Anwendung und Nutzen statistischer Verfahren in der Fertigung


Seminararbeit, 2003
17 Seiten, Note: 1,7

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Qualität
1.2 Fertigungskontrollen im Qualitätsmanagement

2 Grundlagen der Statistischen Prozesskontrolle
2.1 Ursachen für Fertigungsschwankungen
2.1.1 Annahme der Normalverteilung
2.2 Darstellung der Messergebnisse
2.2.1 Histogramm
2.2.2 Shewart -Kontrollkarte
2.3 Bestimmung der Eingriffsgrenzen
2.3.1 Das richtige Maß der Kontrolle
2.4 Testmethoden für Control Charts
2.4.1 Standardtests
2.4.2 Zusatztests
2.5 Prozessgüte

3 Kritische Anmerkungen und Weiterentwicklung in der Praxis

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Normalverteilung

Abbildung 2: Histogramm Normalverteilung

Abbildung 3: Kontrollkarte nach Shewart

Abbildung 4: Standard Tests

Abbildung 5: Zusatztest

1 Einleitung

Qualität ist in fast allen Märkten heute ein wichtiges Differenzierungsmerkmal geworden. Bedingt wird dies durch die stark zunehmende Konkurrenz und teils stagnierendes Markwachstum

Aus Sicht des Unternehmens bedeutet Qualität, bezogen auf Produkte und Prozesse, eine Möglichkeit, die Effizienz zu erhöhen und dadurch die Kosten zu senken.1

Auch haben neue Produktionssysteme wie Kanban oder Just-in-Time den Bedarf an erhöhten Qualitätsniveaus und damit verbesserten Qualitätskontrollen verstärkt.

1.1 Qualität

Nach DIN 55350, Teil 11 ist Qualität als die Gesamtheit von Eigenschaften und Merkmalen eines Produktes oder einer Tätigkeit, die sich auf deren Eignung zur Erfüllung gegebener Erfordernisse bezieht, definiert. Auf Grund dieser Definition kann Qualität in zwei Teilaspekte gegliedert werden. Nämlich in die Qualität des Designs (Quality of Design) und in die Qualität der Übereinstimmung (Quality of Conformance).2 Während das Design in den Bereich der Entwicklung und des Marketing eines Unternehmens fällt, ist die Fertigung für die Qualität der Übereinstimmung verantwortlich. Diese Betrachtungsweise von Qualität entspricht am ehesten dem fertigungsbezogenen Ansatz nach Garvin.3 Dieser Ansatz geht von der Einhaltung der Spezifikation und der Forderung nach dem Null-

Fehler Prinzip aus. Jede Abweichung bedeutet also eine Verminderung von Qualität.4

1.2 Fertigungskontrollen im Qualitätsmanagement

Um diese Abweichungen während des Produktionsprozesses zu kontrollieren, werden eine Reihe statistischer Methoden verwendet. Diese werden unter der Statistischen Prozesskontrolle (SPC) zusammengefasst und im folgenden Kapitel erläutert. Es ist zu beachten, dass die eigentliche Fertigungskontrolle nur ein Baustein von Qualitätsmanagementsystemen ist. An erster Stelle gilt es, Fehler in einem (Fertigungs-) Prozess zu erkennen und gegebenenfalls auszubessern. Dafür werden in heutigen Fertigungsstraßen moderne Messgeräte verwendet. Die gelieferten Daten müssen analysiert werden, in der Regel mit komplexer Software, um Veränderungen, z.B. Verschlechterungen eines Prozesses, aufzuzeigen. Über die Kontrolle ist das Planen und Steuern von Qualitätszielen zu setzen, hierbei wird versucht, langfristig Prozesse zu verbessern und damit die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens zu erhöhen. Aus diesem klassischen Qualitätsmanagementkonzept hat sich in den letzten Jahren ein umfassenderes entwickelt. Das Total Quality Management schließt nicht nur die Qualitätsoptimierung von Fertigungsprozessen ein, sondern beschäftigt sich darüber hinaus mit allen Prozessen sowie Mitarbeitern in einem Unternehmen.5

2 Grundlagen der Statistischen Prozesskontrolle

Zum Qualitätsmanagement in der Fertigung gehören alle Maßnahmen und Aktivitäten, die sicherstellen, dass gefertigte Produkte den gewünschten Anforderungen entsprechen.

Als erstes müssen Fertigungsprozesse analysiert und konzipiert werden, die die gewünschten Anforderungen erbringen können und damit die Prozessfähigkeit gewährleisten (Prozessfähigkeit). Danach gilt es, die Einhaltung der Fertigungsprozesse zu garantieren (Prozessregelung), sowie eine ständige Verbesserung der Fertigungsprozesse einzuleiten.

Um erfolgreich eine Prozessanalyse durchzuführen, wird ein hohes technisches Verständnis bei den Verantwortlichen vorausgesetzt, denn es müssen die Bedingungen eines jeden Arbeitsprozesses untersucht werden. Dabei wird der Fokus auf die Beziehung zwischen Arbeit, Material, Komponenten und Endprodukten gesetzt. Das Ergebnis sollte in der Konzeptionisierung eines optimalen Fertigungssystems resultieren.

Die eingerichteten Prozesse werden vor der Serienfertigung untersucht. Dabei werden die Maschinen auf ihre Fertigungsgenauigkeit geprüft. Hierbei können nur Kurzeinflüsse berücksichtig werden. Um das Langzeitverhalten zu überprüfen, muss die Prozessgüte untersucht werden. Diese ist wichtig in Bezug auf die anstehenden hohen Produktionsmengen und die anfallenden Kosten (z.B. durch Ausschuss).

2.1 Ursachen für Fertigungsschwankungen

Die Ursachen für Prozessschwankungen werden differenziert in zufällige Ursachen (Common Causes) und zuordenbare Ursachen (Special56 oder Assignable Causes).7

Common Causes führen zu Schwankungen (Inherent Variation) im Prozess, die sich nicht vermeiden lassen. Eine Eigenschaft dieser Art von Schwankung ist, dass sie sehr viele Verursacher hat, die für sich genommen keinen großen Effekt haben. Sie sind so gering, dass sie im Einzelnen gar nicht messbar sind. In der Summe allerdings führen sie zu einer vorhersehbaren Abweichung. Es ist zu beachten, dass nicht nur die

Materialien Schwankungen aufweisen, sondern auch die benutzen Maschinen und Werkzeuge diesem Gesetz unterliegen. Daraus folgt, dass diese Schwankungen nicht völlig eliminiert werden können. Eine Reduzierung durch vorgeschaltete Messverfahren ist allerdings möglich. Typische Ursachen sind z.B. Maschinenvibration, Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit, Spannungsschwankungen.8

Eine andere Ursache für Prozessschwankungen sind Fehler, die vermeidbar sind (Special Causes). Die durch sie hervorgerufenen Schwankungen (Assignable Variation) treten unperiodisch auf und haben einen größeren Effekt. Sie sind schwer vorherzusagen, dafür können sie mit geeigneten Methoden sofort erkannt werden. Ein weiteres wichtiges Merkmal ist, dass sie in der Regel nur einen Verursacher haben. Typische Fehlerquellen sind z.B. Personal, schlechtes Material, Maschinenabnutzung, Stromausfall und der damit verbundene Wiederanlauf der Produktion.9

2.1.1 Annahme der Normalverteilung

Für die Streuung der Messergebnisse, z.B. des Durchmessers (in mm gemessen) eines gebohrten Loches, wird begründet durch den zentralen Grenzwertsatz10 die Normalverteilung angenommen. Sie gibt an, wie wahrscheinlich ein Messwert in Abhängigkeit vom Mittelwert ц ist. Um ц zu approximieren wird das arithmetische Mittel einer Stichprobe berechnet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Eine andere Möglichkeit ist die Bestimmung des Median der gesammelten Werte aus der Stichprobe.11 Die Gauss’sche Normalverteilung hat als zweiten Parameter die Varianz. Sie kann wie folgt geschätzt werden:

[...]


1 Vgl. Slack, Nigel, Stuart Chambers and Robert Johnston: Operations Management, 3. Aufl Harlow 2001, S. 554.

2 Vgl. Milling, Peter, Skript Produktionsmanagement, Universität Mannheim Sommersemester 2003.

3 Vgl. Garvin, D. A.: What does Product Quality Really Mean?, Sloan Management Review,Fall 1984, S.25-43.

4 Vgl. Oess, Atilla: Total Quality Management - Die ganzheitliche Qualitätsstrategie 2 Auflage Wiesbaden 1991,S.31-34,59.

5 Vgl. Milling, Peter, Skript Produktionsmanagement.

6 Vgl. Bissell, Derek, Statistical Methods for SPC and TQM,Chapman& Hall 1994, S. 102.

7 Vgl. Slack, Nigel, Stuart Chambers and Robert Johnston:Operations Management, S.570.

8 Vgl. Bissell, Derek, Statistical Methods vor SPC and TQM,S.102.

9 Vgl. Bissell, Derek, Statistical Methods vor SPC and TQM, S.102.

10 V gl. Anderson, Popp, Schaffranek et al., Schätzen und Testen, S.105.

11 Vgl. Frahme,Carl, An Introduction to Statistics for Process Controll, Ceramc Industry Journal, September 2002, S.21.

Ende der Leseprobe aus 17 Seiten

Details

Titel
Anwendung und Nutzen statistischer Verfahren in der Fertigung
Hochschule
Universität Mannheim  (Industrieseminar)
Note
1,7
Autor
Jahr
2003
Seiten
17
Katalognummer
V17999
ISBN (eBook)
9783638224284
Dateigröße
506 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Anwendung, Nutzen, Verfahren, Fertigung
Arbeit zitieren
Sasan Safai (Autor), 2003, Anwendung und Nutzen statistischer Verfahren in der Fertigung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/17999

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