Der Einsatz von statistischen Methoden zur Überwachung und Steuerung von Fertigungsprozessen hat sich heute bereits als Standard durchgesetzt. Mit Hilfe von statistischen Methoden (insbesondere Stichprobentechnik und Normalverteilung) werden qualitätsrelevante Produktparameter (als Ergebnisse eines Fertigungsprozessschrittes, z.B. Durchmesser einer Welle) oder Prozessparameter gemessen und analysiert.
Der Vergleich dieser Analyseergebnisse mit Zielwerten entscheidet, ob und in welchem Umfang ein Fertigungsprozess in seinen Parametern angepasst werden muss. Diese Analyse, Steuerung und Verbesserung des Prozesses wird üblicherweise mit SPC bezeichnet (engl.: Statistical Process Control; Control ist dabei als "Lenken" bzw. "Steuern" und somit als Regeln zu verstehen).
Ziel der Statistische Prozessregelung ist die wichtigen Kenngrößen eines Prozesses zu verfolgen, damit Abweichungen so rechtzeitig erkannt werden, dass vor der Entstehung fehlerhafter Produkte geeignete Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können. Darüber hinaus soll sie die Einrichtungen vor ihrer geplanten Verwendung daraufhin untersuchen, ob diese in der Lage sind, die geforderten Toleranzen sicher einzuhalten.
Hinter SPC verbirgt sich die Philosophie, dass alle Abweichungen vom Sollwert bereits zu einem Verlust führen. Damit unterscheidet sich SPC vom "klassischen" Fehlerdenken, bei welchem Merkmale innerhalb der Toleranzgrenzen als "gut" und solche außerhalb als "schlecht" eingestuft werden. Das nachfolgende Bild verdeutlicht dies. Die Praktizierung von SPC beinhaltet deshalb das regulierende Eingreifen in einen Fertigungsprozess, wenn das Verlustpotential durch systematische Fehler beeinflusst zu werden scheint, es z.B. sprunghaft ansteigt oder einen trendhaften Verlauf zeigt, ohne dass bereits Toleranzgrenzen verletzende Fehler aufgetreten sind.
Auf jeden Prozess wirken eine Vielzahl von Einflussgrößen (siehe Bild 2), die in der Summe ihrer Auswirkungen die Streuung des jeweiligen Merkmalswertes am Produkt verursachen. Gestützt auf eine prozessbezogene Qualitätsregelkarte, lassen sich im ersten Schritt zwei Arten von Einflussgrößen unterscheiden:
Zufällige Einflüsse sind die Ursache für die durch das gewählte Verfahren bedingten Abweichungen vom Prozessmittelwert. Die Abweichung eines einzelnen Merkmalswertes vom Mittelwert ist nicht vorhersagbar, jedoch bieten statistische Verfahren die Möglichkeit, gestützt auf ein geeignetes Verteilungsmodell, die Qualitätsfähigkeit des Prozesses zu ermitteln.
Systematische Einflüsse sind die Ursache für zusätzliche auftretende Abweichungen im Prozess.
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