Prozessfähigkeitsanalyse online und kostenlos mit dem Analyse Tool von QM-Datalab

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Prozessfähigkeitsanalyse im Qualitätsmanagement

Die Prozessfähigkeitsanalyse ist eine wertvolle statistische Methode um die inhärente Fähigkeit eines Prozesses, die Kundenspezifikationen zu erfüllen, zu bewerten und quantifizieren. Sie bietet Organisationen Einblicke in die Leistungsfähigkeit ihrer Prozesse und hilft dabei, Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Wir werden den Zweck der Prozessfähigkeitsanalyse erläutern und uns mit den wichtigsten Kennzahlen befassen, nämlich Cm, Cmk, Cp und Cpk.

Zweck der Prozessfähigkeitsanalyse

Der Hauptzweck der Prozessfähigkeitsanalyse besteht darin, die Fähigkeit eines Prozesses zu bewerten, konsistent Ergebnisse innerhalb bestimmter Toleranzgrenzen zu liefern. Sie ermöglicht es Organisationen festzustellen, ob ihre Prozesse in der Lage sind, die Anforderungen der Kunden zu erfüllen, und bietet eine Grundlage für Entscheidungsfindung und Maßnahmen zur Prozessverbesserung. Durch das Verständnis der Prozessfähigkeit können Organisationen Quellen von Variationen identifizieren, Fehler reduzieren und die Zufriedenheit der Kunden verbessern.

Fähigkeitsindizes Cm, Cmk, Cp, Cpk

Fähigkeitsindizes sind numerische Maße, die die Prozessfähigkeit in Bezug auf die Spezifikationsgrenzen quantifizieren. Sie bieten eine standardisierte Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit eines Prozesses zu bewerten und zu vergleichen. Hier sind die wichtigsten Fähigkeitsindizes:

Die einzelnen Buchstaben der Abkürzungen stehen für:

• C: Capability („Fähigkeit“)
• m: machine
• p: process
• K: Katayori (japanisch), was so viel heißt wie „Bias“ oder „Verschiebung“

Unterschied zwischen „Maschine“ und „Prozess“

Bei der Unterscheidung zwischen der Maschinen- und Prozessfähigkeit geht es vor allem um den Unterschied im Faktor Zeit:

• Die Maschinenfähigkeit (Cm, Cmk) ist eher eine{" "} Momentaufnahme und quantifiziert, wie gut eine Maschine im Prinzip in der Lage ist, die Kundenspezifikation einzuhalten. In diesem kurzen Zeitraum können sich eigentlich nur Störungen aus den Bereichen „Maschine“ und „Messung“ auf das Messergebnis auswirken.
• Die Maschinenfähigkeit (Cp, Cpk) ist eine{" "} Langfristaufnahme und quantifiziert, wie gut ein Prozess über längere Zeit in der Lage ist, die Kundenspezifikation einzuhalten. In diesem längeren Zeitraum können sich Störungen aus vielen Bereichen auf das Messergebnis auswirken. Häufig nimmt man über die Zeit (leichte) Mittelwertsverschiebungen wahr. Diese führen in der Regel zu einer größeren Gesamtstreuung vom gemessenen Merkmal und damit zu geringere Fähigkeitskennwerten (Cp < Cm und Cmk < Cpk).

Ishikawa

Unterschied zwischen „C“ und „CK“

„Potentielle“ Fähigkeiten Cm und Cp

Cm und Cp sind Fähigkeitskennwerte, die die Streuung der Prozessdaten im Vergleich zu der Toleranzbreite quantifizieren, ohne eine mögliche Verschiebung des Prozesses zu berücksichtigen. Diese Kennwerte liefern Einblicke in die inhärente Fähigkeit des Prozesses, ohne dessen Ausrichtung an den Spezifikationsgrenzen zu berücksichtigen.

Der Cm- beziehungsweise Cp-Wert wird wie folgt berechnet:

C_m ÷ C_p = (OSG - USG) / (6σ)

Wo σ die Standardabweichung der Messdaten ist.

„Tatsächliche“ Fähigkeiten Cmk und Cpk

Cmk und Cpk sind ähnlich wie Cm und Cp, berücksichtigen jedoch zusätzlich etwaige Abweichungen oder Verschiebungen des Prozesses vom Zielwert. Diese Kennwerte liefern eine umfassende Bewertung der Fähigkeit, indem sie sowohl die Streuung der Prozessdaten als auch den Abstand zwischen dem Prozessmittelwert und den Spezifikationsgrenzen berücksichtigen.

Der Kennwerte CmK und CpK werden folgendermaßen aus dem arithmetischen Mittelwert µ, der dazugehörigen Standardabweichung α der Messdaten und der oberen (OSG) beziehungsweise unteren (USG) Spezifikationsgrenze berechnet:

C_mk order C_pk = min ( μ - USG , OSG - μ ) / 3σ

Je höher dieser Wert ist, desto sicherer befindet sich das geprüfte Merkmal innerhalb der Kundenspezifikation.

Bei den Fähigkeitskennwerten Cm und Cp spricht man häufig auch von der „potentiellen Fähigkeit“, da man diese Fähigkeitskennwerte erreichen könnte, wenn man den Prozess zentrieren würde.

Im besten Fall (Prozessmittelwert liegt genau in der Mitte des Toleranzbereichs) ist CpK = Cp; sonst ist CpK < Cp.

Als Grenzwert für Fähigkeitskennwerte werden in vielen Industrien häufig 1,33 oder 1,67 angesetzt

Die Kennwerte lassen sich nach dieser Definition nur dann berechnen, wenn sowohl eine obere als auch untere Spezifikationsgrenze definiert ist (beidseitig tolerierte Merkmale)

Vorteile der Prozessfähigkeitsanalyse

Die Prozessfähigkeitsanalyse bietet mehrere Vorteile im Qualitätsmanagement:

• Leistungsbeurteilung: Sie bietet eine quantitative Messgröße für die Prozessleistung und ermöglicht es Organisationen festzustellen, ob ihre Prozesse die Anforderungen der Kunden erfüllen.
• Bei Prüfentscheiden wird das Risiko von Alpha- und Beta-Fehlern reduziert, wenn der Prozess eine gute Fähigkeit hat.
• Identifizierung von Variationen: Durch die Analyse der Prozessfähigkeit können Organisationen Quellen von Variationen identifizieren und sich auf die Reduzierung konzentrieren, um die Prozessstabilität und -konsistenz zu verbessern.
• Identifizierung von Variationen: Durch die Analyse der Prozessfähigkeit können Organisationen Quellen von Variationen identifizieren und sich auf die Reduzierung konzentrieren, um die Prozessstabilität und -konsistenz zu verbessern.
• Entscheidungsfindung: Die aus der Prozessfähigkeitsanalyse gewonnenen Erkenntnisse unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung in Bezug auf Prozessänderungen, Lieferantenauswahl und Kundenanforderungen.

Fazit

Die Prozessfähigkeitsanalyse ist ein wichtiges Werkzeug im Qualitätsmanagement, das es Organisationen ermöglicht, ihre Prozesse zu bewerten und zu verbessern. Durch das Verständnis der Fähigkeitsindizes wie Cm, Cmk, Cp und Cpk erhalten Organisationen wertvolle Einblicke in die Leistungsfähigkeit ihrer Prozesse, Variationen und die Ausrichtung an den Kundenspezifikationen.

Dies unterstützt sie bei der Umsetzung von Maßnahmen zur Prozessverbesserung, Steigerung der Effizienz und Erhöhung der Kundenzufriedenheit.

Die Prozessfähigkeitsanalyse ermöglicht es Organisationen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihre Qualität und Wettbewerbsfähigkeit kontinuierlich zu verbessern