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Statistische Prozesslenkung Die statistische Prozesslenkung auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesss

Statistische Prozesslenkung

Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktions- und Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden.

Geschichte Bearbeiten

SPC wurde von Walter A. Shewhart entwickelt. Die wissenschaftlichen Grundlagen wurden von ihm 1931 in dem Buch Economic Control of Quality of Manufactured Product umfassend hergeleitet und beschrieben. Ausgelöst wurde diese Arbeit durch die Absicht des Managements der Hawthorne Plant der Western Electric Company in Chicago, möglichst einheitliche und somit zuverlässige Produkte herzustellen. Der Versuch, dies mit Mitteln des gesunden Menschenverstandes zu bewerkstelligen, schlug fehl. In der Folge wurde Shewhart von den Bell Telephone Laboratories aus New York um Unterstützung gebeten.

Shewhart ging von der Vermutung aus, dass die Qualität des Endproduktes im Wesentlichen von der Kombination der Streuung der Parameter der Einzelteile abhängt. Als Ursache für diese Streuung fand er zwei grundsätzlich verschiedene Mechanismen:

  1. Streuung aufgrund von allgemeinen Ursachen (zufällige Abweichungen vom Mittelwert, die sich aufgrund eines stochastischen Prozesses ergeben Rauschen (Physik)) und
  2. Streuung aufgrund von besonderen Ursachen (Materialfehler, Maschinenfehler, Konstruktionsfehler etc.)

Die zweite wichtige Erkenntnis von Shewhart war, dass nun bei dem Versuch, diese Streuung zu minimieren, zwei Fehler gemacht werden können:

  • Fehler 1: Eine Abweichung einer besonderen Ursache zuweisen, obwohl sie von einer allgemeinen Ursache hervorgerufen wurde.
  • Fehler 2: Eine Abweichung einer allgemeinen Ursache zuweisen, obwohl sie von einer besonderen Ursache hervorgerufen wurde.

Es kann zwar entweder der eine oder der andere Fehler komplett vermieden werden, aber nie beide gleichzeitig. Es musste also ein Weg gefunden werden, die Kosten der Fehlervermeidung zu minimieren. Umfangreiche statistische Untersuchungen und Theoriebildung führten Shewhart schließlich zur Entwicklung von control charts (dt. Qualitätsregelkarten) als optimales Werkzeug, um die gewonnenen Erkenntnisse in die tägliche Praxis umzusetzen.

Ihre erste großindustrielle Anwendung fand SPC im Zweiten Weltkrieg, wo sie bei der Herstellung von Rüstungsgütern angewendet wurde.

Später erkannte William Edwards Deming, dass sich diese Erkenntnisse und Werkzeuge auf alle Arten von Prozessen (Geschäftsprozesse, Verwaltungsprozesse etc.) mit den gleichen positiven Ergebnissen anwenden lassen. Diese Lehre fiel vor allem in Japan auf fruchtbaren Boden, wo sie unter anderem innerhalb des Toyota-Produktionssystems weiterentwickelt wurde.

Heute wird die statistische Prozessregelung als Bestandteil eines Qualitätsmanagementsystems gesehen und begleitet als Serviceprozess den Kernprozess der Produktion oder Dienstleistung. Alle statistischen Methoden, die zur Überwachung und Optimierung des Kernprozesses dienen, werden unter dem Begriff statistische Prozesskontrolle zusammengefasst. Diese Methoden gehen über die verschiedenen Regelkartentechniken hinaus und schließen auch z. B. die Methoden der statistischen Versuchsplanung, die FMEA oder auch die Methodensammlung Six-Sigma mit ein. Größen der SPC fließen in Kunden-Lieferanten-Beziehungen als Prozessfähigkeitindizes ein.

Vorgehen Bearbeiten

Nachdem der zu untersuchende Prozess eindeutig definiert wurde, muss von einem Prozesskenner festgelegt werden, welche Messgrößen von Bedeutung sind. Diese müssen dann planmäßig während der laufenden Produktion erfasst werden. Die Auswertung erfolgt dann mittels Qualitätsregelkarten (z. B. -, - oder -Karte).

Es gibt inzwischen auch Softwarepakete, die versuchen, die statistische Prozesslenkung als eine zentrale Komponente der rechnergestützten Qualitätssicherung CAQ zu etablieren. Die zu diesem Zweck vorgenommenen Messungen werden zum Teil auch automatisch durch eine Maschinendatenerfassung (MDE) durchgeführt und statistisch entsprechend weiterverarbeitet.

Nutzen Bearbeiten

SPC dient dazu, ein vordefiniertes Maß an Qualität möglichst kostengünstig einzuhalten. Hingegen ist sie ungeeignet, die Qualität von Produkten zu erhöhen. Eine über das benötigte Maß hinausgehende Qualitätslage hätte zusätzliche Kosten zur Folge, denen nur ein unwesentlicher zusätzlicher Nutzen zugeordnet wäre. Typischerweise liegt das benötigte Maß an fehlerfreien Teilen bei einem Wert von X, was mit relativ geringem Kontrollaufwand und somit niedrigen Kosten zu erreichen ist. Eine Erhöhung der Qualität auf 100 % fehlerfreie Teile würde den Kontrollaufwand jedoch sehr stark erhöhen, und zwar um wesentlich mehr als um die Differenz von 100%-X, da die Gesamtkosten exponentiell mit der gewünschten Qualitätslage steigen (u. a. durch mehr Prüfungen, bessere Prüfgeräte und Produktionsmaschinen, geeignetere Produktionsverfahren usw.). Es wird hierbei von unwirtschaftlichem „Overprovisioning“ gesprochen. SPC dient somit dem betriebswirtschaftlichen Minimalprinzip (engl. minimal prinzip).

Zur gezielten Erhöhung der gewünschten Qualitätslage sind andere Qualitätsmanagementmethoden notwendig, beispielsweise FMEA.

Software Bearbeiten

SPC wird üblicherweise mit Software-Unterstützung angewendet. Hierbei kommen drei Arten von Software zum Einsatz. Erstens generische Berechnungssoftware wie Tabellenkalkulationen oder Statistikpakete, zweitens vollumfängliche CAQ-Gesamtlösungen wie zum Beispiel von folgenden Herstellern (in alphabetischer Reihenfolge): AHP, Babtec, Böhme & Weihs Systemtechnik GmbH & Co. KG, camLine GmbH, CAT GmbH, CAQ AG, Fink & Partner GmbH, Gewatec GRIPS, Guardus, IBS, iqs Software GmbH, MeasurLink, Minitab, Pickert & Partner, Predisys, QDA Solutions, Q-DAS, QUIPSY, QSC – Quality Software & Consulting, SAP, SCIIL AG, Solvtec GmbH oder Syncos. Einsteiger nutzen meist Tabellenkalkulationen. Spezielle SPC- und CAQ-Produkte können jedoch den Arbeitsaufwand reduzieren und zentrale Auswertungen ermöglichen: SPC-Software ist meist mit herstellerspezifischen Regelwerken vorkonfiguriert und kann Messdaten direkt von Messwerkzeugen und -Maschinen einlesen, während ein CAQ-System neben SPC noch weitere Qualitätsmanagementbausteine wie FMEA, Lieferantenbewertung oder Prozesslenkungspläne über mehrere Ebenen und Artikel beinhaltet.

Literatur Bearbeiten

  • Alfred Schulze: Statistische Prozessregelung (SPC). In: Tilo Pfeifer, Robert Schmitt (Hrsg.): Masing Handbuch Qualitätsmanagement, 6. überarbeitete Auflage. Carl Hanser Fachbuchverlag, München / Wien 2014, ISBN 978-3-446-43431-8, Kapitel 30.
  • Edgar Dietrich, Alfred Schulze: Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation. 6., vollständig überarbeitete Auflage. Carl Hanser Verlag, München / Wien 2009, ISBN 978-3-446-41525-6.
  • Josef Heinhold, Karl-Walter Gaede: Ingenieur-Statistik. 4. verb. u. wesentl. erw. Auflage. Oldenbourg-Verlag, München / Wien 1986, ISBN 3-486-31744-X.
  • Donald J. Wheeler, David S. Chambers: Understanding statistical process control. 2. Auflage. SPC Press, Knoxville TN 1992, ISBN 0-945320-13-2.
  • Horst Rinne, Hans-Joachim Mittag: Statistische Methoden der Qualitätssicherung. 3. überarb. Auflage. Carl Hanser Verlag, München 1995, ISBN 3-446-18006-0.
  • Walter Andrew Shewhart: Economic control of quality of manufactured product. ASQ Quality Press, Milwaukee 1980, ISBN 0-87389-076-0.
  • Walter Andrew Shewhart: Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control. Hrsg.: William Edwards Deming. Dover Publications, New York City 1986, ISBN 0-486-65232-7.
  • William Edwards Deming: Out of the Crisis. 2. Auflage. MIT Press, Cambridge MA 2000, ISBN 0-262-54115-7.
  • Günter Faes: SPC – Statistische Prozesskontrolle: Eine praktische Einführung in die Statistische Prozesskontrolle und deren Nutzung. 2. Auflage. Books on Demand, Norderstedt 2009, ISBN 978-3-8370-5156-8.
  • Horst Quentin: Statistische Prozessregelung: SPC. In: Pocket Power. Band 55. Carl Hanser Verlag, München 2008, ISBN 978-3-446-41637-6.

Weblinks Bearbeiten

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Die statistische Prozesslenkung auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung englisch statistical process control SPC genannt wird ublicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktions und Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden Inhaltsverzeichnis 1 Geschichte 2 Vorgehen 3 Nutzen 4 Software 5 Literatur 6 WeblinksGeschichte BearbeitenSPC wurde von Walter A Shewhart entwickelt Die wissenschaftlichen Grundlagen wurden von ihm 1931 in dem Buch Economic Control of Quality of Manufactured Product umfassend hergeleitet und beschrieben Ausgelost wurde diese Arbeit durch die Absicht des Managements der Hawthorne Plant der Western Electric Company in Chicago moglichst einheitliche und somit zuverlassige Produkte herzustellen Der Versuch dies mit Mitteln des gesunden Menschenverstandes zu bewerkstelligen schlug fehl In der Folge wurde Shewhart von den Bell Telephone Laboratories aus New York um Unterstutzung gebeten Shewhart ging von der Vermutung aus dass die Qualitat des Endproduktes im Wesentlichen von der Kombination der Streuung der Parameter der Einzelteile abhangt Als Ursache fur diese Streuung fand er zwei grundsatzlich verschiedene Mechanismen Streuung aufgrund von allgemeinen Ursachen zufallige Abweichungen vom Mittelwert die sich aufgrund eines stochastischen Prozesses ergeben Rauschen Physik und Streuung aufgrund von besonderen Ursachen Materialfehler Maschinenfehler Konstruktionsfehler etc Die zweite wichtige Erkenntnis von Shewhart war dass nun bei dem Versuch diese Streuung zu minimieren zwei Fehler gemacht werden konnen Fehler 1 Eine Abweichung einer besonderen Ursache zuweisen obwohl sie von einer allgemeinen Ursache hervorgerufen wurde Fehler 2 Eine Abweichung einer allgemeinen Ursache zuweisen obwohl sie von einer besonderen Ursache hervorgerufen wurde Es kann zwar entweder der eine oder der andere Fehler komplett vermieden werden aber nie beide gleichzeitig Es musste also ein Weg gefunden werden die Kosten der Fehlervermeidung zu minimieren Umfangreiche statistische Untersuchungen und Theoriebildung fuhrten Shewhart schliesslich zur Entwicklung von control charts dt Qualitatsregelkarten als optimales Werkzeug um die gewonnenen Erkenntnisse in die tagliche Praxis umzusetzen Ihre erste grossindustrielle Anwendung fand SPC im Zweiten Weltkrieg wo sie bei der Herstellung von Rustungsgutern angewendet wurde Spater erkannte William Edwards Deming dass sich diese Erkenntnisse und Werkzeuge auf alle Arten von Prozessen Geschaftsprozesse Verwaltungsprozesse etc mit den gleichen positiven Ergebnissen anwenden lassen Diese Lehre fiel vor allem in Japan auf fruchtbaren Boden wo sie unter anderem innerhalb des Toyota Produktionssystems weiterentwickelt wurde Heute wird die statistische Prozessregelung als Bestandteil eines Qualitatsmanagementsystems gesehen und begleitet als Serviceprozess den Kernprozess der Produktion oder Dienstleistung Alle statistischen Methoden die zur Uberwachung und Optimierung des Kernprozesses dienen werden unter dem Begriff statistische Prozesskontrolle zusammengefasst Diese Methoden gehen uber die verschiedenen Regelkartentechniken hinaus und schliessen auch z B die Methoden der statistischen Versuchsplanung die FMEA oder auch die Methodensammlung Six Sigma mit ein Grossen der SPC fliessen in Kunden Lieferanten Beziehungen als Prozessfahigkeitindizes ein Vorgehen BearbeitenNachdem der zu untersuchende Prozess eindeutig definiert wurde muss von einem Prozesskenner festgelegt werden welche Messgrossen von Bedeutung sind Diese mussen dann planmassig wahrend der laufenden Produktion erfasst werden Die Auswertung erfolgt dann mittels Qualitatsregelkarten z B X R displaystyle bar X R nbsp X s displaystyle bar X s nbsp oder X m R displaystyle XmR nbsp Karte Es gibt inzwischen auch Softwarepakete die versuchen die statistische Prozesslenkung als eine zentrale Komponente der rechnergestutzten Qualitatssicherung CAQ zu etablieren Die zu diesem Zweck vorgenommenen Messungen werden zum Teil auch automatisch durch eine Maschinendatenerfassung MDE durchgefuhrt und statistisch entsprechend weiterverarbeitet Nutzen BearbeitenSPC dient dazu ein vordefiniertes Mass an Qualitat moglichst kostengunstig einzuhalten Hingegen ist sie ungeeignet die Qualitat von Produkten zu erhohen Eine uber das benotigte Mass hinausgehende Qualitatslage hatte zusatzliche Kosten zur Folge denen nur ein unwesentlicher zusatzlicher Nutzen zugeordnet ware Typischerweise liegt das benotigte Mass an fehlerfreien Teilen bei einem Wert von X was mit relativ geringem Kontrollaufwand und somit niedrigen Kosten zu erreichen ist Eine Erhohung der Qualitat auf 100 fehlerfreie Teile wurde den Kontrollaufwand jedoch sehr stark erhohen und zwar um wesentlich mehr als um die Differenz von 100 X da die Gesamtkosten exponentiell mit der gewunschten Qualitatslage steigen u a durch mehr Prufungen bessere Prufgerate und Produktionsmaschinen geeignetere Produktionsverfahren usw Es wird hierbei von unwirtschaftlichem Overprovisioning gesprochen SPC dient somit dem betriebswirtschaftlichen Minimalprinzip engl minimal prinzip Zur gezielten Erhohung der gewunschten Qualitatslage sind andere Qualitatsmanagementmethoden notwendig beispielsweise FMEA Software BearbeitenSPC wird ublicherweise mit Software Unterstutzung angewendet Hierbei kommen drei Arten von Software zum Einsatz Erstens generische Berechnungssoftware wie Tabellenkalkulationen oder Statistikpakete zweitens vollumfangliche CAQ Gesamtlosungen wie zum Beispiel von folgenden Herstellern in alphabetischer Reihenfolge AHP Babtec Bohme amp Weihs Systemtechnik GmbH amp Co KG camLine GmbH CAT GmbH CAQ AG Fink amp Partner GmbH Gewatec GRIPS Guardus IBS iqs Software GmbH MeasurLink Minitab Pickert amp Partner Predisys QDA Solutions Q DAS QUIPSY QSC Quality Software amp Consulting SAP SCIIL AG Solvtec GmbH oder Syncos Einsteiger nutzen meist Tabellenkalkulationen Spezielle SPC und CAQ Produkte konnen jedoch den Arbeitsaufwand reduzieren und zentrale Auswertungen ermoglichen SPC Software ist meist mit herstellerspezifischen Regelwerken vorkonfiguriert und kann Messdaten direkt von Messwerkzeugen und Maschinen einlesen wahrend ein CAQ System neben SPC noch weitere Qualitatsmanagementbausteine wie FMEA Lieferantenbewertung oder Prozesslenkungsplane uber mehrere Ebenen und Artikel beinhaltet Literatur BearbeitenAlfred Schulze Statistische Prozessregelung SPC In Tilo Pfeifer Robert Schmitt Hrsg Masing Handbuch Qualitatsmanagement 6 uberarbeitete Auflage Carl Hanser Fachbuchverlag Munchen Wien 2014 ISBN 978 3 446 43431 8 Kapitel 30 Edgar Dietrich Alfred Schulze Statistische Verfahren zur Maschinen und Prozessqualifikation 6 vollstandig uberarbeitete Auflage Carl Hanser Verlag Munchen Wien 2009 ISBN 978 3 446 41525 6 Josef Heinhold Karl Walter Gaede Ingenieur Statistik 4 verb u wesentl erw Auflage Oldenbourg Verlag Munchen Wien 1986 ISBN 3 486 31744 X Donald J Wheeler David S Chambers Understanding statistical process control 2 Auflage SPC Press Knoxville TN 1992 ISBN 0 945320 13 2 Horst Rinne Hans Joachim Mittag Statistische Methoden der Qualitatssicherung 3 uberarb Auflage Carl Hanser Verlag Munchen 1995 ISBN 3 446 18006 0 Walter Andrew Shewhart Economic control of quality of manufactured product ASQ Quality Press Milwaukee 1980 ISBN 0 87389 076 0 Walter Andrew Shewhart Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control Hrsg William Edwards Deming Dover Publications New York City 1986 ISBN 0 486 65232 7 William Edwards Deming Out of the Crisis 2 Auflage MIT Press Cambridge MA 2000 ISBN 0 262 54115 7 Gunter Faes SPC Statistische Prozesskontrolle Eine praktische Einfuhrung in die Statistische Prozesskontrolle und deren Nutzung 2 Auflage Books on Demand Norderstedt 2009 ISBN 978 3 8370 5156 8 Horst Quentin Statistische Prozessregelung SPC In Pocket Power Band 55 Carl Hanser Verlag Munchen 2008 ISBN 978 3 446 41637 6 Weblinks BearbeitenSimon Caulkin Ideas from the Tiger s Head In The Observer 21 August 2005 englisch uber eine Anwendung im offentlichen Leben Abgerufen von https de wikipedia org w index php title Statistische Prozesslenkung amp oldid 236656647