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Statistische Prozesslenkung

Autor: Leandro Alegsa

03-11-2020

Statistische Prozesskontrolle (SPC) ist die Anwendung statistischer Methoden zur Beurteilung der Stabilität eines Prozesses und der Qualität seiner Ergebnisse. Betrachten Sie zum Beispiel eine Abfüllanlage. Das gesamte Produktionssystem, das gefüllte Flaschen herstellt, wird als Prozess bezeichnet. Angenommen, das Gewicht des flüssigen Inhalts, der einer Flasche hinzugefügt wird, ist entscheidend für die Kostenkontrolle und die Kundenzufriedenheit. Der Inhalt sollte 250 Gramm wiegen, aber es ist akzeptabel, wenn das tatsächliche Gewicht zwischen 245 und 255 Gramm liegt. Überwachung bedeutet, dass das Gewicht jeder Flasche gemessen und aufgezeichnet wird; Probenahme bedeutet, dass nur wenige Flaschen (z.B. eine von tausend) tatsächlich gewogen werden (die Analyse zur Bestimmung der Rate der Probenahme und zur Beurteilung der Repräsentativität der Probe ist ein fester Bestandteil der SPC).

Die SPC stützt sich auf die quantitative und grafische Analyse von Messungen zur Bewertung der beobachteten Variation. Wenn die interessierenden Attribute (in diesem Beispiel das Gewicht des Inhalts) innerhalb eines akzeptablen Bereichs variieren, spricht man von einem kontrollierten, statistisch kontrollierten oder stabilen Prozess. Wenn eine inakzeptable Variation festgestellt wird, werden normalerweise Maßnahmen ergriffen, um die Ursache zu ermitteln und zu korrigieren. Im Beispiel der Flaschenabfüllung wird angenommen, dass zu viele Flaschen mit weniger als 245 Gramm gefüllt sind. Bei der Überprüfung der Anlagenausrüstung wird festgestellt, dass eines von zehn Füllventilen eine Fehlfunktion aufweist.

Die SPC hat seit ihrer Einführung in den 1920er Jahren eine breite Anwendung in der Fertigung und bei vielen anderen Arten von sich wiederholenden Tätigkeiten gefunden.

Ein großer Teil der Macht der SPC liegt in der Fähigkeit, einen Prozess auf die Quellen der Variation dieses Prozesses hin zu untersuchen, indem Instrumente verwendet werden, die der objektiven Analyse gegenüber subjektiven Meinungen Gewicht verleihen und die es erlauben, die Stärke jeder Quelle numerisch zu bestimmen. Prozessvariationen, die die Qualität des Endprodukts oder der Dienstleistung beeinträchtigen könnten, können erkannt und korrigiert werden, wodurch sowohl die Verschwendung als auch die Wahrscheinlichkeit, dass Probleme an den Kunden weitergegeben werden, reduziert wird. Mit ihrem Schwerpunkt auf der Früherkennung und Vermeidung von Problemen hat SPC einen deutlichen Vorteil gegenüber anderen Qualitätsmethoden, wie z.B. der Inspektion, bei der Ressourcen zur Erkennung und Korrektur von Problemen nach deren Auftreten eingesetzt werden.

Neben der Reduzierung des Abfalls kann SPC auch zu einer Verkürzung der Zeit führen, die für die Herstellung des Produkts oder der Dienstleistung von Anfang bis Ende benötigt wird. Dies ist zum Teil auf eine geringere Wahrscheinlichkeit zurückzuführen, dass das Endprodukt nachbearbeitet werden muss, aber es kann auch durch die Verwendung von SPC-Daten zur Identifizierung von Engpässen, Wartezeiten und anderen Quellen von Verzögerungen innerhalb des Prozesses entstehen. Prozesszykluszeitverkürzungen in Verbindung mit Ertragsverbesserungen haben SPC zu einem wertvollen Instrument sowohl unter dem Gesichtspunkt der Kostenreduzierung als auch der Kundenzufriedenheit gemacht.

Geschichte

Die statistische Prozesskontrolle wurde von Walter A. Shewhart in den frühen 1920er Jahren eingeführt. Shewhart schuf durch sorgfältig konzipierte Experimente die Grundlage für die Regelkarte und das Konzept eines Zustands der statistischen Kontrolle. Obwohl sich Dr. Shewhart auf rein mathematisch-statistische Theorien stützte, verstand er, dass Daten aus physikalischen Prozessen selten eine "Normalverteilungskurve" (eine Gaußsche Verteilung, die allgemein auch als "Glockenkurve" bezeichnet wird) erzeugen. Er entdeckte, wie sich die beobachtete Variation in Herstellungsdaten nicht immer auf die gleiche Weise verhält wie Daten in der Natur (z.B. BrownscheBewegung von Teilchen). Dr. Shewhart kam zu dem Schluss, dass, während jeder Prozess Variation aufweist, einige Prozesse kontrollierte Variation aufweisen, die für den Prozess natürlich ist (häufige Ursachen der Variation), während andere unkontrollierte Variation aufweisen, die im Kausalsystem des Prozesses nicht immer vorhanden ist (spezielle Ursachen der Variation). Unkontrollierte Variation wird oft mit fehlerhaften Produkten in Verbindung gebracht und stellt ein datengesteuertes Mittel zur Identifizierung von Problemen und zur Verbesserung der Qualität dar.

W. Edwards Deming wandte später während des Zweiten Weltkriegs in den USA SPC-Methoden an und verbesserte dadurch erfolgreich die Qualität bei der Herstellung von Munition und anderen strategisch wichtigen Produkten. Nach Kriegsende war er maßgeblich an der Einführung der SPC-Methoden in der japanischen Industrie beteiligt. Demings Ansatz der Anwendung von SPC mit verwandten Managementpraktiken wurde als Qualitätsmanagementsystem bekannt.

Bewerbung

Die folgende Beschreibung bezieht sich eher auf die Fertigungsindustrie als auf die Dienstleistungsbranche, obwohl die Prinzipien der SPC auf beide erfolgreich angewendet werden können. Eine Beschreibung und ein Beispiel dafür, wie SPC auf eine Dienstleistungsumgebung angewendet werden kann, finden Sie bei Roberts (2005). Selden beschreibt die Anwendung von SPC in den Bereichen Verkauf, Marketing und Kundendienst, wobei Demings berühmtes Red Bead Experiment als leicht nachvollziehbare Demonstration dient.

In der Massenfertigung wurde die Qualität des Endprodukts traditionell durch eine Kontrolle des Produkts nach der Herstellung erreicht, wobei jeder Artikel (oder Muster aus einem Produktionslos) je nachdem, wie gut er den Konstruktionsspezifikationen entsprach, angenommen oder zurückgewiesen wurde. Im Gegensatz dazu verwendet die Statistische Prozesskontrolle statistische Werkzeuge, um die Leistung des Produktionsprozesses zu beobachten, um signifikante Abweichungen vorherzusagen, die später zu einem zurückgewiesenen Produkt führen können.

Bei allen Herstellungsprozessen treten zwei Arten von Variationen auf: Beide Arten von Prozessvariationen führen zu nachträglichen Abweichungen im Endprodukt. Die erste ist als natürliche oder gemeinsam verursachte Variation bekannt und besteht aus der Variation, die dem Prozess inhärent ist, so wie er konzipiert ist. Die Variation der gemeinsamen Ursache kann Schwankungen der Temperatur, der Eigenschaften der Rohstoffe, der Stärke des elektrischen Stroms usw. beinhalten. Die zweite Art von Variation ist bekannt als Variation aufgrund spezieller Ursachen oder Variation aufgrund zurechenbarer Ursachen und tritt seltener auf als die erste. Bei ausreichender Untersuchung kann eine spezifische Ursache, wie z.B. abnormales Rohmaterial oder falsche Einstellparameter, für Variationen aufgrund besonderer Ursachen gefunden werden.

Zum Beispiel kann eine Verpackungslinie für Frühstückszerealien so ausgelegt sein, dass jede Zerealienschachtel mit 500 Gramm Produkt befüllt wird, aber einige Schachteln werden etwas mehr als 500 Gramm haben, und einige werden etwas weniger haben, entsprechend einer Verteilung der Nettogewichte. Wenn sich der Produktionsprozess, seine Inputs oder seine Umgebung ändern (z.B. wenn die Maschinen, die die Herstellung durchführen, zu verschleißen beginnen), kann sich diese Verteilung ändern. Wenn zum Beispiel die Nocken und Riemenscheiben verschleißen, kann die Cerealienabfüllmaschine anfangen, mehr Cerealien in jede Schachtel zu füllen als angegeben. Wenn diese Veränderung unkontrolliert weitergeht, wird immer mehr Produkt produziert, das außerhalb der Toleranzen des Herstellers oder Verbrauchers liegt, was zu Abfall führt. Während in diesem Fall der Abfall in Form eines "kostenlosen" Produkts für den Verbraucher vorliegt, besteht der Abfall in der Regel aus Nacharbeit oder Ausschuss.

Indem er zum richtigen Zeitpunkt beobachtet, was in dem Prozess passiert ist, der zu einer Änderung geführt hat, kann der Qualitätsingenieur oder jedes Mitglied des Teams, das für die Produktionslinie verantwortlich ist, die Grundursache der Abweichung, die sich in den Prozess eingeschlichen hat, beheben und das Problem beheben.

SPC zeigt an, wann eine Maßnahme in einem Prozess ergriffen werden sollte, aber es zeigt auch an, wann KEINE Maßnahme ergriffen werden sollte. Ein Beispiel ist eine Person, die ein konstantes Körpergewicht halten möchte und wöchentlich Gewichtsmessungen vornimmt. Eine Person, die die Konzepte der SPC nicht versteht, könnte jedes Mal, wenn ihr Gewicht zunahm, mit einer Diät beginnen oder jedes Mal, wenn ihr Gewicht abnahm, mehr essen. Diese Art von Maßnahmen könnte schädlich sein und möglicherweise noch mehr Variationen des Körpergewichts hervorrufen. Eine SPC würde die normalen Gewichtsschwankungen erklären und besser anzeigen, wann die Person tatsächlich zu- oder abnimmt.

Grundlegende Schritte des SPC

Die statistische Prozesskontrolle lässt sich grob in drei Gruppen von Aktivitäten unterteilen: Verstehen des Prozesses, Verstehen der Ursachen von Abweichungen und Eliminierung der Ursachen für Abweichungen aufgrund besonderer Ursachen. Die wichtigsten Werkzeuge in der SPC sind Kontrollkarten, der Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und gestaltete Experimente.

Um einen Prozess zu verstehen, wird der Prozess typischerweise abgebildet und der Prozess mit Hilfe von Regelkarten überwacht. Regelkarten werden verwendet, um Abweichungen zu identifizieren, die auf besondere Ursachen zurückzuführen sein können, und um den Anwender von der Sorge über Abweichungen aufgrund gemeinsamer Ursachen zu befreien. Dies ist eine kontinuierliche, fortlaufende Aktivität. Wenn ein Prozess stabil ist und keine der Erkennungsregeln für eine Regelkarte auslöst, kann auch eine Prozessfähigkeitsanalyse durchgeführt werden, um die Fähigkeit des aktuellen Prozesses vorherzusagen, in Zukunft konforme (d.h. innerhalb der Spezifikation liegende) Produkte herzustellen.

Wenn durch die Regeln zur Kontrollkartenerkennung eine übermäßige Abweichung festgestellt wird oder die Prozessfähigkeit nicht gegeben ist, werden zusätzliche Anstrengungen unternommen, um die Ursachen für diese Abweichung zu ermitteln. Zu den verwendeten Werkzeugen gehören Ishikawa-Diagramme, Versuchspläne und Pareto-Diagramme. Entworfene Experimente sind für diese Phase der SPC von entscheidender Bedeutung, da sie das einzige Mittel zur objektiven Quantifizierung der relativen Bedeutung der vielen potenziellen Ursachen der Varianz sind.

Sobald die Ursachen der Variation quantifiziert worden sind, werden Anstrengungen unternommen, um die Ursachen zu beseitigen, die sowohl statistisch als auch praktisch signifikant sind (d.h. eine Ursache, die nur einen kleinen, aber statistisch signifikanten Effekt hat, kann nicht als kosteneffektiv zu beheben angesehen werden; eine Ursache, die nicht statistisch signifikant ist, kann jedoch nie als praktisch signifikant angesehen werden). Im Allgemeinen umfasst dies die Entwicklung von Standardwerken, Fehlersicherung und Schulung. Es können zusätzliche Prozessänderungen erforderlich sein, um die Variation zu verringern oder den Prozess auf das gewünschte Ziel auszurichten, insbesondere wenn ein Problem mit der Prozessfähigkeit besteht.

SPC und Software-Qualität

1989 führte das Software-Engineering-Institut im Rahmen des Capability Maturity Model (CMM) die Vorstellung ein, dass SPC sinnvoll auf nicht-herstellende Prozesse, wie z.B. Software-Engineering-Prozesse, angewendet werden kann. Diese Idee existiert heute im Rahmen der Level-4- und Level-5-Praktiken des Capability Maturity Model Integration (CMMI). Diese Vorstellung, dass SPC ein nützliches Werkzeug ist, wenn es auf nicht wiederholende, wissensintensive Prozesse, wie z.B. Engineering-Prozesse, angewendet wird, ist jedoch auf viel Skepsis gestoßen und bleibt auch heute noch umstritten. Das Problem liegt in zahlreichen Bereichen der Software, die nicht repetitiv sind, sondern einmalige oder einmalige Qualitätsaspekte darstellen und nicht auf wiederholte Leistung über einen längeren Zeitraum hin beobachtet werden.

Fragen und Antworten

F: Was ist statistische Prozesskontrolle (SPC)?

A: Statistische Prozesskontrolle (SPC) ist die Anwendung statistischer Methoden zur Bewertung der Stabilität eines Prozesses und der Qualität seiner Ergebnisse.

F: Was ist ein Beispiel für SPC?

A: Ein Beispiel für SPC wäre eine Abfüllanlage, in der das Gewicht des flüssigen Inhalts, der in jede Flasche gefüllt wird, überwacht und aufgezeichnet werden muss, um die Kostenkontrolle und die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.

F: Wie erkennt SPC Abweichungen in einem Prozess?

A: SPC stützt sich auf die quantitative und grafische Analyse von Messungen, um beobachtete Schwankungen zu bewerten. Wenn die gemessenen Attribute innerhalb eines akzeptablen Bereichs schwanken, wird der Prozess als stabil bezeichnet. Wenn eine inakzeptable Abweichung festgestellt wird, werden in der Regel Maßnahmen ergriffen, um deren Ursache zu ermitteln und zu korrigieren.

F: Was sind die Vorteile der SPC?

A: Zu den Vorteilen gehören die frühzeitige Erkennung und Vermeidung von Problemen, die Verringerung der Verschwendung sowie die Abwälzung von Problemen auf die Kunden, die Verringerung des Zeitaufwands für die Produktion von Anfang bis Ende aufgrund von weniger Nacharbeit, die Identifizierung von Engpässen oder Wartezeiten, die die Produktion verzögern könnten, die Kostensenkung aufgrund einer verbesserten Ausbeute und eine höhere Kundenzufriedenheit.

F: Wie unterscheidet sich SPC von anderen Qualitätsmethoden wie der Inspektion?

A: Im Gegensatz zu anderen Qualitätsmethoden wie der Inspektion, bei der Ressourcen eingesetzt werden, nachdem Probleme aufgetreten sind, setzt SPC Ressourcen ein, bevor Probleme auftreten, um sie von vornherein zu vermeiden.

F: Wann wurde SPC eingeführt?

A: SPC hat seit seiner Einführung in den 1920er Jahren eine breite Anwendung gefunden.