Ein vollständiges Set an Qualitätsmanagement-Tools und Qualitätskontrollmethoden

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APQP – Advanced Product Quality Planning – ist eine strukturierte Methode zur frühzeitigen Planung der Produktqualität. Sie dient dazu, die Schritte zu bestimmen und festzulegen, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass ein Produkt die Erwartungen der Kunden erfüllt. Das Ziel der Produktqualitätsplanung ist es, die Kommunikation mit allen Beteiligten zu fördern, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Schritte rechtzeitig abgeschlossen werden. Eine effektive Produktqualitätsplanung setzt das Engagement der Führungskräfte des Unternehmens voraus, das Ziel der Kundenzufriedenheit zu erreichen. Die Produktqualitätsplanung hat folgende Vorteile: ◆ Ressourcen gezielt einsetzen, um die Zufriedenheit der Kunden zu gewährleisten ； ◆ Förderung der frühzeitigen Erkennung der erforderlichen Änderungen ； ◆ Vermeiden Sie späte Änderungen ； ◆ Qualitativ hochwertige Produkte zuverlässig zu den niedrigsten Kosten liefern. SPC – Statistical Process Control – bezeichnet die statistische Prozesskontrolle. Dabei werden statistische Analysemethoden eingesetzt, um den Produktionsprozess kontinuierlich zu überwachen. Dadurch können zufällige Schwankungen sowie abweichende Schwankungen in der Produktqualität unterschieden werden. Auf diese Weise können Anomalien im Produktionsprozess frühzeitig erkannt werden. So können die Produktionsverantwortlichen rechtzeitig Maßnahmen ergreifen, um diese Anomalien zu beseitigen und die Stabilität des Prozesses wiederherzustellen. Dadurch wird das Ziel erreicht, die Qualität zu verbessern und zu kontrollieren. SPC eignet sich hervorragend für wiederholbare Produktionsprozesse. Es ermöglicht es Organisationen, die Prozesse zuverlässig zu bewerten, die statistischen Kontrollgrenzen der Prozesse festzulegen sowie festzustellen, ob die Prozesse außer Kontrolle geraten sind und ob sie in der Lage sind, ihre Aufgaben zu erfüllen ； Es wird ein Frühwarnsystem für den Prozess bereitgestellt, um die Situation des Prozesses kontinuierlich zu überwachen, die Entstehung von Mängelprodukten zu verhindern und die Abhängigkeit von herkömmlichen Prüfverfahren zu verringern. Regelmäßige Beobachtungen sowie die Messmethoden des Systems ersetzen so eine große Anzahl an Prüf- und Überprüfungsarbeiten. (1) Bedeutung der Einführung von SPC: Unternehmen können dadurch: ◆ Kosten senken ◆ Die Fehlerquote verringern sowie Nacharbeiten und Verschwendung minimieren ◆ Die Arbeitsproduktivität steigern ◆ Kernwettbewerbsvorteile schaffen ◆ Breitere Kundengruppen gewinnen. (2) Zwei Phasen bei der Einführung von SPC: Analysephase: Mithilfe von Kontrolldiagrammen, Histogrammen und Analysen der Prozessfähigkeit wird der Prozess in einen statistischen Gleichgewichtszustand gebracht, sodass seine Prozessfähigkeit ausreichend ist. Überwachungsphase: Nutzung von Kontrolldiagrammen usw., um den Prozess zu überwachen (3) Entstehung des SPC: Nach der Industriellen Revolution, mit der weiteren Entwicklung der Produktivität und der Entstehung der Massenproduktion, wurde es zu einem wichtigen Problem, wie die Qualität von Produkten in großen Mengen kontrolliert werden kann. Die bisherigen Qualitätskontrollmethoden, die sich allein auf nachträgliche Prüfungen stützten, reichten nicht mehr aus, um den Anforderungen der wirtschaftlichen Entwicklung gerecht zu werden. Es war daher notwendig, die Methoden der Qualitätskontrolle zu verbessern. Daher begannen Länder wie Großbritannien und die USA, Methoden zur Qualitätskontrolle zu erforschen, bei denen statistische Verfahren anstelle von Nachprüfungen eingesetzt werden. Im Jahr 1924 schlug der Amerikaner Dr. Shewhart vor, das Prinzip des 3Sigma in die Produktionsprozesse anzuwenden. Er entwickelte außerdem die sogenannten „Kontrollkurven“, mit deren Hilfe die Prozessvariablen kontrolliert werden konnten. Dadurch wurden die theoretischen und methodischen Grundlagen für die statistische Qualitätskontrolle geschaffen. (4) Funktion der SPC: 1. Sicherstellung einer kontinuierlich stabilen und vorhersehbaren Fertigungsprozessabläufe. 2. Verbesserung der Produktqualität, der Produktionskapazitäten und Senkung der Kosten. 3. Zur Bereitstellung einer Grundlage für die Prozessanalyse. 4. Unterscheidung zwischen speziellen und allgemeinen Ursachen für die Schwankungen, als Leitfaden für die Ergreifung lokaler Maßnahmen oder von Maßnahmen am System. FMEA – Potenzielle Fehlermuster und deren Auswirkungen analysieren – ist eine Methode zur Analyse potenzieller Fehlermuster sowie deren Folgen. In der Planungs- und Entwicklungsphase von Produkten/Prozessen/Dienstleistungen werden die einzelnen Subsysteme und Komponenten eines Produkts sowie die verschiedenen Schritte in einem Prozess oder einer Dienstleistung untersucht. Dadurch können potenzielle Fehlermuster identifiziert werden, ihre möglichen Auswirkungen analysiert und das damit verbundene Risiko bewertet werden. Auf diese Weise können im Voraus Maßnahmen ergriffen werden, um die Schwere der Fehlermuster zu verringern und ihre Auftretenswahrscheinlichkeit zu senken. Dadurch kann die Qualität und Zuverlässigkeit verbessert werden, was wiederum dazu beiträgt, die Zufriedenheit der Kunden zu gewährleisten. Arten von FMEA: Je nach Anwendungsbereich gibt es häufig das Design-FMEA (DFMEA) und das Prozess-FMEA (PFMEA). Weitere Arten sind das System-FMEA, das Anwendungs-FMEA, das Einkaufs-FMEA und das Service-FMEA. MSA: Abkürzung für Measurement System Analysis. Dabei wird mithilfe von mathematischen Statistikmethoden sowie Diagrammen die Genauigkeit des Messsystems analysiert. Dadurch kann beurteilt werden, ob das Messsystem für die zu messenden Parameter geeignet ist, und welche Faktoren zu den Fehlern des Messsystems führen. PPAP: Production Part Approval Process – Es handelt sich um einen Prozess zur Genehmigung von hergestellten Produkten. Dabei geht es um die Kontrolle der hergestellten Produkte sowie um Methoden zur Qualitätssicherung. PPAP-Zertifikat für die Einreichung von Serienprodukten: Hauptsächlich gibt es Berichte über die Maßkontrolle der Produkte, Berichte über die äußere Prüfung, Berichte über die Funktionsprüfung sowie Berichte über die Materialprüfung; dazu kommen noch Methoden zur Kontrolle der Einzelteile sowie Methoden zur Kontrolle der Lieferanten ； Hauptsächlich verlangen Hersteller von Unternehmen, dass diese bei der Lieferung der Produkte ein PPAP-Dokument sowie ein Musterstück vorlegen. Erst wenn alle Anforderungen des PPAP-Dokuments erfüllt sind, kann die Lieferung erfolgen ； Nach Änderungen am Projekt muss ebenfalls ein Bericht eingereicht werden. 2. Sieben Methoden 1: Kontrollliste. Eine Kontrollliste ist eine Methode, bei der die zu überprüfenden Inhalte oder Punkte nacheinander aufgelistet werden. Anschließend werden diese Punkte regelmäßig oder unregelmäßig geprüft, und die festgestellten Probleme werden notiert. Manchmal wird sie auch als Überprüfungsliste oder Prüfungsliste bezeichnet. Zum Beispiel: Kontrolltabellen, Diagnosetabellen, Tabellen zur Verbesserung der Arbeitsabläufe, Zufriedenheitsumfragen, Bewertungstabellen, Prüftabellen, Tabellen für Aktivitäten im Rahmen von 5S, Tabellen zur Analyse von Störungen in den Prozessen usw. 1. Bestandteile ① Festlegung der zu überprüfenden Punkte ； ②Bestimmen der Häufigkeit der Überprüfungen ； ③Bestimmen Sie die Personen für die Überprüfung. 2. UmsetzungsSchritte ① Bestimmung des zu überprüfenden Objekts ； ②Erstellung eines Kontrolllistsens ； ③Überprüfen Sie nach den Punkten der Checkliste und machen Sie Notizen ； ④Die für die festgestellten Mängel Verantwortlichen werden aufgefordert, diese umgehend zu beseitigen ； ⑤Die Prüfer überprüfen innerhalb der vorgeschriebenen Zeit die Verbesserungseffekte ； ⑥Regelmäßige Zusammenfassungen, kontinuierliche Verbesserung. Die Zweistufige Klassifizierungsmethode besteht darin, eine große Anzahl von Ansichten, Meinungen oder Ideen zu einem bestimmten Thema in Gruppen einzuteilen. Die gesammelten Daten oder Informationen werden außerdem nach ihren gegenseitigen Beziehungen in Gruppen geordnet und klassifiziert. Die Schichtungsmethode wird in der Regel in Kombination mit anderen sieben Methoden wie dem Pareto-Prinzip oder Histogrammen verwendet, kann aber auch einzeln angewandt werden. Zum Beispiel: Stichprobenstatistiken, Statistiken zu fehlerhaften Kategorien, Ranglisten usw. Ausführungsschritte: ① Bestimmung des Forschungsthemas ； ②Tabellen erstellen und Daten sammeln ； ③Die gesammelten Daten werden stratifiziert ； ④Vergleichsanalyse: Diese Daten werden analysiert, um die zugrundeliegenden Ursachen zu ermitteln und Verbesserungsmaßnahmen festzulegen. 3 Platon: Die Anwendung bei Platon setzt die Einteilungsmethode voraus. Dabei werden die durch diese Methode ermittelten Werte von größtem nach kleinstem Wert geordnet, wobei außerdem Diagramme der kumulierten Werte dargestellt werden. Es kann uns dabei helfen, die entscheidenden Probleme zu identifizieren sowie die wichtigen Minderheiten und nützlichen Mehrheiten herauszufinden. Es wird bei der Erfassung von Zahlenwerten eingesetzt. Man bezeichnet es auch als ABC-Diagramm. Da Platons Sortierungsmethode von größt nach klein erfolgt, wird es auch als Sortierdiagramm bezeichnet. 1. Klassifizierung 1) Analyse von Phänomenen mit Platon: In Verbindung mit schlechten Ergebnissen, um die Hauptprobleme zu identifizieren. Qualität A: Mangelhaft, Defekte, Kundenbeschwerden, Rücksendungen, Reparaturen usw ； Kosten B: Gesamtabzug, Kosten usw ； C Lieferzeit: Lagermangel, Zahlungsverzug, Verzögerungen bei der Lieferung usw ； Sicherheit D: Es kommt zu Unfällen, Fehlern usw. 2) Analyse der Ursachen nach Platon: Zusammenhängend mit den Prozessfaktoren, um die Hauptprobleme zu identifizieren. A-Operator: Schicht, Gruppe, Alter, Erfahrung, Geschicklichkeit usw ； Maschine B: Ausrüstung, Werkzeuge, Formen, Geräte usw ； C-Rohstoffe: Hersteller, Fabrik, Charge, Art usw ； Arbeitsmethode D: Arbeitsumgebung, Reihenfolge der Arbeitsschritte, Arbeitsplanung usw. 2. Die Rolle Platons: ① Verringerung der Gründe für schlechte Handlungen ； ② Entscheidung, die Verbesserungsziele zu definieren und die Problembereiche zu ermitteln ； ③Die Verbesserungswirkung kann bestätigt werden. 3. Umsetzungs Schritte: ① Datenerhebung, Klassifizierung mit der Schichtmethode, Berechnung des Prozentsatzes der Elemente jeder Schicht im Vergleich zu den Gesamtelementen ； ②Die in Kategorien eingeteilten Daten werden zusammengefasst, von der größten Menge zur kleinsten geordnet und es werden kumulative Prozentsätze berechnet ； ③Zeichnen Sie die Skalen für die Horizontale und Vertikale Achse ； ④Kastendiagramm erstellen ； ⑤ Zeichnen einer Kumulierenden Kurve ； ⑥Aufzeichnen der notwendigen Punkte ⑦ Analyse von Platon 【Wichtige Punkte】 A. Platon verwendet zwei Achsen: Die linke Achse gibt in der Regel die Menge oder den Betrag an, während die rechte Achse die kumulierten Prozentsätze dieser Menge oder dieses Betrags darstellt ； B: Die horizontale Achse bei Platon steht in der Regel für die zu überprüfenden Elemente. Diese sind nach ihrem Einflussgrad von links nach rechts geordnet ； C. Bei der Darstellung von Platon werden, entsprechend der Häufigkeit des Auftretens der einzelnen Posten in Bezug auf ihre Anzahl oder ihren Wert, Rechtecke am linken Y-Achsenabschnitt eingezeichnet. Die kumulierte Häufigkeit des Auftretens der einzelnen Posten wird wiederum durch Punkte am rechten Y-Achsenabschnitt dargestellt. Diese Punkte werden anschließend in einer Reihe miteinander verbunden. 4. Wichtige Anwendungshinweise und Bedenken ① Der Pareto-Chart sollte aufbewahrt werden. Wenn man den Pareto-Chart vor der Verbesserung und nach der Verbesserung nebeneinander stellt, kann man die Wirksamkeit der Verbesserungen bewerten ； ②Um Platon zu analysieren, reicht es aus, sich auf die ersten 2–3 Punkte zu konzentrieren ； ③Die Anzahl der Kategorien im Diagramm nach Plato sollte nicht zu gering sein – 5 bis 9 Kategorien sind angemessen. Wenn es zu viele Kategorien gibt, also mehr als 9, können diese in andere Kategorien eingeteilt werden. Wenn hingegen zu wenige Kategorien vorhanden sind, also weniger als 4, dann hat das Erstellen eines Diagramms nach Plato keinen praktischen Sinn ； ④ Wenn bei der Erstellung des Diagramms festgestellt wird, dass die Verteilungsverhältnisse der einzelnen Elemente ungefähr gleich sind, dann verliert das Diagramm seine Bedeutung – es entspricht nicht den Regeln des Diagramms. In solchen Fällen sollten die Daten aus anderen Perspektiven gesammelt und erneut analysiert werden ； ⑤ Ein Pareto-Diagramm ist ein Mittel zur Verbesserung der Managementprozesse – nicht das Ziel selbst. Wenn die relevanten Daten bereits klar sind, gibt es keinen Grund, Zeit mit der Erstellung eines Pareto-Diagramms zu verschwenden ； ⑥Wenn die anderen Werte größer sind als die vorherigen, müssen sie in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, um zu prüfen, ob es dafür Gründe gibt ； ⑦ Der Hauptzweck der Analyse bei Platon ist es, anhand der gewonnenen Informationen die Schwerpunkte des Problems zu ermitteln und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Wenn das erste Problem unter den gegebenen Bedingungen nur schwer zu lösen ist – oder wenn die Lösung zwar möglich ist, aber zu großen Kosten führt, wodurch der Nutzen geringer ist als die Kosten – dann kann man auf das erste Problem verzichten und stattdessen mit dem zweiten Problem beginnen. 4 Ursache-Wirkungs-Diagramm: Ein Ursache-Wirkungs-Diagramm, auch als Merkmalsfaktor-Diagramm bezeichnet, wird hauptsächlich verwendet, um die kausalen Beziehungen zwischen Qualitätsmerkmalen und den möglichen Ursachen, die diese Merkmale beeinflussen, zu analysieren. Durch die Erfassung der aktuellen Situation, die Analyse der Ursachen sowie die Suche nach Lösungen wird dazu beigetragen, Probleme zu lösen. Es handelt sich dabei um ein Werkzeug zur Analyse von Qualitätsmerkmalen (Ergebnisse) sowie der Faktoren, die diese Merkmale beeinflussen können (Ursachen). Auch als Ishikawa-Diagramm bezeichnet. 1. Klassifizierung 1) Ursachenfokussierter Typ: Dabei geht es darum, die Ursachen eines Problems zu ermitteln und deren Auswirkungen zu untersuchen; die Beziehung zwischen den Ergebnissen (Eigenschaften) und den Ursachen (Ursächlichen Faktoren) wird durch Kausaldiagramme dargestellt ； 2) Strategieorientiert: Es geht darum, herauszufinden, wie Probleme verhindert werden können und wie Ziele erreicht werden können. Dabei werden durch Kausalitätsdiagramme die Beziehungen zwischen den gewünschten Ergebnissen und den entsprechenden Maßnahmen dargestellt. 2. Umsetzungs Schritte: ① Gründung eines Teams für die Analyse mit Kausalitätsdiagrammen; 3–6 Personen sind geeignet, am besten Vertreter aus den verschiedenen Abteilungen ； ②Identifizieren der Problempunkte ； ③ Zeichnen Sie die Hauptknochen, mittleren Knochen und kleinen Knochen der Hauptleitung sowie bestimmen Sie die wesentlichen Ursachen (in der Regel werden die Ursachen aus den sechs Aspekten 5M1E ermittelt: Mensch, Maschine, Material, Methode, Messung, Umgebung) ； ④Die Teilnehmer führten lebhafte Diskussionen, analysierten auf der Grundlage wichtiger Gründe und suchten nach mittleren oder kleineren Ursachen, die anschließend in einem Kausalitätsdiagramm dargestellt wurden ； ⑤ Die Gruppe für Kausalitätsdiagramme muss eine Einigung erzielen, indem die Elemente, die am ehesten die Ursache des Problems sind, mit roter Farbe oder einem besonderen Zeichen markiert werden ； ⑥ Einzutragen: Wichtige Punkte 3, Anwendungshinweise und Vorsichtsmaßnahmen ① Um die Ursache zu ermitteln, müssen das Wissen und die Erfahrungen aller Beteiligten zusammengeführt werden, um gemeinsam Lösungen zu finden und Fehler zu vermeiden ； ②Je detaillierter die Ursachenanalyse, desto besser – denn nur so lassen sich die entscheidenden Ursachen oder Lösungswege finden ； ③So viele Qualitätsmerkmale es gibt, so viele Kausalitätsdiagramme müssen gezeichnet werden ； ④ Wenn aufgrund der analysierten Ursachen keine Maßnahmen ergriffen werden können, bedeutet das, dass das Problem noch nicht gelöst ist. Um Verbesserungen zu erzielen, müssen die Ursachen weiter unterteilt werden, bis schließlich Maßnahmen ergriffen werden können ； ⑤Objektive Bewertung der Bedeutung jedes Faktors auf der Grundlage der Daten ； ⑥Konzentrieren Sie sich auf die Lösung des Problems und listen Sie die einzelnen Aspekte gemäß der Methode 5W2H auf. Bei der Erstellung eines Ursache-Wirkungs-Diagramms sollte man zunächst darauf achten, „warum diese Ursachen und Folgen entstehen“. Nach der Analyse sollten dann Maßnahmen vorgeschlagen werden, um das Problem zu lösen” ； Warum – warum sollte man es tun? (Objekt) Was – was soll gemacht werden? (Ziel) Wo – Wo wird es durchgeführt? (Ort) Wann – zu welcher Zeit wird es gemacht? (Reihenfolge) Wer – wer macht es? (Mensch) Wie – mit welcher Methode wird es gemacht? (Mittel) Wie viel – wie viel kostet es? (Kosten) ⑦ Die Ursachensatzung sollte anhand der vor Ort auftretenden Probleme festgelegt werden ； ⑧Nach dem Zeichnen des Kausalitätsdiagramms muss eine Einigung erzielt werden, um die Ursachen zu bestimmen, und diese sollten mit roter Farbe oder speziellen Markierungen hervorgehoben werden ； ⑨ Zur Verwendung von Kausalitätsdiagrammen ist eine ständige Verbesserung notwendig. 5. Scatterdiagramm: Dabei werden die Daten, die auf eine kausale Beziehung hinweisen, jeweils im X-Y-Koordinatensystem dargestellt. Dadurch kann festgestellt werden, ob es eine Korrelation zwischen den beiden Variablen gibt und inwieweit diese besteht. Solche Diagramme werden als „Scatterdiagramme“ bezeichnet – auch „Korrelationsdiagramme“. 1. Klassifizierung 1) Positive Korrelation: Wenn die Variable X zunimmt, nimmt auch die andere Variable Y zu ； 2) Negative Korrelation: Wenn die Variable X zunimmt, nimmt die andere Variable Y hingegen ab ； 3) Unabhängig: Wenn sich die Variable X (oder Y) ändert, ändert sich die andere Variable nicht ； 4) Kurvenbeziehung: Wenn die Variable X anfängt zu steigen, steigt auch Y. Doch ab einem bestimmten Wert nimmt Y wieder ab, wenn der Wert von X weiter zunimmt. ; 2. UmsetzungsSchritte 1) Bestimmen Sie die beiden Variablen, die untersucht werden sollen, und sammeln Sie aktuelle Daten dazu – mindestens 30 Datensätze ； 2) Bestimmen Sie die Maximal- und Minimalwerte der beiden Variablen und tragen Sie diese beiden Variablen auf die X-Achse und die Y-Achse ein ； 3) Markieren Sie die entsprechenden beiden Variablen in Form von Punkten im Koordinatensystem ； 4) Einbeziehung von Elementen wie Titel der Grafik, Ersteller und Erstellungsdatum ； 5) Bewertung der Korrelation und Stärke der Korrelation in einem Streudiagramm. 3. Wichtige Anwendungshinweise und Bedenken 1) Es sollten mindestens 30 Paare von Variablen vorliegen; idealerweise sind es 50 bis 100 Paare. Bei zu wenigen Daten können leicht Fehleinschätzungen entstehen ； 2) Üblicherweise wird die horizontale Achse zur Darstellung der Ursache oder unabhängigen Variablen verwendet, während die vertikale Achse die Wirkung oder abhängige Variable darstellt ； 3) Da die Erhebung von Daten oft aufgrund von Veränderungen in den Faktoren 5M1E beeinflusst wird, leidet die Korrelation der Daten darunter. In solchen Fällen ist es notwendig, die Bedingungen der Datenerhebung zu differenzieren; andernfalls kann ein Scatterplot die Beziehung zwischen den beiden Variablen nicht richtig widerspiegeln ； 4) Wenn außergewöhnliche Punkte auftreten, muss umgehend der Grund dafür gesucht werden, anstatt die außergewöhnlichen Punkte einfach zu löschen ； 5) Wenn die Korrelation in dem Scatterplot nicht mit der technischen Erfahrung übereinstimmt, sollte weiter untersucht werden, ob es Gründe für eine Täuschung gibt. 6 Histogramm Ein Histogramm beschreibt die Eigenschaftswerte eines bestimmten Produkts oder Prozesses. Dabei werden mithilfe des Prinzips der Normalverteilung mehr als 50 Datenwerte in Gruppen eingeteilt. Anschließend wird ermittelt, wie oft jede Gruppe vorkommt. Die Ergebnisse werden anschließend in Form eines Histogramms dargestellt, wobei die Abstände auf der horizontalen Achse verwendet werden. 1. Umsetzungs Schritte 1) Sammlung von Daten desselben Typs ； 2) Berechnung der Spannweite (Maximalwert minus Minimalwert): R = Xmax – Xmin ； 3) Festlegung der Anzahl der Gruppen K: K=1
3,23·logN – Gesamtanzahl der Daten: 50–100, 100–250, mehr als 250
Gesamtanzahl: 6–10, 7–12, 10–20

4) Bestimmung der kleinsten Messeinheit: Wenn die Anzahl der Nachkommastellen n beträgt, dann ist die kleinste Messeinheit 10-n ； 5) Berechnung der Intervallbreite h: h = Spannweite R / Anzahl der Gruppen K ； 6) Bestimmen Sie die unteren und oberen Grenzwerte für jede Gruppe. Der untere Grenzwert der ersten Gruppe beträgt X_min – 10/n/27. Der untere Grenzwert der zweiten Gruppe entspricht dem oberen Grenzwert der ersten Gruppe. Die Abstand zwischen den Grenzwerten einer Gruppe wird mit h bezeichnet ； 7) Berechnen Sie den Mittelwert jeder Gruppe. Der Mittelwert einer Gruppe = (Untergrenze der Gruppe + Obergrenze der Gruppe) / 2 ； 8) Erstellung einer Häufigkeitstabelle ； 9) Zeichnen Sie einen Histogramm anhand der Häufigkeitstabelle. 2. Häufige Formen von Histogrammen und deren Erkennung: 1) Normale Form: Es handelt sich um eine normale Verteilung, die den statistischen Gesetzen folgt – der Prozess ist somit normal ； 2) Zahnfehlstellungen: Keine normale Verteilung, nicht den statistischen Gesetzen unterworfen ； 3) Skewed Typ: Keine normale Verteilung, unterliegt keinen statistischen Gesetzmäßigkeiten ； 4) Inseltyp: Keine normale Verteilung, unterliegt keinen statistischen Gesetzmäßigkeiten ； 5) Hochlandtyp: Keine normale Verteilung, unterliegt keinen statistischen Gesetzmäßigkeiten ； 6) Zwei-Kopf-Form: Keine normale Verteilung, unterliegt keinen statistischen Gesetzmäßigkeiten ； 7) Unregelmäßiger Typ: Keine normale Verteilung, unterliegt keinen statistischen Gesetzmäßigkeiten. 7 Kontrollgrafiken 1. Bedeutung der Kontrollgrafik-Methode Es gibt viele Faktoren, die die Produktqualität beeinflussen – sowohl statische als auch dynamische Faktoren. Gibt es eine Methode, mit der man den Produktionsprozess in Echtzeit überwachen kann, um potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und so den Produktionsprozess zu verbessern sowie die Menge an Defekten und minderwertigen Produkten zu verringern? Die Kontrollgrafik-Methode ist genau eine solche Qualitätskontrollmethode, die auf Prävention ausgerichtet ist. Dabei werden die am Produktionsort erfassten Qualitätsmerkmale in Kontrollgrafiken dargestellt. Anhand dieser Grafiken kann man den Zustand der Produktqualität beurteilen. Control-Graphen können viele nützliche Informationen liefern und sind eine der wichtigsten Methoden in der Qualitätskontrolle. Ein Kontrolldiagramm, auch Managementdiagramm genannt, ist ein Qualitätsmanagement-Diagramm mit Kontrollgrenzen. Einer der Zwecke der Verwendung von Kontrolldiagrammen ist es, anhand der Verteilung der Qualitätsmerkmale des Produkts auf dem Kontrolldiagramm zu analysieren und festzustellen, ob im Produktionsprozess Abweichungen auftreten. Sollten solche Abweichungen festgestellt werden, müssen umgehend notwendige Maßnahmen ergriffen werden, um den Produktionsprozess wieder in einen stabilen Zustand zu bringen. Auch Kontrolldiagramme können eingesetzt werden, um den Produktionsprozess in einen Zustand der statistischen Kontrolle zu bringen. Die Verteilung der Eigenschaftswerte der Produktqualität ist eine statistische Verteilung. Daher erfordert das Erstellen von Kontrollgrafiken die Anwendung relevanter Theorien und Kenntnisse aus der Wahrscheinlichkeitstheorie. Ein Kontrolldiagramm ist eine grafische Darstellung der Qualität im Produktionsprozess. Auf dem Diagramm sind eine Mittellinie sowie obere und untere Kontrollgrenzen zu sehen. Zudem gibt es Punkte, die die Statistiken der jeweiligen Proben zeigen, die im Zeitverlauf entnommen wurden. Die Mittellinie ist der Durchschnitt der kontrollierten Statistikgröße. Die oberen und unteren Kontrollgrenzen liegen mehrere Standardabweichungen von der Mittellinie entfernt. In den meisten Fertigungsanwendungen werden Dreifach-Standardabweichungskontrollgrenzen verwendet; es können jedoch auch andere Kontrollgrenzen angewandt werden, sofern dafür ausreichende Gründe vorliegen. Die gängigen Kontrolldiagramme lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Messwerte und Zählwerte. Sie werden jeweils für unterschiedliche Produktionsprozesse verwendet ； Jede Kategorie kann wiederum in spezifische Kontrolldiagramme unterteilt werden. So können beispielsweise die Messwert-Kontrolldiagramme in Mittelwert-Standardabweichungs-Kontrolldiagramme oder in Kontrolldiagramme für einzelne Werte mit beweglicher Standardabweichung unterteilt werden. 2. Erstellung von Kontrolldiagrammen
Das grundlegende Format eines Kontrolldiagramms ist wie in der Abbildung dargestellt. Zur Erstellung eines Kontrolldiagramms sind in der Regel die folgenden Schritte notwendig: ① Stichproben werden im vorgeschriebenen Abstand sowie mit der festgelegten Stichprobengröße entnommen ； ②Messung der Qualitätsmerkmale des Probenmaterials, Berechnung der statistischen Werte dafür ； ③Punkte auf dem Kontrolldiagramm eintragen ； ④Ermitteln, ob im Produktionsprozess Parallelisierung vorliegt. Wenn Kontrolldiagramme den Managern viele nützliche Informationen über den Produktionsprozess liefern, sollten folgende Punkte berücksichtigt werden: ① Die Kontrollpunkte sollten entsprechend der Qualität des jeweiligen Arbeitsprozesses sinnvoll ausgewählt werden. Mit Managementpunkten sind in der Regel entscheidende Stellen, wichtige Abmessungen sowie Aspekte des Herstellungsprozesses gemeint, bei denen besondere Anforderungen bestehen oder die Auswirkungen auf die weitere Verarbeitung haben. Beispielsweise können Stellen mit instabiler Qualität oder vielen Mängelprodukten als Managementpunkte ausgewählt werden ； ②Je nach Qualitätsproblemen an den Steuerungspunkten sollte die geeignete Art von Kontrolldiagramm ausgewählt werden: ③ Bei der Verwendung von Kontrolldiagrammen zur Prozesssteuerung müssen zunächst angemessene Kontrollgrenzen festgelegt werden. ④ Sollten auf dem Kontrolldiagramm Abweichungen auftreten, muss umgehend die Ursache ermittelt und Maßnahmen ergriffen werden, bevor mit der Produktion weitergemacht werden kann. Das ist die grundlegende Voraussetzung dafür, dass Kontrolldiagramme ihre Wirkung entfalten können ； ⑤Die Kontrolllinie ist nicht gleich der Toleranzlinie. Die Toleranzlinie dient dazu, festzustellen, ob ein Produkt qualitativ einwandfrei ist, während die Kontrolllinie dazu dient, herauszufinden, ob sich die Qualität des Herstellungsprozesses verändert hat ； ⑥Wenn bei dem Kontrolldiagramm Abweichungen auftreten, muss die Verantwortung klar festgelegt werden, um das Problem umgehend zu lösen oder es zu melden. Bei der Erstellung von Kontrollgrafiken werden die Kontrollgrenzen nicht jedes Mal neu berechnet. Wie werden dann die Anfangskontrolllinien festgelegt? Wenn die aktuellen Produktionsbedingungen den früheren ähneln, kann man auf die bisherigen Erfahrungswerte zurückgreifen – also die Kontrollgrenzen aus der Zeit der stabilen Produktion verwenden. Im Folgenden wird eine Methode zur Bestimmung der Kontrollgrenzen vorgestellt, nämlich die Methode der Stichprobenentnahme vor Ort. Die Schritte sind wie folgt: ① Es werden zufällig mehr als 50 Proben ausgewählt. Anschließend werden die Daten dieser Proben erfasst, die Kontrollgrenzen berechnet und ein Kontrolldiagramm erstellt ； ②Überprüfen Sie, ob der Kontrollgraph sich im kontrollierten Zustand befindet – also in einem stabilen Zustand. Wenn alle Punkte innerhalb der Kontrollgrenzen liegen und die Anordnung der Punkte keine Anomalien aufweist, kann man zum nächsten Schritt übergehen ； ③Falls ein Anomaliezustand vorliegt oder die Anordnung zwar innerhalb der Kontrollgrenzen bleibt, aber abweichend ist, muss die Ursache für die Anomalie ermittelt werden. Anschließend müssen geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um den Zustand wieder unter Kontrolle zu bringen. Danach können erneut Daten erhoben werden, um die Kontrollgrenzen zu berechnen, und mit dem nächsten Schritt fortgefahren werden ； ④Man erstellt aus den oben erfassten Daten ein Kubendiagramm und vergleicht dieses mit den Standardgrenzen (Ober- und Untergrenzen der Toleranzen). Dadurch kann festgestellt werden, ob die Bedingungen im idealen oder zumindest annähernd idealen Zustand sind. Falls die Anforderungen nicht erfüllt werden, müssen Maßnahmen ergriffen werden, um die durchschnittliche Abweichung oder die Standardabweichung zu verringern. Nachdem solche Maßnahmen ergriffen wurden, werden die Schritte wiederholt, um erneut Daten zu sammeln und Kontrollgrenzen festzulegen – bis die Standards erfüllt sind. 3. Wie man mit Kontrollgrafiken Anomalien erkennen kann: Mit Kontrollgrafiken wird der Zustand des Produktionsprozesses ermittelt. Dabei werden hauptsächlich die Positionen der Punkte, die aus den Stichprobendaten entstehen, sowie die Trends in diesen Daten zur Analyse und Beurteilung herangezogen. Der Ausnahmezustand zeigt sich hauptsächlich in den folgenden beiden Fällen: ① Die Stichprobenwerte liegen außerhalb der Kontrollgrenzen ； ②Die Stichprobenpunkte liegen innerhalb der Kontrollgrenzen, sind aber ungewöhnlich angeordnet. Wenn die Datenspunkte die Grenzwerte überschreiten, gilt es in der Regel als Anzeichen für Störungen im Produktionsprozess. In solchen Fällen muss man nach den Ursachen suchen und Gegenmaßnahmen ergreifen. Abweichungen in der Anordnung beziehen sich hauptsächlich auf die folgenden Situationen: ③ Wenn mehr als sieben aufeinanderfolgende Punkte vollständig oberhalb oder unterhalb der Mittellinie liegen, sollte geprüft werden, ob es zu Veränderungen in den Produktionsbedingungen gekommen ist. ④Wenn zwei von drei aufeinanderfolgenden Punkten in die Nähe der Managementgrenzen gelangen – also in den Bereich, der mehr als zwei Drittel des Weges von der Mittellinie bis zu den Managementgrenzen ausmacht – dann muss darauf geachtet werden, ob die Schwankungen in der Produktion zu groß sind. ⑤Wenn die Punkte nacheinander eine Aufwärts- oder Abwärtstendenz zeigen, deutet das darauf hin, dass sich die Eigenschaften des Prozesses nach oben oder unten verändern. ⑥Die Anordnung der Punkte wechselt periodisch. In solchen Fällen kann die Arbeitszeit in Schichten aufgeteilt werden, um neue Kontrollgrafiken zu erstellen und so die Ursachen des Problems herauszufinden. Die Fähigkeit der Kontrollgrafiken, Abweichungen aufzudecken, hängt von der Anzahl der Daten in den jeweiligen Gruppen bei der Gruppierung der Daten, von der Methode der Datenerhebung sowie von der Einteilung in verschiedene Kategorien ab. Man sollte sich nicht nur mit der Verwendung eines Kontrolldiagramms zufriedengeben, sondern vielmehr verschiedene Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Daten anwenden sowie verschiedene Arten von Diagrammen erstellen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Es ist bemerkenswert, dass Kontrollgrafiken, auch wenn sie sehr nützlich sind, letztendlich nutzlos sind, wenn außerhalb der Grenzen der Steuerung abweichende Phänomene festgestellt werden, ohne dass man versucht, deren Ursachen zu ermitteln und Gegenmaßnahmen zu ergreifen.