Institut für Innovations- und Umweltmanagement Qualitätsmanagement (Vorbach) – VU

334.007WS 05/06

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Institut: Institut für Innovations- und Umweltmanagement

LV: Qualitätsmanagement

LV-Nummer: 334.007

LV-Leiter: Dr. Vorbach

Semester: WS 05/06

Thema:

„SPC – Statistische Prozessregelung“

Ausgearbeitet von: Martin Lenhart 98 111 59

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1. Was ist SPC – Statistische Prozessregelung: SPC steht für „statistical process control“, wobei control als steuern bzw. lenken verstanden wird. In der deutschen Sprache wird von der „Statistischen Prozessregelung“ gesprochen. Bei der SPC werden unter Einsatz von statistischen Methoden (z.B.: Stichprobentechnik, Wahrscheinlichkeiten) qualitätsrelevante Produkt- bzw. Prozessparameter gemessen und analysiert.

2. SPC am Beispiel einer Welle: Wenn eine Welle an einer Drehmaschine gefertigt wird, wird der Durchmesser Stichprobenartig nachgemessen, mit den Ober- und Untertoleranzwerten verglichen und gegebenenfalls werden Maßnahmen gesetzt (z.B.: Ausschuss, Nachstellen der Maschine usw.)

Abbildung 1

Im Zuge des SPC wird schon während dem Fertigungsprozess regulierend eingegriffen. Beim herkömmlichen Fehlerdenken wird lediglich ab erreichen der Toleranzgrenze das Produkt als Ausschuss ausgeschieden. Jedoch bei der Statistischen Prozessregelung können innerhalb der Toleranzgrenzen etwaige Trends erkannt werden indem die Messwerte in eine Qualitätsregelkarte (siehe Abbildung 2)eingetragen werden, so dass man bevor es zu einem Ausschuss kommt, gegensteuern kann. Unregelmäßige Schwankungen innerhalb der Toleranzgrenzen ohne jegliche Trendentwicklung erfordern nicht unbedingt einen korrigierenden Eingriff.

Obere Toleranzgrenze

Untere Toleranzgrenze

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Abbildung 2

3. Einflussgrößen auf Prozesse: Auf jeden Prozess wirken viele verschiedene Einflussgrößen, welche insgesamt für eine Streuung der jeweiligen Kenngröße sorgen. Es lässt sich in zwei Arten von Einflussgrößen unterscheiden:

• Zufällige Einflüsse (z.B.: Temperaturschwankungen) • Systematische Einflüsse (z.B.: Werkzeugverschleiß)

Die zufälligen Einflüsse sind nicht vorhersagbar und sorgen für eine Abweichung der Kenngröße zum Mittelwert. So kann es, wie bei dem Beispiel mit der Welle, zu einer geringen Veränderung des tatsächlichen Durchmessers kommen. Statistische Verfahren bieten nun die Möglichkeit die Qualitätsfähigkeit eines Prozesses zu ermitteln.

4. SPC als Mittel zur Qualität und als Wettbewerbsfaktor: Anhand der statistischen Prozessregelung kann man wichtige Kenngrößen schon während des Produktionsprozesses verfolgen, Abweichungen frühzeitig erkennen, so dass man fehlerhafte Produkte durch geeignete Korrekturmaßnahmen vermeiden kann. Beispielsweise bei der Autoindustrie ist dies unumgänglich, da bei einem komplexen System des Motors eine Vielzahl von Kleinteilen zusammenspielen und die Fehlerhaftigkeit nur eines Teiles z.B.: einen Motorschaden verursachen könnte.

Obere Toleranzgrenze

Untere Toleranzgrenze

Gewünschter Zielwert

Proben

Abweichung [1/1000 mm]

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5. Die Fähigkeit eines Prozesses: Die Prozessfähigkeit kennzeichnet die Stabilität und Reproduzierbarkeit von Produktionsprozessen. Man kann in 3 verschiedene Qualitätsfähigkeiten eines Prozesses unterscheiden:

• Kurzzeitfähigkeit (Maschinenfähigkeit) • Vorläufige Prozessfähigkeit • Langzeit Prozessfähigkeit

a) Kurzzeitfähigkeit (Maschinenfähigkeit): Cm, Cmk Hier wird versucht die Einflüsse von Mensch, Material, Umwelt etc. konstant zu halten und hauptsächlich die Einflüsse von der Fertigungseinrichtung (Maschine) zu erfassen. Beispiel zur Messung: Es werden 50 hintereinander gefertigte Teile untersucht und in 10 Stichproben zu je 5 Stück aufgeteilt. Weiters wird der Zeitpunkt jedes einzelnen Probestückes mit dokumentiert, damit man eventuelle zeitliche Entwicklungen erkennen kann. Die Kurzzeitfähigkeit wird mittels des Cm und Cmk Faktors gemessen. In der folgenden Grafik soll die Maschinenfähigkeit veranschaulicht werden:

Abbildung 3

Die Öffnung des Garagentors steht für das Toleranzfeld zwischen Obergrenze und Untergrenze. Die Fahrzeugbreite spiegelt die Standardabweichung wider, die gefahrene Spur den Mittelwert. Wie man in der ersten Zeile erkennen kann, steigt die Möglichkeit ohne einen Unfall in die Garage zu fahren, je schmäler das Auto ist. Je größer der Cm-Wert, desto zuverlässiger ist der Fertigungsprozess.

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In der zweiten Zeile sieht man, wie sich der Cmk-Wert bei einer Mittelwertverschiebung verhält. Wird der Cmk-Wert kleiner als 1, dann ist der Mittelwert verschoben und die Zuverlässigkeit des Prozesses sinkt, wenn man z.B. einen Cmk-Wert von 1,5 hat, dann kann man leicht in die Garage einfahren.

b) Vorläufige Prozessfähigkeit: Pp, Ppk Hier werden alle Streuungseinflüsse wirksam, somit ist eine Untersuchung der Serienbedingungen möglich. Beispiel zur Messung: Es werden 125 hintereinander gefertigte Teile untersucht und in 25 Stichproben zu je 5 Stück aufgeteilt und in eine Regelkarte eingetragen. Anschließend wird der Prozess beurteilt.

c) Langzeit Prozessfähigkeit: Cp, Cpk Unter realen Prozessbedingungen wird die Qualitätsfähigkeit ermittelt. Die Wirkung eventueller Verbesserungen im Prozess wird hier erkennbar. Beispiel zur Messung: Es wird 20 Tage ein Produktionsprozess beobachtet und mitdokumentiert.

Abbildung 4

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In der Automobilindustrie haben sich folgende Zielwerte etabliert:

Cm Cmk Cp Cpk Nicht qualitätsfähig < 1,67 < 1,33 < 1,33 < 1,00 Bedingt qualitätsfähig > 1,67 > 1,33 > 1,33 > 1,00 Qualitätsfähig > 2,00 > 1,67 > 1,67 > 1,33

6. Überblick:

Worauf ist zu bei SPC besonders zu achten:

• Bildung von bereichsübergreifenden Teams "Task-Force"-Ansatz bei besonders kritischen Merkmalen/Funktionen

• Objektive Bewertung durch messbare Grössen und Verwendung von Regelkarten • Ausschaltung bzw. kontrolliertes Umgehen mit überlagerten bzw. systematischen

Einflüssen • Frühzeitiges Erkennen von Trends zur Verschlechterung • Einbindung der Mitarbeiter "vor Ort" • Rechtzeitiges Eingreifen, noch vor Fehlereintritt • Optimierter Einsatz begrenzter (Prüf-) Ressourcen

Erzielter Vorteil durch SPC:

• Gezielter Einsatz aller Ressourcen auf die Kundenzufriedenheit • Notwendige Eingriffe in Prozesse werden noch vor Eintritt des Fehlers erkannt • Fehlervermeidung, statt Fehlerentdeckung bzw. -beseitigung • Prüfaufwand und Verluste werden minimiert • Reduktion von Ausschuss und Nacharbeit • Stabile und sichere Prozesse • Verwirklichung der "Null-Fehlerstrategie“

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7. Literatur: Dietrich, Adam: Produktionsmanagement, Wiesbaden (1998)