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Statistische Prozesskontrolle (SPC)

Die statistische Prozesskontrolle (SPC) ist ein mathematisches Qualitätskontrollmodell, das Produktionsschwankungen verfolgt. Es ist ein Instrumentarium sowohl für die schlanke Produktion als auch für Six Sigma-Methoden.

Wichtigste Erkenntnisse

  • SPC ist eine auf Vorbeugung basierende Qualitätskontrolle, die statistische Schwankungen in der Produktion nutzt.

  • 14 Diagramme und Tools gewährleisten, dass die Systeme zuverlässig und leistungsfähig sind

  • Prozessablaufschwankungen können entweder gemeinsame oder spezielle Ursachen haben

Methodischer Hintergrund der statistischen Prozesskontrolle

Der Erfinder der statistischen Prozesskontrolle ist Walter Andrew Shewhart, ein Statistikingenieur bei den Bell Laboratories in den 1920er Jahren

Die Hauptprämisse der statistischen Prozesskontrolle ist, dass Herstellungsvorgänge nicht die gleiche Art von Daten liefern wie natürliche Prozesse wie die Biologie. Shewhart erkannte dies und entwickelte das System der SPC, das die Aufmerksamkeit der Produktionslegende Edwards Deming auf sich zog.

Anstatt einer Glockenkurve zu folgen, stellte Shewhart fest, dass Fertigungsprozesse Daten entlang einer statischen Linie der statistischen Kontrolle erzeugten.

Normalkurvenverteilungen (die rote Linie ist eine typische Glockenkurve)
Shewhart-Qualitätsregelkarte mit erratischer Verteilung
Lightbulb Pro Tip

Pro Tip

Ein Beispiel für SPC in der Geschichte ereignete sich in den 1930er Jahren während des Zweiten Weltkriegs, als Shewhart sein Verfahren zur Herstellung von Munition für AT&T in einer Anlage in New Jersey einsetzte. SPC erregte die Aufmerksamkeit von Generälen und Mathematikern gleichermaßen. Nach dem Krieg reiste Deming nach Japan, um SPC bei Toyota einzuführen, dem ersten und ursprünglichen Unternehmen für schlanke Produktion.

Heutzutage ist SPC im Rahmen der Six-Sigma-Management-Philosophie sehr verbreitet, die dafür bekannt ist, dass sie sich auf viele quantitative Instrumente für eingehende Analysen stützt.

Was verursacht Schwankungen im Output?

Buchstäblich alles - und das ist das Problem, das SPC-Diagramme lösen.

Wenn Sie eine Fertigungsstraße haben, die einen Ausstoß von 5 Fertigerzeugnissen pro Stunde erzeugt, und dann plötzlich nur noch 3 Fertigerzeugnisse pro Stunde produziert werden, wissen Sie, dass definitiv etwas nicht stimmt. Die Ursache des Problems kann alles sein, von einem abgenutzten mechanischen Teil über eine unsachgemäße Einrichtung bis hin zu einer unmerklichen Temperaturschwankung.

Aus diesem Grund sind SPC-Diagramme so vorteilhaft - sie sind die erste Verteidigungslinie für Ihre Qualitätskontrolle, selbst wenn Sie keine Ahnung haben, dass es überhaupt eine Abweichung gibt.

Manche Fehler in Fertigprodukten sind mit dem bloßen Auge nicht zu erkennen, oder die Produkte sehen zwar gut aus, fallen aber bei Tests durch.

Die einzige Möglichkeit, herauszufinden, ob Fehler auf Fehler der Mitarbeiter, fehlerhafte Maschinen oder etwas ganz anderes zurückzuführen sind, besteht in der Erfassung quantitativer Daten durch statistische Prozesskontrolle.

Häufige vs. spezielle Variationen

Übliche Abweichungen sind solche, die im Rahmen des Versuchs oder des Prozesses zu erwarten sind. Gemeinsame Ursachen sind nicht zuordenbare Schwankungen, da sie nicht auf etwas zurückzuführen sind, das außerhalb der Norm liegt.

Aus diesem Grund ist es oft schwierig, alle häufigen Abweichungen herauszufiltern. Viele sind auf normale Lebensereignisse zurückzuführen, die nicht gelöst werden können.

*Ein Beispiel: Eine häufige Abweichung bei einem Prozess wäre eine leichte Verzögerung bei der Erledigung einer Aufgabe. Vielleicht ist der mit der Aufgabe betraute Mitarbeiter neu und benötigt eine zusätzliche Stunde für die Erledigung, oder der Papierkram hat sich aufgrund eines Druckerfehlers angestaut, so dass der Auftrag in der Warteschlange nach hinten rutscht.

Besondere Abweichungen sind solche, die aus spezifischen Abweichungen von der Norm entstehen. Spezielle Ursachen lassen sich Fehlern oder Maschinenstörungen zuordnen, die als Abweichung in einem SPC-Diagramm dargestellt werden können.

*Eine spezielle Abweichung für einen Prozess wäre zum Beispiel, wenn eine Zeitungsdruckmaschine einen Vorschubfehler hat und der Stempel den Inhalt der Titelseite halb auf das Papier und halb aus dem Papier druckt. Diese Sonderabweichung ist der Störung im Einzug zuzuordnen.

Bedeutung der statistischen Prozesskontrolle

Es gibt Hunderte von Anwendungen für SPC-Messinstrumente, aber die Vorteile aller lassen sich in den folgenden Bereichen zusammenfassen:

  1. Reduzierung von Abfall
  2. Frühzeitige Erkennung und Vermeidung von Problemen
  3. Schnellere Produktivität und bessere Qualitätskontrolle

Letztlich ist SPC eine vorbeugende Maßnahme gegen Abweichungen in der Qualitätskontrolle. Die Bedeutung der statistischen Prozesskontrolle liegt in ihrem vielschichtigen Ansatz zur Identifizierung "nicht-normaler" Qualitätsabweichungen, die spezifisch für die Fertigung sind.

Darüber hinaus ermöglicht der mathematische Hintergrund jedes Werkzeugs eine eventuelle verbundene Automatisierung in der modernen Smart Factory. Dies unterscheidet die SPC von anderen, weniger präzisen Modellen der Arbeitsablauf- oder Prozesskontrolle.

Die 14 SPC-Diagramme und -Werkzeuge

Die statistische Prozesskontrolle ist eher ein Werkzeugkasten als ein einzelnes Diagramm - deshalb sind die quantitativen Werkzeuge in Gruppen zusammengefasst. Sie können je nach Projektspezifikationen auswählen, welche Elemente Sie einbeziehen möchten.

Die 7 SPC-Qualitätskontrollwerkzeuge

Es gibt 7 Qualitätskontrollinstrumente für SPC, die aufgrund ihres quantitativen Charakters und ihres mathematischen Schwerpunkts das eigentliche Herzstück der statistischen Analyse darstellen.

  1. Prüfblatt
  2. Ishikawa-Diagramm (Fischgräten-Diagramm)
  3. Regelkarte (X-Balken, R-Diagramm)
  4. Histogramm
  5. Pareto-Diagramm
  6. Streuungsdiagramm
  7. Schichtung

Die 7 SPC-Zusatzinstrumente

Es gibt auch 7 Instrumente, die als "ergänzend" bezeichnet werden, weil sie weniger quantitativ und mehr deskriptiv sind und oft visuelle Darstellungen enthalten, um einen neuen Blickwinkel des Verständnisses zu eröffnen oder vielleicht für eine bestimmte Führungsstrategie zu argumentieren.

  1. Datenschichtung
  2. Ereignisprotokolle
  3. Defektkarten
  4. Prozess-Flussdiagramme
  5. Fortschrittszentren
  6. Bestimmung des Stichprobenumfangs
  7. Schichtung der Daten

Wie man die statistische Prozesskontrolle in der Praxis anwendet

Wenn Sie den Sinn von SPC-Diagrammen verstehen, aber nicht wissen, wo Sie Zugang zu Programmen haben, um sie zu erstellen, ist die beste Option, eine digitale Plattform zu nutzen.

Lightbulb Pro Tip

Pro Tip

VKS bietet einfach zu bedienende SPC-Diagramme innerhalb unserer Arbeitsanweisungssoftware, so dass Sie die Kontrolle über die datengesteuerte Qualitätskontrolle übernehmen können, um mehr Gewinn und Effizienz zu erzielen.

SPC ist ein mehrstufiger Prozess, und in einigen Quellen werden zwischen 6 und 10 "Schritte" genannt. In Wirklichkeit ist es zwar umstritten, wie viele Schritte es genau sind, aber es gibt in der Tat einige Grundregeln, die zu beachten sind. Wir haben sie hier zu einem 3-Schritte-Prozess vereinfacht:

  1. Verständnis der Prozess- und Spezifikationsgrenzen
  2. Prozess stabilisieren durch Eliminierung spezieller Abweichungen
  3. Überwachung des laufenden Prozesses mit Regelkarten

Sie können weitere Schritte hinzufügen, wenn Sie dies wünschen, und sollten die obigen 3 Schritte in Unterkategorien aufteilen. (Zum Beispiel können der Prozessrahmen und die Spezifikationsgrenzen zwei verschiedene Schritte sein).

Lightbulb Pro Tip

Pro Tip

Wenn Sie genau hinsehen, werden Sie feststellen, dass das SPC-Verfahren der wissenschaftlichen Methode ähnelt, bei der ein Wissenschaftler den betreffenden Bereich definiert, die Kontrolle und die Variablen festlegt und dann seine Hypothese testet. Betrachten Sie SPC als die wissenschaftliche Methode für Fertigungsprozesse!

Die 2 Phasen der SPC-Implementierung

Ähnlich wie bei den 3 Schritten gibt es auch bei der SPC-Analyse zwei Phasen. Das meiste von dem, was wir bereits besprochen haben, fällt in die erste Phase, und die zweite Phase ist die, in der Änderungen bewertet und entweder institutionalisiert oder modifiziert werden, um sie einer weiteren Analyse zu unterziehen.

1. Erste Etablierung

Diese erste Phase umfasst die 3 Schritte oben einschließlich der Einführung neuer Prozessvariablen und -varianten.

2. Regelmäßige Anwendung des Prozesses in der Produktion

Diese zweite Phase umfasst eine Bewertung der während des anfänglichen Zeitraums vorgenommenen Änderungen sowie eine Entscheidung, die anhand der folgenden spezifischen Faktoren zu treffen ist:

  • Änderungen der 5M&E-Bedingungen (Mensch, Maschine, Material, Verfahren, Bewegung, Umwelt)
  • Veränderungen der Verschleißrate von Teilen (Maschinenteile, Vorrichtungen, Halterungen, etc.)
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