, immer das

gleiche Ergebnis zu liefern. Mit anderen Worten: Prozesse zeigen Variation, sie

schwanken in einer gewissen Streubreite um einen Mittelwert.

• Diese Art von Variation nennt man natürliche

oder zufällige Variation. Sie ist durch

allgemeine Ursachen bedingt.

nicht-natürliche Prozessvariation

• Viele Prozesse zeigen (neben der natürlichen

Variation) eine zusätzliche, unnatürliche

Variation, die i.d.R. auf sprunghafte oder

schleichende Veränderung von Einflussgrößen

zurückzuführen sind.

• Diese Art von Variation nennt man nicht-natürliche oder nicht-zufällige Variation.

Sie ist durch spezielle Ursachen bedingt, wie z.B. Einfluss von Schicht, Charge,

Verschleiß, Saison oder Variation der Prozessinputs.

Variation von Prozessen

EINFÜHRUNG

Zufallsstreubereich

eines Prozesses

(normalverteilt)


• Der Zufallsstreubereich oder die natürliche Schwankungsbreite einer Variable

definiert die untere resp. die obere Eingriffsgrenze einer Regelkarte (UEG/OEG).

Zufallsstreubereich und Regelkarten

EINFÜHRUNG

UEG/OEG

untere bzw. obere

Eingriffsgrenze

UEG

OEG

Mittel-

wert

Zufallsstreubereich

des Prozesses

UEG OEG


Beispiel einer Einzelwert-Regelkarte (x-Karte/I-Karte)

Komponenten einer Regelkarte (1)

EINFÜHRUNG

X: 79,615 (79,615); Sigma: 3,1207 (3,1207); N: 1,

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

70,253

79,615

88,977

Prozess-

mittelwert

Zeitreihe der

Messung

obere Eingriffsgrenze (OEG/UCL)

untere Eingriffsgrenze (UEG/LCL)

Datenverlauf


Beispiel einer Mittelwert/Range-Regelkarte (xq/R-Karte)

Komponenten einer Regelkarte (2)

EINFÜHRUNG

X-quer und R-Karte; Variable: Füllmenge

Histogramm Mittelwerte

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

50556065707580859095

100105

X-quer: 72,800 (72,800); Sigma: 10,654 (10,654); N: 4,

5 10 15 20 25 30

56,819

72,800

88,781

Histogramm Spannweiten

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

-10

0

10

20

30

40

50

60

Spannweite: 21,933 (21,933); Sigma: 9,3732 (9,3732); N: 4,

5 10 15 20 25 30

0,0000

21,933

50,053

Darstellung der

Prozesslage mit

Zufallsstreubereich der

Stichprobenmittelwerte

Darstellung der

Prozessstreuung mit

Zufallsstreubereich der

Stichprobenspannweite


Beispiele weiterer nicht-zufälliger Ereignisse

EINFÜHRUNG

ungestörter

Verlauf

Verletzung der

Eingriffsgrenzen

Merk

mals

wert

Stichprobe

untere Eingriffs-

grenze UEG

obere Eingriffs-

grenze OEG

Mittelwert

Mittelwert-

verschiebung

kleinere

Streuung

Trend


• Eine Regelkarte /SPC ist ein Instrument zur Klassifizierung der Prozessstreuung.

• Basierend auf statistischen Prinzipien erlauben Regelkarten die Identifizierung

von nicht-zufälligen Mustern im Datenverlauf und schaffen damit Ansatzpunkte

zur Prozesssteuerung und Prozessverbesserung.

• Regelkarten sagen aus, ob ein Prozess außer Kontrolle ist – oder nicht.

• Anhängig davon wird nachgeregelt/Untersuchungen eingeleitet – oder eben nicht.

Die Reaktion auf eine Situation außer Kontrolle (spezielle Ursachen)

entscheidet wesentlich, ob ein SPC-Programm erfolgreich ist.

Zweck von Regelkarten

EINFÜHRUNG

natürliche Variation nicht-natürliche Variation

- Prozess ist in Kontrolle

- Prozess ist beherrscht

- Prozess zeigt erwartete Variation

allgemeine Ursachen sind für die

Variation verantwortlich

- Prozess ist außer Kontrolle

- Prozess ist nicht beherrscht

- Prozess zeigt unerwartete Variation

spezielle Ursachen sind für die

Variation verantwortlich


Beispiele allgemeiner und spezieller Ursachen

EINFÜHRUNG

Prozess Streuung durch allgemeine

Ursachen

Streuung durch

spezielle Ursachen

Backprozess Das Thermostat des Backofens

gleicht leichte

Temperaturschwankungen nicht

aus.

Das Öffnen der Backofentür während

dem Backen führt zu unnötigen

Temperaturschwankungen.

Dokumentation von

Kundeninformationen

Einem erfahrenen Mitarbeiter

unterläuft ein Flüchtigkeitsfehler.

Einem neuen Mitarbeiter unterlaufen

Fehler bei der Dateneingabe.

Spritzgussformung von

Plastikspielzeug

Geringe Abweichungen bei Teilen

eines Lieferanten führen von

Charge zu Charge zu einer leichten

Streuung in der Festigkeit des

Endprodukts.

Die Verwendung von Musterteilen

eines neuen Lieferanten führt zu einer

sprunghaften Änderung in der

Festigkeit und Einheitlichkeit des

Endprodukts.

Quelle: Minitab-Hilfe


Keine Reaktion auf zufällige Ereignisse

EINFÜHRUNG

124,994

124,996

124,998

125

125,002

125,004

125,006

1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97

OTG

UTG

UEG

OEG

125,003

124,997

OTG/UTG obere/untere Toleranzgrenze

Hier: Kein Eingriff in den Prozess!! Einige Ergebnisse liegen zwar außerhalb der Toleranz,

aber immer noch im Zufallsstreubereich.

Wird auf zufällige Schwankung reagiert, kommt es zu einer Übersteuerung des Prozesses und

i.d.R. wird alles nur noch schlimmer.


Prozessverbesserung und Regelkarten

EINFÜHRUNG

P R O Z E S S

INPUT OUTPUT

MESSSYSTEM

1. spezielle Ereignisse erkennen

2. spezielle Ursache ermitteln

3. Verbesserungsmaßnahmen

4. Verifizierung & Überwachung

Regelkarte

Organisation


• Der Einsatz von Regelkarten ist nur bei Prozessen sinnvoll, die nicht völlig außer

Kontrolle sind.

• SPC soll auf Prozesse angewendet werden, die kritisch sind und nicht "sicher"

gemacht werden können.

• SPC nur anwenden falls es notwendig ist! Sich fragen, ob SPC Sinn (noch) macht.

• Zögern Sie nicht, SPC wieder zu entfernen, wenn kein Nutzen mehr da ist – eine

Regelkarte, die nie außer Kontrolle ist, ist wertlos!

bei wenig Wissen über den Prozess: SPC für die (kritischen) Output-Variablen

bei bekanntem Prozess: SPC für die (kritischen) Input-Variablen *

langfristiges Ziel: Sicherstellen Ergebnisse über die Steuerung der Inputfaktoren

* Mit statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments/DoE) erhalten Sie math.

Modelle, anhand derer Sie die Ergebnisse Y anhand der signifikanten Inputfaktoren

x1 … xn vorhersagen können: Y = f (x1 … xn ).

Anwendung von SPC in der Praxis

EINFÜHRUNG


• erprobte Technik zur Verbesserung von Prozessen, zur Vorbeugung von Fehlern

und zur Erhöhung der Produktivität durch Qualität

• liefert diagnostische Information (natürliche/unnatürliche Variation)

• verhindert unnötige Eingriffe in den Prozess durch die Unterscheidung von zufälliger

und systematischer Streuung

• liefert Information über Prozessfähigkeit (als zusätzliche Information)

• schafft eine gemeinsame Sprache für die Diskussionen über die Prozessfähigkeit

Vorteile von SPC-Systemen

EINFÜHRUNG

"Statistical Process Control is, first and foremost, a way of thinking which

happens to have some tools attached." Quelle: Wheeler, Chambers, S. xiii

übersetzt etwa: „Statistische Prozessregelung ist in erster Linie eine Denkweise,

zu der auch noch einige Werkzeuge gehören."


Die klassischen Regelkarten (Shewhart-Karten)

EINFÜHRUNG

attributive Daten

(Anzahl oder Klassifizierung)

Fehler

pro Einheit

Fehlerhafte

Teile

Fehler-

counts

(n*dpu)

Fehler

pro unit

(dpu)

Anzahl

fehlerhaft

( n*p )

Fehler-

anteil

( p )

c-

Karte

u-

Karte

Poisson-VerteilungBinomial-Verteilung

Anteil/Anzahl

fehlerhafte Einheiten

Anzahl Fehler

pro Einheit

Variable Daten

(Messungen)

xq/R- bzw. xq/s-

Karte

I-/ MR

Karte

var.

sample

size

konst.

sample

size

sample

size

= 1

Messwerte

np-

Karte

p-

Karte

Normal-Verteilung

© 2015/TQU GROUP

UMSETZUNG VON SPC


• Auswahl der geeigneten Messgröße

• Definition des Punkts im Prozess, an dem gemessen wird

• Festlegen des Typs der Regelkarte in Anhängigkeit des Merkmals

• Erstellen einer Basis zur Bestimmung von rationalen Untergruppen

(Linien, Werkzeuge, Schichtwechsel, Materialwechsel etc.)

• Bestimmen der Stichprobengröße und Intervall der Stichprobenziehung

• Festlegen der Messmethode/-kriterien

• Fähigkeit des Messsystems prüfen

• Fähigkeitsstudie zur Ermittlung der Eingriffsgrenzen (Vorlauf)

• Erstellen der Formulare zur Eintragung der Messungen

• Festlegen der Prozeduren

• Schulung der Prüfer

SPC-Vorgehensweise

UMSETZUNG VON SPC


• Ermittlung der anfänglichen Eingriffsgrenzen durch eine Kurzzeit-Fähigkeitsanalyse

(Vorlauf).

• Mindestens 30-50 Messungen (besser 100) zur Berechnung der Eingriffsgrenzen

(Kontrolle über Vertrauensbereich/Konfidenzintervall).

• Eventuell Ermittlung und Eliminierung spezieller Ursachen.

• Ausreißer sollten nicht in die Berechnung der Eingriffsgrenzen einfließen.

• Eingriffsgrenzen werden fixiert und nicht ständig neu berechnet.

• Ziel ist es, den Prozess über die Zeit kontinuierlich zu verbessern und dann die

Eingriffsgrenzen einzuengen.

Vorlauf zur Festlegung der Eingriffsgrenzen

UMSETZUNG VON SPC


Stichprobengröße

• Einzelwertkarte: natürliche Stichprobengröße 1

• Mittelwertekarte : 5, wenn möglich und angemessen

• Attributkarte: 30 oder mehr, abhängig vom (Fehler-)Prozentsatz

(Faustregel: möchte Fehler 5 mal sehen)

Aus Sicht der Empfindlichkeit sollte der Stichprobenumfang möglichst groß sein.

Orientieren Sie sich an der Operationscharakteristik.

Stichprobenhäufigkeit

• nicht zu oft, nicht zu wenig – im allgemeinen: je häufiger, je besser

• besser häufige Stichprobenziehung mit wenigen Teilen (z.B. 3 * 5 Teile pro Schicht

und Linie), als größere Stichproben alle 2 Wochen

• Empfehlenswert sind gleiche Zeitintervalle, z.B. alle 2h oder 1 x pro Schicht

Rationale Untergruppen (s. auch Prozessfähigkeit in Subgruppen)

• Versuch den Prozess zu erfassen, wenn er konsistent ist (Störgrößen konstant)

• Ziel: ermitteln von (Mittelwert-) Unterschieden zwischen den Subgruppen, welche

die Gesamtstreuung erhöhen.

Stichprobenauswahl

UMSETZUNG VON SPC


Festlegen der Regelgrenzen

UMSETZUNG VON SPC

X-quer und R-Karte; Variable: Füllmenge

Histogramm Mittelwerte

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

50556065707580859095

100105

X-quer: 72,800 (72,800); Sigma: 10,654 (10,654); N: 4,

5 10 15 20 25 30

56,819

72,800

88,781

Histogramm Spannweiten

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

-10

0

10

20

30

40

50

60

Spannweite: 21,933 (21,933); Sigma: 9,3732 (9,3732); N: 4,

5 10 15 20 25 30

0,0000

21,933

50,053

Ausreißer von der

Berechnung der Regelgrenzen

ausschließen.


Die sinnvolle Anwendung von SPC

UMSETZUNG VON SPC

Attributive Merkmale Variable Merkmale

Att

rib

uti

ve

Me

rkm

ale

Va

ria

ble

Me

rkm

ale

Outputgrößen(Zuverlässigkeit, Performance)

Inp

utg

röß

en

(Ba

ute

il-

u.

Pro

ze

ss

pa

ram

ete

r)

V/V Strategie

– SPC sinnvoll zur Beherrschung

der Performance

– Leitgrößen: cp, cpk

V/A Strategie

– SPC bedingt sinnvoll

– Montioring- und

Nachweiswerkzeug

– Leitgrößen: cp, cpk und PPM

A/V Strategie

– SPC sinnvoll zur Beherrschung

der Zuverlässigkeit

– Leitgrößen: PPM, cp, cpk

A/A Strategie

– SPC-Anwendung wenig sinnvoll

– Anwendung von

Problemlösungsmethoden

– Leitgröße: PPM Anwendung

von SPC

Um SPC insgesamt sinnvoll als Werkzeug anzuwenden, ist es notwendig, die

Zusammenhänge zwischen Output und Inputgrößen zu kennen. SPC hilft, rechtzeitig

Veränderungen zu erkennen und geeignete Maßnahmen einzuleiten. Hierbei ist ebenso

zwischen für den Kunden wichtige und den Prozess kritische Größen zu unterscheiden.


Prozesssituation

• Der Prozess zeigt starke Variation, die auf spezielle Ursachen zurückzuführen sind.

• Oft handelt es sich dabei um einen neuen Prozess, über dessen Einflussgrößen und

deren Zusammenhänge noch wenig bekannt ist.

SPC-Strategie

• In dieser Phase wird SPC als analytisches Tool und retrospektiv genutzt, d.h. die

Eingriffsgrenzen werden aus den gesammelten Stichproben berechnet, da es noch

keine gültigen gibt.

• Da in dieser Phase der Prozessentwicklung mit starker Variation durch spezielle

Ursachen zu rechnen ist, sind Shewhart-Karten gut geeignet,

• Ziel ist die Stabilisierung des Prozesses durch das Abstellen spezieller Ursachen,

die ARL ist in dieser Phase von geringer Bedeutung.

• Wenn sich Phasen zeigen, in denen der Prozess nur noch zufällige Variation auf-

weist, können für die Zukunft gültige Regelgrenzen berechnet werden ( > Phase II).

Phase I: SPC als Analyse-Tool



Vorgehen

• Es werden jeweils mind. 20-25 Stichproben á 3-5 Teile entnommen. Wenn es keine

Stichproben gibt, müssen mind. 60 Einzelmessungen vorhanden sein.

• Die Daten werden in einer Mittelwert/Range- (xq/R-) oder einer Einzelwert/Moving

Range-Karte (x/MR) dargestellt.

• Den speziellen Ursachen für alle Datenpunkte „außer Kontrolle“ muss nachgegangen

werden. Das Augenmerk liegt bei Ausreißern und offensichtlichen Mittelwert-Shifts.

• Lassen sich Ausreißer und Mittelwertverschiebungen erklären, werden alle entspre-

chenden Werte für die erneute Berechnung der Eingriffsgrenzen unterdrückt.

• Durch die engeren Regelgrenzen liegen nun evtl. neue Datenpunkte außerhalb.

Auch hier wird wiederum den speziellen Ursachen nachgegangen.

• Das Prozedere wird fortgesetzt, bis alle verbleibenden Daten innerhalb UEG/OEG

zu liegen kommen und alle speziellen Ursachen idealerweise behoben sind.

• Es werden nächste Stichprobensätze entnommen und analog verfahren (wobei die

von Ausreißern bereinigten Eingriffsgrenzen der vorgängigen Stichproben versuchs-

weise angewendet werden können).

• Dies wird fortgesetzt bis die gröbsten speziellen Ursachen behoben sind und der

Prozess mehr oder weniger zufällig streut.

Phase I: SPC als Analyse-Tool



Prozesssituation

• Der Prozess hat sich gegenüber der Phase I stark stabilisiert und zeigt in etwa die

zu erwartende Variation. Die starken Einflüsse sind bekannt und beherrscht.

• Gelegentlich treten spezielle Ursachen auf, die i.d.R. zu kleineren Mittelwertver-

schiebungen führen.

SPC-Strategie

• In dieser Phase wird SPC prospektiv genutzt, d.h. die Eingriffsgrenzen werden aus

einem historischen, stabilen Prozessverlauf berechnet (Vorlauf) und der zukünftige

Prozessverlauf wird daran gemessen; ARL ist wichtiges Kriterium.

• Mit der kontinuierlichen Prozessverbesserung interessieren zunehmend auch kleinere

Abweichungen, so dass Shewhart-Karten zu unsensibel werden und CUSUM-

oder EWMA-Karten zum Einsatz kommen (ggf. in Kombination mit Shewhart-Karte).

• Im Vordergrund steht die Prozess-Überwachung und -Steuerung. Hauptsächliches

Ziel ist die Korrektur von kleinen Abweichungen von einem kritischen Zielwert (durch

z.T. schon bekannte spezielle Ursachen) durch Nachregelung des Prozesses.

• Zudem bietet SPC eine gute Basis zum Nachweis der Prozessfähigkeit sowie auch

in dieser Phase Ansatzpunkte zur weitern Prozessverbesserung.

Phase II: SPC als Monitoring-Tool/-System



Voraussetzungen für Phase 2

• Mittelwert und Streuung des Prozesses sind bekannt und ± stabil.

• Prozess ist mit hoher Wahrscheinlichkeit „in Kontrolle“.

• Gelegentlich auftretende spezielle Ursachen führen kaum zu größeren Störungen.

Wahl der Regelkarte

Wenn Shifts < 1,5*s erkannt werden sollen, sind Shewhart-Karten nicht mehr geeignet.

Zwar werden diese durch die Anwendung der Run-Tests sensibler, doch die ARL(0) wird

dadurch negativ beeinflusst und die Wahrscheinlichkeit eine Fehlalarms steigt.

Beispiel: Shewhart-Karte alleine ARL(0) = 370

Shewhart-Karte mit Western Electric Rules* ARL(0) = 91

Bei der Shewhart-Karte mit den Western Electric Rules ist durchschnittlich

alle 91 Stichproben mit einem falschen out-of-control-Signal zu rechnen.

* WE-Rules: 1 Wert > 3*s / 2 von 3 > 2*s / 4 von 5 > 1*s / 8 Werte auf 1 Seite




Initiale Berechnung der Regelgrenzen

• Zur Berechnung der Regelgrenzen sind mind. 25 Stichproben (mit n = 3, besser n = 5).

Gewisse Autoren empfehlen hingegen 200-300 Einzelmesswerte.

• Nachdem gültige Regelgrenzen etabliert wurden, beginnt die Phase II: Die Regel-

grenzen sind zukunftsgerichtet und dienen der Überwachung künftigen Produktion.

Review der Regelgrenzen

• Damit SPC effektiv bleibt, sind regelmäßige Reviews der Eingriffsgrenzen (Prozess-

streuung) und der Mittellinie (Prozessmittelwert) nötig.

• Reviews sollten zeitlich oder stichprobengesteuert stattfinden.

• Die Regelgrenzen werden jedoch nur angepasst, wenn der Prozess sich signifikant

verändert/verbessert hat.

Stichprobenumfang und Frequenz der Stichprobenziehung

• Stichprobenumfang n unbedingt in Zusammenhang mit OC/ARL(delta) betrachten.

• Die Frequenz ist abhängig von technischen (Häufigkeit und Art des Fehlerauftretens)

und ökomonischen Kriterien (Prüfaufwand vs. Nachkontrollen und Ausschuss).




• Als Frühwarn-System kann SPC dann bezeichnet werden, wenn die Inputfaktoren

eines Prozesses mit SPC überwacht werden und nicht das Ergebnis/das End-Produkt

bei der End-Kontrolle.

• Das setzt voraus, dass die Zusammenhänge zwischen den Inputfaktoren und dem

Prozessergebnis bekannt sind (Y = f ( x1, … xn)) und für die kritischen Inputfaktoren

Toleranzen abgeleitet wurden.

• Die Zusammenhänge Y = f ( x1, … xn) lassen sich durch statistische

Versuchsplanung/Design of Experiments (DoE) ermitteln.

SPC als Frühwarn-System


OUTPUTPRODUKTIONS-

PROZESS

MESSSYSTEM

REGELKARTE

INPUTINPUT

MESSSYSTEM

REGELKARTE

EINSTELL-

PROZESS

Langfrist-Ziel

Verzicht auf SPC

für Ergebnisse

OUTPUTPRODUKTIONS-

PROZESS

MESSSYSTEM

REGELKARTE

erfolg durch spc - tqu-group.com€¦ · um spc insgesamt sinnvoll als werkzeug anzuwenden, ist es...

Documents