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Ishikawa Diagramm – Ursache Wirkungs Diagramm

Ishikawa Diagramm mit Erklärung und kostenloser Powerpoint und Excel Vorlage werden in diesem Beitrag vorgestellt.

Ishikawa Diagramm Excel Vorlage

Ishikawa Diagramm Excel Vorlage

Was ist ein Ishikawa Diagramm?

Das Ishikawa Diagramm oder Ursache Wirkungs Diagramm ist eine hervorragende Methode, um die potentiellen Ursachen für ein Problem zu sammeln. Die Ishikawa Analyse dient dazu innerhalb des Teams in einem strukturierten Brainstorming alle Ideen zum Thema in übersichtlicher graphischer Weise darzustellen. Die Methodik hilft eine vertiefende Betrachtung der Grundursachen des Problems vorzubereiten. Hierbei werden die einzelnen Ideen zu den Ursachen und auch die Beziehungen zwischen den einzelnen Ursachen dargestellt. Das Ishikawa Diagramm ist in der Literatur auch unter dem Namen Ursache Wirkungs Diagramm, Cause & Effect Diagramm, Fishbone, Fischgrätendiagramm oder Fischgräten Diagramm bekannt.

Das Ishikawa Diagramm ist das bekannteste Tool zur Problemlösung. Gut erklärt und für die Praxis beschrieben ist das Ursache Wirkungs Diagramm und weitere Problemlösungstechniken in Tools im Problemlösungsprozess: Leitfaden und Toolbox für Moderatoren.

In diesem Beitrag findet ihr:

  • Viele Ishikawa Vorlagen (Excel, Powerpoint, etc.)
  • Grundsätzliche Erklärungen zur Ishikawa Methode
  • Wie kann ich ein Ishikawa Diagramm erstellen?
  • Wie komme ich zur wirklichen Ursache des Problems?
  • Ein Beispiel zum Ursache Wirkungs Diagramm
  • Welche Ishikawa Software kann ich verwenden?
  • Warum Software im ersten Schritt die Arbeit behindert
  • Wie eine strukturierte Ideenfindung zur Lösung der Problemfelder führt
  • In 7 Schritten zum Ishikawa Diagramm. Die Kurzanleitung zum Download.
  • Zusammenfassung

 Ishikawa Diagramm Beispiel

Das Ishikawa Diagramm Beispiel erstellen wir, indem wir eine Fischgräte aufzeichnen, bei der rechts der Kopf als Verlängerung einer Gerade dargestellt wird. Im Kopf wird das Problem oder das Ziel als “Thema” formuliert. Hierbei wird die Frage möglichst präzise und spezifisch formuliert. Der Kopf (das Thema) wird von den einzelnen Gräten bestimmt. Der Kopf ist somit das Ergebnis der Gräten. Mathematisch ausgedrückt wird dies durch die Gleichung Y = f(x) oder O = P(I).  Übersetzt lautet dies, der Output wird bestimmt durch den Prozess zur Verarbeitung des Input.

Als Ishikawa Diagramm Beispiel sieht man hier das Thema “Versandverpackung” kurz angerissen.

Ishikawa Diagramm Excel Vorlage

Ishikawa Diagramm Excel Vorlage

Anbei die Ishikawa Diagramm Excel Vorlage 2016 04 05.xls im Orginal und zur kostenlosen Verwendung.

An die zentrale Gräte oder Linie werden die Kategorien der Ursachen des Themas als verbundene Linien angefügt. Hierbei hat sich die Unterteilung in die 6 M´s (Mensch, Maschine, Material, Methode, Mitwelt , Messung) bewährt. Alternativ kann noch das siebte M (Management) ergänzt werden. Gibt es ein sehr spezifisches Thema so können auch andere Benennungen der einzelnen Gräten verwendet werden. Im Marketing beispielsweise

  • Produkt
  • Preis
  • Ort der Interaktion
  • Mensch
  • Prozess
  • etc.

Unter Verwendung von verschiedenen Kreativitätstechniken (Brainstorming, Brainwriting, etc.) werden nun die einzelnen Pfeile mit Inhalt versehen. Unterkategorien zu den Hauptkategorien werden in Form von kleineren Pfeilen an die Hauptpfeile angeheftet. Liegen zu den Unterkategorien noch weitere Detailierungen vor, so werden diese ebenfalls mit noch kleineren Pfeilen an die kleinen Pfeile angeheftet. So ergeben sich immer feinere Verästelungen auch Fischgräten genannt, wie im Ishikawa Diagramm Beispiel oben ersichtlich. Beginnen Sie die einzelnen Kategorien mit Ursachen zu füllen. Achten Sie streng darauf keine Lösungen in das Diagramm einzubringen. In diesem Schritt gilt es nur die Ursachen des Problems zu finden.

Ishikawa Diagramm Fragen zur Detailierung der 6 M

Eine geeignete Methode für die Detaillierung der einzelnen Kategorien ist die 5 x Warum Frage Technik (5-Why). Wie es uns Kinder vormachen, wird zu jeder Aussage nach dem “Warum” gefragt. Dies geschieht mindestens 5 mal. Man erhält so relativ schnell die Grundursachen für ein Thema. Hilfreich ist bei der Zusammenstellung der Projektmitglieder in dieser Phase Experten zur Gruppe hinzuziehen. Die Gruppe sollte mit Experten zu unterschiedlichen Themen besetzt werden. Dies fördert die Berücksichtigung von unterschiedlichen Gesichtspunkten für ein gemeinsames Problem. Als Input für die einzelnen Felder der Ursachensuche können Sie die folgende Fragen als Ishikawa Diagramm Vorlage verwenden.

Fragen die Sie zu den einzelnen M´s stellen können sind zum Beispiel:

Messung
(Instrumente, die die Prozessleistung überwachen)

  • Ist die Messung für das Problem relevant?
  • Zeigen sich Verbesserungen des Problemes auch im Messwert?
  • Ist das Messmittel kalibriert?
  • Hat das Messmittel die richtige Auflösung und ist die Messung fähig?
  • Gibt es Unterschiede im Ergebnis, wenn unterschiedliche Personen messen oder sich Zeit und Raum ändern?
  • Sind die Meßpunkte und Messverfahren ausreichend definiert?

Mitwelt / Umwelt
(Äußere Einflüsse, die auf den Prozess wirken)

  • Gibt es Umwelteinflüsse auf den Prozess (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Lichtverhältnisse, Lärm, Erschütterungen, etc.)?
  • Sind die Umwelteinflüsse stabil oder ändern sie sich ständig?
  • Gibt es bestimmte Umwelteinflüsse zu bestimmten Zeiten (Licht am Tagesanfang oder -ende, etc.)?

Material
(Komponenten, die von Input in Output verwandelt werden)

Was ist unter Material zu verstehen. Dies könnte zum Beispiel sein:

  • Rohmaterial
  • Hilfs- und Betriebsstoffe
  • Halbfertige und Fertige Teile
  • Informationen

Sodann sind Möglichkeiten zur Klärung:

  • Gibt es Spezifikationen für die verwendeten Materialien und Informationen?
  • Entspricht der Input in den Prozess in Form von Material und Information den definierten Spezifikationen ?
  • Gibt es Schwankungen in- oder außerhalb der definierten Spezifikationen
  • Ist der Prozeß zur Erstellung der verwendeten Materialien und Informationen stabil und innerhalb der Spezifikationen
  • Ist der Umgang und die Behandlung des Materials definiert und wird diese Definition eingehalten (Transport, Lagerung, Verwendung, Haltbarkeit, Umwelteinflüsse, etc…)
  • Sind die Materialspezifikationen ausreichend für den Prozess?
  • Wie werden Eingangskontrollen für Materialien und Informationen gehandhabt?
  • Wurden Eingangsmaterialien – oder informationen geändert?

Mensch
(Personen, die den Prozess beeinflussen)

  • Gibt es Vorgaben für die Ausführung des Prozesses?
  • Haben alle Mitarbeiter die gleichen Vorgaben?
  • Stehen alle notwendigen Informationen für die Mitarbeiter bereit? Wurden hierbei unterschiedliche Sprachen und Herkunftsländer in der Aufbereitung der Informationen berücksichtigt?
  • Wurde der Mitarbeiter in der richtigen Ausführung des Prozesses unterwiesen?
  • Hat der Mitarbeiter die einzelnen Prozessschritte verstanden und kann der Mitarbeiter die Prozessschritte eigenständig in der geforderten Qualität ausführen?
  • Gibt es Kontrollschritte im Prozess, bei denen definierte Qualitätskriterien geprüft werden?
  • Gibt es Schwankungen in der Abarbeitung der Prozessschritte?
  • Gibt es Schwankungen, die sich auf Mitarbeiter zurückführen lassen?
  • Ist die Kombination von Aufgabe, Verantwortung und Kompetenz ausreichend gegeben?

Maschine
(Vorrichtungen, die bei der Umwandlung von Input zu Output verwendet werden)

  • Wurde die Maschinenfähigkeit der Maschine nachgewiesen?
  • Ist die Maschine fähig die gewünschten Prozessergebnisse zu liefern?
  • Gibt es Vorgaben zur Instandhaltung der Maschine und wurden diese Vorgaben eingehalten?
  • Gibt es Anweisungen zu Handhabung der Maschine und wurden diese nachweislich eingehalten?
  • Gibt es Schwankungen im Prozessergebnis der Maschine? Welche Ursachen könnten diese Schwankungen haben?
  • Gibt es Umgebungseinflüsse, die sich auf die Maschine auswirken?
  • Verschlechtert sich das Prozessergebnis im Zeitablauf oder bleiben die Ergebnisse konstant?
  • Gibt es Kontrollinstrumente beziehungsweise Steuerungsinstrumente an der Maschine mit deren Hilfe das Ergebnis kontrolliert und beeinflußt werden kann

Methode
(Produktive oder formale Verfahren, die Inputs in Outputs umwandeln)

  • Wurde die Prozessfähigkeit des Prozesses nachgewiesen?
  • Wurden die Einflussfaktoren auf den Prozess bei der Prozessdefinition berücksichtigt und entsprechende Regelmechanismen installiert?
  • Wurde eine FMEA (Prozess-, Produktions- oder Konstruktions FMEA) vor der Inkraftsetzung des Prozesses durchgeführt und deren Erkenntnisse umgesetzt?
  • Sind die Prozesse dokumentiert und entsprechend sie der Realität?
  • Gibt es zum Prozess entsprechende Pilotprozesse und wurden deren Ergebnisse verifiziert
  • Haben alle Prozessbeteiligten das gleiche Verständnis vom Gesamtprozess und ihrem Teilprozess?

Dies ist nur ein Auszug von Fragen, die Hinweise für die einzelnen Zweige des Ursache-Wirkungs-Diagramm geben. Sie sollten Sie denoch als Ishikawa Diagramm Vorlage benützen. Die Fragen können als Basis für Ihre eigenen Ideen dienen.

Überprüfung der Ursachen

Im nächsten Schritt werden die Prioritäten für die Bearbeitung der einzelnen Ursachen gesetzt. Hierzu werden die Ursachen gekennzeichnet die am wahrscheinlichsten für das Problem sind. Hilfreich ist die Überlegung inwieweit die Ursachen messbar sind. Ohne eine Messung der einzelnen Ursachen fällt es schwer bei Veränderung der Ursachen auch ein Veränderung im Ergebnis nachzuweisen. Hierbei muss insbesondere die Möglichkeit der Datensammlung für die Ursache bestimmt werden. Sie bilden die Grundlage für den Prozeß zu Verifizierung der Grundursache des Problems. Die Bewertung erfolgt hierbei durch das Team. Wie oben bereits erwähnt, macht es sich hier bezahlt, wenn das Team bunt gemischt ist. Sie erhalten so sowohl neue Ideen, als auch die Bewertung der einzelnen Ideen durch Experten.

Im Anschluß an diese Überlegungen, muß geklärt werden, welche Ursachen in der Praxis überhaupt behoben werden können. Hierzu werden Sie, nachdem Sie das Ishikawa Diagramm erstellen, die einzelnen Ursachen nach ihrer Beinflußbarkeit oder Veränderlichkeit innerhalb des Projektes kategorisieren müssen. Die Bewertung wird durch das Projektteam vorgenommen.

X = Variable : sind die entscheidenden Ursachen, da sie durch das Projekt beinflußt werden können
N = Noise : sind die nicht direkt beeinflußbaren Ursachen, welche als Rauschen eintreten
C = Constant: sind die unveränderlichen konstanten Ursachen

Bedenken Sie bei der Bewertung die Möglichkeiten des Projektteams und des Projektumfanges. Dies gilt für allem für die Bewertung mit X. Häufig wird das X zu schnell vergeben. Es wird nicht beachtet, daß das Projektteam eventuell nur eng gesteckte Handlungsspielräume hat.

Eine erfolgreiche Projektbearbeitung erreicht man durch die Bearbeitung der X Variablen. Durch geeignete Maßnahmen kann die positive Beeinflussung dieser Ursache das Projektproblem lösen. Das Ursachen Wirkungs Diagramm erfüllt seinen Zweck.

Werden sehr viele X Ursachen ermittelt, so können sie mithilfe von Priorisierungstechniken eingeteilt werden. Bewährt haben sich hierbei Klebepunkte, bei der jeder Teilnehmer, die seiner Meinung nach wichtigsten Punkte mit Klebepunkten versieht. Die Summe der Punkte läßt sich dann in einer Rangfolge der Ursachen abbilden. Nach der Rangfolge werden dann die Ursachen nach dem Pareto Prinzip Ansatz zuerst angegangen.

Für eine weitere Untersuchung der Ursachen können auch sonstige sämtliche analytische Hilfsmittel, insbesondere die der Statistik herangezogen werden. Diese können insbesondere Zeitreihendiagramme, Scatter Plots, Regressionsanalysen oder ähnliche Darstellungen von statistischen Daten sein. Sie stellen Beziehungen zwischen Ursache und Ergebnisse mit visuellen Hilfsmitteln dar. Sie helfen die Ishikawa Analyse und die darin erstellten Hypothesen zu verifzieren.

Tipps zur Durchführung einer Ishikawa Analyse:

  1. Achten Sie auf das Team. Eine strukturierte Bearbeitung erfordert eine gute Vorbereitung. Ein Moderator und ein Zeitnehmer helfen ein strukturiertes Meeting durchzuführen.
  2. Planen Sie genügend Zeit ein. 1,5 – 2 Stunden werden benötigt, um sich einem Thema zu nähern und es in der Tiefe zu bearbeiten. Nach 2 Stunden läßt die Konzentration und die Ideenfindung zumeist stark nach. Beenden Sie das Meeting in dieser Phase
  3. Geben Sie die Möglichkeit das Meeting im Stehen durchführen zu lassen. Zur Bearbeitung an einer Pinnwand und zur Förderung des Teamgeistes hat sich dies bewährt. Jeder Teilnehmer mit einem Beitrag kann an die Tafel treten, seine Anmerkung erklären und parallel das Klebeetikett anbringen.
  4. Sorgen Sie für genügend Arbeitsmaterial in der Form von Pinnwänden, Klebeetiketten und Stiften. Gehen Sie davon aus, daß sich die Fischgräte innerhalb der Sitzung immer wieder hin zu einem Optimum ändert. Viele Etiketten werden Sie auch wieder ver- und wegwerfen.

Ishikawa Diagramm Software

Software unterstützt die Erstellung des Diagrammes. Als Ishikawa Diagramm Software können die üblichen Microsoft Produkte angewandt werden. Habt ihr bereits Excel, könnt ihr die Ishikawa Diagramm Excel Vorlage 2016 04 05.xls verwenden.

Eine alternative Software stellt Visio dar. Man kann sehr schnell die einzelnen Ursachen neu anordnen. Verbindungen zwischen den Ursachen werden automatisch neu ausgerichtet. Visio ist teilweise bereits in Verbindung mit Microsoft Office auf dem Rechner installiert. Anbei eine Ishikawa Diagramm Beispiel mit Visio.

Ishikawa Diagramm Vorlage Visio

Ishikawa Diagramm Vorlage Visio

Minitab hat ebenfalls ein Modul für die Erstellung von einem Fischgrätendiagramm. Recht einfach kann mit Minitab ein Ursache Wirkungs Diagramm erstellen.

Ishikawa Diagramm Vorlage Minitab

Ishikawa Diagramm Vorlage Minitab

Außerdem haben sich Mindmap Techniken bei der Erstellung bewährt. Es findet sich in der Profi Version von Mindjet eine Ishikawa Diagramm Vorlage. Alternativ kann Freeplane oder eine andere freie Mindmapping Software benutzt werden.

Häufig wir beim Ishikawa Diagramm Powerpoint als Software verwendet. Anbei die Ishikawa Diagramm Powerpoint Vorlage.ppt. Ihr Diagramm könnte somit wie folgt aussehen.

Ishikawa Diagramm Vorlage Powerpoint

Ishikawa Diagramm Vorlage Powerpoint

Ähnlich wie bei Visio lassen sich die einzelnen Shapes oder Formen miteinander verbinden. Beim Verschieben der Prozessschritte verschiebt beim Ishikawa Diagramm Powerpoint die einzelnen Felder mit. Für mich ist das Arbeiten mit Powerpoint in diesem Zusammenhang jedoch nur bedingt zielführend.

Warum ich eher ohne Ishikawa Software arbeite?

Die Ishikawa Methode fördert die Gruppenarbeit enorm. In der interaktiven Gruppenarbeit macht es Sinn auf Software zu verzichten. Interaktiver, effektiver und mit mehr Spaß ist die Arbeit mit Pinnwänden. Braunes Packpapier auf eine Pinnwand und die einzelnen Punkte dann mit Klebeetiketten visualisieren, vereinfacht das Arbeiten enorm. Es können alle Teilnehmer eingebunden werden und durch das einfache Ankleben der Etiketten oder auch das Umorganisieren der  Etiketten sind dem Brainstorming keine Grenzen gesetzt. Persönlich arbeite ich sehr gerne mit den grellen Post-it . Es können natürlich auch alle anderen Klebeetiketten verwendet werden.
Zur Arbeitserleichterung sollten sie für genügend Pinnwände sorgen, sodaß den Ideen der Projektteilnehmer genügend Raum gegeben werden kann.

Verifizierung der erarbeiteten potentiellen Ursachen

Die von Ihnen beschriebenen Ursachen sind im Grunde nur eine Annahme von Ihnen oder ihrem Team, daß eine Ursache und ein Ergebnis über eine Wirkung der Ursache in Beziehung stehen. In einem weiteren Schritt müssen Sie nun ihre Hypothesen beweisen. Ursache und Effekt müssen in Verbindung gebracht werden. Hier können nun die weiteren Qualitätswerkzeuge von Kaoru Ishikawa verwendet werden.

Wie finde ich Ideen zur Behebung der Ursachen des Ishikawa Diagramms?

Eine strukturierte Ideenfindung zur Behebung der Ursache der 5M sieht wie folgt aus:

Maschine

  • Können wir die Bearbeitungsmethode verbessern?
  • Können wir die effektive Nutzung von Maschinen, Computern und anderen Einrichtungen zu verbessern?
  • Können wir Maschinen benutzen, um die Arbeit zu machen?
  • Können wir die Maschinen richtig instandhalten?
  • Können wir Maschinen modifizieren, verbessern oder erneuern um die Leistung der Maschinen zu verbessern?
  • Können wir die üblichen Gründe für Fehler an den Maschinen identifizieren und finden wir Lösungen, um sie zu beheben?
  • Können wir die Werkzeuge in anderen Bereichen benutzen?
  • Können wir die Methoden zur Behebung von Fehlern an den Maschinen verbessern?

Methoden

  • Können wir Arbeitsplätze, Materialien, Teile, etc. vereinfachen, kombinieren oder eliminieren?
  • Können wir die redundante Arbeit, die an mehreren Standorten durchgeführt wird, beseitigen?
  • Können wir es das erste Mal richtig machen?
  • Können wir die Standards besser klären und die Ausnahme entsprechend behandeln?
  • Können wir die Arbeitsmethode ändern?
  • Können wir die Verwendung von Standardarbeitsvorgängen so verbessern, dass sie einfach zu befolgen sind?
  • Können wir die Trainingsmethode verbessern?
  • Können wir die Gebäude- und Arbeitsplatzorganisation für Materialien, Werkzeuge und Teile verbessern?
  • Können wir die Leistungsfähigkeit der Arbeit, Maschine oder Linie verbessern?
  • Können wir das Layout verbessern?
  • Können wir die Losgröße der Produktion reduzieren?
  • Können wir die Rüstzeit verkürzen?
  • Können wir die Überproduktion stoppen?
  • Können wir den Bestand reduzieren?
  • Können wir unnötige Bewegungen reduzieren?
  • Können wir effektive Transportwege finden?
  • Können wir an verbesserte Transportmittel denken?
  • Können wir die Auslastung der Wartezeit verbessern?

Material

  • Können wir die effektive Nutzung von Ressourcen, wie Materialien, Supportleistungen und Arbeitskraft verbessern?
  • Können wir unnötige Abfälle in der Produktion vermeiden?
  • Können wir Schrott und Nacharbeit reduzieren?
  • Können wir eine effektive Verwendung von Materialien finden, z. B. Öl, Luft, Dampf, Papier, Handschuhe und andere Verbrauchsmaterialien?
  • Können wir Beschriftung, Farbcodierung und Markierungssysteme effektiv verwenden?

Messung (Information)

  • Können wir die Organisation von Informationen verbessern, um besser zu kommunizieren?
  • Sind wir sicher, welche Information wir benötigen und ob wir sie haben?
  • Können wir das Berichtswesen verbessern?
  • Können wir das EDV – System optimal nutzen?
  • Könenn wir die Verwendung von visuellen Hilfsmitteln verbessern?
  • Können wir das Verfahren der Informationsbeschaffung verbessern?
  • Können wir die Anzahl der Berichte reduzieren?
  • Können wir vermeiden, unnötiges Papier zu erzeugen?
  • Kann manuelles Reporting besser sein als mit dem Computer?
  • Können wir den Benutzern (Kunden) eines Berichts helfen, die Informationen besser zu nutzen?
  • Können wir die Formulare einfacher nutzen?
  • Können wir ein verbessertes Verfahren für die Benutzerfreundlichkeit entwickeln?
  • Können wir die Informationsverarbeitung beschleunigen?
  • Können wir die Datenspeicherung verbessern? (Haben wir zu viele oder zu wenig Aufzeichnungen?)
  • Haben wir wichtige Informationen schnell verfügbar und aktuell?
  • Können wir den Prozess oder das Produkt mit dem unseres Konkurrenten vergleichen und welche Wege zu Verbesserung desselben gibt es?

Umwelt

  • Können wir die Beleuchtung, Luft, Temperatur, Lärm, Staub, Gas, schlechten Geruch, oder andere Arbeitsbedingungen verbessern?
  • Können wir die Einhaltung der Arbeits- und Sicherheitsvorschriften verbessern?
  • Können wir die technische und persönliche Schutzausrüstung verbessern?

 

7 Methoden der Qualität von Kaoru Ishikawa

Das Fischgrätendiagramm ist eine der 7 Methoden, die von Kaoru Ishikawa als “Die 7 Basis Methoden der Qualitätssicherung” benannt wurden. Nach seiner Aussage können 95% der Probleme in der Fertigung mit diesen 7 Methoden gelöst werden. Gleichzeitig bieten sie einen statistischen Ansatz, obwohl die Handhabung sehr einfach ist. Durch die grafische Darstellung von statistischen Inhalten, sind die Inhalte sehr verständlich, auch für Ungeübte. Die Ishikawa Methode ist nur eine der 7 Methoden von Ishikawa, die im Folgenden sind:

Die verfügbaren Daten werden nach Datentyp (diskret oder stetig) und nach zeitlichem Verlauf (Zeitpunkt oder Zeitverlauf) unterteilt. Je nach Datentyp und Zeitverlauf lassen die Daten sich in einem entsprechenden Diagramm visualisieren.

Zeitpunkt bezogene DatenZeitverlaufs bezogene Daten
Diskrete Daten- Pareto Diagramm
- Säulen- bzw Balkendiagramm
- Tortendiagramm
- Zeitverlaufsdiagramm
- Regelkarte (p, np, x ,u - Karte)
Stetige Daten- Histogramm
- Boxplot
- Punktdiagramm
- Multi Vari Bild
- Zeitverlaufsdiagramm
- Regelkarte (I/MR, X-quer/R, X-quer/S - Karte)

Durch das Auffinden der Ursachen und die Bestätigung der Annahmen erhält man ein Ishikawa Modell, daß den Weg aufzeigt um notwendige Lösungen für das untersuchte Problem zu finden.

Zusammenfassung

Weitere Informationen zum Ishikawa Diagramm und Ursache Wirkungs Diagramm finden Sie in Grundlagen Qualitätsmanagement: Einführung in Geschichte, Begriffe, Systeme und Konzepte oder im Ressourcen Beitrag. Eine Kurzanleitung Ishikawa Diagramm in 7 Schritten steht hier zum Download bereit.

Klicken Sie auf die einzelnen, unten stehenden Links und Sie gelangen zum Thema und den entsprechenden Excel Dateien. Das Bild mit allen Links zu den Themen können Sie als pdf (Werkzeuge_20150722_4_als_pdf) downloaden.
OrganisierenMessenAnalysieren
ProjektauftragWasserfall Diagramm Excel IconStichprobe berechnen Excel Icon
Business CasePareto Prinzipg 80/20 Regel Excel IconZ Wert Tabelle Excel Icon
Change ManagementPareto Diagramm Excel IconKonfidenzintervall Excel Icon
Six Sigma OrganisationBoxplot Diagramm Excel IconUrsache Wirkungs Diagramm Excel Icon
Smart RegelQualitäts KennzahlenIshikawa Diagramm Excel Icon
Projektabgrenzung Excel IconProzesskennzahlen Excel IconZeitanalyse Excel Icon
Kick offOEE Gesamtanlagen- effektivität Excel Icon
Sipoc Excel Icon
Validieren
Messsystemanalyse Verfahren 1
+ Messsystemanalyse Verfahren 2 -> -> Messsystem fähig?
Excel Icon
-> Messsystem Analyse Verfahren 3
Excel Icon
Projektplan Excel Icon
Messwert normalverteilt Anderson Darling Excel Icon
+ Wahrschein-lichkeitsnetz Excel Icon
+ Histogramm Excel Icon-> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend? Excel Icon
-> SPC Statistische Prozesskontrolle Excel Icon
Histogramm
Verbessern
7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Excel IconSpaghetti Diagramm Excel Icon
5S MethodeEPEI Every part every interval Excel IconWertstromanalyse Symbole Excel Icon
Little's Law Excel IconYamazumi chart Yamazumi board Excel IconWertstromanalyse Excel Icon
10er Regel der Fehlerkosten
Weiterbildung
Green Belt Black Belt Black Belt Zertifizierung
Excel Funktionen
Excel dynamisches Diagramm Zeichnen in Excel

Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeit – cpk Wert – cmk Wert


Die Prozessfähigkeit cpk, ppk und die Maschinenfähigkeit cmk beschreiben die Fähigkeit ein gewünschte Ergebnis zu erzielen. In diesem Beitrag lernen Sie mithilfe Excel die Maschinen- und Prozessfähigkeit zu berechnen. Sie werden die Grafiken zu Ihren Werten dargestellt bekommen. Darüberhinaus werden Sie erfahren, ob Ihre Werte überhaupt die Voraussetzungen zur Berechnung der Maschinen- und Prozessfähigkeit erfüllen.

prozessfähigkeit-maschinenfähigkeit-kurz-20161130.jpg

prozessfaehigkeit-maschinenfaehigkeit-kurz-20161130.jpg

Einen schnellen Einblick zur Excel Vorlage erhalten Sie in diesem Video.

Werkzeuge zur Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeitsuntersuchung (mfu)

Das gewünschte Ergebnis eines Prozesses ist vom Kunden definiert. Der Kunde erwartet das sein Ergebnis dauerhaft erreicht wird. Der Lieferant strebt an, das gewünschte Ergebnis dauerhaft und zu wirtschaftlich vertretbarem Aufwand zu liefern. Dieses Ziel erreicht der Lieferant, indem er seine Prozesse zur Leistungserstellung beherrscht und die entsprechende Prozessfähigkeit herstellt und überwacht. Ein Prozess ist beherrscht, wenn das Ergebnis des Prozesses vorhersagbar ist. Nur ein beherrschter Prozess macht Aussagen zur Fähigkeit des Prozesses möglich.

Der Kunde definiert das gewünschte Ergebnis durch einen zu erreichenden Wert und zwei Spezifikationsgrenzen. Die Grenzen werden als USG (Untere SpezifikationsGrenze) und OSG (Obere SpezifikationsGrenze) benannt. Die Grenzen werden auch als Toleranzgrenzen und somit UTG und OTG bezeichnet.

Die Toleranz, auch Toleranzbreite genannt, stellt den Abstand zwischen USG und OSG dar. Zur Bewertung der Prozessfähigkeit cpk (process capability index) werden die Anforderungen des Kunden mit den Ergebnissen des Prozesses verglichen. Hierbei berechnet man unter der Verwendung eines Modelles der Wahrscheinlichkeit der Normalverteilung den Überschreitungsanteil. Der Überschreitunganteil ist die voraussichtliche Anzahl der Teile pro Million, die ausserhalb der Grenzen der Spezifikation liegen (zur Vertiefung siehe SPC – Statistische Prozesskontrolle: Eine praktische Einführung in die statistische Prozesskontrolle und deren Nutzung Inhalt).

Ziel der Berechnung der Prozessfähigkeit ist:

  • eine Abschätzung über den Anteil der Daten zu erhalten, die ausserhalb der Toleranzgrenzen sind
  • eine Charakterisierung der Fähigkeit eines Prozesses zu erhalten
  • eine Abschätzung über die Möglichkeiten zur Prozessverbesserung zu erhalten

Zur Berechnung der Prozessfähigkeit werden Messdaten benötigt. Die Messdaten zum Vergleich von Anforderung und realem Prozess werden innerhalb des Prozesses erfasst. Zur Auswertung können die Daten in eine Excel Vorlage eingegeben werden. Die Vorlage erstellt automatisch alle Diagramme und berechnet alle Qualitätskennzahlen. Benötigen Sie die Dateien als original Excel Dateien ohne Makros schreiben Sie eine Mail an mich. Benötigen Sie den Nachweis der Maschinen- oder Prozessfähigkeit durch eine Standardsoftware (z. Bsp. Minitab), schreiben Sie eine Mail an mich. Ich helfe Ihnen gerne weiter.

  Version 1  Version 2
Ziel kurzfristige Prozessfähigkeit (Maschinenfähigkeit) mittel- und langfristige Prozessfähigkeit
Anzahl Werte bis 200 bis 250
Eingabe Werte fortlaufend; max 1 Wert pro Probe bis zu 50 Stichproben mit 2 bis 5 Werten pro Stichprobe
Eingabe und Darstellung 1 Tabellenblatt 1 Blatt Eingabe
1 Blatt Auswertung
Vorlagen als pdf Prozessfaehigkeit-Maschinenfaehigkeit-Vorlage-Excel-kurz 20160124.pdf Maschinen_und_Prozessfähigkeit_Stichprobe_20160124.pdf
Link zum Download Prozessfaehigkeit-Maschinenfaehigkeit-Vorlage-Excel-kurz-20160312.xlsm Maschinen_und_Prozessfähigkeit_Stichprobe_20161218.xlsm
Dateityp Excel Excel

 

Excel Vorlage Version 1

prozessfaehigkeit-maschinenfaehigkeit-kurz-20161130.jpg

prozessfaehigkeit-maschinenfaehigkeit-kurz-20161130.jpg

Excel Vorlage Version 2

Maschinen_und_Prozessfähigkeit_Stichprobe_20151229_3.jpg

Maschinen_und_Prozessfähigkeit_Stichprobe_20151229_3.jpg

Online Tool zur sofortigen Überprüfung auf Maschinenfähigkeit

Online steht Ihnen hier eine Möglichkeit zu Verfügung sofort kostenlos einen Überblick zur Fähigkeit Ihrer Daten zu erhalten.

Eine Methode zur einfachen und schnellen Übertragung Ihrer Daten vom Messmittel nach Excel finden Sie auf der Seite von bicsolu.com.

Minitab 18

Minitab 18

Fähiges Messsystem als Basis für die Prozessfähigkeitsuntersuchung und die Maschinenfähigkeitsuntersuchung (mfu)

Wie bei allen anderen Messungen ist die Basis für Aussagen zum Prozess, die Erhebung von zuverlässigen Messdaten. Hierzu ist es notwendig, das Messsystem und seine Eignung für die Messaufgabe zu qualifizieren. Dies wird durch eine MSA (Mess – System – Analyse) erreicht. Detaillierte Inhalte zur Messsystemanalyse und Messmittelfähigkeit finden Sie im Beitrag MSA, Messsystemanalyse und Messmittelfähigkeit. Der Beitrag enthält auch die entsprechenden Excel Vorlagen Zur MSA Verfahren 1 und MSA Verfahren 2.

MSA Verfahren 1 Excel Vorlage 1

MSA Verfahren 1 Excel Vorlage 1

Aussagen zur Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeit können getroffen werden, falls folgende Bedingungen erfüllt werden:

Bedingungen der Prozessfähigkeit

  1. Es müssen variable Daten vorhanden sein (Gewicht, Breite, Länge, etc.)
  2. Es müssen genügend viele Messwerte vorhanden sein
  3. Die verwendeten Daten müssen aus einem stabilen Prozess stammen (Test auf Stabilität)
  4. Die Daten müssen annähernd der Normalverteilung folgen. (Test auf Normalverteilung)

1. Variable Daten

Datenarten lassen sich unterscheiden in variable Daten und attributive Daten. Variable Daten sind Daten, die sich messen lassen. Dies sind als Beispiel Gewicht, Breite, Länge, Dicke etc. Attributive Daten sind Daten die sich nicht messen lassen, wie gut oder schlecht. Für diese Daten lässt sich keine Normalverteilung ermitteln. Statistische Kennzahlen können hier zu Beispiel Anteile (Anteil Gutteile für die Gesamtanzahl der Teile) sein.

2. Genügend viele Messwerte

Die absolute Untergrenze für die Untersuchung eines Wertes zur Fähigkeit eines Prozesses ist 50 Werte. Die Ergebnisse der Aussagefähigkeit bei 50 Werten ist jedoch mit einer gewissen Unschärfe behaftet. 50 Werte sind die Anzahl von Messwerten für die Kurzzeitfähigkeitsuntersuchung oder auch Maschinenfähigkeitsuntersuchung.
Für die vorläufige Prozessfähigkeitsuntersuchung gilt ein Mindestumfang von 100 Teilen. Für die langfristige Untersuchung auf Prozessfähigkeit ist die Empfehlungen in der Übersicht  “Prozessfähigkeit nach zeitlichem Ablauf” dargestellt.
Die Definition der genügenden Anzahl von Messwerten sind angelehnt an VDA Band 4 Teil 1 und DGQ.

3. Prozessstabilität

Ein Prozess kann durch gewöhnliche und aussergewöhnliche Ursachen beeinflusst werden. Gewöhnliche Ursachen enstehen durch die natürliche Prozessstreuung, die in jedem Prozess vorhanden ist. Aussergewöhnliche Ursachen sind Ursachen, die nicht als normaler Bestandteil des Prozesses angesehen werden. Sie enstehen durch einmalige oder wiederkehrende Aktionen und Ereignisse. Beispiele sind Veränderungen bei der Einstellung von Maschinen, systematische Veränderungen in den Rohstoffen, etc.

In einem ersten Schritt gilt es diese aussergewöhnlichen Ereignisse im Prozess zu entdecken, zu eliminieren oder unter Kontrolle zu halten. Grundlage für die Trennung von gewöhnlichen von aussergewöhnlichen Ursachen ist ein Prozessverständnis für den zu untersuchenden Prozess. Solange die systematischen Ursachen nicht unter Kontrolle sind, macht eine Prozessfähigkeitsuntersuchung keinen Sinn. Sind die systematischen Ursachen unter Kontrolle, reduziert sich die Streuung im Prozess auf die gewöhnlichen Ursachen.

Ein Prozess ist stabil, wenn er keine Streuungen durch aussergewöhnliche Ursachen erhält. In der Prozessbeobachtung werden Verlaufsdiagramme oder Regelkarten verwendet, um die Prozessstabilität darzustellen oder aussergewöhnliche Werte zu dokumentieren. Die Verlaufsdiagramme oder Regelkarten werden im Allgemeinen auf die 4 wichtigsten Ausnahmebedingungen untersucht:

  1. 1 Punkt mehr als 3S von der Mittellinie entfernt -> Anzeichen für eine Verschiebung des Mittelwertes, der Standardabweichung oder eines einzelnen Ausreissers beim Messen

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 1 20150808.png

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 1 20150808.png

  2. 9 aufeinander folgende Punkte auf einer Seite der Mittellinie -> Anzeichen für eine Verschiebung des Mittelwertes

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 2 20150808.png

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 2 20150808.png

  3. 6 aufeinander folgende Punkte alle zu oder abnehmend -> Anzeichen für einen Trend

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 3 20150808.png

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 3 20150808.png

  4. 14 aufeinander folgende Punkte, abwechselnd auf- und abwärts -> Anzeichen dafür, dass die Daten aus zwei unterschiedlichen Quellen kommen

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 4 20150808.png

    Stabiler Prozess Ausnahmeregel 4 20150808.png

Wird keine dieser Ausnahmebedingungen erfüllt, gilt der Prozess als stabil. Die erste Bedingung für die Berechnung der Prozessfähigkeit ist erfüllt.

Ich habe eine Excel Vorlage erstellt, die die 8 Regeln der Stabilität testet. Den entsprechenden Beitrag findet ihr hier.

SPC Regelkarte Regeln Excel Vorlage 20150926_2.jpg

SPC Regelkarte Regeln Excel Vorlage 20150926_2.jpg

4. Normalverteilung

Die Verteilung der Messwerte lassen sich im Histogramm darstellen. Eine Excel Vorlage finden Sie im Beitrag Histogramm. Im Histogramm werden die Daten mit Daten zur Normalverteilung ergänzt, sodass sich beide Darstellungen vergleichen lassen. Dies ist eine grobe Betrachtung. Eine genauere Aussage zu Normalverteilung lässt sich durch entsprechende Berechnungen treffen. Eine zusätzliche grafische Möglichkeit zur Darstellung der Normalverteilung bietet das Wahrscheinlichkeitsnetz. Die Diagrammdaten werden in ein Wahrscheinlichkeitsnetz transformiert. Durch die Transformierung der Daten wird ein Diagramm erzeugt. Liegen die Diagrammdaten nahe an der idealisierten Gerade ist von einer Normalverteilung auszugehen.

Histogramm und Wahrscheinlichkeitsnetz finden Sie in der Excel Vorlage. Mit der Überprüfung der Daten auf Normalverteilung ist neben der bestätigten Prozessstabilität die zweite Voraussetzung erfüllt, um die Prozessfähigkeit zu berechnen. Die grafische Betrachtung der Normalverteilung übernimmt für Sie die Excel Vorlage. Zur Excel Vorlage zum rechnerischen Test auf Normalverteilung finden Sie im Beitrag “Test auf Normalveteilung Anderson Darling”. Die Tests auf Normalverteilgung haben unterschiedliche Eigenschaften hinsichtlich der Art der Abweichungen von der Normalverteilung, die sie erkennen. Als zuverlässiger Test auf Normalverteilung hat sich der Anderson Darling Test bewährt. Der rechnerische Test auf Normalverteilung nehme ich deshalb mit dem Anderson Darling Test vor. Der Test wird auch in der Vorlage zur Maschinen- und Prozessfähigkeit verwendet. Mehr Angaben zu Rahmenbedingungen in der Statistik und Beispiele finden Sie in untenstehender Literaturliste.

Prozesskennzahlen geordnet nach Prozessphase

Die Fähigkeit und Beherrschbarkeit eines Prozesses wird anhand von Qualitätskennzahlen bestimmt, welche sich aus Mittelwert, Toleranzgrenzen und Streuung ergeben.

Die Unterteilung und Definition der einzelnen Kennzahlen basiert auf den Richtlinien des VDA (Verband der Automobilindustrie e.V.) und der DGQ (Deutsche Gesellschaft für Qualität).

Betrachtet man den zeitlichen Verlauf von Prozessfähigkeit wird allgemein in 2 Gruppen unterteilt:

  1. Prozessfähigkeit vor Serienanlauf unterteilt in
    • Kurzzeitfähigkeit eines Prozesses oder Maschinenfähigkeit
    • Vorläufige Prozessfähigkeit
  2. Prozessfähigkeit nach Serienanlauf gleichbedeutend mit der Langzeit – Prozessfähigkeit

Die Einordnung der einzelnen Untersuchung in den zeitlichen Ablauf stellt folgendes Bild dar.

Prozessfähigkeit nach zeitlichem Ablauf

Prozessfähigkeit nach zeitlichem Ablauf

Maschinenfähigkeit mfu oder Kurzzeitfähigkeit eines Prozesses

In der Praxis kann es häufig vorkommen, daß nicht genügend Teile für die Ermittlung der vorläufigen Prozessfähigkeit zu Verfügung stehen. Ist dies der Fall, so wird eine Analyse der Maschinenfähigkeit oder Kurzzeitfähigkeit des Prozesses, durchgeführt. Häufig ist dies der Fall bei Vorabnahmen von Fertigungseinrichtungen beim Hersteller oder beim Einfahren von Fertigungsprozessen.

Bei der Maschinenfähigkeitsuntersuchung mfu werden alle Parameter (Mensch, Methode, Material und Mitwelt) konstant gehalten, sodass möglichst nur der Einfluss der Maschine auf das Ergebnis gemessen werden kann.  Dies bedeutet es gibt:

  • keine Wechsel der Maschinenbediener
  • keine Veränderung in der Bedienung der Maschine
  • Keine Änderung der Materialcharge
  • möglichst konstante Umgebungsparameter
  • etc.

Einflüsse, die sich nicht vermeiden lassen und die nicht zufällig sind, werden dokumentiert. Diese Einflüsse werden anschließend separiert und geordnet.

Ermittelt wird eine vorläufige Aussage über die Eignung des Prozesses. Die Kennzahl für die Maschinenfähigkeit ist der cmk Wert. Der cmk Wert ergibt sich aus dem Minimum von cmu und cmo.
Normalerweise werden hierzu 50 aufeinander folgende Teile aus dem Prozess entnommen. Die zeitliche Abfolge der Teile wird dokumentiert, um eventuelle Trends zu erkennen. Die 50 Teile werden auch zur Prüfung auf die Verteilungsform der Messergebnisse verwendet.

Die Prozessfaehigkeit-Maschinenfaehigkeit-Vorlage-Excel-kurz-20160312.xlsm ist hierzu das ideale Hilfsmittel. Benötigen Sie die Dateien als original Excel Dateien ohne Makros schreiben Sie eine Mail an mich.

Vorläufige Prozessfähigkeit

Die vorläufige Prozessfähigkeitsuntersuchung dient dazu einen Prozess vor Serienanlauf zu betrachten. Sie hilft gleichzeitig dabei die oberen und unteren Eingriffsgrenzen des Prozesses zu deklarieren. Methodik: Der Prozess wird über einen längeren Zeitraum gefahren. Während der Prozessierung  entnimmt man in regelmässigen Abständen Stichproben. Als Richtwert gilt die Entnahme von 25 Stichproben mit jeweils fünf Teilen. Das Minimum beträgt 20 Stichproben mit jeweils drei Teilen.

Mithilfe einer Qualitätsregelkarte wird beurteilt, ob der Prozess beherrscht ist. Gleichzeitig können über zusätzliche Analysen die Messwerte ausgewertet werden. Hilfreich sind hierbei:

Bereits in dieser Phase der Analyse sollte der Prozess unter den zukünftigen Serienbedingungen produzieren. Alle Einflüsse der Serie sollten möglichst schon vorhanden und wirksam sein.  Gleichzeitig sollten die Methoden und Formeln zur Berechnung der einzelnen Fähigkeitszahlen bereits bei Ermittlung der kurzzeitigen Fähigkeit und bei der Berechnung der Maschinenfähigkeit verwendet werden. Nur so ist eine sinnvolle Verbindung der einzelnen Analysen im zeitlichen Ablauf sichergestellt.

Die Maschinen_und_Prozessfähigkeit_Stichprobe_20161218.xlsm ist hierzu das ideale Hilfsmittel. Benötigen Sie die Dateien als original Excel Dateien ohne Makros schreiben Sie eine Mail an mich.

Langzeit Prozessfähigkeit

Die Langzeit – Prozessfähigkeitsindex cpk definiert die Ergebnisse des Prozesses nach dem Anlauf der Serie. Methodik: Die Langzeit-Prozessfähigkeitsuntersuchung soll die die Qualitätsfähigkeit unter realen Bedingungen beurteilen. Sie erstreckt sich deshalb über einen längeren Zeitraum. Im Idealfall werden Stichproben verteilt über 20 Tage der Produktion entnommen. Die Verfahrensweise entspricht der Analyse zur kurzfristigen Prozessfähigkeit.

Die Maschinen_und_Prozessfähigkeit_Stichprobe_20160228.xlsm ist hierzu das ideale Hilfsmittel.

Kurzfristige und langfristige Prozessfähigkeitsuntersuchungen analysieren den Herstellungsprozess hinsichtlich der Eignung, die geplante Fertigungsaufgabe innerhalb der vorgegebenen Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Hierbei treten in der langfristigen Prozessfähigkeitsuntersuchung auch die einzelnen Einflüsse der 5 Einflussarten wesentlich stärker zutage als in der Kurzfristuntersuchung.

Berechnung der Qualitätskennzahlen

Die Qualitätsfähigkeitskennzahlen werden wie folgt unterschieden.

Prozesspotential Prozessfähigkeit

Prozesspotential Prozessfähigkeit

Die Formel für die Berechnung der einzelnen Kennzahlen ändert sich nicht im Bezug auf die Zeit. Unabhängig von der Zeit sind die Formeln für Cm = Pp = Cp. Es ändert sich lediglich der Umfang der Messwerte. Die gleiche Vorgehensweise gilt für die Formeln für Cmk = Ppk = Cpk.

Beispielhaft erkläre ich die Berechnung der Kennzahlen anhand der Langzeit Prozessfähigkeit.

Die Langzeit Prozessfähigkeit wird durch den cp Wert (process capability) und den cpk Wert (critical process capability) beschrieben. Die Kenngrössen werden nach folgenden Formeln ermittelt.

Prozessfaehigkeit Maschinenfaehigkeit cp Formel 20150808

Prozessfaehigkeit Maschinenfaehigkeit cp Formel 20150808

CP     = Prozessstreuung
CPO  = Prozesstreuung obere Toleranzgrenze
CPU   = Prozesstreuung untere Toleranzgrenze
CPK   = Prozessstreuung und Lage
OTG   = Obere Toleranzgrenze
UTG   = untere Toleranzgrenze
x quer = Mittelwert
s         = Standardabweichung

CP Wert

Der Cp Wert beschreibt das Prozesspotential. Die Kennzahl cp ist ein Mass für die Breite der Prozessstreuung im Verhältnis zur Toleranzbreite. Die Toleranzbreite ist der Bereich zwischen dem oberen und unteren Grenzwert. Als Breite der Prozessstreuung wird in der Regel die dreifache Standardabweichung nach oben oder unten um den Mittelwert verwendet. Innerhalb dieses Bereiches werden bei einem beherrschten Prozess mehr als 99% aller Werte erwartet.

Der cp Wert liegt bei 1, wenn der Prozessstreubereich der Toleranzgrenze (Oberer-/ Unterer Grenzwert) entspricht. Die Berechnung des cp Wert ist nicht ausreichend für die Beurteilung der Qualitätsfähigkeit eines Prozesses, da er nicht die Lage des Prozesses berücksichtigt. Hierzu wird der cpk Wert verwendet.

Prozessfähigkeitsindex CPK Wert

Der cpk Wert (process capability value) ist gleich der Prozesspotentials cp, berücksichtigt jedoch zusätzlich die Lage der Verteilung.Hierzu wird der kritische Abstand zwischen Prozesslage und Toleranzgrenze berechnet. Der Prozessfähigkeitsindex cpk Wert ist so definiert, dass er gleich dem cp Wert ist, wenn der Prozess in der Toleranzmitte zentriert ist. Der cpk Wert entspricht dem kleineren oder kritischeren Werte von cpo oder cpu. Ist der cpk Wert kleiner als der cp Wert bedeutet dies, dass der Mittelwert der Verteilung ausserhalb der Toleranzmitte liegt. Ist cp grösser als der Prozessfähigkeitsindex cpk , so kann der Prozess durch eine Zentrierung fähig gemacht werden.

Möchten Sie wissen, welche Werte Mittelwert und Standardabweichung erfüllen müssen um einen Zielwert cp oder einen Zielwert cpk zu erreichen, können Sie die Excel Vorlage aus dem Beitrag “cp und cpk berechnen” verwenden.

Eine Untersuchung der Fähigkeit darf nur bei beherrschten Prozessen erfolgen. Gut erklärt und mit Beispielen dargestellt in SPC – Statistische Prozesskontrolle: Eine praktische Einführung in die statistische Prozesskontrolle und deren Nutzung. Der Prozessfähigkeitsindex cpk ist ein Mass für die Merkmalslage und Streuung der Merkmale. Die Lage und Streuung beinhaltet Einflussfaktoren die durch die 5 M, Mensch, Maschine, Methode, Material und Mitwelt ausgelöst werden. Der cpk Wert ist somit eine gute Messgrösse, um die Auswirkungen von verschiedenen Einflussfaktoren zu analysieren, ist das Ishikawa oder Ursache – Wirkungs – Diagramm.

Zusammenhang Cpk und Ausschuss in % und ppm

Die Fähigkeitsindizes cp und cpk dienen der Prozesslenkung. Sie ermöglichen eine statistische Prozesslenkung durch die Kombination von Mittelwert und Standardabweichung. Man vergleicht die Fähigkeitsindizes mit den Forderungen des Kunden und ermöglicht dadurch eine Voraussage zur Fähigkeit des Prozesses.

Kann die Fähigkeit eines Prozesses nicht nachgewiesen werden, so sind keine Aussagen über die Fehlerfreiheit des Outputs möglich. Sind keine Aussagen über die Fehlerfreiheit im Vorfeld möglich und sollen nur gute Output – Ergebnisse weitergereicht werden, so ist eine 100% Kontrolle der Ergebnisse unumgänglich.

Ist eine Kontrolle des Ergebnisse nur über eine zerstörerische Prüfung möglich, so müsste der komplette Output, da 100 % Kontrolle zerstörerisch geprüft werden und wäre somit zerstört. Basis für Stichprobenprüfung ist häufig die Maschinen- oder Prozessfähigkeit.

Kann ein cpk berechnet werden, so können Voraussagen zum Ausschuß des Prozesses gemacht werden. Eine Normalverteilung vorausgesetzt ergibt sich bei folgenden cpk Werten folgender Ausschuss in Prozent oder in parts per million.

Anzahl Sigma bis zu
den Toleranzgrenzen
cpk – Wert Ausschuss in % Ausschuss in ppm
1 0,33 32 % 320000
2 0,67 4,60 % 46000
3 1,00 0,27 % 2700
4 1,33 0,0063 % 63
5 1,67 0,000057 % 0,57
6 2,00 0,0000002 % 0,0002

Prozessfähigkeit bei technischer Grenze (einseitige Toleranz)

Hat ein Merkmal auf einer Seite eine Spezifikationsgrenze und ist auf der anderen Seite durch
eine technische Grenze beschränkt, kann keine Toleranzbreite angegeben werden. Deshalb kann bei einseitiger Toleranz immer nur der Cpk-Wert (process capability value) berechnet werden.

Ist eine obere Spezifikationsgrenze angegeben entspricht der Prozessfähigkeitsindex Cpk = Cpko. Ist eine untere Spezifikationsgrenze angegeben entspricht der Cpk = Cpku.

Ein Beispiel hierzu. Benötigen Sie eine entsprechende Excel Vorlage, schreiben Sie mich an.

Einseitige Grenze Maschinenfähigkeit Prozessfähigkeit

Einseitige Grenze Maschinenfähigkeit Prozessfähigkeit

Meine empfohlene Literaturliste zum Thema (erhältlich zum Beispiel bei Amazon)

Je nach Fähigkeit und Anforderung der Kunden kann der Prüfumfang definiert werden. Der Umfang der Prüfungen kann die Wirtschaftlichkeit eines Prozesses erheblich beeinflussen. Weiterführende Informationen zur Prozessfähigkeit Berechnung oder Maschinenfähigkeit Berechnung findet man in folgender Literatur.

Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeit mit Minitab Software

Minitab ist das Standardpaket im Bereich Statistik. Sie können sich hier die kostenlose 30 Tage Version downloaden.

Prozessfaehigkeit Minitab 20150808.png

Prozessfaehigkeit Minitab 20150808.png

Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeit mit der Statistik Software R

Test auf Normalverteilung, Histogramm und statistische Werte

Sollten Sie keine Möglichkeiten haben Excel zu verwenden, so empfiehlt sich als Alternative die frei verfügbare Statistik Software R.

Für die Daten der Excel Vorlage von weiter oben, benutze ich nun R als Statistik Software für die Auswertungen.
Nachdem Sie R installiert haben, installieren Sie das Erweiterungs Packet qualitytools. Nach entsprechender Vorbereitung der Daten erhalten Sie durch die Ausführung des Befehls cp folgende Auswertung.

# Daten aus der Excel Datei maschinen.xlsx in die Tabelle df1 einlesen
# Anschließend die cp Funktion aus der library qualitytools aufrufen
library(openxlsx)
library(qualityTools)
xlsxFile <- (“C://Users//ThinkPad User//Daten//R Statistik//maschinen.xlsx”)
df1 <- read.xlsx(xlsxFile = xlsxFile, sheet = 1, startRow = 1, skipEmptyRows = FALSE)
cp(df1$mm,,23,16)

Maschinenfaehigkeit mit Statistik Software R cp 20150808.png

Maschinenfaehigkeit mit Statistik Software R cp 20150808.png

Zeitreihen plotten mit der Statistik Software R

Das Paket ggplot2 muß installiert und aktiviert sein. Dann beginnen wir mit der Erstellung des Diagrammes zur Zeitreihe.

# Daten sind bereits in der Tabelle df1
# definieren des Datenbereiches
# Packet ggplot2 wird initialisiert
library(ggplot2)
# Berechnen der Anzahl der Werte im Wertebereich
AnzahlWert <- length(df1$mm)
x<-(1:AnzahlWert)
# definieren des Datenbereiches
g<-ggplot(df1, aes(x,df1$mm))
# definieren der Datenpunkte
g<- g + geom_point()
g<- g + geom_point(colour=”blue”, size= 2)
# definieren der Verbindungslinie zwischen den Datenpunkten
g<- g + geom_line(colour= “black”)
# definieren des oberen Grenzwertes als Linie
g<- g + geom_hline(yintercept=23 ,colour= “darkgreen”, size = 1 )
# definieren des unteren Grenzwertes als Linie
g<- g + geom_hline(yintercept=16 ,colour= “darkgreen”, size = 1 )
# berechnen des Mittelwertes und Eintragen in das Diagramm
Mittelwert <- mean(df1$mm)
g<- g + geom_hline(yintercept= Mittelwert ,colour= “red”, size = 1 )

Sie erhalten damit folgende Grafik

Statistik Software R Zeitreihendarstellung 20150808

Statistik Software R Zeitreihendarstellung 20150808

Mittlerweile benutze ich die Statistik Software R oft, um die Ergebnisse aus Excel zu vergleichen. Ich finde R ganz nützlich, obwohl es einige Zeit für die Einarbeitung benötigt.

Klicken Sie auf die einzelnen, unten stehenden Links und Sie gelangen zum Thema und den entsprechenden Excel Dateien. Das Bild mit allen Links zu den Themen können Sie als pdf (Werkzeuge_20150722_4_als_pdf) downloaden.
OrganisierenMessenAnalysieren
ProjektauftragWasserfall Diagramm Excel IconStichprobe berechnen Excel Icon
Business CasePareto Prinzipg 80/20 Regel Excel IconZ Wert Tabelle Excel Icon
Change ManagementPareto Diagramm Excel IconKonfidenzintervall Excel Icon
Six Sigma OrganisationBoxplot Diagramm Excel IconUrsache Wirkungs Diagramm Excel Icon
Smart RegelQualitäts KennzahlenIshikawa Diagramm Excel Icon
Projektabgrenzung Excel IconProzesskennzahlen Excel IconZeitanalyse Excel Icon
Kick offOEE Gesamtanlagen- effektivität Excel Icon
Sipoc Excel Icon
Validieren
Messsystemanalyse Verfahren 1
+ Messsystemanalyse Verfahren 2 -> -> Messsystem fähig?
Excel Icon
-> Messsystem Analyse Verfahren 3
Excel Icon
Projektplan Excel Icon
Messwert normalverteilt Anderson Darling Excel Icon
+ Wahrschein-lichkeitsnetz Excel Icon
+ Histogramm Excel Icon-> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend? Excel Icon
-> SPC Statistische Prozesskontrolle Excel Icon
Histogramm
Verbessern
7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Excel IconSpaghetti Diagramm Excel Icon
5S MethodeEPEI Every part every interval Excel IconWertstromanalyse Symbole Excel Icon
Little's Law Excel IconYamazumi chart Yamazumi board Excel IconWertstromanalyse Excel Icon
10er Regel der Fehlerkosten
Weiterbildung
Green Belt Black Belt Black Belt Zertifizierung
Excel Funktionen
Excel dynamisches Diagramm Zeichnen in Excel
Zuletzt aktualisiert am 15.01.2017.

Six Sigma Software Minitab

Minitab Statistical Software Version 16

Link zum deutschen Vertrieb von Minitab

Benutzerfreundlichkeit

  • Intuitives Design bedeutet schnelles Erlernen der Bedienung
  • Menüs und Werkzeuge sind logisch angeordnet, entsprechend Fachbüchern und Schulungsunterlagen
  • Project Manager zur Organisation der Analyse
  • ReportPad™ zum Erstellen von Berichten
  • Bequemes Exportieren von Ausgaben nach PowerPoint und Word
  • Verständliches und umfassendes Hilfesystem
  • StatGuide™ zur Erläuterung der Ausgaben
  • Werkzeugspezifische Lernprogramme
  • Glossar für Statistikbegriffe
  • In Berechnungen verwendete Methoden und Formeln
  • Smart Dialog Boxes™ speichern die zuletzt verwendeten Einstellungen
  • Hunderte von Beispieldatensätzen
  • In verschiedenen Sprachen erhältlich
  • Verbesserte Geschwindigkeit und Leistung

Daten- und Dateiverwaltung

  • All-in-One-Projektdateien enthalten die gesamte Analyse
  • Arbeitsblätter wie in Tabellenkalkulationen
  • Beliebig viele Arbeitsblätter mit jeweils bis zu 4000 Spalten und unbegrenzter Zeilenanzahl
  • Import/Export: Excel, Text, CSV, HTML usw.
  • Datenbankabfragen mit ODBC
  • Zuweisen von Formeln zu Spalten, Spalten werden bei Datenänderungen aktualisiert
  • Mehrstufige Funktion für Rückgängig/Wiederholen
  • Formate für Zahlen, Text und Datum/Uhrzeit
  • Datenbearbeitung: Zusammenführen, Teilmenge, Sortieren, Transponieren, Kodieren usw.
  • Matrixfunktionen
  • Passwortschutz

Statistische Standardverfahren

  • Deskriptive Statistik
  • z-Test bei einer Stichprobe
  • t-Tests bei einer und zwei Stichproben, t-Test bei verbundenen Stichproben
  • Tests von Anteilen bei einer und zwei Stichproben
  • Tests für Ereignisrate in Poisson-Modellen bei einer und zwei Stichproben
  • Test auf Varianzen bei einer und zwei Stichproben
  • Korrelation und Kovarianz
  • Test auf Normalverteilung
  • Test auf Poisson-Verteilung

Grafiken

  • Grafikmodul mit modernster Technologie
  • Bildergalerie zur Vereinfachung der Grafikerstellung
  • Interaktive Bearbeitung von Attributen (Achsen, Beschriftungen usw.)
  • Erneutes Erstellen von benutzerspezifischen Grafiken mit neuen Daten
  • Leichtes Platzieren von mehreren Grafiken auf einer Seite
  • Anzeigen von Daten für unterschiedliche Variablen oder Gruppen in Feldern
  • Tools zum Anzeigen von Informationen: QuickInfos, Fadenkreuz, Festlegen von Markierungen
  • Grafiken können bei Änderungen an den Daten aktualisiert werden
  • Integrierte Grafiken auf Mausklick verfügbar
  • Streudiagramme, Matrixplots, Boxplots, Punktdiagramme, Histogramme, Karten, Zeitreihendiagramme usw.
  • Liniendiagramme
  • Kontur- und rotierende 3D-Diagramme
  • Wahrscheinlichkeitsnetze und Darstellungen der Wahrscheinlichkeitsverteilung
  • Zahlreiche Grafiken für besondere Zwecke
  • OLE zum Bearbeiten von Minitab-Grafiken in anderen Anwendungen
  • Markierungsfunktion in Grafiken zur Untersuchung wichtiger Punkte
  • Export: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, EMF

Regressionsanalyse

  • Lineare Regression
  • Nichtlineare Regression
  • Orthogonale Regression
  • Binäre, ordinale und nominale logistische Regression
  • Partielle kleinste Quadrate (PLS)
  • Schrittweise Regression und Regression der besten Teilmengen
  • Residuendiagramme
  • Einfaches Erstellen von Indikatorvariablen
  • Konfidenz- und Prognoseintervalle

Varianzanalyse

  • ANOVA
  • Allgemeines lineares Modell (GLM)
  • Nicht balancierte geschachtelte Designs
  • MANOVA
  • Vollständig geschachtelte Designs
  • Mittelwertanalyse
  • Mehrfachvergleiche
  • Residuen-, Haupteffekte- und Wechselwirkungsdiagramme

Versuchsplanung

  • Zweistufige faktorielle Versuchspläne
  • Split-Plot-Versuchspläne
  • Allgemeine faktorielle Versuchspläne
  • Plackett-Burman-Versuchspläne
  • Wirkungsflächenversuchspläne
  • Mischungsversuchspläne
  • D-optimale und distanzbasierte Versuchspläne
  • Taguchi-Versuchspläne
  • Benutzerspezifische Versuchspläne
  • Streuungsanalyse für faktorielle Versuchspläne
  • Prognose der Werte der Antwortvariablen
  • Misslungene Durchläufe
  • Zielgrößenoptimierung
  • Diagramme: Residuen, Haupteffekte, Wechselwirkung, Würfel, Kontur, Wirkungsfläche, Drahtgitter
  • Effektediagramme: normal, halbnormal, Pareto

Statistische Prozesskontrolle

  • Verlaufsdiagramm
  • Pareto-Diagramm
  • Ursache-Wirkungs-Diagramm (Fischgräten-Diagramm)
  • Regelkarten für Variablen: X-quer, R, S, X-quer/R, X-quer/S, I, MR, I/MR, I/MR-R/S, Zone, Z/MR
  • Regelkarten für attributive Daten: p, np, c, u, p’-, u’-
  • Regelkarten für zeitlich gewichtete Daten: MA, EWMA, CUSUM
  • Multivariate Regelkarten: T-Quadrat, verallgemeinerte Varianz, MEWMA
  • Regelkarten für seltene Ereignisse: g, t
  • Benutzerspezifische Tests auf Ausnahmebedingungen
  • Regelkarten mit historischen Daten/Shift im Prozess
  • Identifikation der Verteilung
  • Box-Cox-Transformation
  • Johnson-Transformation
  • Prozessfähigkeit: normal, nicht normal, attributiv, nach Charge
  • Prozessfähigkeit für mehrere Variablen
  • Capability Sixpack™
  • Multi-Vari-Bild
  • Symmetriediagramm
  • Annahmestichprobenprüfung und OC-Kurven
  • Toleranzintervalle

Messsystemanalyse (MSA)

  • Erstellung des Arbeitsblatts für die Datenerfassung
  • Messsystemanalyse (gekreuzt): ANOVA- und X-quer/R-Methoden
  • Messsystemanalyse (geschachtelt)
  • Messsystemanalyse für mehr als zwei Variablen
  • Wahrscheinlichkeiten einer Fehlklassifikation
  • Messverlaufsdiagramm
  • Linearität und systematische Messabweichung
  • Messsystemanalyse, Typ 1 (einzelnes Teil)
  • Messsystemanalyse für attributive Daten – analytische Methode nach AIAG
  • Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten

Zuverlässigkeits- und Lebensdaueranalyse

  • Verteilungsgebundene und verteilungsfreie Analyse
  • Maße für die Güte der Anpassung
  • ML-Schätzungen und Schätzungen der kleinsten Quadrate
  • Exakter Ausfall, rechts-, links- und intervallzensierte Daten
  • Beschleunigte Lebensdauerprüfung
  • Regression mit Lebensdauerdaten
  • Testpläne für Zuverlässigkeit
  • Schwellenwertparameterverteilungen
  • Analyse reparierbarer Systeme
  • Analyse mehrerer Ausfallursachen
  • Probit-Analyse
  • Weibayes-Analyse
  • Hypothesentests für Verteilungsparameter
  • Diagramme: Verteilung, Wahrscheinlichkeit, Hazard, Überleben
  • Garantieanalyse

Multivariantenanalyse

  • Hauptkomponentenanalyse
  • Faktorenanalyse
  • Diskriminanzanalyse
  • Clusteranalyse
  • Korrespondenzanalyse
  • Item-Analyse und Cronbach-Alpha

Prognose und Zeitreihenanalyse

  • Zeitreihendiagramme
  • Trendanalyse
  • Zerlegung
  • Gleitender Durchschnitt
  • Exponentielle Glättung
  • Winters-Methode
  • Funktionen für Autokorrelation, partielle Autokorrelation und Kreuzkorrelation
  • ARIMA

Nichtparametrische Tests

  • Vorzeichentest
  • Wilcoxon-Test
  • Mann-Whitney-Test
  • Kruskal-Wallis-Test
  • Mood-Median-Test
  • Friedman-Test
  • Sequenzentest

Tabellen

  • Chi-Quadrat-Test, Fishers exakter Test und weitere Tests
  • Chi-Quadrat-Anpassungstest
  • Auszählen und Kreuztabellen

Trennschärfe und Stichprobenumfang

  • Stichprobenumfang für Parameterschätzung
  • z-Test bei einer Stichprobe
  • t-Test bei einer und zwei Stichproben
  • t-Test bei verbundenen Stichproben
  • Tests von Anteilen bei einer und zwei Stichproben
  • Tests der Ereignisrate in Poisson-Modellen bei einer und zwei Stichproben
  • Tests auf Varianzen bei einer und zwei Stichproben
  • Einfache ANOVA
  • Zweistufiger faktorieller Versuchsplan
  • Plackett-Burman- und allgemeine vollfaktorielle Versuchspläne
  • Trennschärfekurven

Simulation und Verteilungen

  • Zufallszahlengenerator
  • Dichtefunktion, kumulative Verteilungsfunktion und inverse kumulative Verteilungsfunktion
  • Zufallsstichproben

Makros und benutzerdefinierte Anpassbarkeit

  • Individuell anpassbare Menüs und Symbolleisten
  • Umfassende Einstellungen und Benutzerprofile
  • Symbolleiste „DMAIC“
  • Umfassende Befehlssprache
  • Leistungsstarke Makrofunktionen
  • COM-fähige Automatisierung

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Minitab kostenlos

Minitab ist die statistische Standardsoftware. In diesem Beitrag finden Sie nützliche Unterstützung für die Arbeit mit dieser Software.

Minitab kostenlos 20161222_1.jpg

Minitab kostenlos 20161222_1.jpg

Auf der Homepage von Minitab können Sie eine kostenlose Minitab Version downloaden. Die voll funktionsfähige Version ist für 30 Tage gültig. Es gibt keine funktionalen Beschränkungen in der Testversion.

Unter diesem Link finden Sie die Möglichkeit Minitab in Deutschland zu kaufen.

Minitab beschränkt für ein Jahr zu einem erheblich reduzierten Preis

Benötigen Sie Minitab nur für eine beschränkte Zeit, kann ich Ihnen ein sehr gutes Angebot machen. Es gibt die Möglichkeit eine Lizenz für 12 Monate zu erwerben. Diese Lizenz umfasst:

* Mehrsprachige Einzelplatzinstallation
* Laufzeit 12 Monate, ab Installation
* Übertragung, Updates oder Wandlung dieser Lizenz ist nicht möglich
* Registriert für einen Computer und eine Person; je Person kann diese Lizenzform nur 1-mal erworben werden
* 32- und 64-Bit-Versionen von Windows (7.x, 8.x oder 10)
* Lieferumfang: Elektronische Lieferung von Produktschlüssel + Download-Link sowie Einführungshandbuch “Erste Schritte mit Minitab 17” als PDF

Benötigen Sie ein Angebot, wenden Sie sich per Mail an mich (roland.schnurr@sixsigmablackbelt.de).

Minitab Preis und Minitab Lizenz

Es gibt verschiedene Preise für die Lizenzen. Als Lizenz für den Einzelplatz kostet Minitab ca. 1.487 €. Das Upgrade von früheren Versionen schlägt mit 874 € zu Buche. Sollten Sie mehrere Lizenzen benötigen erhalten Sie einen geringeren Preis. Anbei die Preistabelle (Stand Dezember 2016).

Anzahl Nutzer Jährliche Lizenzgebühr mit Quality Trainer
5 €2,895 €3,900
10 €4,530 €6,090
15+ Contact us to receive a formal quote

Es gibt ein Programm für die akademische Nutzung der Software. Das Programm können Sie über Minitab direkt erfragen.

Die Kosten für Minitab finde ich gerechtfertigt, wenn man den Funktionsumfang der Software in Betracht zieht. Der Umfang deckt, meiner Meinung nach, alle Funktionen ab, die man in der täglichen Arbeit benötigt. Darüberhinaus finden Sie auch Themen im Programm abgebildet, die man nur selten in der Anwendung hat. Einen Überblick zur Software erhalten Sie durch das Handbuch.

Minitab Handbuch

Einen ersten Eindruck von dem Umfang der Software erhalten Sie in dem Minitab Handbuch. Die Version 14 ist vom Umfang ähnlich der aktuellen Version. Das Handbuch enthält folgende Kapitel:

  1. Kurzanleitung
  2. Referenz
  3. Anpassen von MINITAB
  4. Vorbereiten eines Arbeitsblatts
  5. Erzeugen eines Berichts
  6. Verwenden von Session-Befehlen
  7. Durchführen einer Versuchsplanung (DOE)
  8. Bewerten der Qualität
  9. Analysieren von Daten
  10. Grafische Darstellung von Daten
  11. Erste Schritte

 

Minitab freeware

Minitab ist nicht als freeware erhältlich. Wollen Sie eine kostenlose Software für statistische Berechnungen verwenden, so empfehle ich die Statistiksoftware R. R hat einen akademischen Hintergrund und ist kostenlos erhältlich. Einen erste Übersicht von R erhalten Sie auf der Homepage der Organisation. Im Internet finden Sie viele Beispiele zu R. Im Beitrag Maschinen- und Prozessfähigkeit habe ich selbst eine Vorgehensweise zu Berechnungen und Darstellungen mit R beschrieben.

Besitzen Sie Excel, so können Sie viele Berechnungen auch mit Excel durchführen. Auf meiner Seite finden Sie Beispiele, die alle mit Excel realisiert sind. Dies sind:

Minitab Automatisierung

Unter folgendem Link bietet der deutsche Anbieter Additive Informationen zur Automatisierung von Minitab an

Minitab Makro Programmierung

Hier finden Sie Informationen.

minitabmaestro.com

Diese Seite beinhaltet verschiedene Inhalte zur Programmierung von Minitab Makros. Hierbei geht der Author auf folgende verschiedene Themen ein:

  • Manipulation von Daten
  • Bearbeiten von Grafiken
  • Automatisierung von Aufgaben

http://www.engr.mun.ca/~ggeorge/4421/demos/t3/#create

Der Verfasser beschreibt:

  • die Syntax von Minitab Makros
  • Wie man Minitab Makros erstellt
  • Wie die Makros ausgeführt werden

Wertstromanalyse Ressourcen

Anbei einige Ressourcen für die Wertstromanalyse und das Wertstromdesign. Dies sind Produkte von Amazon. Sollten Sie über die Links etwas bestellen, erhalte ich eine Provision und finanziere damit die Website.

Der Klassiker: Dieses Buch von von Mike Rother und John Shook ist die Grundlage. Dies ist die Basisliteratur für das Thema Wertstrom. Viele andere Bücher bauen auf diesem Standardwerk auf.

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Der Einstieg: Verschaffen Sie sich eine gute Übersicht über das Thema Wertstromanalyse.

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Befestigen Sie das Packpapier an der Wand. Auf dem Papier läßt sich ein Wertstrom wunderbar darstellen. Sie benötigen dann nur noch gute Stifte und Haftnotizen.

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Haftnotizblöcke in den unterschiedlichsten Ausprägungen. Ich finde es immer wieder gut mit verschiedenen Farben zu arbeiten. Unterschiedliche Größen machen durchaus Sinn.
Auf der Größe 127 x 72 können Sie ausführliche Informationen sauber beschreiben.

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Die kleineren Notizzettel eignen sich für Zusatzinformationen.

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Edding ist ein Begriff und in der Schreibqualität sehr gut.

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Dies ist Alles, was Sie benötigen, um Ihren vielleicht dutzende Prozessschritte umfassenden Wertstrom zu analysieren und zu verbessern.

Vergessen Sie nicht. Den Wertstrom analysiert man nicht vom Schreibtisch aus. Gehen Sie immer wieder vor Ort, zum Ort der Wertschöpfung. Nur dort sehen Sie, was wirklich in der Realität passiert.

Viel Erfolg.

Sollten Sie noch Fragen haben, schreiben Sie mir.

To Do Liste Excel Projektplan

Eine To Do Liste in Excel ist ein hilfreiches Werkzeug. Ob als einfacher Aktionsplan oder als komplexes Tool zu Projektsteuerung, eine To Do Liste hilft immer. Hier stelle ich eine To Do Liste auf Excel Basis vor, die Sie auch kostenlos als ToDo Liste Excel Projektplan.xlsx downloaden können.

To Do Liste Excel Aktionsliste Excel 20170416

To Do Liste Excel Aktionsliste Excel 20170416

Die Bedienung ist sehr einfach.

  • Spalte A Nummer ist Ihre Gliederungsnummer im Projekt
  • Spalte B beinhaltet Ihr ToDo oder Ihre Aktion. Hierbei ist es meiner Meinung nach wichtig, dass Sie so konkret wie möglich sind. Sie beschreiben Ihr ToDo, beschreiben aber auch gleichzeitig, was das Ziel, die Entscheidung oder das Ergebnis von Ihrem ToDo sind.
  • Spalte C beinhaltet den Verantwortlichen. Der Verantwortliche läßt sich auswählen. Die Verantwortlichen definieren Sie im Tabellenblatt “Stammdaten”.
  • Spalte D enthält das Fertigstellungsdatum.
  • Spalte E beinhaltet den Status der Fertigstellung, der in % angegeben wird. Die Prozentwerte sind definiert als 0%, 25%, 50%, 75%, 100%.

Die Tabelle mit den Aktionen wird über die 2 Auswahlfenster rechts oben gefiltert. Die Auswahl aktualisiert sich automatisch, wenn Sie neue Werte in die Spalten C oder E eintragen.

Als Ansicht das Tabellenblatt “Stammdaten”.

To Do Liste Excel Aktionsliste Excel Stammdaten 20170416

To Do Liste Excel Aktionsliste Excel Stammdaten 20170416

Der Druck der ToDo Liste beinhaltet sämtliche Aktionen, ohne die entsprechenden Auswahlfilter.

Haben Sie noch Wünsche oder Anregungen, schreiben Sie an roland.schnurr@sixsigmablackbelt.de .

Benötigen Sie einen detaillierten Projektplan in Excel, so ist diese Vorlage etwas für Sie.

project plan gantt chart summary 20170310.jpg

project plan gantt chart summary 20170310.jpg

Die Inhalte für diesen kostenlosen Projektplan in Excel finden Sie im Beitrag www.sixsigmablackbelt.de/projektplan-excel-kostenlos-vorlage/. Dort Steht Ihnen auch der kostenlose Download der Excel Vorlage zu Verfügung.

To Do Liste Software

Ausser Excel gibt es natürlich noch jede Menge Software zur Organisation von ToDo Listen. Ich selber verwende für den privaten Bereich Trello. Die Software ist für alle Plattformen (Windows, Mac, Android, IOS, etc.) verfügbar. Über einen Browser gelangen Sie auf einen einfachen Bildschirm. Der Bildschirm läßt sich in Boards, Listen und dann in Karten unterteilen. Die Karten kann man einfach zwischen den einzelnen Listen hin und herschieben.

Anbei ein paar Eindrücke.

trello_to_do_liste_rolands_board

trello_to_do_liste_rolands_board

trello_to_do_liste_willkommens_board

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Letztendlich hängt es von Ihren persönlichen Vorlieben ab, wie Sie ihre ToDo Liste organisieren.

 

Toyota reduce initial plant investment by appr. 40 percent

 “Sudden and drastic changes in the business environment mean that conventional ways of thinking and doing business can no longer help us grow sustainably. We are at a crossroads where we must now build a new business model.”

– Toyota President Akio Toyoda

Toyota City, Japan, March 26, 2015―In the four years since announcing its new Global Vision, Toyota has made significant progress toward achieving sustainable growth by making ever-better cars. This has required a new approach to manufacturing automobiles, with the core aims being greatly improved product development and more competitive production sites. This work is based on the Toyota New Global Architecture (TNGA) and is supported by the cultivation of a skilled and capable workforce.

Commenting on progress made so far, Toyota President Akio Toyoda said: “I want 2015 to be a year in which we take steady and bold steps toward sustainable growth. We can do this by launching new models that incorporate TNGA, and making good use of this intentional pause to strengthen our competitiveness. Based on the new management structure we announced this month, it is important that we improve our true competitiveness, including strengthening our human resources. We aim to be a company that grows sustainably―a tree with a strong trunk.”

The Toyota Way

 

Making better cars through TNGA

To greatly improve core vehicle performance and product appeal, Toyota is implementing an innovative, integrated development approach for powertrain components and vehicle platforms. Development of vehicles is also being grouped to promote strategic sharing of parts and powertrain components with the goal of reducing resources required for development by 20 percent or more. And by working even closer with suppliers, Toyota intends to further reduce costs and reinvest the resulting resources into developing advanced technologies and strengthening product appeal.

New powertrain components

Powertrain components are at the heart of all vehicles. Their development needs to be coordinated with that of vehicle platforms, which form the basic structure of all vehicles. To enhance driving performance and fuel efficiency while also giving vehicles more attractive styling and improved handling, Toyota is focusing on joint development of powertrains and platforms together to create a lower center of gravity, on making components lighter and more compact, and on applying unified design through modularization. By improving thermal efficiency in engines and energy-relay efficiency in transmissions, Toyota has increased the overall fuel efficiency of its powertrains by approximately 25 percent and overall power output by more than 15 percent. Also, by rethinking drive unit layout and making electric motors, inverters and batteries smaller, Toyota expects to improve the overall fuel efficiency of its hybrid vehicle systems by more than 15 percent. Toyota will begin introducing its new powertrain units this year, and will continue to develop innovative new hybrid systems, transmissions and engines.

New vehicle platforms

Toyota has developed new platforms through innovative improvements to its vehicle underbodies and suspensions. Additionally, repositioning and lowering the center of gravity of powertrain components has contributed to achieving attractive, low-stance designs, responsive handling, a high-quality drive feel, and collision performance that offers safety and peace of mind. By rethinking body structure, Toyota plans to first increase overall body rigidity by as much as 30 to 65 percent, and then further improve rigidity by joining body components using laser screw welding technology. Toyota will begin rolling out its new platforms with the launch of a midsize front-wheel-drive vehicle this year, followed by specific new platforms for front-wheel-drive compact and large vehicles, as well as for rear-wheel-drive vehicles. Toyota expects approximately half of its vehicles sold worldwide in 2020 to feature the new platforms.

Improving Toyota’s production systems

After deciding to take an intentional pause to strengthen its competitiveness, Toyota froze new production plant projects and has been working to achieve full use of existing plants and facilities, and to reduce the amount of capital investment required at plants when new vehicle models are launched. Toyota is also working to make plants more competitive by greatly reducing required levels of initial investment and further strengthening environmental performance and safety.

To increase product appeal, Toyota is developing production technologies that will make it easier than ever to turn new designs and features into reality. Toyota is also doing more to cultivate its human resources ahead of entering a new stage of sustainable growth.

Fully using existing plants and facilities

Since 2013, Toyota has been increasing the versatility of its production lines, linking production of same-model vehicles across multiple plants and steadily increasing operational availability to make thorough use of even the smallest capacity surpluses at each plant. Toyota has subsequently increased its total global load factor (line utilization rate) to more than 90 percent from approximately 70 percent in 2009.

Reducing investment needed to produce new models

This year, Toyota is aiming to reduce the amount of capital investment required to prepare a production line for a new model by approximately 50 percent compared to 2008 levels. This work also covers the production of new engines, transmissions and related components.

Although rolling out new TNGA platforms and powertrain components will temporarily require increased production line investment, investment requirements are still expected to result in lower investment levels than those required in 2008. And, because TNGA’s strategic sharing of parts and components allows multiple platforms and powertrain components to be added to a line for mixed production, Toyota will be able to respond flexibly to changes in demand and achieve significant reductions in overall production line investment.

Increasing plant competitiveness

Toyota is combining the results of its work to increase plant competitiveness with the mindset and technologies accumulated by making ever-better cars in the field of production engineering. Toyota aims to break the mold by creating production sites that are competitive and built for sustainable growth.

Toyota is now approaching the point at which it can expect to reduce initial plant investment by approximately 40 percent compared to 2008 levels. The main contributors include measures to achieve “simple and slim” production lines, such as downsizing painting-booth facilities and switching to compact equipment that can be installed on top of plant floors. By contrast, current plants often require large equipment that needs to be suspended from ceilings or fixed into the plant floor. This reduction in required investment frees up resources.

Also, by making plants more environment friendly through improved energy management, Toyota expects to reduce plant CO2 output by up to 55 percent.

Through these combined projects, Toyota aims to shift to plants that are always competitive, rather than plants that depend on volume.

Making ever-better cars in the field of production engineering

Toyota is using the resources gained through its investment-reduction initiatives to further improve product appeal in the field of production engineering. Production engineering initiatives, with new technologies already finding their way onto a number of mass-production vehicle models, include revolutionizing forming technologies to allow the production of highly stylish components and developing more-advanced welding technologies for greater body rigidity.

Original from Toyota newsroom

http://newsroom.toyota.co.jp/en/detail/7225822/

Projektplan Excel Kostenlos

Projektplan Excel

Ein Projektplan in Excel ist eine einfache und kostenlose Alternative zur teuren Projektmanagement Lösung. In 99 % aller Fälle reicht die dargestellte Lösung aus, um Projekte übersichtlich zu planen. Excel ist oft verfügbar. Die Anwendung ist denkbar einfach.

Projektplan Excel Vorlage taggenau 20170309

Projektplan Excel Vorlage taggenau 20170309

Ich stelle Ihnen die Projektplan Excel Vorlage Projektplan Excel Gantt Chart 20170309_4.xlsx ohne Blattschutz oder Makros zu Verfügung. Die Vorlage beinhaltet viele Automatismen. Die Vorlage ist dadurch sehr schnell anpassbar.

Entgegen vieler anderer Vorlagen im Netz werden keine Makros verwendet. Die Vorlage arbeitet nur mit den Excel eigenen Funktionen und benützt vor allem die bedingten Formatierungen in Excel.

Neben der oben dargestellten Version, die eine Übersicht in Tagen vermittelt, können Sie noch andere Darstellungsarten wählen. Sie setzen den Filter auf Ihre Struktur und erhalten somit eine grobe Übersicht der Themen.

Sie verändern die Spaltenbreite der Zeitleiste und blenden das Tagesdatum aus. Somit erhalten Sie eine Übersicht pro Monat und Kalenderwoche.

Projektplan Excel Vorlage Kalenderwoche genau 3

Projektplan Excel Vorlage Kalenderwoche genau 3

Sie passen Projektplan Excel Vorlage vollständig an Ihre Bedürfnisse an, indem Sie einfach die kompletten Möglichkeiten von Excel nutzen.

Vorteile der Projektplan Excel Vorlage

  • Alle Farben sind veränderbar
  • Die Farben der Balken lassen sich über die Bedingte Formatierung anpassen
  • Alle Felder der übergeordneten Abschnitte berechnen sich automatisch
  • Durch die Benennung der Struktur in Spalte A werden die Farben der Zeilen der einzelnen Abschnitte farbig gekennzeichnet
  • Durch die Kennzeichnung in Spalte C mit “j” wird ein Abschnitt als Arbeitspaket definiert. Diese Kennzeichnung formatiert die Spalte und die Balkendarstellung
  • etc.
  • etc.

Probieren Sie einfach die Vorlage aus. Die Möglichkeiten sind unbegrenzt.

Projektplan Excel Anmerkungen und Verbesserungen

Es wäre wirklich super, wenn Sie mir kurz Rückmeldung geben könnten.

  • Welche Funktionen fehlen Ihnen?
  • Welche Anpassungen haben Sie vorgenommen?
  • Reicht Ihnen die Funktionalität?

Vielleicht schicken Sie mir auch Ihre angepasste Version.

To Do Liste Excel

Benötigen Sie keinen kompletten Projektplan reicht Ihnen vielleicht auch eine einfache To Do Liste als Excel Vorlage.

Diese finden Sie im Beitrag To Do Liste Excel Vorlage.

To Do Liste Excel Aktionsliste Excel 20170416

To Do Liste Excel Aktionsliste Excel 20170416

 

Klicken Sie auf die einzelnen, unten stehenden Links und Sie gelangen zum Thema und den entsprechenden Excel Dateien. Das Bild mit allen Links zu den Themen können Sie als pdf (Werkzeuge_20150722_4_als_pdf) downloaden.
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Free Excel Gantt Chart Template

Download the free Excel Gantt Chart template.xlsx.

Excel Histogramm erstellen

Will man in Excel ein Histogramm erstellen, kann man entweder die eingebaute Funktion von Excel benutzen, oder man benutzt die hier angebotene Histogramm in Excel erstellen 20161211.xlsx. Hier gibt Ihr nur noch Werte ein. Die Arbeit erledigt die Vorlage. Das Histogramm verwende ich zum Beispiel für den Nachweis der Prozessfähigkeit.

Histogramm-excel-erstellen-20150805.png

Histogramm-excel-erstellen-20150805.png

Benutzen wir die Vorlage nicht, können wir ein Histogramm manuell erstellen.

Bevor wir das Histogramm erstellen, wollen wir uns noch kurz mit dem Hintergrund des Histogrammes beschäftigen.

Wann verwenden wir ein Histogramm?

Ein Histogramm faßt Messwerte zusammen. Es stellt die Häufigkeitsverteilung der Messwerte in Balkenform dar. Dies ist vor allem dann sinnvoll, wenn sehr viele Messwerte erfaßt werden. Das Histogramm stellt die Häufigkeit der verschiedenen Messwerte dar.

Gleichzeitig gibt es uns Einblick in Zentrierung, Form und Streuung der Daten. Mithilfe des Histogrammes ist es möglich die Verteilung der Messwerte sichtbar zu machen. Werden im Histogramm Grenzwerte eingetragen, ermöglicht es zu erkennen, ob der Prozess die Anforderungen erfüllt. Aus dem Histogramm kann man somit auch auf das zukünftige Verhalten des Prozesses schließen.

Die Datenaufnahme als Basis für das Histogramm

Für ein Histogramm werden stetige Daten gemessen. Stetige Daten sind Daten wie Temperatur, Länge oder Gewicht. Sammelt genügend Daten. Je mehr Daten ihr sammelt, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, daß ihr die grundsätzlichen Muster in den Daten erkennen könnt. Sollten ihr Muster erkennen wollen, solltet ihr mindestens 50 Messwerte erfassen.

Spannweite R bestimmen

Die Spannweite R ergibt sich aus der Differenz zwischen dem Maximalwert und dem Minimalwert der aufgenommenen Daten. Die Formel lautet hierzu:

R = xmax – xmin.

Klassen ermitteln

Die Klasse ist die Unterteilung aller aufgenommenen Daten in einzelne Intervalle. Jedes Intervall stellt einen Wertebereich der aufgenommenen Werte dar. Die Klasse wird im Histogramm als Rechteck dargestellt, wobei der Wert des Intervalls die Breite des Rechtecks darstellt.

Für jedes Intervall wird bestimmt, wie viele Werte in diesem Intervall vorhanden sind. Diese Häufigkeit wird als Höhe des Rechteckes in das Diagramm eingezeichnet.

Ich unterteile die gesamten Werte in einzelne Intervalle (Klassen). Die Anzahl der Klassen ergibt sich aus der Anzahl der einzelnen Wertebereiche. Für die sinnvolle Bestimmung der Anzahl der Klassen k gibt es zwei Methoden.

Methode 1 zur Ermittlung der Anzahl der Klassen

Ihr könnt die Wurzel aus der Gesamtzahl der Messwerte ziehen und das Ergebnis auf die nächste Ganzzahl aufrunden.

Methode 2 zur Ermittlung der Anzahl der Klassen

Eine weitere Möglichkeit ergibt sich aus der Aufteilung basierend auf eine Richtwert – Tabelle.

Anzahl Messwerte
Anzahl Klassen (k)
Unter 50
5 - 7
50 - 100
6 - 10
100 - 250
7 - 12
über 250
10 - 20

Die beiden dargestellten Methoden werden häufig benutzt und sind anerkannt. Gleichwohl sind beide Methoden nicht als absolut anzusehen. Verändert ihr die Anzahl der Klassen, kann dies entsprechend Einfluß auf die Darstellung der Daten haben. Zu wenige Klassen führen oft zu einem dichten Ergebnis von Daten. Zu viele Klassen ergeben ein vertstreutes Muster an Messwerten.

Klassenbreite berechnen

Die Klassenbreite H ermittelt man über die Spannweite R und die Anzahl der Klassen k. Die Formel hierfür lautet H = R / k.

Das Ergebnis der Berechnung runden Sie auf. Die Klassenbreite der Werte wird auf eine Dezimalstelle genauer definiert, als die aufgenommenen Werte.

Klassengrenzen berechnen

Die Klassengrenzen eines Histogramms werden ausgehend vom kleinsten Messwert definiert. Der kleinste Messwert ist die unterste Grenze der ersten Klasse. Zu diesem Messwert addieren Sie anschließend die Klassenbreite. Sie erhalten somit die untere Grenze der zweiten Klasse. Die Klasse beinhaltet die Werte (kleinster Wert) => xi < (kleinster Wert + Klassenbreite). Zur Bildung der weiteren Klassen gehen Sie von Grenze der ersten Klasse aus (kleinster Wert + Klassenbreite). Diese Grenze bildet nun wieder die Untergrenze für die nächste Klasse. Sie bilden alle Klassen ab, bis die Anzahl der Klassen Ihrer vorher berechneten Anzahl der Klassen k entspricht.

Häufigkeitstabelle ermitteln

Anhand der definierten Klassen ordnen Sie die einzelnen Messwerte der entsprechenden Klasse zu. Sie erhalten die Anzahl der Werte pro Klasse.

Histogramm ableiten aus der Häufigkeitstabelle

Für das Histogramm wird ein Balkendiagramm verwendet. Jeder Balken stellt hierbei eine Klasse dar. Die Balkenhöhe entspricht der Häufigkeit der Merkmalswerte innerhalb einer Klasse.

Auf der X Achse (Abszisse) zeichnen Sie die einzelnen Klassen ein. Auf der Y – Achse (Ordinate) zeichnen Sie die Häufigkeiten der einzelnen Merkmalswerte ein.

Wollt ihr bewerten, ob ein Prozess den Anforderungen entspricht, könnt ihr noch die entsprechenden Grenzwerte einzeichnen. Anschließend interpretiert ihr das Histogramm auf Verteilung, Streuung und Form der Verteilung der Messwerte. Gleichzeitig bestimmt ihr ob eure Messwerte des Prozesses den Anforderungen genügen.

Solltet ihr noch mehr statistische Kennzahlen für Eure Daten benötigen, schaut bitte den Beitrag Maschinen- und Prozessfähigkeit an. In diesem Beitrag sind auch Excel Vorlagen enthalten die Euch folgende statistische Kennwerte ermitteln:

  • Grafische Darstellung der Zeitreihe der aufgenommen Daten
  • Grafische Darstellung der Prüfung auf Normalverteilung
  • Prüfung auf Normalverteilung nach Anderson Darling
  • Berechung von -3/+3 Sigma der Werte
  • Berechnung von cpo, cpu, cpk
  • Berechnung der erwarteten ppm
  • etc.

Folgende Grafik stellt die Excel Vorlage dar.

Prozessfaehigkeit Maschinenfaehigkeit Excel Vorlage 20150412.png

Prozessfaehigkeit Maschinenfaehigkeit Excel Vorlage 20150412.png

Solltet Ihr noch Fragen haben könnt Ihr mich gerne kontaktieren.

Wollt ihr Euch allgemein noch zu Werkzeugen für die Erfassung und Lösungen informieren empfehle ich:

Six Sigma Pocket Guide: Werkzeuge zur Prozessverbesserung

Tools im Problemlösungsprozess: Leitfaden und Toolbox für Moderatoren

Klicken Sie auf die einzelnen, unten stehenden Links und Sie gelangen zum Thema und den entsprechenden Excel Dateien. Das Bild mit allen Links zu den Themen können Sie als pdf (Werkzeuge_20150722_4_als_pdf) downloaden.
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25 Regeln der Prozessverbesserung – Kaizen

Diese 25 Regeln der Prozessverbesserung wurden von Hitoshi Takeda definiert. Sie sind immer wieder ein Quell der Inspiration und regen zum Nachdenken an:

  1. Keine Ausreden !
  2. Gebrauche Deine Kreativität und nicht Dein Geld. Wenn Du nicht kreativ genug bist, musst Du eben schwitzen.
  3. Versuche nie zu erklären, warum etwas nicht geht, probiere, wie es geht!
  4. Justieren ist ein Übel. Justieren heißt, dem Werker nicht gelöste Probleme aufzuhalsen.
  5. Sorge Dich nicht um Probleme, die es noch nicht gibt.
  6. Zerstöre Mythen!
  7. Handle sofort!
  8. Durch Zählen allein vermehrt sich das Geld nicht.
  9. Kreatives Handeln entsteht nur in Notsituationen.
  10. Stelle mehr Zeit zum Handeln als zum Denken zur Verfügung.
  11. Ziele nicht auf absolute Perfektion! (60 % tuns erst einmal. Hauptsache, es tut sich etwas.)
  12. Gehe den wahren Ursachen auf den Grund! Frage mindestens fünfmal: Warum?
  13. Verfolge unbeirrt und kontinuierlich den Weg der Verbesserungen. Kritisieren kannst Du später.
  14. Der Verbesserungsprozess hat keine Grenzen.
  15. Halte die Ist-Situation für die schlechtest Mögliche.
  16. Zeit ist der Schatten der Handlung.
  17. Beobachte genau die problematischen Stellen des Gemba.
  18. Schließe heute ab, was für heute geplant ist.
  19. Produziere kein Papier!
  20. Korrigiere Fehler sofort an Ort und Stelle!
  21. Keine Kapazitäten zu haben, bedeutet einen Mangel an Geist und Leidensfähigkeit.
  22. Die Losgröße hängt allein von den Fähigkeiten des Meisters ab.
  23. Anweisungen ohne Termine kannst Du ruhig ignorieren.
  24. Versuche, die Arbeit für den nachgelagerten Prozess immer weiter zu vereinfachen.
  25. Wandle verschwenderische Bewegung in wertschöpfende Arbeit um.

Haben Sie Ergänzungen? Schreiben Sie mir einfach. Ich hänge sie an.

Hitoshi Takeda hat einige Werke zum Thema Kaizen und Toyota Production System geschrieben.

 

Anbei Ergänzungen von LCT Herges
Begrüße Probleme
  1. Wo kein Problem wahrgenommen wird, kann auch keine Verbesserung stattfinden.
  2. Probleme sind Schätze.
  3. Verringere den Wasserspiegel und Du kommst den Problemen auf den Grund.
  4. Reiße Abteilungsgrenzen nieder.
  5. Durch die Suche nach dem Schuldigen werden keine Probleme gelöst.
  6. Mache Menschen zu Problemlösern.

… 10 einfache Schritte, um jeden Tag ein Stück besser zu werden:

  1. Starre Standpunkte aufgeben, den aktuellen Zustand ablehnen
    • Es gibt keine Schwachstellen, die sich nicht beseitigen lassen.
    • Alle Prozesse müssen ständig infrage gestellt werden.
  2. Überlegen, wie man etwas machen kann, anstatt zu erklären, was man nicht machen kann.
  3. Gute Verbesserungsideen sofort umsetzen.
    • Alle Mitarbeiter sind aktiv beteiligt und bringen ihre Erfahrungen ein.
  4. Handeln, nicht die Perfektion suchen, 60% gewinnen, die aber sofort.
  5. Fehler sofort, an Ort und Stelle korrigieren.
  6. Die Fähigkeit, Probleme zu lösen, entwickelt sich erst durch die Probleme selbst.
  7. Die wahren Ursachen suchen: Lieber fünf mal “warum” fragen und erst dann die richtige Lösung suchen.
  8. Lieber die Ideen von 10 Personen berücksichtigen, statt auf die geniale Idee einer Person zu warten. Jeder Mitarbeiter ist für die Verbesserung seines Tätigkeitsfelds verantwortlich.
  9. Lösungen ausprobieren und dann validieren.
  10. Der Verbesserungsprozess hat nie ein Ende!

Und noch 2 Aussagen aus dem Fussball:

“Wenn du oben mitspielen willst, darf es keine Alibis geben.”
Marc van Bommel
„Schaffe Dir von Anfang an die Bedingungen die Du brauchst, um Dein Ziel erreichen zu können; sonst lass es lieber!“
Jürgen Klinsmann
Zuletzt aktualisiert am 02.03.2017.

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VDA: Verband der Automobilindustrie e. V.

Audi revolutioniert Montage durch Abschaffung des Fließbandes

Audi schafft das Fließband ab und rechnet mit 20 % mehr Produktivität. Die Gesundheit der Mitarbeiter wird durch die neue Organisation der Montage verbessert.

Montage Fliessband

Montage Fliessband

Fliessband als Montageorganisation

Im Jahr 1913 hat Henry Ford in seiner Autofabrik in Detroit das Fließband eingeführt. Ohne diese revolutionäre Idee würden heute keine 90 Millionen Autos jährlich gebaut.

Das Fließband steht wohl für eine ganze Ära des 20. Jahrhunderts, die auch in Deutschland eng mit Wirtschaftswunder und Aufschwung verbunden ist. Die grundlegende Idee des Fließbands hat sich bis heute in der Produktion von Massengütern als unverzichtbar bewährt hat. Der Takt blieb maßgeblich.

Ein Takt, der in einer vorgegebenen Abfolge von Arbeitsschritten bestimmend ist. Er definiert wie lange eine Arbeitsstation für ihre Handgriffe benötigt, damit es zu keinem Stau am gesamten Band kommt.

Seit dem Start der ersten vollständigen Fließbandfertigung 1914 im Ford-Werk in Amerika hat sich die Fließbandarbeit enorm gewandelt. Zahlreiche Innovationen führten dazu, dass die Arbeit nun menschlich und ergonomisch ist. Das beinhaltet auch eine Umkehr der Rolle des Menschen. Der Mensch ordnet sich nicht mehr der Maschine unter.  Der Mitarbeiter ist ein mitdenkender und sich selbst organisierender Bestandteil des Teams in der Montage.

Das Fließband hat jedoch seine Grenzen. Der Käufer sorgt durch seine wachsenden individuellen Ansprüche für eine steigende Komplexität im Produkt und dadurch in der Montage. Heute gleicht kein Auto dem nächsten auf dem Montageband. Millionen von Varianten in der Ausstattung bestellt der Kunde. Diese Varianten bestimmen die Montage und damit auch die Anforderungen an eine flexiblere Produktion.

Mit der bisherigen Organisation in der Montage ist dieser Individualisierung heute kaum noch zu beherrschen. Dies ist eine große Herausforderung für die Hersteller von Autos. Sie müssen sich auf rasant ändernde Anforderungen im Markt einstellen. Dies bedeutet Mengen und Modelle in der Produktion anzupassen. Dies hat zur Folge dass sich die Abläufe in der Montage ständig ändern müssen. Der Mitarbeiter in der Montage ist ein ausschlaggebender Faktor um diese Anforderungen bewältigen zu können. Audi geht diese Anforderungen aus dem Markt mit einem geänderten Konzept in der Montage an.

Audi-Vorstand Hubert Waltl plant in Ingolstadt eine Revolution in der Montage von Autos. Er schafft das Fließband ab. Die Autos sollen als Karosserie auf dem Weg durch die Fabrik digital vernetzt und autonom unterwegs sein. Die Autos in der Fabrik nehmen die Wandlung auf der Strasse vorweg.

“Nur mit dem einen, immer gleichen Produkt ergab die Fließband-Fertigung vor 100 Jahren Sinn”, sagt Waltl. “Heute wollen unsere Kunden genau das Gegenteil. Jeder Audi soll so einzigartig sein wie ein Maßanzug”, so die Aussage von Waltl.

Der starke Wettbewerb führt dazu, dass die bieten die Fahrzeugbauer immer mehr Modelle, Motoren, Varianten und Ausstattungen anbieten. In der automobilen Luxusklasse laufen heute keine zwei gleiche Autos mehr durch die Montage. Bei der S Klasse von Mercedes gibt es zum Beispiel mehrere Millionen verschiedene Möglichkeiten ein Auto zu konfigurieren. Diese Anforderungen kann ein Fließband heute wirtschaftlich nicht mehr abbilden.

Montageinseln statt Fließband

Ein Fliessband ist eine kostengünstige Variante der Organisation in der Montage. Fehlt jedoch das richtige Material am Fließband, oder fällt eine Maschine aus, steht das ganze Band. Wird ein Modellwechsel notwendig oder werden bestimmt neue Produktionsmöglichkeiten in das Band integriert steht das ganze Band. Die Produktion steht still.

Audi wird dies in Zukunft vermeiden. 200 Montageinseln ersetzen das Fließband im Werk. Die Karosserie wird von Robotern auf einen Transportwagen platziert. Der Transportwagen sucht sich selbst seinen Weg zu den verschiedenen Inseln in der Montage.

Modulare Montage

“Wie vor den Kassen im Supermarkt, wo sich der Kunde an der kürzeste Warteschlange anstellt, steuert das vernetzte Fahrzeug zunächst die Stationen an, wo die Auslastung niedriger ist”, erklärt der Ingenieur und Innovationsmanager Fabian Rusitschka.

Anders als auf dem Fließband durchfährt das Fahrzeug auch nicht mehr jede Station. “Der Kunde in Afrika hat keine Sitzheizung bestellt, also umfährt das Fahrzeug diese Einbaustation”, sagt Rusitschka. Die Türdichtungen sind im Zweitürer schneller montiert als im Viertürer: “Das Fahrzeug verlässt die Station schneller, die gesamte Auslastung wird höher – am Ende des Tages haben wir mehr Fahrzeuge produziert.”

Modulare Montage

Vom Prinzip her ist die modulare Montage eine simple Idee. Die modulare Montage ist ein fast schon langweiliger Begriff für einen derart großen Sprung nach vorne. Wie wäre es, wenn die Mitarbeiter sozusagen frei im Raum verteilt werden und in ihren jeweiligen Teams arbeiten? Kein Fließband mehr? Nein, kein Fließband mehr! Auch kein Einheitstakt mehr für alle, die 88 Sekunden jeden Tag unendlich oft herunterzählen?

Die neue und dynamische Taktung pro Insel kann 60 bis 240 Sekunden betragen. Das ist Sache der Insel und der jeweiligen Aufgabe sowie des aktuell zu montierenden Autos.

Die grundlegende Lösung basiert natürlich auf neuester Digitaltechnik. Ein Steuerungssystem erkennt, welche Arbeitsinsel gerade fertig geworden ist, um über ein autonom fahrendes Transportfahrzeug das nächste Auto anzuliefern.

Stellen wir uns am besten ein Flugplatz und einen Tower vor. Der Tower koordiniert und steuert die Flugzeuge zu ihrem Gate.

Produktivitätssprung: “Das ist hochelegant”

Audi-Vorstand Waltl rechnet mit rund 20 Prozent mehr Produktivität. “Wir würden’s nicht machen, wenn’s teurer wäre.” Beim Bau des Sportwagens R8 in Neckarsulm hat die Modulare Montage das Fließband schon abgelöst, als nächstes soll sie im ungarischen Motorenwerk Györ getestet werden. “Sie stellt also keine Zukunftsmusik mehr dar”, sagt Waltl.

Vor allem aber gefällt PwC-Branchenexperte Stürmer, dass für eine geänderte Modellvariante kein Band mehr gestoppt und umgebaut werden muss. “Die Produktion läuft weiter, während eine neue Montagestation eingerichtet wird. Danach steuern die Fahrzeuge die neue Station an. Das ist hochelegant!”

Audi ist damit Vorreiter nicht nur im VW-Konzern. Bei BMW und Daimler gibt es keine derartigen Pläne. Auch ihm sei in der Automobilindustrie nichts Gleichartiges bekannt, sagt Stürmer.

Materialfluss in der modularen Montage

Aber das Material muss doch auch hier nachgeliefert werden? Kein Problem, autonom fahrende Transportfahrzeuge übernehmen auch den Lieferverkehr punktgenau zu der Insel. Sogar selbstfahrende Regallager bewegen sich genau dahin, wo sie für den Mitarbeiter in Armreichweite stehen sollen. Schraube raus, danke.

Vorteile für Mitarbeiter

Für die Mitarbeiter sieht Waltl vor allem Vorteile. Jeder Fabrikarbeiter “weiß, was für ein Stress entsteht, wenn man taktgebunden arbeiten muss”. An manchen Bändern im VW-Konzern werde ein 60-Sekunden-Takt gefahren. Auf der Montageinsel aber können auch alte und behinderte Mitarbeiter mithalten. Keiner muss mehr befürchten, die anderen aufzuhalten oder gar einen Bandstopp zu verursachen. “Psychologen sagen, das ist positiv für die Gesundheit der Mitarbeiter”, sagt Rusitschka.

Meilenstein der Smart Factory und Realisierung von Industrie 4.0

Es bedeutet aber noch eines, was noch viel stärker wiegt. Audi versetzt sich damit in die Lage, Fabriken vor Ort weitaus schneller hochzuziehen und hochdynamisch auf sich ändernde Wünsche der Käufer des jeweiligen Landes zu reagieren. Es bedeutet auch, dass man mit weitaus geringeren Mengengerüsten angesichts der gewonnenen Flexibilität planen kann.

Test auf Normalverteilung Excel Anderson Darling Test

Als Test auf Normalverteilung beweist der Anderson Darling Test, dass die Verteilung von gemessenen Werten zu einer Normalverteilung passt.

test auf normalverteilung excel andersondarling 20141226.png

test auf normalverteilung excel andersondarling 20141226.png

Die Normalverteilung von gemessenen Werten ist oft Voraussetzung um bestimmte statistische Kennzahlen zu ermitteln. Dies gilt zum Beispiel für die Kennzahlen cp und cpk im Bereich der Prozessfähigkeit. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie den Test durchführen. Sie erhalten eine Excel Vorlage zur Durchführung. In diese tragen Sie lediglich ihre gemessenen Werte und erhalten sofort das Ergebnis des Testes. Als Ergänzung habe ich die Excel Vorlage zum Beitrag Maschinen- und Prozessfähigkeit mit dem Test auf Normalverteilung ergänzt. Sie können somit gleich erkennen, ob ihr Prozess die Anforderungen der Normalverteilung erfüllt.

Im Folgenden stelle ich die verschiedenen Möglichkeiten vor.

Tests auf Normalverteilung können auf 2 Arten stattfinden:

  • Als grafischer Test durch das Zeichnen eines Wahrscheinlichkeitsnetzes
  • Als rechnerische Test durch verschiedene statistische Tests auf Normalverteilung

Beide Arten unterstütze ich mit der Excel Vorlage Test auf Normalverteilung Anderson Darling 20161108.xlsx

test auf normalverteilung excel andersondarling 20141226.png

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Wollen Sie Ihre Werte schnell auf Normalverteilung überprüfen benutzen Sie die Test-auf-Normalverteilung-Anderson-Darling-20161108.xlsx. Wollen Sie auch die entsprechenden Hintergründe nachvollziehen, können Sie gerne weiterlesen.

 Wahrscheinlichkeitsnetz

Eine grafische Überprüfung der Normalverteilung kann über eine grafische Darstellung erfolgen. Hiebei zeichnen Sie die Werte der theoretische Normalverteilung mit den gemessenen Werten in ein Diagramm ein. Entsprechen die gemessenen Werte der Gerade der Normalverteilung, so ist davon auszugehen, dass die gemessenen Werte einer Normalverteilung nahe kommen.

 

Wahrscheinlichkeitsnetz Test auf Normalverteilung 20141214

Wahrscheinlichkeitsnetz Test auf Normalverteilung 20141214

Wahrscheinlichkeitsnetz Test auf Normalverteilung 20141214

Test auf Normalverteilung

Um zu überprüfen, ob Daten normalverteilt sind, können verschieden Methoden angewandt werden.

  • Chi – Quadrat – Test
  • Shapiro –  Wilk – Test
  • Anderson-Darling-Test (Modifikation des Kolmogorow-Smirnow-Tests)
  • etc.

Die Tests haben unterschiedliche Eigenschaften hinsichtlich der Art der Abweichungen von der Normalverteilung, die sie erkennen. Als zuverlässiger Test auf Normalverteilung hat sich der Anderson Darling Test bewährt. Der rechnerische Test auf Normalverteilung nehme ich deshalb mit dem Anderson Darling Test vor.

Anderson Darling Test

Der Test wurde 1952 entwickelt von Theodore Wilbur Anderson und Donald Allan Darling. Der Anderson Darling Test vergleicht die gemessenen Werte mit der theoretischen Verteilung der Werte in Bezug auf die Normalverteilung. Das Verfahren bestimmt die Abweichung der Theorie von der Realität.
Michael A. Stephens hat ein Verfahren entwickelt, daß in Verbindung mit dem Anderson Darling Test eine direkte Abschätzung des p-Wertes aus der Testgröße zuläßt. Mit der Bestimmung des p – Wertes kann nun beschrieben werden, inwieweit die gemessenen Werte der Normalverteilung entsprechen. Ist der p-Wert <0,05 ist die Hypothese abzulehnen, daß die Werte einer Normalverteilung entsprechen.

Test auf Normalverteilung Formel

Die Formeln zur Berechnung sind im Folgenden dargestellt. Der AD Wert ist:

test auf normalverteilung anderson darling AD definition.png

test auf normalverteilung anderson darling AD definition.png

S ist wie folgt definiert.

Test auf Normalverteilung Anderson Darling Definition S

Test auf Normalverteilung Anderson Darling Definition S

Zur Berechnung des p Wertes für die Annahme oder Ablehnung der Nullhypothese wird ein Hilfswert z berechnet.

test auf normalverteilung anderson darling Z definition.png

test auf normalverteilung anderson darling Z definition.png

Je nach Ergebnis von z wird der p Wert nach folgenden Formeln ermittelt.

  • wenn z >0,6, dann ist p = exp(1.2937 – 5.709z+ 0.0186z2)
  • wenn 0,34 < z <= 0,6, dann ist p = exp(0.9177 – 4.279z – 1.38z2)
  • wenn 0,2 < z <= 0,34, dann ist p = 1 – exp(-8.318 + 42.796z- 59.938z2)
  • wenn z <= 0,2, dann ist p = 1 – exp(-13.436 + 101.14z- 223.73z2)

Grundlage dieser Formeln sind die Darstellungen von Ralph B. D’Agostino (1986). “Tests for the Normal Distribution”. In D’Agostino, R.B. and Stephens, M.A. Goodness-of-Fit Techniques. New York: Marcel Dekker. ISBN 0-8247-7487-6.

Test auf Normalverteilung Excel

Mit Excel läßt sich der Test auf Normalverteilung nach Anderson Darling relativ gut darstellen. Die Formeln werden von oben in das Excel Arbeitsblatt übersetzt. Ein Beispiel finden Sie in der Test-auf-Normalverteilung-Anderson-Darling-20161108.xlsx

test auf normalverteilung excel andersondarling 20141226.png

test auf normalverteilung excel andersondarling 20141226.png

Verwendung der Normalverteilung

Eine wichtige Verwendung für die Normalverteilung besteht bei der Berechnung von Fähigkeitswerten. Dies gilt für kurzfristige oder auch für langfristige Werte. Als Beispiel sind hier die Werte für Maschinenfähigkeit oder Prozessfähigkeit zu benennen. Dies wird näher im Beitrag Maschinen- und Prozessfähigkeit erläutert. In diesem Beitrag stelle ich auch die entsprechenden Excel Vorlagen zur Berechnung von cp und cpk bereit.

Der Test auf Normalverteilung ist in der Excel Vorlage zur Untersuchung der Maschinenfähigkeit integriert. Als weitere statistische Software zur Berechnung der Normalverteilung bietet sich Minitab an.

Test auf Normalverteilung nach Anderson Darling mit Minitab

In diesem Beispiel nehme ich die Daten aus dem vorherigen Excel Beispiel.  Auf Youtube könnt Ihr sehen, wie ich die Berechnung in Minitab durchgeführt habe.

Minitab Anderson Darling Test auf Normalverteilung

In Minitab findet ihr unter dem Punkt Statistik -> Statistische Standverfahren -> Normalverteilung den entsprechenden Menüpunkt. Das Ergebnis entspricht der Excel Vorlage. Minitab wählt bei der Darstellung des Wahrscheinlichkeitsnetzes eine leicht andere Form.

Test auf Normalverteilung Anderson Darling Test Minitab.jpg

Test auf Normalverteilung Anderson Darling Test Minitab.jpg

Test auf Normalverteilung R Statistik Software

Sollte Excel nicht zu Verfügung stehen, kann man auch die frei verfügbar Statistik Software R benutzen.

Nach der Installation von R benötigt ihr noch die Pakete openxlsx und qualityTools. Folgende Befehle werden in der R Console verwendet.

# Librarys im Programm verfügbar machen
library(openxlsx)
library(ggplot2)
library(qualityTools)

# Daten aus der Excel Datei maschinen.xlsx in die Tabelle df1 einlesen
# Anschließend die cp Funktion aus der library qualitytools aufrufen
library(openxlsx)
library(qualityTools)
xlsxFile <- (“C://Users//ThinkPad User//Daten//R Statistik//maschinen.xlsx”)
df1 <- read.xlsx(xlsxFile = xlsxFile, sheet = 1, startRow = 1, skipEmptyRows = FALSE)
cp(df1$mm,,23,16)

Folgende Ausgabe am Bildschirm erhalten Sie:

Anderson Darling Test for normal distribution

data: df1$mm
A = 0.381, mean = 18.871, sd = 1.179, p-value = 0.3953
alternative hypothesis: true distribution is not equal to normal

Maschinenfaehigkeit mit Statistik Software R cp

Maschinenfaehigkeit mit Statistik Software R cp

 

Klicken Sie auf die einzelnen, unten stehenden Links und Sie gelangen zum Thema und den entsprechenden Excel Dateien. Das Bild mit allen Links zu den Themen können Sie als pdf (Werkzeuge_20150722_4_als_pdf) downloaden.
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