Tutorial zur Fähigkeitsanalyse
Starthinweise
- Laden Sie die Datei des Beispielprojekts hier herunter und öffnen Sie sie in Origin.
- Starten Sie dieses Tutorial mit der installierten App Statistical Process Control. Wenn Sie die App nicht installiert haben, siehe Apps für Origin, um die App zu finden und zu installieren.
 | Weiterführende Themen: |
Fähigkeitsanalyse für Normalverteilung
Hintergrund
Ein Qualitätsingenieur möchte den Röhrenproduktionsprozess bewerten. Er erfasste Daten für die Höhe (Fuß) der Röhre bei 150 Stichproben.
Er möchte prüfen, ob der Mittelwert der Röhrenhöhe 5 ist. Die Differenz der Höhe soll nicht mehr als 0,02 (4,98, 5,02) abweichen.
Schritte in Origin
- Öffnen Sie den Ordner 1. Normal. Aktivieren Sie die Arbeitsmappe Height of Pipe.
- Markieren Sie Spalte A im Arbeitsblatt. Klicken Sie auf das Symbol Statistical Process Control
im Fenster der Apps-Galerie. - Wählen Sie die Registerkarte Fähigkeitsanalyse und dann Fähigkeitsanalyse für Normalverteilung.
- Auf der Registerkarte Eingabe im geöffneten Dialog wird Spalte A automatisch als Messdaten ausgewählt. Wählen Sie für Teilgruppengröße nach die Option Konstante und setzen Sie die Konstante der Teilgruppengröße auf 1.
- Geben Sie auf der Registerkarte Grenzen für die Untere Spez. 4,98, für die Obere Spez. 5,02 und für das Soll 5 ein.
- Klicken Sie auf OK. Es wird ein Berichtsblatt erstellt.
Ergebnisse interpretieren
Der Prozess ist annähernd zentriert und alle beobachteten Messungen liegen innerhalb der Spezifikationsgrenzen. Die Fähigkeitskennwerte Cpk, Ppk und Cpm sind alle größer als 1,33, ein allgemein akzeptierter Wert für das Minimum eines fähigen Prozesses. Daher erfüllt die Breite die Produktionsanforderungen.
Fähigkeitsanalyse zwischen/innerhalb
Hintergrund
Ein Ingenieur möchte Zugriff in den Produktionsprozess von Edelstahlblechen erhalten.
Er erfasst 4 Messungen der Dicke von 20 aufeinanderfolgenden Stahlblechen. Die Dicke muss 3 ± 0,1 mm sein.
Schritte in Origin
- Öffnen Sie den Ordner 2. Between-Within und aktivieren Sie die Arbeitsmappe Steel Sheet.
- Klicken Sie auf das Symbol Statistical Process Control im Fenster der Apps-Galerie.
- Bleiben Sie auf der Registerkarte Fähigkeitsanalyse und wählen Sie Fähigkeitsanalyse zwischen/innerhalb.
- Auf der Registerkarte Eingabe des geöffneten Dialogs wird Spalte A automatisch als Messdaten ausgewählt. Wählen Sie für Teilgruppengröße nach die Option Spalte und setzen Sie die Spalte der Teilgruppengröße auf Spalte B.
- Geben Sie auf der Registerkarte Grenzen für die Untere Spez. 2,9, für die Obere Spez. 3,1 und für das Soll 3 ein.
- Klicken Sie auf OK. Es wird ein Berichtsblatt erstellt.
Ergebnisse interpretieren
Nicht alle Messungen liegen innerhalb der Spezifikationsgrenzen. Für die Fähigkeitsanalyse zwischen/innerhalb beträgt der Cp 1,188, was darauf hindeutet, dass die Spezifikationsstreubreite 1,19 mal größer ist als die 6-σ-Streubreite im Prozess. Cp und Cpk unterscheiden sich etwas, was darauf hindeutet, dass der Prozess leicht dezentriert ist. In Hinblick auf die Gesamtfähigkeit liegen Pp, Ppk und Cpm sehr nah beieinander, was darauf hindeutet, dass der Prozess zentriert und das Ziel erreicht wird. Der Ppk ist jedoch kleiner als 1,33, ein allgemein akzeptierter Wert für das Minimum eines fähigen Prozesses. Wir können schlussfolgern, dass der Prozess gut ist, aber dass seine Fähigkeit noch verbessert werden könnte.
Fähigkeitsanalyse für Nicht-Normal
Hintergrund
Es gibt einen Datensatz der Gewichtswerte, der der Weibull-Verteilung folgt. Wir hoffen, dass die Daten nicht größer als 1 sind.
Schritte in Origin
- Öffnen Sie den Ordner 3. Nonnormal. Aktivieren Sie die Arbeitsmappe Weibull.
- Klicken Sie auf das Symbol Statistical Process Control im Fenster der Apps-Galerie.
- Bleiben Sie auf der Registerkarte Fähigkeitsanalyse und wählen Sie Fähigkeitsanalyse für Nicht-Normal.
- Legen Sie auf der Registerkarte Eingabe des geöffneten Dialogs die Messdaten mit Spalte A fest.
- Setzen Sie auf der Registerkarte Verteilung die Verteilung auf Weibull und die Methode auf Parameter schätzen. Lassen Sie das Feld Feste Form bei leer.
- Setzen Sie auf der Registerkarte Grenzen die Obere Spez. auf 1.Lassen Sie alle anderen Textfelder leer.
- Klicken Sie auf OK. Es wird ein Berichtsblatt erstellt.
Ergebnisse interpretieren
Der Datensatz scheint, der angepassten Kurve der Weibull-Verteilung zu folgen. Alle Messungen liegen unter der oberen Spezifikationsgrenze. Wir können sagen, dass der Prozess die Anforderungen erfüllt.
Fähigkeitsanalyse für Binomial
Die Fähigkeitsanalyse für eine Binomialverteilung wird verwendet, um zu bestimmen, ob der Prozentanteil der fehlerhaften Einheiten in einem Prozess die Kundenspezifikationen erfüllt. Es gibt nur zwei mögliche Ergebnisse, wenn Sie eine Einheit untersuchen: Entweder ist sie fehlerhaft oder nicht fehlerhaft.
Hintergrund
Der Manager eines Shops führt eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit durch und zwar jeden Tag für 25 Tage. Er notiert die Anzahl der unzufriedenen Kunden.
Er möchte wissen, wie gut der Service die Spezifikationen erfüllt.
Schritte in Origin
- Öffnen Sie den Ordner 4. Binomial und aktivieren Sie die Arbeitsmappe Survey..
- Klicken Sie auf das Symbol Statistical Process Control im Fenster der Apps-Galerie.
- Bleiben Sie auf der Registerkarte Fähigkeitsanalyse und wählen Sie Fähigkeitsanalyse für Binomial.
- Legen Sie auf der Registerkarte Eingabe des geöffneten Dialogs die Fehlerhaften Einheiten mit Spalte B fest. Wählen Sie für Teilgruppengröße nach die Option Spalte und setzen Sie die Spalte der Teilgruppengröße auf Spalte A.
- Klicken Sie auf OK. Es wird ein Berichtsblatt erstellt.
Ergebnisse interpretieren
Wir können aus der p-Karte ablesen, dass alle Stichproben innerhalb der Linie der Eingriffsgrenzen liegen, das heißt, insgesamt scheint der Prozess unter Kontrolle. Die Karte Kumulative % fehlerhafte Einheiten zeigt, dass der geschätzte durchschnittliche Prozentanteil der Fehler sich um 20 % stabilisiert. Im Diagramm Rate der fehlerhaften Einheiten sind die Punkte zufällig um die Linie des Durchschnitts verteilt. In der Tabelle Zusammenfassungsstatistik (Summary Stats) beträgt der Wert von Prozess-Z 0,853 und ist damit viel kleiner als 2. Er weist darauf hin, dass der Service die Spezifikationen nicht erfüllt. Um die 20 % der Benutzer sind unzufrieden mit dem Service.
Fähigkeitsanalyse für Poisson
Hintergrund
Wir möchten den Herstellungsprozess von Kunststofffolien untersuchen. Die Daten werden einmal pro Stunde auf der Kunststofffolie erfasst. Ein Bereich wird ausgeschnitten und die Mängel werden gezählt. Der Bereich wird in cm2 angegeben und die Anzahl der Mängel wird aufgezeichnet. Wir haben die Daten für die letzten 100 Stunden aufgezeichnet. Wir möchten wissen, ob die Produktion die Anforderungen erfüllt.
Schritte in Origin
- Wählen Sie den Ordner 5. Poisson im Projekt Explorer aus und aktivieren Sie die Arbeitsmappe Plastic Film.
- Klicken Sie auf das Symbol Statistical Process Control im Fenster der Apps-Galerie.
- Bleiben Sie auf der Registerkarte Fähigkeitsanalyse und wählen Sie Fähigkeitsanalyse für Poisson.
- Legen Sie auf der Registerkarte Eingabe des geöffneten Dialogs die Fehlerhaften Einheiten mit Spalte B fest. Wählen Sie für Teilgruppengröße nach die Option Spalte und setzen Sie die Spalte der Teilgruppengröße auf Spalte A.
- Klicken Sie auf OK. Es wird ein Berichtsblatt erstellt.
Ergebnisse interpretieren
Die u-Karte bewertet den Zustand der statistischen Kontrolle der Ergebnisse. Es gibt einen Punkt auf der u-Karte der außer Kontrolle ist. Allgemein können wir sagen, dass der Prozess stabil ist. Das Diagramm des kumulierten DPU wird verwendet, um zu bestimmen, ob Sie ausreichend Stichproben für eine valide Schätzung des durchschnittlichen DPU haben. Im Diagramm des kumulierten DPU können wir sehen, dass die Daten entlang der DPU-Linie abgeflacht sind. Das bedeutet, dass wir haben genügend Stichproben, um sicher zu sein, dass der geschätzte mittlere DPU gültig ist.
Aus der Tabelle Zusammenfassungsstatistik können wir ablesen, dass der mittlere DPU (Defects Per Unit) 0,115 beträgt. Das heißt, dass es alle 8,69 cm^2(1/0,115) einen Fehler gibt. Die UKG und OKG betragen 0,108 bzw. 0,121. Das heißt, wir können mit einer Konfidenz von 95 % sicher sein, dass der mittlere DPU innerhalb des Intervalls (0,108; 0,121) liegt.
Mehrere Variablen
Hintergrund
Ein Hersteller stellt Schraubenmuttern von hoher Qualität her, die einem Durchmesser von 21 Millimetern entsprechen müssen.
Die Abteilung für Qualitätskontrolle zog aus den fertigen Produkten von zwei Maschinen pro Tag für 20 Tage 4 Muttern und maß jeweils den Durchmesser.
Die Analyse zielt darauf ab: (1) zu testen, ob der mittlere Durchmesser gleich 21 mm ist, (2) zu verifizieren, dass die Ausgaben von Maschine 1 die Spezifikationen (20,99–21,02 mm) erfüllen, (3) zu verifizieren, dass die Ausgaben von Maschine 2 die Spezifikationen (20,95–21,05 mm) erfüllen, und (4) die Performance beider Maschinen zu überwachen.
Schritte in Origin
- Öffnen Sie den Ordner 1. Normal. Aktivieren Sie die Arbeitsmappe Durchmesser.
- Markieren Sie die Spalten B und C im Arbeitsblatt. Klicken Sie auf das Symbol Statistical Process Control im Fenster der Apps-Galerie.
- Wählen Sie die Registerkarte Fähigkeitsanalyse, aktivieren Sie Mehrere Variablen und wählen Sie Fähigkeitsanalyse für Normalverteilung.
- Auf der Registerkarte Eingabe des geöffneten Dialogs werden die Spalten B und C automatisch als Messdaten ausgewählt. Wählen Sie für Teilgruppengröße nach die Option Spalte und setzen Sie die Spalte der Teilgruppengröße auf Spalte A.
- Erweitern Sie den Zweig Spezifikationen, geben Sie 20,99 20,95 im Feld Untere Spez. und 21,02 21,05 im Feld Obere Spez. ein. Geben Sie 21 im Feld Soll ein.
- Klicken Sie auf OK. Es wird ein Berichtsblatt erstellt.
Ergebnisse interpretieren
Der Prozess ist annähernd zentriert und alle beobachteten Messungen liegen innerhalb der Spezifikationsgrenzen. Die Fähigkeitskennwerte Cpk, Ppk und Cpm sind alle größer als 1,33, ein allgemein akzeptierter Wert für das Minimum eines fähigen Prozesses. Daher erfüllt die Breite die Produktionsanforderungen.
