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.
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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 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.
Inhaltsverzeichnis
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
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die Bedeutung und praktische Anwendung statistischer Verfahren zur Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen, um Effizienz zu steigern und Kosten durch Prozessoptimierung zu senken.
- Grundlagen und statistische Methoden der Prozesskontrolle (SPC).
- Darstellung und Analyse von Messergebnissen mittels Kontrollkarten.
- Unterscheidung zwischen zufälligen und zuordenbaren Prozessursachen.
- Bewertung der Prozessgüte durch Kennzahlen wie Cp und Cpk.
- Kritische Reflexion moderner Ansätze wie Six Sigma und der Taguchi-Loss-Funktion.
Auszug aus dem Buch
2.2.2 Shewart -Kontrollkarte
Als bedeutsamste und am weitesten verbreitende Veranschaulichung von Daten ist die Qualitätsregelkarte (Control Chart) zu nennen. Sie wurde in den 20er Jahren von Dr. Walter A. Shewart in den Bell Telephone Laboratories entwickelt. Hierbei werden Strichprobenwerte entlang einer Zeitachse aufgetragen und zu einem Graphen verbunden. Zusätzlich werden sogenannte Kontrolllinien eingetragen. Sie zeigen grafisch an, wann in den Fertigungsprozess eingegriffen werden muss. Es gibt eine Reihe von Varianten dieses Charts, abhängig davon, welche Art von Fehler verdeutlicht werden soll.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einführung beleuchtet die steigende Relevanz von Qualität als Wettbewerbsfaktor und definiert den Begriff im Kontext von Design und Fertigungsübereinstimmung.
2 Grundlagen der Statistischen Prozesskontrolle: Dieses Kapitel führt in die methodischen Ansätze zur Überwachung von Fertigungsprozessen ein, um Prozessschwankungen systematisch zu identifizieren und zu minimieren.
3 Kritische Anmerkungen und Weiterentwicklung in der Praxis: Der abschließende Teil reflektiert die Schwächen konventioneller Kontrollmethoden und diskutiert weiterentwickelte, zielgrößenorientierte Ansätze zur Prozessverbesserung.
Schlüsselwörter
Statistische Prozesskontrolle, SPC, Fertigungsqualität, Normalverteilung, Kontrollkarte, Histogramm, Prozessfähigkeit, Cp-Wert, Cpk-Wert, Six Sigma, Taguchi-Loss-Funktion, Fertigungsschwankungen, Qualitätsmanagement, Prozessanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit behandelt den Einsatz statistischer Verfahren, um die Qualität in Fertigungsprozessen durch systematische Überwachung und Kontrolle zu sichern und zu optimieren.
Welches sind die zentralen Themenfelder?
Im Fokus stehen die statistische Prozesskontrolle (SPC), die Identifikation von Fehlerursachen, die Prozessfähigkeit sowie der Übergang von klassischer Kontrolle hin zu modernen Optimierungsansätzen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es aufzuzeigen, wie durch moderne Messtechnik und statistische Analyse der Produktionsprozess stabiler gestaltet und die Wirtschaftlichkeit durch Fehlerreduktion erhöht werden kann.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden angewendet?
Die Arbeit nutzt statistische Grundlagen, darunter Normalverteilungsannahmen, Histogramme, Shewart-Kontrollkarten sowie Prozessfähigkeitsindizes wie Cp und Cpk.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil widmet sich der technischen Umsetzung der Prozesskontrolle, der mathematischen Definition von Eingriffsgrenzen sowie den Methoden zur statistischen Prozessbewertung und -testung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Publikation?
Wichtige Begriffe sind SPC, Prozessfähigkeit, Normalverteilung, Kontrollkarten, Six Sigma und die Taguchi-Loss-Funktion.
Warum wird in der Fertigung die Normalverteilung angenommen?
Die Annahme der Normalverteilung stützt sich auf den zentralen Grenzwertsatz, der eine statistische Approximation der Streuung von Messwerten um einen Mittelwert ermöglicht.
Was unterscheidet Common Causes von Special Causes?
Common Causes sind unvermeidbare, zufällige Schwankungen, während Special Causes vermeidbare, unperiodisch auftretende Fehlerquellen darstellen, die gezielt identifiziert werden können.
Was beschreibt der Cp-Wert?
Der Cp-Wert ist ein Prozessfähigkeitsindex, der das Verhältnis der zulässigen Toleranzbreite zur tatsächlichen Prozessstreuung (natürliche Streuung) angibt.
Was kritisiert der Autor an der klassischen Prozesskontrolle?
Der Autor kritisiert, dass bei der einfachen Unterscheidung zwischen "unter Kontrolle" und "außer Kontrolle" die tatsächliche Höhe der Abweichung ignoriert wird, was kontinuierliche Verbesserungen hemmt.
- Citation du texte
- Sasan Safai (Auteur), 2003, Anwendung und Nutzen statistischer Verfahren in der Fertigung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/17999
