Statistische Prozesskontrolle

Regelkarten zeigen Ihnen, ob ein Prozess unter Kontrolle ist. Wenn ein Prozess nicht beherrscht wird, müssen Sie Ausnahmebedingungen beheben, die vereinzelt Auswirkungen auf den Prozess haben. Danach sollte der Prozess beherrschbar sein und sich prognostizierbar verhalten. Erst wenn der Prozess unter Kontrolle ist, können Sie allgemeine Änderungen vornehmen. Sie wissen dann, dass neue Beobachtungen auf Ihre Änderungen zurückzuführen sind und nicht auf eine inhärente Unberechenbarkeit des Prozesses. Immer wenn Sie wissen möchten, ob Sie einen Prozess korrigieren müssen oder ob er sich optimieren lässt, benötigen Sie Regelkarten.

Wie fähig ist mein Prozess? Wie gut werden die Spezifikationen eingehalten? Dies sind die beiden Fragen, die wir uns stellen, wenn wir einen Prozess analysieren, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Minitab bietet unser proprietäres Process Capability Sixpack^®, um die Prognostizierbarkeit und Eignung Ihres Prozesses genau zu bewerten.

Regelkarten lassen sich auf unterschiedliche Weisen einsetzen, um das Verhalten von Prozessen auszuwerten. Dazu gehören auch das Erfassen und Analysieren von Daten in Echtzeit. Nur Minitab bietet mehrere Lösungen für die statistische Prozesskontrolle, damit die spezifischen Anforderungen in jeder Situation erfüllt sowie Qualität und Einsparungen maximiert werden.

Regelkarten sind spezialisierte Zeitreihendiagramme, mit denen Sie feststellen können, ob ein Prozess statistisch beherrscht ist. Obwohl sich einige der am häufigsten genutzten Regelkarten wie X-quer/R-Karten und Einzelwertkarten gut dafür eignen, relativ große Shifts (von 1,5 Sigma oder größer) in einem Prozess zu erkennen, benötigen Sie für kleinere Shifts etwas anderes. Die Lösungen von Minitab greifen auf Analysen wie die leistungsstarke Regelkarte der exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitte (EWMA) zurück, um kleine Shifts im Prozessmittelwert zu erkennen. Dies ist wichtig, da Sie bei einer frühzeitigen Erkennung rasch reagieren und Abweichungen im Prozess beheben können.

Wenn in den Prozessdaten eine übermäßige Streuung bzw. „Überdispersion“ vorliegt, kann dies zu falschen Alarmen führen, insbesondere wenn die Daten in großen Teilgruppen erfasst werden. Je größer die Teilgruppen sind, desto enger sind die Eingriffsgrenzen auf einer herkömmlichen p- oder u-Karte. Doch diese künstlich eng gesetzten Eingriffsgrenzen können die Punkte auf einer herkömmliche p-Karte außer Kontrolle erscheinen lassen, selbst wenn sie es nicht sind. Falls Ihre Daten Über- oder Unterdispersion aufweisen, können Sie mit Minitab zuverlässig allgemeine Ursachen von Ausnahmebedingungen unterscheiden.