Ursachen für Streuung

Wesentlich ist die Erkenntnis, dass alle im Wertschöpfungsprozess beteiligten Elemente mit ihren Einzelstreuungen zur Gesamtstreuung beitragen. Die Gesamtqualität eines Endproduktes ist damit eine Folge der kombinierten Streuungen seiner Einzelbestandteile.

Statistisch wird diese Streuung als Sigma oder Standardabweichung bezeichnet. Je größer die Standardabweichung der Einzelkomponenten vom Sollwert, des stärker streut das Gesamtprodukt. Leider addieren sich Streuung nicht linear, sondern mit einer Quadrat-Funktion. D.h. ein einzelnes, stark vom Soll abweichendes Element kann deshalb die Gesamtstreuung dominieren. Dies ist u.a. ein Grund, warum die Shainin-Problemlösungs-Methode hier ansetzt.

Beispiele für einflussnehmende Elemente

• Materialien
• Einzelkomponenten
• Baugruppen
• Werkzeuge
• Maschinen
• Mitarbeiter
• Messmittel und Messsysteme
• Umwelteinflüsse

Fehler in der Ursachenanalyse von Streuung

Alles streut! Aber wenn dies so ist, ist dann eine beobachtete Prozessabweichung zufällig? Oder ist sie bedingt durch eine kausal begründete Störursache, die beseitigt werden muss? Bei der Ursachenanalyse und dem Versuch, Streuung zu reduzieren, stellte Shewhart in der Unternehmenspraxis drei prinzipielle Fehler bei der Entscheidungsfindung fest:

• Eine Abweichung wird einer besonderen Ursache zugewiesen, obwohl sie von einer allgemeinen Ursache hervorgerufen wurde d.h. Folge des Zufalls und des Rauschens ist.
• Eine Abweichung wird einer allgemeinen Ursache zugeordnet, obwohl sie Folge einer ganz speziellen, besonderen Ursache und damit nicht zufälliger Natur ist.
• Nicht alle Einflussfaktoren sind bekannt bzw. überwacht.

Ziel von Shewart war deshalb, allgemeine und besondere Ursachen identifizieren und unterscheiden zu können. Bisher war dies der Erfahrung und dem subjektiven Empfinden des Mitarbeiters überlassen.

Dies ist der wesentliche Fortschritt von SPC gegenüber den vorhergehenden Methoden. Bei SPC wird auf Basis von statistischen Wahrscheinlichkeiten entschieden, ob eine Abweichung zufällig oder signifikant ist.

Wichtig ist selbstverständlich, alle Ursachen und Einflussfaktoren auf die Streuung im Prozess zu identifizieren und idealerweise stabil zu halten. Zur Ursachenanalyse und Identifikation potentieller Ursachen und Einflussgrößen können z.B. das Ishikawa-Diagramm oder Ergebnisse der Prozessanalyse genutzt werden.

Qualitätsregelkarten (QRK) und SPC

Zur Prozessüberwachung entwickelte Shewhart basierend auf statistischen Grundlagen sogenannte Qualitätsregelkarten als einfaches Werkzeug um vor Ort die Prozesse im gewünschten Soll-Fenster zu überwachen. Ziel der Überwachung ist natürlich, aus dem bisherigen Verhalten des Prozesses Prognosen zu erstellen auf das weitere Prozessverhalten und Hinweise zu erhalten, ob Auffälligkeiten signifikant sind und ein korrigierendes Eingreifen erfordern.

Messsystemanalyse MSA & Messmittelfähigkeit Cg, Cgk

Es klingt trivial, aber die Grundlage von Qualitätsregelkarten ist ein reproduzierbar messbares Merkmal und ein fähiger Messprozess. D.h. eine Messsystemanalyse (MSA) für das zu messende Merkmal und das Messsystem ist zwingend. Erst wenn die Kenngrößen der Messmittelfähigkeit Cg und Cgk im Sollbereich sind, können die nächsten Schritte zur Erstellung von Qualitätsregelkarten erfolgen.

Statistik und Standardabweichung als Basis für Qualitätsregelkarten

Es gibt zahlreiche, unterschiedliche Verteilungen in der Statistik. Die bekannteste ist vermutliche die Gauss-Verteilung oder Glockenkurven-Verteilung. Zwei Kenngrößen dienen zur Beschreibung der Gauss-Verteilung. Zum einen ist dies der Mittelwert, zum zweiten die Standardabweichung oder Sigma. Die Standardabweichung wird gemessen vom Mittelwert der Gauss-Kurve zum Wendepunkt auf dem linken bzw. rechten Kurvenast.

Prozessfähigkeit (cp cpk) als Basis für Qualitätsregelkarten

In einer Voruntersuchung wird die Prozessfähigkeit und damit die Prozessmittellage und die Standardabweichung des Prozesses ermittelt, für den die Qualitätsregelkarte erstellt werden soll. Die Berechnung der Prozessfähigkeit cp bzw. cpk setzt die Kenntnis der Standardabweichung voraus und berücksichtigt die (vom Konstrukteur definierten) Toleranzgrenzen.

Warngrenzen und Eingriffsgrenzen der Qualitätsregelkarten

Shewhart definierte ober- und unterhalb von der Prozessmittellage Warngrenzen und Eingriffsgrenzen. Üblicherweise werden Warngrenzen mit einem Abstand von +/- 2sigma, die Eingriffsgrenzen mit einem Abstand von +/- 3sigma ausgehend von der Prozessmittellage definiert. Liegt ein Messwert ausserhalb dieser Grenzen, ist diese Überschreitung statistisch betrachtet sehr wahrscheinlich durch eine Prozessveränderung verursacht.

Eingriffsgrenzen und Toleranzgrenzen

Die Toleranzgrenzen werden vom Konstrukteur vorgegeben, aus der Prozessstreuung ergeben sich die statistisch berechneten Warn- und Eingriffsgrenzen. Natürlich sollten die Toleranzgrenzen einen ausreichenden Abstand haben zu den Eingriffsgrenzen, so dass bei einem Überschreiten der Eingriffsgrenze immer noch Produkte innerhalb der Toleranz entstehen.

SPC – Massnahmen – Out of Control Actions

Eine Qualitätsregelkarte zu führen, ohne daß Korrektur- und Abhilfemassnahmen im Falle einer Abweichung erfolgen, ist sinnlos.

Werden Warn- oder Eingriffsgrenzen überschritten, sollten bereits im Vorfeld festgelegte, definierte Überprüfungs- und Gegenmassnahmen eingeleitet werden um den Prozess wieder zu stabilisieren.

Eine der einfachsten Massnahmen ist, sofort eine zweite Stichprobe zu nehmen ohne korrigierend in den Prozess einzugreifen. Dies dient lediglich dazu, mehr statistische Sicherheit beim Ergebnis der Stichprobe zu erhalten.

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Wichtig ist, bei Korrekturmassnahmen die Art der Massnahmen und die Stärke des Einfgriffs vorher festzulegen und zu üben.  Im gestörten Fall ist keine Zeit zum Üben und sich herantasten. Wenn nicht korrekt und angemessen eingegriffen wird, besteht die Gefahr, dass die Massnahme unzureichend wirkt oder dass über das Ziel hinausgeschossen wird. Beide Fälle können Ausschuß und hohe Kosten entstehen lassen.

AQL und SPC – Wareneingangsprüfung

Eine Wareneingangsprüfung stellt eine Sonderform der SPC-Prozesskontrolle dar. Die Bezeichnung AQL = Acceptable Quality Level beschreibt die zwischen Kunde und Lieferant vereinbarte Quote oder Anteil p an Schlechtteilen in Prozent bei einer Warenanlieferung in der Annahmestichprobenprüfung. So bedeutet z.B. AQL = 0,5, dass 0,5% der angelieferten Teile Schlechtteile – d.h. ausserhalb der Toleranz – sein dürfen.

Weil in der Regel nur eine Stichprobe aus den angelieferten Teilen gezogen wird, ist die Ausssage der Wareneingangsprüfung mit einer gewissen Unsicherheit verknüpft – Hier gelten die gleichen statistischen Regeln und Vorgehensweise wie bei jeder anderen Stichprobenprüfung oder SPC – Kontrolle. Deshalb werden im Vorfeld das AQL-Niveau, die Losgröße, die Prüfstufe (und damit implizit die Stichprobengröße und Prüfschärfe) und die als erträglich akzeptierte Irrtumswahrscheinlichkeit festgelegt.

Daraus resultiert eine maximale Akzeptanzzahl. D.h. bis zu dieser Höhe sind Schlechtteile in der angelieferten Charge zulässig , damit die Charge akzeptiert werden muss / darf.  Wird die Akzeptanzzahl überschritten, wird die Anlieferung zurückgewiesen. Akzeptanzzahlen sind tabelliert als AQL-Tabellen. Die Vorgehensweise ist normiert und in der Norm DIN ISO 2859 beschrieben.

Unternehmen mit einer Null-Fehler-Strategie – wie im Lean Management üblich  – prüfen an dieser Stelle häufig sehr streng und erlauben keine Fehlteile in der Stichprobe.

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