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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 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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ProjektauftragWasserfall Diagramm Stichprobe berechnen
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Histogramm
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10er Regel der Fehlerkosten
Weiterbildung
Green Belt Black Belt Black Belt Zertifizierung
Excel Funktionen
Excel dynamisches Diagramm Zeichnen in Excel

Boxplot in Excel erstellen – Erklärung und kostenlose Vorlage

Boxplot Excel 2010 erklärt Euch anhand eines Beispieles mit zugehöriger Excel Vorlage die Erstellung eines Boxplots mit Excel. Excel bietet hierfür zwar kein vordefiniertes Boxplot Diagramm als Vorlage. Durch die folgenden Erklärungen und Excel seid Ihr jedoch in der Lage einen Boxplot zu zeichnen.

Boxplot_1.png
Wollt Ihr Zeit sparen und sofort Ergebnisse sehen? Dann ladet die Boxplot Excel 2016 04 05.xls Vorlage herunter und setzt Eure Werte ein. Sofort erhaltet ihr das entsprechende Ergebnis. Benötigt ihr eine umfassendere Untersuchung Eurer Daten, schaut Euch meine Excel Vorlage unter dem Beitrag Prozess und Maschinenfähigkeit
an. Eine Anleitung zur Erweiterung des Boxplot Diagramms findet Ihr in Youtube. Besonders empfehlen möchte ich Euch zur Vertiefung Eures Wisssens: Six Sigma Pocket Guide: Werkzeuge zur Prozessverbesserung.
Für die Lernwilligen fangen wir nun mit den Erklärungen zum Boxplot an.

Boxplot Erklärung

Die Darstellung ist wie folgt:

Boxplot-Diagram 20150808

Boxplot-Diagram 20150808

Eine Boxplot Erklärung als Hintergrund zur Grafik:

  • Ein Boxplot ist die grafische Darstellung von Lage, Konzentration und der Variation einer oder mehrerer Datensätze.
  • Er eignet sich sehr gut für den Vergleich von Datensätzen

Wie wir einen Boxplot berechnen:

  1. Die Daten werden der Größe nach sortiert
  2. Die Extrema zeigen, in welchem Bereich sich die Daten bewegen
  3. Zwischen den Extrema und benachbarten Quartilen liegen jeweils 25% der Daten
  4. Zwischen dem ersten Quartil und dem dritten Quartil  liegen 50% der Daten (zentraler Bereich)
  5. Der Median stellt das Zentrum dar.
  6. Die Antennen oder Whisker reichen bis zum größten bzw. kleinsten Wert aus den Daten. In dieser Darstellung sind dann keine Ausreißer mehr erkennbar. Die Box inklusive der Whisker deckt die gesamte Spannweite der Daten ab.

Für diesen Fall beschreibe ich die Vorgehensweise in Excel.

Boxplot Excel

Anbei die Boxplot Excel 2016 04 05.xls Vorlage für das folgende Diagramm. Mit der Vorlage kann man in Excel folgenden Boxplot erstellen.

Boxplot_1.png

Boxplot_1.png

Weitere kostenlose Vorlagen zu einzelnen Qualitätstechniken (SIPOC, Prozessfähigkeit, etc.) auf der Seite kostenlose Excel und Powerpoint Vorlagen.

Boxplot erstellen ohne Vorlage

Einen Boxplot mit Excel 2010 erstellen ist einfach. Excel hat keinen eigenen Diagrammtyp im Angebot, jedoch kann man mit einem gestapelten Säulen Diagramm und den entsprechenden Berechnungen ein Boxplot erstellen. Wie oben beschrieben sind 5 Werte notwendig, die den Boxplot definieren. Dies sind

  • Minimum
  • erstes Quartil
  • Median
  • drittes Quartil
  • Maximum

Wie oben beschrieben definiert der Median nicht notwendigerweise die Mitte der Box und die Länge von Minimum und Maximum müssen nicht identisch sein.

Folgende Schritte sind zum Erstellen des Boxplot mit Excel 2010 notwendig.

1.) Werte berechnen

Berechnet wie in dem Bild beschrieben, ausgehend von der Werte Tabelle die Werte für Minimum, erstes Quartil, Median, drittes Quartil, Maximum. Die Werte stellen die einzelnen Grenzen für den Boxplot dar. Anschließend werden die Werte für die grafische Darstellung in Excel berechnet. Dies sind die Werte wie unten im Bild dargestellt. Die einzelnen Funktionen für die Berechnung der Werte können Sie dieser Boxplot Excel 4.xls Datei entnehmen.

Nachdem Ihr die Werte berechnet habt, geht zur Erstellung des Boxplot Diagramm als Grafik wie folgt vor.

Boxplot-Excel-Muster 1.1 20150808.png

Boxplot-Excel-Muster 1.1 20150808.png

1. Wählt die Daten für die Darstellung der Box aus. In diesem Beispiel sind dies die Zellen. C10:D12.

2. Wählt den Diagrammtyp „Gestapelte Säulen“ über Einfügen – Gestapelte Säulen aus. Eventuell müsst Ihr über „Daten auswählen“ Zeile/Spalte wechseln um folgendes Bild zu erhalten.

Boxplot-Excel-Muster-2.1

Boxplot-Excel-Muster-2.1

3. Anschließend werden die entsprechenden Formatierungen vorgenommen. Markiert hierzu die Säule Q1 im Diagramm (blaue Säule in diesem Diagramm). Anschließend ergänzt Ihr den Fehlerindikator in dem Diagramm. In Excel 2010 wählt Ihr über Diagrammtools -> Analyse -> Fehlerindikator -> Weitere Fehlerindikatorenoptionen in dem folgenden Auswahlbild die Optionen Anzeige -> Minus und Anzeige -> Endlinienart -> Mit Abschluss. In der Auswahl Fehlbetrag wählt Ihr Benutzerdefiniert. Ihr habt nun folgendes Bild.

Boxplot-Excel-Muster-3.1

Boxplot-Excel-Muster-3.1

4. Klickt anschließend auf den Schalter „Wert angeben“. In der anschließenden Box belasst Ihr den Wert „Positiver Fehlerwert“ wie er besteht und ändert den Wert „Negativer Fehlerwert“ mit den Zellen C9:D9.

Boxplot-Excel-Muster-4.1

Boxplot-Excel-Muster-4.1

Nachdem Ihr auf OK geklickt habt, ist der Fehlerindikator für den unteren Bereich bis zum Minimum definiert.

5. Für den oberen Bereich bis zum Maximum verfahrt Ihr ähnlich. Wählt hierzu den Abschnitt der Säule Q3-Median (grüner Bereich in diesem Diagramm) aus. Anschließend wählt wieder Diagrammtools -> Analyse -> Fehlerindikator -> Weitere Fehlerindikatorenoptionen in dem folgenden Auswahlbild die Optionen Anzeige -> Plus und Anzeige -> Endlinienart -> Mit Abschluss. In der Auswahl Fehlbetrag wählt Ihr Benutzerdefiniert. Danach gebt Ihr bei „Positiver Fehlerwert“ den Bereich C13:D13 ein.

Boxplot-Excel-Muster-5.1

Boxplot-Excel-Muster-5.1

Nach Bestätigen mit OK erhaltet Ihrden positiven Fehlerindikator für das Säulendiagramm. Nun sollte euer Diagramm wie folgt aussehen.

Boxplot-Excel-Muster-6.1

Boxplot-Excel-Muster-6.1

6. Damit Ihr ein Boxplot Diagramm erhaltet, markiert nun die Box Q1. Mit Rechtsklick der Maus geht auf den Punkt Datenreihen formatieren. Im anschließenden Fenster klickt Ihr auf Füllung und wählt  „Keine Füllung“ aus. Danach wählt die nächste Box. Auch hier macht Ihr einen Rechtsklick mit der Maus und geht auf den Punkt Datenreihen formatieren. Im anschließenden Fenster klickt Ihr auf Füllung und wählt  „Keine Füllung“ aus. Im selben Fenster geht Ihr auf den Reiter „Rahmenfarbe“. Hier wählt Ihr „Einfarbige Linie“ und schwarz als Linienfarbe. Das gleiche macht Ihr mit der nächsten Box. Euer Diagramm sollte nun wie folgt aussehen.

Boxplot-Excel-Muster-7.1 20150808.png

Boxplot-Excel-Muster-7.1 20150808.png

Anschließend wird das Diagramm noch formatiert und Ihr könnt in Zukunft immer wieder ein Boxplot erstellen. Ihr könnt es Euch auch einfach machen und einfach die Boxplot Excel 2015 08 02.xls Vorlage verwenden. Ähnlich wie das Boxplot Diagramm, habe ich das Pareto Diagramm aufgearbeitet.

Erweiterung der Darstellung von 2 Boxplots auf Youtube

Zur Erweiterung der 2 Boxplot in diesem Diagramm, gibt es ein Video. In diesem Video wird Schritt für Schritt erklärt, wie eine weitere Spalte und ein weitere Boxplot hinzugefügt wird. Ihr erhaltet dann die obige Datei mit 3 Spalten und 3 Boxplot.

Negative Werte als Boxplot zeichnen

Ein Boxplot enthält im Allgemeinen positive Werte. Wollt Ihr negative Werte im Boxplot verwenden, so funktioniert obige Darstellung nicht. Als Alternative habe ich Euch eine Excel Vorlage erstellt, die dieses Problem behebt. Anstatt gestapelter Diagramme, werden Liniendiagramme verwendet. Diese findet Ihr in Boxplot negative Werte Excel Vorlage 20150317.xls.

Eine Darstellung der Vorlage habt Ihr hier.

boxplot negative Werte 20150317.png

boxplot negative Werte 20150317.png

Die Vorlage ist eigentlich sehr einfach zu erstellen. Der einzige „Schönheitsfehler“ ist die Darstellung des Median. Der Median in diesem Diagramm wird über den blauen Querstrich dargestellt. Eine andere Möglichkeit ist leider nur mit VBA Programmen möglich. Auf diese verzichte ich jedoch bewußt in allen meinen Diagrammen.

Eine Beschreibung zur Vorgehensweise zur Erstellung des Diagrammes liefere ich nach. Wollt Ihr Informationen könnt Ihr mir gerne mailen.

Boxplot Excel 2016

Excel 2016 beinhaltet das Boxplot Diagramm.

boxplot-excel-2016.png

boxplot-excel-2016.png

Sie geben die Daten ein, wählen den entsprechenden Diagrammtyp in Excel und erstellen vollautomatisch ihr Diagramm.

boxplot-excel-2016-auswahl.png

boxplot-excel-2016-auswahl.png

Ein günstiges online Angebot für Excel 2016 finden Sie bei Amazon.

Darstellende Statistik Histogramm

Eine weitere gute Möglichkeit zur Analysierung von Daten ist ein Histogramm. In folgendem Beitrag findet Ihr Erklärungen und eine automatische Excel Histogramm erstellen Vorlage.

Histogramm-Excel-erstellen-06.04.2015_1

Histogramm-Excel-erstellen-06.04.2015_1

Benötigt Ihr noch zusätzliche statistische Kennzahlen für Eure Daten findet Ihr im Beitrag Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeit die entsprechenden Vorlagen.

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

Boxplot in R Statistik Software

Eine weitere Möglichkeit einen Boxplot mit Software zu erstellen ist die Statistiksoftware R

Ein sehr gutes Beispiel findet Ihr unter folgendem Link
http://www.r-bloggers.com/box-plot-with-r-tutorial/

Die verschiedenen Pakete um R mit Excel Tabelle zu verbinden findet Ihr unter
http://www.r-bloggers.com/r-the-excel-connection/

Generell habe ich auch schon mit R gearbeitet. Als Ergänzung zu Excel sehe ich jedoch Minitab. Minitab ist die Statistik Software.  Hier der Link zum kostenlosen 30 Tage Test.

Klicken Sie auf die einzelnen 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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Ressourcen, Templates und Vorlagen

Kostenlose Ressourcen, kostenlose Templates und Vorlagen für Ihre tägliche Arbeit in der Prozessverbesserung. Die Vorlagen wurden von Januar 2014 – Dezember 2016 167.000 mal heruntergeladen. Gefallen Ihnen diese Tools, empfehlen Sie die Werkzeuge bitte weiter. Gerne können Sie dies über entsprechende Links auf www.sixsigmablackbelt.de oder entsprechende Unterseiten tun. Legen Sie den Link in Ihrer Favoritenleiste ab, haben Sie jederzeit Zugriff auf die Werkzeugsammlung.

Trotz aller Open Source Alternativen hat sich für mich MS Office als beste Plattform für die einzelnen Tools herauskristallisiert. Es ist am Weitesten verbreitet. Seit neuestem arbeite ich mit MS Office 365. Die Tools sind jedoch für Office 2003 konzipiert, um die Kompatibilität zu gewährleisten.

Meine Excel Empfehlungen

 

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Das richtige Buch zu Six Sigma, Lean, Kaizen, Toyota Produktionssystem

Six Sigma

Statistik von Kopf bis Fuß4einhalbsterne 30 Bewertungen
"Statistik von Kopf bis Fuß" ist ein sehr gutes Buch für Anfänger. Es vermittelt die Grundlagen einfach und verständlich. Sie lernen die Werkzeuge Histogrammen, Balkendiagrammen, Mittelwert, Median und Modalwert. Anspruchsvollere Leser finden hier die Korrelation, den Chi-Quadrat-Test und weitere statistische Werkzeuge.

Six Sigma Pocket Guide: Werkzeuge zur Prozessverbesserung4einhalbsterne 9 Bewertungen
Dies ist die deutsche Ausgabe des amerikanischen Bestsellers. Verständlich und präzise werden die wichtigsten Werkzeuge in Six Sigma Projekten und der Prozessoptimierung beschrieben. Hilfreich sind die sehr gut erklärten Darstellungen im Pocket Guide.
Six Sigma für Dummies (Fur Dummies)4einhalbsterne7 Bewertungen
Six Sigma in den Grundzügen einfach erklärt. Dieses Buch eignet sich sehr gut als Nachschlagwerk. Für den Spezialisten gibt es das Buch Six Sigma Toolset, das weiter unten beschrieben ist.

Lean Management und Six Sigma: Qualität und Wirtschaftlichkeit in der Wettbewerbsstrategie
Das Buch "Lean Management und Six Sigma: Qualität und Wirtschaftlichkeit in der Wettbewerbsstrategie" bietet einen gelungenen und sehr verständlichen Überblick über die Methoden Six Sigma und Lean Management. Insbesondere die Kombination beider Ansätze ist in diesem Buch gut beschrieben.4einhalbsterne13 Bewertungen
Six Sigma+Lean Toolset: Mindset zur erfolgreichen Umsetzung von Verbesserungsprojekten4einhalbsterne1 Bewertung
Meiner Meinung nach das Buch zu Six Sigma in Kombination mit Lean. Alle wesentlichen Werkzeuge werden beschrieben. Das Buch ist klar und sauber strukturiert. Die Autoren kommen aus der Praxis. Dies merkt man.

Lean

Das Ziel: Ein Roman über Prozessoptimierung4einhalbsterne67 Bewertungen
01.03.2001 / ManagerMagazin: Handel als Handlung "Eine ungewöhnlich spannend und realistisch geschriebene Einführung in ein komplexes Thema."
06.04.2001 / Handelsblatt: Das Unternehmen als Naturphänomen "Das Buch ist so unterhaltsam wie geistreich, wenn es Brücken zwischen Wirtschafts- und Naturwissenschaft schlägt."
01.05.2001 / Bilanz: Lehr-Roman "Eine angenehme Art, über einen Roman Managementtheorie zur Kenntnis zu nehmen."
23.05.2001 / Die Zeit: Blick fürs Wesentliche "Belletristik für Manager."
Der Toyota Weg: Erfolgsfaktor Qualitätsmanagement
Das synchrone Produktionssystem: Just-in-time für das ganze Unternehmen
Praxisbuch Lean Management: Der Weg zur operativen Excellence
LCIA - Low Cost Intelligent Automation: Produktivitätsvorteile durch Einfachautomatisierung
Gemba Kaizen: A Commonsense Approach to a Continuous Improvement Strategy

OEE für das Produktionsteam. Das vollständige OEE-Benutzerhandbuch - oder wie Sie die verborgene Maschine entdecken

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OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

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SIPOC Powerpoint Template Vorlage

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SIPOC – die Basis für
einen optimalen Prozess

 Hilfreiche sonstige Quellen im Internet


BlogHosting
Ich betreibe meinen Blog seit einigen Jahren auf HOST Europe. Ich habe bis jetzt nur sehr gute Erfahrungen gemacht. Probiert es einfach aus.
Mein E-Mail Marketing betreibe ich über CleverReach. CleverReach bietet mir eine leistungsstarke E-Mail Marketing Software, mit der ich E-Mails online erstelle und sicher versende. Ausführliche Statistiken und Einstellungen helfen mir Erfolge zu messen und die E-Mail Empfänger verwalten zu können.
CleverReach ist ein deutscher Anbieter. Dies ist mir aufgrund der aktuellen Datenschutzdiskussion wichtig.

Alle Beiträge thematisch geordnet finden Sie unter der Startpage.

 

Das synchrone Produktionssystem: Just-in-time für das ganze Unternehmen

Gemba Kaizen: A Commonsense, Low-Cost Approach to Management

Lean Thinking: Ballast abwerfen, Unternehmensgewinn steigern

The Sayings of Shigeo Shingo: Key Strategies for Plant Improvement (Japanese Management Series)

Der Toyota Weg: Erfolgsfaktor Qualitätsmanagement: 14 Managementprinzipien des weltweit erfolgreichsten Automobilkonzerns

Gemba Kaizen: A Commonsense Approach to a Continuous Improvement Strategy QiP – Qualität im Prozess. Leitfaden zur Qualitätssteigerung in der Produktion

Taiichi Ohno’s Workplace Management: Special 100th Birthday EditionWertstromanalyseWPM – Wertstromorientiertes Prozessmanagement: – Effizienz steigern – Verschwendung reduzieren – Abläufe optimieren Wertstromdesign

Agile Prozesse mit Wertstrom-Management – Ein Handbuch für Praktiker – Bestände abbauen – Durchlaufzeiten senken – Flexibler reagieren Wertstromdesign: Der Weg zur schlanken Fabrik (VDI-Buch) LEAN

Das synchrone Produktionssystem: Just-in-time für das ganze Unternehmen
„Dieses Buch bietet einen guten Einstieg in die Verfahrensweisen des Lean Managements, wie es z.B. von Toyota eingesetzt wird. Der Inhalt ist leicht zu lesen und die Theorie wird mit vielen Praxisbeispielen aufgelockert.Für jeden, der plant in seinem Produktionsbetrieb Synchrone Produktionsmethoden einzusetzen, ist dieses Buch ein guter Kauf.“

Gemba Kaizen: A Commonsense, Low-Cost Approach to Management
Gemba is the place where value-adding activities take place. Decisive results can be achieved by focusing improvement activities in gemba. The author encourages managers and professionals to spend time in gemba to see what is happening and to encourage the front-line workers. General George S. Patton could easily be described as a gemba man: he encouraged officers to go to the scene of the action instead of trying to „lead“ from a headquarters in the rear. He also recognized the role of the frontline worker (soldier) in achieving results. As a result, the troops under Patton’s command won amazing and seemingly impossible victories. Companies that want to hold their market share and capture their competitors‘ must understand this lesson. (Imai does not discuss Patton, but the historical parallel is obvious.) My books „The Way of discuss General Carl von Clausewitz‘ „friction“ in a workplace context. Friction includes seemingly minor inefficiencies and problems whose combined effects degrade the organization’s performance. Imai uses the word „muda“ (waste), and stresses the need to suppress it. Tom Peters says, „The accumulation of little items, each too ‚trivial‘ to trouble the boss with, is a prime cause of miss-the-market delays.“ (from „Thriving on Chaos.“) Muda is essentially the same thing as friction. Imai also mentions „muri“ (strain), which arises from inadequate training, poor ergonomic design, and inadequate preventive maintenance. Muri is another form of friction. Imai also discusses tools like 5S-CANDO (CANDO = clearing up, arranging, neatness, discipline, and ongoing improvement). 5S-CANDO is another tool for reducing friction. Imai discusses Just-in-Time (JIT) as a tool for reducing inventory and improving product flow. Readers of Eliyahu Goldratt and Jeff Cox’s „The Goal“ will appreciate this section. Synchronous flow manufacturing (SFM) is treated in detail in „Leading the Way to Competitive Excellence: The Harris Mountaintop Case Study“. The idea of JIT/SFM is to produce goods in response to customer demand, not to keep people and equipment busy. Imai discussess a mattress factory that uses this approach: it not only keeps inventory down, but it can offer far more product lines. This is a key tool for going after niche (small, specialized, customized) markets. William A. Levinson“ Lean Thinking: Ballast abwerfen, Unternehmensgewinn steigern „Der Erfolg in der Praxis zeigt: Lean Thinking macht aus den einzelnen Unternehmensbereichen, die am Produktionsprozess beteiligt sind, ein hoch effizientes Netzwerk, das so dicht wie möglich am Kunden arbeitet. An zahlreichen Beispielen von erfolgreichen Unternehmen aus verschiedenen Kontinenten zeigen die Autoren, wie die fünf Grundprinzipien des Lean Thinking umsetzbar sind und wie man mit ihnen Produkte und Prozesse optimiert. In dieser neuen Auflage gehen die Autoren in einem exklusiven Beitrag auf die Erfolgsgeschichte von Lean Management in Deutschland ein.“ The Sayings of Shigeo Shingo: Key Strategies for Plant Improvement (Japanese Management Series) „Shigeo Shingo is truly one of the most under rated quality gurus out there. His methods and genius rank with Deming and Juran, but are much more easily applied. If you are interested in SMED, Constraint Management, Poka-Yoke or continuous improvement READ THIS BOOK“ The Lean Six Sigma Pocket Toolbook: A Quick Reference Guide to 100 Tools for Improving Quality and Speed Vital tools for implementing Lean Six Sigma–what they are, how they work, and which to use The Lean Six Sigma Pocket Toolbook is today’s most complete and results-based reference to the tools and concepts needed to understand, implement, and leverage Lean Six Sigma. The only guide that groups tools by purpose and use, this hands-on reference provides:

  • Analyses of nearly 100 tools and methodologies–from DMAIC and Pull Systems to Control Charts and Pareto Charts
  • Detailed explanations of each tool to help you know how, when, and why to use it for maximum efficacy
  • Sections for each tool explaining how to create it, how to interpret what you find, and expert tips

Lean Six Sigma is today’s leading technique to maximize production efficiency and maintain control over each step in the managerial process. With The Lean Six Sigma Pocket Toolbook, you’ll discover how to propel your organization to new levels of competitive success–one tool at a time. [lastupdated]
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Business CasePareto Prinzipg 80/20 Regel Z Wert Tabelle
Change ManagementPareto Diagramm Konfidenzintervall
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Projektabgrenzung Prozesskennzahlen Zeitanalyse
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-> SPC Statistische Prozesskontrolle
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7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Spaghetti Diagramm
5S MethodeEPEI Every part every interval Wertstromanalyse Symbole
Little's Law Yamazumi chart Yamazumi board Wertstromanalyse
10er Regel der Fehlerkosten
Weiterbildung
Green Belt Black Belt Black Belt Zertifizierung
Excel Funktionen
Excel dynamisches Diagramm Zeichnen in Excel

Yamazumi chart – Yamazumi board

Yamazumi chart ist ein Diagramm aus gestapelten Balken. Hierbei stellen die einzelnen Bestandteile des Balken die einzelnen Arbeitsschritte an einer Arbeitsstation dar. Die Gesamtheit eines Balken bildet die Gesamtzeit an der Arbeitsstation ab. Ich unterstütze die Erstellung des Yamazumi charts mit der kostenlosen Yamazumi chart Excel Vorlage 20150619.xlsx.

Yamazumi chart 20150607.jpg

Yamazumi chart 20150607.jpg

Yamazumi chart 20150607_Excel

Yamazumi chart 20150607_Excel

Vor Anwendung der Vorlage sollten Sie jedoch die folgenden Erklärungen zum Yamazumi chart lesen.

Grundlage des Yamazumi Chart

Das Yamazumi chart hilft bei der Gestaltung und Optimierung von Prozessen.Als Anwender erkennt man aufgrund der visuellen Darstellung sehr schnell die Probleme und Potentiale eines Prozesses. Es unterstützt die Gestaltung und die kontinuierliche Verbesserung von Prozessketten. Innerhalb eines Prozesses stellt das Yamazumi Diagramm den Takt des Kunden, den aktuellen Takt, die Zeiten der einzelnen Prozessschritte und die verschiedenen Arbeitsstationen dar.

Komplexe Prozessketten werden durch die Darstellung im Yamazumi chart in einfache, kleine Prozessschritte zerlegt. Diese Prozessschritte werden hinsichtlich Inhalt und Anordnung im Prozess optimiert. Die Optimierung erfolgt durch die Untersuchung der einzelnen Prozessschritte des Yamazumi Charts hinsichtlich ihres Beitrages zur Wertschöpfung. Den Beitrag der einzelnen Arbeitsschrittte zur Wertschöpfung unterscheidet man in

  • wertschöpfende Tätigkeiten
  • wertermöglichende Tätigkeiten
  • nicht wertschöpfende Tätigkeiten

Als Ziel gilt eine ausgeglichener, rein wertschöpfender Prozess, der den Kundentakt wiederspiegelt.

In den Grundzügen entspricht das Yamazumi chart der Linienaustaktung. Diese ist im englischen Sprachraum als operator balancing bekannt. Der Unterschied zwischen der klassischen Linienaustaktung und des Charts liegt in der Herangehensweise.

Bei der Linienaustaktung wird die Austaktung in der Planungsphase der Linie vorgenonmmen. Anhand von Zeitbausteinen wird die Linie geplant. Die Zeitbausteine können hierbei auf Erfahrung oder aus Zeitsystemen, wie zum Beispiel MTM, basieren.

Das Yamazumi chart beruht dagegen auf der Beobachtung des realen Prozesses. Anhand des realen Prozesses wird der aktuelle Status der Austaktung der Linie festgehalten. Anschließend wird die Linie optimiert. Die Optimierung beinhaltet die Reduzierung der Arbeitstakte durch die Reduzierung der Verschwendung (muda). Anschließend wird die Linie ausgetaktet, sodaß eine Überbelastung (muri) an einzelnen Stationen vermieden wird.

Der Yamazumi Ansatz ist häufig der praktikablere Ansatz, da durch das iterative Vorgehen immer wieder neue Erkenntnisse gewonnen werden. Diese Erkenntnisse werden in Verbesserungen an der Linie umgesetzt.

Ein weiterer Vorteil des kollektiven Erarbeiten des optimalen Zustandes ist die Zusammenarbeit von verschiedenen Beteiligten am Prozess. Während die Linienaustaktung klassisch von einer Planungsabteilung geleistet wird, wird der Yamazumi vor Ort im Team erstellt. Alle Beteiligten am Prozess (Planer, Ausführende, Prozessverantwortliche) erstellen und optimieren ein gemeinsames Ergebnis. Dies fördert die Zusammenarbeit und das gegenseitige Verständnis aller Beteiligten.

Vorgehensweise zur Erstellung des Yamazumi Chart

Feststellung des Ist Zustandes am Gemba

  1. Analyse per Video oder manuelle Aufschreibung
  2. Feststellung der Taktzeit
  3. Bestimmung der geforderten Taktzeit
  4. Aufzeigen von value adding  (Muda)
  5. Beseitigen der Verschwendung
  6. Line Balancing: Aufzeigen von (Muri)
  7. Ausbalancieren der Linie

Yamazumi Excel Vorlage

Als Hilfe stelle ich hier eine Yamazumi chart Excel Vorlage 20150619.xlsx zu Verfügung, die Euch einen großen Teil der Arbeit abnimmt.

Yamazumi chart 20150607_Excel

Yamazumi chart 20150607_Excel

Vorteile des Yamazumi chart

1. Visuelles Hilfsmittel

Ein Bild sagt oft mehr als tausend Worte. Mithilfe des Yamazumi Charts erkennt man sehr schnell den Takt, die Wertschöpfung und Balance innerhalb einer Prozesskette.

2. Einfachheit

Ein Yamazumi Chart kann sehr einfach erstellt werden. Man benötigt lediglich ein Blatt Papier, einen Stift und eine Uhr. Es ist keine besondere Ausbildung notwendig. Der Ersteller des Diagrammes benötigt keine mathematischen Vorkenntnisse. Man beobachtet lediglich den Ist – Zustand am Ort des Geschehens.

3. Einprägsame Darstellung

Das Yamazumi Diagramm ist sehr einprägsam. Durch die einfache und leicht verständliche visuelle Darstellung eignet es sich hervorragend zur Kontrolle von Prozessen. Bringen Sie die Darstellung in der Nähe ihres Prozesses an und eine augenblickliche Kontrolle des Prozesses vor Ort kann stattfinden. Dies führt sogleich zur nächsten Forderung.

4. Öffentlichkeit erzeugen

Machen Sie ihr Yamazumi öffentlich. Machen Sie ihr Yamazumi Chart zum Yamazumi Board und bringen Sie es in die Nähe ihres Prozesses. Alle Prozessbeteiligten können in diesem Fall immer wieder auf eine einfache und klare Prozessbeschreibung zurückgreifen. Alle Beteiligten wissen im Detail was von ihnen erwartet wird.

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7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Spaghetti Diagramm
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Spaghetti Diagramm

Ein Spaghetti Diagramm, auch bekannt als Spaghetti chart,  wird benützt um die Schwachstellen in einem Prozess darzustellen und zu visualisieren. Es ist Teil der Werkzeuge zur Prozessanalyse und wird ergänzt durch die Analyswerkzeuge:

Das Spaghetti Diagramm ist ein wichtiger Bestandteil der Lean Production oder des Bereiches Lean innerhalb des Lean Six Sigma.

Beispiel und Vorlage

Anbei ein Beispiel eines Spaghetti Diagrammes auf Basis folgender Spaghetti Diagramm Excel Vorlage.xls.

Spaghetti Diagramm Excel Vorlage

Spaghetti Diagramm Excel Vorlage

Ziel des Spaghetti Diagramm

Das Spaghetti Diagramm stellt eine Ist – Aufnahme der Situation dar. Es werden keine Optimierungen oder Lösungen in das Diagramm eingefügt. Eine genaue Beobachtung der aktuellen Situation vor Ort (am Gemba) ist notwendig. Bei der Erstellung des Spaghetti Diagramm werden vor allem die zwei Verschwendungsarten Transport und Bewegung aufgezeigt und visualisiert. Sie sind Teil der 7 Verschwendungsarten (muda, TIMWOOD), die in diesem Beitrag näher beschrieben werden. Für das Spaghetti Diagramm unterscheidet man die Bewegung oder den Transport von Produkten, Dokumenten oder Menschen durch einen Prozeß.

Das Spaghetti Diagramm läßt sich somit überall wo Bewegung oder Transport auftritt anwenden. Dies kann sowohl die große Fertigungshalle, als auch der einzelne Montage- oder Büroarbeitsplatz sein. Die Ziele können ausgehend vom Betrachtungsfall differenziert sein. In der Produktionshalle wird eher der Transport von Ort zu Ort analysiert werden. Am Arbeitsplatz in der Montage sind es eher die Bewegungen des Werkers oder des Werkstückes die der Betrachtung unterliegen.

Das primäre Ziel bei der Anfertigung eines Spaghetti Diagramm ist die Visualisierung von Verschwendung. Es geht in diesem ersten Schritt nicht um deren Beseitigung. Generell wird bei einem Spaghetti Diagramm von einem bestimmten, abgegrenzten räumlichen Arbeitsbereich ausgegangen.

Spaghetti Diagramm erstellen

Analysebereich skizzieren

  • Der zu betrachtende Arbeitsbereich wird im Detail und massstabsgetreu aufgezeichnet. Es lassen sich auf dieser Grundlage bei der späteren Auswertung die Wege sehr gut berechnen. Häufig macht es Sinn einen Grundriss des Arbeitsbereiches zu verwenden. Hierfür genügt kariertes Papier und ein Stift.
    Wollen Sie eine Software verwenden reicht Excel. Hilfreich ist die Nachbildung von kariertem Papier in Excel und gewisse Einstellungen zum Zeichnen in Excel, die Sie in diesem Beitrag erfahren. Die ausgefüllte Excel Vorlage können Sie hier downloaden.
  • Alle Maschinen und Einrichtungen werden eingezeichnet
  • Jedem zu beobachtenden Objekt (Mitarbeiter, Werkstück, Dokument, etc.) wird eine Stiftfarbe oder verschiedene Symbole zugeordnet

Zeitraum festlegen

Der Zeitraum für die Beobachtung wird definiert. Es muß ein repräsentativer Zeitraum gewählt werden, da die Beobachtung die Basis für die Ist – Analyse ist. Die Ist – Analyse ist Eingangsgrösse für die Optimierung. Ist der Zeitraum nicht repräsentativ, so ist die Basis für die Optimierung nicht aussagekräftig.

Diagramm erstellen

  • Jeder Transport oder jede Bewegung zwischen einzelnen Orten wird mit einer Linie dokumentiert. Die Linie folgt hierbei dem Transport oder der Bewegung des Objektes. Fassen Sie nicht mehrere Transporte zu einer Linie zusammen. Malen Sie wirklich für jeden einzelnen Transport eine separate Linie.
  • Eine gute Hilfe ist den Prozess nicht nur zu beobachten sondern selbst die Rolle des Objektes wahrzunehmen. Dies bedeutet laufen Sie selbst den Weg parallel zum Objekt oder führen Sie selbst die Bewegungen des Objektes aus. Dies führt zu einem wesentlich tieferen Verständnis für die Situation.
  • Kennzeichnen Sie mit individuellen Symbolen Kreuzungen von Wegen, Staus, Schleifen, etc.
  • Zeichnen Sie alle Bewegungen auf. Häufig werden Bewegungen nicht aufgezeichnet, da sie nach Meinung der Erhebenden nicht relevant oder nicht repräsentativ sind. Zeichnen Sie jedoch auch diese Bewegungen auf. Genau diese Bewegungen und Transporte lassen sich am Schreibtisch nicht planen, gehören jedoch zum Alltag des Prozesses und bilden ein riesiges Potential für Ansätze zur Optimierung des Prozesses.
  • Halten Sie ergänzende Informationen fest. Dies können zum Beispiel sein:
    Namen der Beteiligten, Daten, Zeiten, besondere Umstände, etc.
  • Je mehr Aktionen zwischen einzelnen Prozesspunkten stattfinden desto mehr Linien finden sich auf dem Diagramm wieder

Ergebnis bewerten

Die Visualisierung der Beobachtung lässt eine grobe, schnelle Einschätzung der Güte des Prozesse zu.  Je unproduktiver der Prozessablauf ist, desto verworrener sind die Linien auf dem Layout angeordnet. Je mehr Linien auf der Darstellung, desto häufiger bestimmen Transport und Bewegung den Prozess.

Die Darstellung ähnelt ein Teller Spaghetti, womit auch der Name des Diagrammes erklärt ist.
Daten, die während der Visualisierung ergänzend aufgenommen wurden lassen im Anschluß eine detailliertere Auswertung der Ist – Situation zu. Hierbei können Werte wie Lauf- und Greifwege, Unterbrechungen, Transportwege und -zeiten und vieles ähnliches ausgewertet werden. Die gesammelten Daten bilden somit die Basis für weitere Analysen und zeigen Ansatzpunkte für Lösungen auf.

Häufig hat der Beobachter eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Verbesserung während der Beobachtung entdeckt. Es hat sich gezeigt, dass durch einen entsprechenden Trainingseffekt die Beobachter von Aufnahme zu Aufnahme immer schneller und besser einzelne Handlungsfelder entdecken und benennen können.

Transport und Bewegung verringern

Aufgrund der Analyse können anschliessend die Potentiale zur Optimierung erfaßt und umgesetzt werden. Hierfür gilt es beispielhaft folgende Fragen zu beantworten:

  • Wie können Transporte und Bewegungen verringert werden?
  • Wie können Transporte und Bewegungen verkürzt und verringert werden?
  • Kann die Position von Einrichtungen verändert werden, um Prozesse räumlich zu konzentrieren?
  • Können Tätigkeiten örtlich zusammengefaßt werden, um Transporte und Bewegungen positiv zu beeinflussen?

Nutzen Sie ganz einfache Mittel zur Visualisierung. Sollten Sie unbedingt für das Spaghetti Diagramm eine Software zur Dokumentation verwenden wollen, machen Sie dies bitte sehr spät im Prozess. Durch die Software verlieren Sie in der Regel sehr viel Flexibilität bei der Erarbeitung des Ist – Zustandes. Am Besten läßt sich mit einfachen Mitteln ein Spaghetti Diagramm zeichnen. Oft genügt Papier und Stift um den Ist Zustand vor Ort zu dokumentieren. Sehr leicht können mit diesen Hilfsmittel Korrekturen oder Ergänzungen im Diagramm aufgenommen werden. Verwenden Sie ihre Zeit für die genaue Beobachtung und nicht für das Bedienen einer Software.

Spaghetti Diagramm Excel

Sollten Sie trotzdem eine Software verwenden wollen hat sich für das Spaghetti Diagramm Excel oder Visio bewährt. In diesen Programmen lassen sich sehr leicht Grundrisse von Arbeitsbereichen mit Symbolen darstellen. Hier eine entsprechende Spaghetti Diagramm Excel Vorlage.xls.

Spaghetti Diagramm Visio

Momentan arbeite ich noch an der Umsetzung in Visio. In Kürze werde ich hier ebenfalls eine Vorlage zu Verfügung stellen.

Klicken Sie auf die einzelnen 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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+ Messsystemanalyse Verfahren 2 -> -> Messsystem fähig?
-> Messsystem Analyse Verfahren 3
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+ Wahrschein-lichkeitsnetz
+ Histogramm -> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend?
-> SPC Statistische Prozesskontrolle
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7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Spaghetti Diagramm
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Little's Law Yamazumi chart Yamazumi board Wertstromanalyse
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Excel Funktionen
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SIPOC Methode – SIPOC Anaylse – SIPOC Beispiel

Was ist die SIPOC Methode?

Ein SIPOC Diagramm ist ein standardisiertes Prozessflußdiagramm innerhalb des Six Sigma Projektes. In der SIPOC Analyse werden aus einer Hubschrauberperspektive die einzelne Bestandteile des Projektes Supplier, Input, Process, Output und Customer in grafischer, sequentieller Form darstellt. Zu Beginn des Projektes (im Six Sigma Abschnitt der Define Phase) wird er zur Projektklärung benutzt. Im Laufe des Projektes kann die SIPOC Analyse in ein detailiertes Projektflußdiagramm transferiert werden.

SIPOC

SIPOC

In diesem Beitrag zum SIPOC lernen Sie warum ein SIPOC zu Anfang Ihres Projektes wichtig ist. Sie erfahren wie ein SIPOC aufgebaut ist. Desgleichen lernen Sie die kostenlosen Werkzeuge  SIPOC Excel Vorlage Template Beispiel.xls und SIPOC Powerpoint Template Vorlage.pptx anzuwenden.

SIPOC Hintergrund

Zu Beginn eines Projektes ist es notwendig ein gemeinsames Verständnis der Projektbeteiligten bezogen auf das Projektziel und die Projektgrenzen zu erreichen. In Projekten sind oft sehr verschiedene Stakeholder involviert, die sehr unterschiedliche Sichtweisen hinsichtlich Projektziel, Projektumfang und Projektstruktur haben. Eine Six Sigma SIPOC Analyse hilft diese zu klären, indem sie diese in grafischer Form abbildet. Er bildet somit die Basis für die weitere Bearbeitung des Projektes. Ein wichtiges Ergebnis ist die genaue Definition des Kunden, der letztendlich auch der klare Empfänger der Prozeßleistung ist und der letztendlich das Projektergebnis bewertet.

Wie erstelle ich ein SIPOC Analyse?

Definieren Sie die Prozessgrenzen, indem Sie Start- und Stopppunkte des Prozesses definieren. Seien Sie sehr spezifisch mit den Prozeßgrenzen und vergleichen Sie sie mit den bereits definierten Projektinhalten aus dem Projektauftrag.

Bei der Formulierung des Prozesses wird vom Kunden ausgegangen und dann der Prozeß definiert. Dies entspricht somit der Herangehensweise C-> O -> P -> I ->S (Customer -> Output -> Prozcess -> Input -> Supplier.)

Zuerst sollten Sie die Kunden ihres Prozesses definieren. Anschließend ist es hilfreich den zu erreichenden Prozeßoutput in einer passiven Formulierung zu definieren. Beschreiben Sie die Schlüsselkunden und das erwartete Ergebnis aus Kundensicht. Sollten Sie sehr viele Ergebnisse haben, so konzentrieren Sie sich auf die Wichtigsten. Ein Six Sigma SIPOC Diagramm ist immer die Sicht auf den Prozeß aus der Hubschrauberperspektive. Sie sollten so lange diskutieren und argumentieren, bis Sie ihre Diskussion auf wenige, relevante Themen konzentriert haben.

Als nächstes identifizieren Sie die Hauptschrittes des Prozesses. Der Hauptprozeß sollte 5 bis maximal 7 Schritte enthalten. Die Schritte sollten mit Substantiv und Verb in aktiver Form beschrieben sein.

Anschließend beschreiben Sie den Input der innerhalb des Prozesses verarbeitet wird. Parallel hierzu wird der Lieferant des Inputs definiert. Ein SIPOC Beispiel finden Sie hier dargestellt.

SIPOC Beispiel

SIPOC Excel Vorlage

SIPOC Excel Vorlage

Ein weiteres SIPOC Beispiel finden Sie in folgendem Diagramm.

SIPOC Powerpoint Template Vorlage

SIPOC Powerpoint Template Vorlage

SIPOC Analyse Abschluss

Zum Schluß der SIPOC Analyse sollten Sie ihr Ergebnis überprüfen:

  • Sind die richtigen Prozeßgrenzen definiert?
  • Entspricht der SIPOC noch dem Projektauftrag?
  • Ist das Verbesserungsprojekt aus der Hubschrauberperspektive beschrieben?
  • Haben alle Teammitglieder das gleiche Verständnis des Projektes? Hierzu ist es hilfreich die Teammitglieder das Projekt in ihren eigenen Worten kurz vorstellen zu lassen.
  • Haben Sie die SIPOC Analyse mit relevanten Betroffenen diskutiert und haben sie ein gemeinsames Verständnis?
  • Wurde die Prozeßbeschreibung vom Sponsor verstanden und abgesegnet?

Als Technik für die Erstellung haben sich folgende Methoden bewährt:

  • Moderationskarten
  • Post it
  • Excel Templates
  • Visio
  • Powerpoint Templates

Versuchen Sie selbst nun ein SIPOC Beispiel an einem ihrer Prozesse zu erstellen. Durch das mehrfache Training des Diagrammes lernen Sie von Diagramm zu Diagramm dazu und erhalten einen Blick für die wesentlichen Prozessschritte. Weiterführende Erklärungen zum Konzept finden Sie in: Six Sigma Pocket Guide: Werkzeuge zur Prozessverbesserung oder noch ausführlicher in Six Sigma für Dummies.

Klicken Sie auf die einzelnen 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 Stichprobe berechnen
Business CasePareto Prinzipg 80/20 Regel Z Wert Tabelle
Change ManagementPareto Diagramm Konfidenzintervall
Six Sigma OrganisationBoxplot Diagramm Ursache Wirkungs Diagramm
Smart RegelQualitäts KennzahlenIshikawa Diagramm
Projektabgrenzung Prozesskennzahlen Zeitanalyse
Kick offOEE Gesamtanlagen- effektivität
Sipoc
Validieren
Messsystemanalyse Verfahren 1
+ Messsystemanalyse Verfahren 2 -> -> Messsystem fähig?
-> Messsystem Analyse Verfahren 3
Messwert normalverteilt Anderson Darling
+ Wahrschein-lichkeitsnetz
+ Histogramm -> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend?
-> SPC Statistische Prozesskontrolle
Histogramm
Verbessern
7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Spaghetti Diagramm
5S MethodeEPEI Every part every interval Wertstromanalyse Symbole
Little's Law Yamazumi chart Yamazumi board Wertstromanalyse
10er Regel der Fehlerkosten
Weiterbildung
Green Belt Black Belt Black Belt Zertifizierung
Excel Funktionen
Excel dynamisches Diagramm Zeichnen in Excel

MSA Messsystemanalyse Messmittelfähigkeit

MSA Messsystemanalyse und Messmittelfähigkeit sind zentrale Bestandteile in der Beurteilung von Prozessen. Es macht keinen Sinn einen Prozess zu messen, solange nicht geklärt ist, ob die Messung überhaupt die Realität wiederspiegelt. Der Nachweis der Messsystemfähigkeit ist Voraussetzung für die Ermittlung von Maschinenfähigkeit und Prozessfähigkeit, die im Artikel Maschinen- und Prozessfähigkeit beschrieben sind. Der vorliegende Beitrag „MSA Messsystemanalyse und Messmittelfähigkeit“:

Nach dem Durcharbeiten des Artikels sind Sie in der Lage eine Messsystemanalyse nach Verfahren 1 und Verfahren 2 (ANOVA) oder Verfahren 3 (Anova) durchzuführen. Die kostenlosen Excel Vorlagen helfen Ihnen dabei. Wollen Sie die Themen vertiefen, hilft Ihnen Prüfprozesseignung: Prüfmittelfähigkeit und Messunsicherheit im aktuellen Normenumfeld .

Benötigen Sie Auswertungen durch eine Standard Statistik Software (z. Bsp Minitab), schreiben Sie mich an. Ich helfe gerne weiter.

MSA Verfahren 1 Excel Vorlage

MSA Verfahren 1 Excel Vorlage

Was ist MSA – Messsystemanalyse?

Zur Überprüfung, ob die verwendeten Messmittel und Messsysteme den Anforderungen an die Messung gerecht werden, wird die Messsystemanalyse eingesetzt. Im Weiteren wird der Begriff MSA gleich dem Begriff Messsystemanalyse gesetzt.

Die Beurteilung von Fertigungsprozessen, Maschinen und laufenden Prozessen basiert auf der statistischen Auswertung von Werten von Merkmalen. Die Werte der Merkmale erhält man von Messsystemen, unter deren Verwendung bestimmte Merkmale gemessen werden. Um fehlerhafte Interpretationen zu vermeiden, müssen die gemessenen Werte den realen Sachverhalt ausreichend sicher wiedergeben.

Die MSA belegt ob die gemessenen Merkmalswerte die Realität in ausreichend sicherem Maße wiedergeben. Hierzu wird überprüft inwieweit das Messsystem „fähig“ ist. Die Begriffe „Fähigkeit“ und „Messsystem“ sind nicht genormt. Da beide Begriffe in der Umgangssprache eine hohe Bekanntheit haben, habe ich bewusst die Begriffe beibehalten. Die Begriffe „Fähigkeit“ bzw. „fähig“ sind gleichbedeutend mit „Eignung“ bzw. „geeignet“ (s. DIN 55350 bzw. DGO 13-61 ). Beide Begriffe sind als gleichwertig anzusehen.

Wann sollte eine Messsystemanalyse durchgeführt werden?

Eine MSA muß vor der Inbetriebnahme neuer Messsysteme durchgeführt werden. Darüberhinaus sollte sie durchgeführt werden, wenn das Messsytem wesentlich verändert wurde. Dies kann sein nach:

  • Neuaufstellung an einem anderen Ort
  • wesentlichen konstruktiven Änderungen
  • Wechsel von beeinflussenden Komponenten
  • Instandsetzung oder genereller Überholung

Eine Messsystemanalyse sollte immer vor der Beurteilung der Maschinenfähigkeit oder der Prozessfähigkeit durchgeführt werden.

Verfahren für den Fähigkeitsnachweis

Der Nachweis für die Fähigkeit eines Messsystems kann mit verschiedenen Methoden erbracht werden. Die unterschiedlichen Verfahren werden hier beschrieben. Werden die Verfahren angewendet, sind Vorbedingungen für das Messen von Merkmalswerten zu erbringen. Eine Vorbedingung stellt die Auflösung des Messmittels dar.

Auflösung des Messmittels

Vor der Analyse des Messsytems, ist zu überprüfen, ob die Auflösung des Messgerätes für die Analyse des entsprechenden Falles ausreichend ist. Das Messmittel muss eine Auflösung von RE ≤ 5% der Toleranz des Merkmals haben. Dies ist die Basis, um Messwerte sicher ermitteln und ablesen zu können.

Beispiel: Längenmaß 250 ± 0,50 mm
Bei einer Toleranz von 1 mm bedeuten 5% der Toleranz 0,050 mm. In diesem Fall heißt dies, das Messsystem muß eine Auflösung von maximal 0,050 mm über den gesamten Messbereich haben. Für diesen Fall könnte eine Messuhr mit 0,02 mm Skalenteilung für die Analyse gewählt werden.

MSA Verfahren 1

Das MSA Verfahren 1 wird in der Regel zur Beurteilung von einem neuen oder geänderten Messsystem durchgeführt. Dies geschieht bevor diese zur Messung von Merkmalswerten eingesetzt wird. Anhand des Fähigkeitskennwertes des Messmittels kann die Eignung des Gerätes für den Anwendungsfall festgestellt werden. Die vollständige Erklärung und Berechnung des MSA Verfahren 1 finden Sie im Abschnitt „Messsystemanalyse Verfahren 1“.

MSA Verfahren 2

Das MSA Verfahren 2 findet zur Beurteilung von neuen und vorhandenen Messsystemen vor der Annahmeprüfung am endgültigen Aufstellungsort statt. Dieses Verfahren wird auch im Rahmen von routinemäßigen Audits oder zu Zwischenprüfungen eingesetzt. Die Beurteilung des Messsystems erfolgt dabei unter möglichst realen Bedingungen. Voraussetzung ist somit,   die Untersuchung wird:

  • am Einsatzort
  • mit original Messobjekten
  • den Prüfern vor Ort

durchgeführt. Die Beurteilung wird anhand des sogenannten R&R Kennwertes festgestellt. Die vollständige Erklärung und Berechnung der Messsystemanalyse Verfahren 2 finden Sie im Abschnitt „Messsystemanalyse Verfahren 2“.

MSA Verfahren 3

Bei der Messsystemanalyse Verfahren 3 handelt es sich um einen Sonderfall von MSA Verfahren 2. Diese Vorgehensweise wird bei Messsystemen ohne Bedienereinfluss angewendet. Dieses Verfahren gilt somit insbesondere bei automatischen oder mechanisierten Messsystemen. Dies können sein:

  • Koordinaten Messmaschinen
  • in Prozess Messeinrichtungen
  • voll automatischen Messeinrichtungen
  • Mehrstellenmeßgeräten

Die Beurteilung dieses Messverfahrens erfolgt ebenfalls anhand des R&R Kennwertes. Es wird in Analogie zu Verfahren 2 die gleiche Abkürzung verwendet. Die vollständige Erklärung und Berechnung der Messsystemanalyse Verfahren 3 nach Anova finden Sie im Abschnitt „Messsystemanalyse Verfahren 3“.

 

Welches Verfahren wende ich wann an?

Die Vorgehensweise zur Durchführung einer MSA ist in diesem Ablauf beschrieben.

MSA Messsystemanalyse Vorgehensweise

MSA Messsystemanalyse Vorgehensweise

Konnte das Messsystem Ihre Anforderungen nicht erfüllen, finden Sie Hilfe zur weiteren Vorgehensweise im Abschnitt „Nicht fähige Messsysteme“.

Messsystemanalyse Verfahren 1 – MSA Verfahren 1

Ziel des MSA Verfahren 1

Mithilfe des Verfahrens 1 wird entschieden, ob eine Messeinrichtung für den vorgesehenen Messzweck geeignet ist.  Als Basis für die Entscheidung wird die Lage und Streuung des Messwertes im Toleranzfeld des Messwertes analysiert.  Dies geschieht durch die Berechnung der Kennwerte zur Fähigkeit Cg Wert und Cgk Wert.

Voraussetzungen für die Anwendung des MSA Verfahren 1

  1. Die Messeinrichtung ist entsprechend den Betriebsanleitungen des Herstellers einzurichten und in Betrieb zu nehmen.
  2. Es ist ein Normal oder Einstellmeister vorhanden. Durch Kalibrierung ist der richtige Wert des Normales jederzeit auf nationale oder internationale Normen rückführbar. Das Normal unterliegt der Prüfmittelüberwachung.Der Wert des Normales ändert sich während des Untersuchungszeitraumes nicht. Das Normal ist langzeitstabil.
    Das Normal besitzt das gleiche Merkmal, wie das später zu messende Teil.Die Messunsicherheit des Messverfahrens mit denen der richtige Wert des Normales bestimmt wird, ist anzugeben.
  3. Steht kein Normal zu Verfügung, kann der Cgk Wert nicht berechnet werden. Es wird in diesem Fall mithilfe eines geeigneten Messobjektes lediglich die Wiederholpräzision Cg bestimmt.

Messsytemanalyse Excel Vorlage Verfahren 1

Eine manuelle Berechnung der einzelnen Fähigkeitskennzahlen ist sehr aufwändig. Daher stelle ich die MSA-Verfahren-1-Excel-Vorlage-20160214.xlsx zu Verfügung, um die Auswertung automatisiert zu berechnen und zu dokumentieren.

MSA Verfahren 1 Excel Vorlage

MSA Verfahren 1 Excel Vorlage

Ablauf der Messung und Auswertung des MSA Verfahren 1

Im Folgenden finden Sie ein Ablaufschema für das MSA Verfahren 1

Ablauf MSA Verfahren 1

Ablauf MSA Verfahren 1

1. Schritt

Tragen Sie den Istwert des Normales und der Toleranz T des Merkmals in das Tabellenblatt der Messsystemanalyse Excel Vorlage ein.

2. Schritt
Beurteilung Sie die Auflösung (RE) der Messeinrichtung. Sollte T / RE < 5% sein, ist das Messmittel geeignet. Die Tabelle weist Ihnen das Ergebnis aus

3. Schritt
Wählen Sie das Normal für Ihre Messung aus. Der Werte Xm des Normales muß im Toleranzfeld des Prüfmerkmales liegen. Die Messposition ist am Normal zu kennzeichnen. Als Alternative ist die Messposition zu beschreiben oder zwangsweise am Normal zu positionieren.

4. Schritt
Stellen Sie die Messeinrichtung nach der gültigen Vorschrift ein. Justieren Sie die Einrichtung und gleichen Sie das System ab. Stellen Sie sicher, dass während der Messung keine Veränderungen an der Messeinrichtung stattfindet.

5. Schritt
Es sind 50 Messungen in kurzen Zeitabständen am Normal nach der gültigen Vorschrift durch denselben Prüfer durchzuführen. Hierbei gilt unbedingt die Messvorschrift (Bedingungen der Wiederholung) zu beachten. Das zu messende Normal ist immer bei gleicher Messposition in die Messvorrichtung einzulegen. Dies bedeutet, das Normal ist nach jedem Messvorgang aus der Messvorrichtung zu entnehmen.
Die Werte werden in das Messystemanalyse Excel Tabellenblatt eingetragen. Hiebei werden keine Messwerte verworfen.
Mittlerweile hat man teilweise auch akzeptiert, dass nur 20 wiederholenden Messungen durchgeführt werden. Dies ist zu einem dem Umstand geschuldet, dass Messungen teilweise sehr lange Zeit benötigen. Zum andern zeigen Analysen, dass sich die Standardabweichung nach 10 wiederholten Messungen, nicht mehr signifikant ändert. Damit genügen in der Regel 20 Wiederholmessungen.

6. Schritt
Das Tabellenblatt weist Ihnen den Mittelwert xg und die Standardabweichung der Wiederholung sg der angezeigten Werte aus.

7. Schritt
Das Tabellenblatt berechnet Ihnen desweiteren den Abweichungsbetrag Bi des Mittelwertes xg vom richten Wert xm des Normals.

8. Schritt
Die Auswertung der Tabelle errechnet den Cgk Wert, der eine systematische und eine zufällige Komponente berücksichtigt.

Hierbei ist Cgk= (0,1 * T – Bi)/ (3 * sg)

9. Schritt
Als weiteren Wert bestimmen Sie den Fähigkeitswert Cg der im Gegensatz zum Cgk nur eine zufällige Komponente enthält. Bei zweiseitig begrenzten Merkmalen zeigt die Differenz zwischen Cgk und Cg die Verbesserungsmöglichkeiten durch genaues Einstellen der Messeinrichtung an. Dies entspricht de systematischen Messabweichung Bi=0.

Hierbei ist Cg = (0,2 * T) / (6 * sg)

Hinweise:

Messbeständigkeit

MSA Verfahren 1 läßt keine Aussage über die Messbeständigkeit des Messsystems zu. Beim Verfahren 1 handelt es sich um eine Kurzzeitbeurteilung. Die Beständigeit der Messung ist separat zu beachten.

Trend festgestellt

Wir während der Unterstützung im Werteverlauf ein Trend festgestellt, wird der Fähigkeitskennwert mit dem Trend berechnet. Die Ursache für den Trend ist festzustellen.

Warum 6 * sg als Streubereich

In Richtlinien zur Berechnung der Fähigkeitsindizes Cg bzw. Cgk werden in der Regel als Streubereich des Messsystems 6 * sg herangezogen.

In anderen Leitfäden (die auf einer gemeinsamen Richtlinie von verschiedenen Automobilherstellern beruhen) wird als Streubereich des Messsystems 4 * sg verwendet.

Die Begründung hierfür lautet:
Wenn die Auflösung des Systems zur Messung nicht wesentlich unter 5% der Toleranzbreite liegt, klassiert das Messverfahren quasi die Messwerte. In diesem Fall ist als Verteilungsmodell der Messwerte die Normalverteilung nicht zutreffend. Umfangreiche praktische Versuche haben bestätigt, dass bei Messprozessen, sowohl in der industriellen Fertigungsüberwachung als auch bei Kalibrierungen in Laboratorien, die Messwertstreuung bei Wiederholmessungen mit einem Streubereich von ±2 * sg, vollständig abgedeckt ist. Das gilt bei Annahme einer Normalverteilung. Treten Werte außerhalb dieses Bereichs auf, sind diese auf eine defekte Messeinrichtung oder auf unzulässig in die Messung mit einbezogene Trends zurückzuführen. Dies ist vergleichbar mit der Bestimmung der Prozessfähigkeit oder Maschinenfähigkeit.

Für die Berechnung des Cgk  Wert werde ich weiterhin 6 * sg verwenden, da dies die übliche Vorgehensweise darstellt.

Beurteilung der Ergebnisse

In der Automobilindustrie werden als Mindestandforderungen für Cg und Cgk >= 1,33 angesetzt. Diese Anforderungen können jedoch in den Unternehmen frei definiert werden. Sollten zwei Vertragspartner höhere oder niedere Werte akzeptieren, sind auch diese Werte als Anforderungen bestimmt und definiert. Gelten die Anforderungen Cg und Cgk >= 1,33 so existieren nach der Auswertung mehrere Fälle:

1. Das Messgerät ist fähig
Der Cgk Wert ist größer oder gleich 1,33.

2. Das Messgerät ist nicht fähig
Der Cgk Wert ist kleiner 1,33.

Die Messabweichung und/oder Messwertstreuung sind/ist durch geeignete Maßnahmen zu reduzieren, bis Cgk ≥ 1,33 erfüllt ist. Hinweise welche Ursachen, wie behoben werden können erhalten Sie im Abschnitt „Nicht fähige Messsysteme“.

Ist der Cg – Wert < 1,33 und wurde ein Gebrauchsnormal verwendet, so kann es sein, dass der richtige Wert xm des Normals nicht korrekt ermittelt wurde (z.B. unterschiedliche Messpunkte). Der richtige Wert xm ist zu überprüfen und gegebenenfalls anzupassen.

Ist der Cg – Wert ebenfalls < 1,33, ist durch Einstellung keine ausreichende Verbesserung zu erzielen, da die Wiederholstandardabweichung der Messprozesses zu groß ist. Eventuell ist ein anderes Messverfahren notwendig.

Messsystemanalyse Verfahren 2 – MSA Verfahren 2

Ziel des MSA Verfahren 2

Die Messsystemanalyse Verfahren 2 ermöglicht die Fähigkeit eines Messprozesses basierend auf seinem Streuverhalten anhand von Messungen an Serienteilen zu analysieren. Das Verfahren 2 dient hierbei vor allem dazu den Bedienereinfluss auf das Messsystem zu ermitteln. Der Einfluss des Bedieners auf die Messung ist durch die Messeinrichtung möglichst auszuschließen. Ist ein Bedienereinfluss bei einer Messeinrichtung gegeben, so muss dieser Einfluss untersucht werden.

Ist kein Bedienereinfluss vorhanden kann Verfahren 3 angewendet werden. Ein Bedienereinfluss ist nur dann ganz auszuschließen, wenn der Messprozess komplett automatisiert abläuft. Dies schließt das Beschicken der Messeinrichtung ein. Anhand des Kennwertes %GRR wird beurteilt, ob eine Messeinrichtung unter Berücksichtigung aller Einflussgrößen für die vorgesehene Messaufgabe geeignet ist. Ist diese Bedingung nicht vorhanden, wird der Messwert durch verschiedene Komponenten beeinflußt, die im Folgenden erläutert werden.

Jeder Messwert einer Messung setzt sich zusammen aus dem Gesamtmittelwert der Messwerte, dem Einfluss von Prüfer, dem Einfluss des Teils, dem Einfluss des Zusammentreffens von Prüfer und Teil (Wechselwirkungseinfluss), sowie der Restabweichung (Einfluss des Messmittels).

Messwert von Prüfer an Teil in Wiederholung =
Gesamtmittelwert
+ Einfluss vom Prüfer
+ Einfluss vom Teil
+ Einfluss von (Prüfer misst Teil)
+ Restabweichung.l

Um die Einflüsse getrennt beurteilen zu können, zerlegt man zunächst die Summe er quadratischen Abweichungen über alle Messwerte in Teilsummen und berechnet daraus dann die Varianzen.

Bei der Durchführung von Verfahren 2 sollte darauf geachtet werden, dass der Ablauf möglichst dem späteren realen Ablauf der Messung entspricht. Nur so lassen sich Aussagen aus der Durchführung von Verfahren 2 für das reale Messsystem ableiten.

Voraussetzung für das MSA Vefahren 2

Das Verfahren 2 darf nur nach erfolgreichem Nachweis der Eignung aus Verfahren 1 durchgeführt werden.

Excel Vorlage MSA Verfahren 2

Eine manuelle Berechnung des Nachweises zur MSA Verfahren 2 ist sehr aufwändig. Ich habe für Sie eine Excel Vorlage erstellt. Die Vorlage ist nur mit aktivierten Makros lauffähig MSA-2-Anova-Excel-Vorlage-20160608_1.xlsm

MSA Verfahren 2 Anova Excel Vorlage

MSA Verfahren 2 Anova Excel Vorlage

Ablauf der Messung MSA Verfahren 2

1. Schritt
Festlegung der Anzahl von Prüfern (k >= 2), die Auswahl von 10 Messobjekten (n >= 5), die möglichst über den Toleranzbereich verteilt sind und die Anzahl der Messungen pro Prüfer (r>=2). Dabei muss das Produkt k * r * n grösser gleich 30 sein: k * r * n >= 30.

Standardfall: 2 Prüfer, 10 Teile mit 2 Messreihen pro Prüfer.

2. Schritt
Die Teile werden nummeriert. Um den Einfluss des Messobjekts, z.B. die Teilegeometrie, auszuschliessen, wird die Messposition gekennzeichnet oder dokumentiert. Die Umgebungsbedingungen (zum Beispiel Temperatur, Bediener, Schwingungen usw.) sind zu dokumentieren.

3. Schritt
Der erste Bediener des Systems stellt die Messeinrichtung ein und ermittelt die Werte des Merkmales der Messobjekte in der durch die Nummerierung vorgegebenen Reihenfolge und nach der gültigen Vorschrift unter Beachtung der Position der Messung. Die Messwerte werden dokumentiert. In derselben Reihenfolge und nach derselben Verfahrensweise ermittelt der erste Bediener des Gerätes die Merkmalswerte der Messobjekte ein zweites Mal. Die Messergebnisse der zweiten Messung dürfen von den Ergebnissen der ersten Messung nicht beeinflusst werden. Wahrend der Durchführung der Untersuchung sind Veränderungen an der Messeinrichtung nicht zulässig.

Hinweis:
Die hier empfohlene Reihenfolge für den Messablauf kann oftmals aus praktischen Gegebenheiten nicht eingehalten werden. Daher empfiehlt sich, die Reihenfolge des Messablaufs je nach Messaufgabe in Absprache zwischen Kunde und Lieferant individuell festzulegen und entsprechend zu dokumentieren.

  1. Schritt Schritt 3 ist mit jedem weiteren Prüfer zu wiederholen. Die jeweiligen Messergebnisse sollten wahrend der Durchführung der Messung den anderen Prüfern nicht bekannt sein.
  2. Nach der Erfassung der Daten werden die Daten per Software berechnet. In unserem Fall werden wir hierzu das sich in Vorbereitung findende Excel Blatt benützen.

Auswertung MSA Verfahren 2

Das Verfahren 2 lehnt sich an die AIAG MSA 4th an. AIAG empfiehlt:

  • drei (r=3) Messungen je Teil
    In Ausnahmefällen ist es auch erlaubt bei Anzahl Teile >= 10 mindestens 2 Messreihen durchzuführen oder bei Teileanzahl 5 – 9 mindestens 3 Messreihen durchzuführen
  • die Gesamtstreubreite TV grundsätzlich als Bezugsgröße für GRR
  • die Kennzahl ndc (number of distinct categories) sollte nicht kleiner als 5 sein.
    Der ndc wird immer abgerundet. Der Faktor 1,41 (=√2) hat nichts mit einem 97%-Vertrauensbereich zu tun, wie in der MSA geschrieben, sondern folgt aus der Ermittlung der Streuanteile aus dem ISO-Plot.

 

Messsystemanalyse Verfahren 3 – MSA Verfahren 3

Die Messsystemanalyse Verfahren 3 ist ein Sonderfall des Verfahrens 2. Das Verfahren 3 setzt voraus, daß bei den Messungen kein Bedienereinfluß vorhaden ist. Diese Voraussetzung liegt üblicherweise vor, wenn

  • der Messablauf und die folgende Auswertung ohne Bedienereinfluß ablaufen
  • die Lage des Messobjektes eindeutig vorgegeben ist und die Spannkräfte für das Objekt vom Bediener nicht beeinflußt werden können

Die Entscheidung für die Verwendung des Verfahrens wird im Einzelfall entschieden. Im Zweifelsfall ist das Verfahren 2 zu verwenden.

Die Untersuchung wird mit mindestens 25 wiederholbar messbaren, zufällig ausgewählten Serienteilen durchgeführt. Die Werte des zu messenden Merkmals sollten möglichst innerhalb der Toleranz liegen. Die Serienteile werden in zufälligen Reihenfolge in mindestens 2 Durchgängen vermessen.

Stehen nicht genügend Teile zu Verfügung, muss die erforderliche Anzahl der Messreihen angepaßt werden. Die Werte für die Anpassung können der nachfolgenden Tabelle entnommen werden.

Verfügbare Anzahl Messobjekte Erforderliche Mindestanzahl Messreihen
>=25 2
13 – 24 3
9 – 12 4
7 – 8 5
5 – 6 6

 

Messsystemanalyse Verfahren 3 Excel Vorlage nach Anova

Eine manuelle Berechnung des Nachweises zur MSA Verfahren 3 mit dem Anova Verfahren ist sehr aufwändig. Ich habe für Sie eine Excel Vorlage erstellt – MSA-3-Anova-Excel-Vorlage-20160608.xlsx. In der Excel Vorlage sind die Beispieldaten in einem separaten Blatt mit Minitab berechnet, sodaß Sie die Berechnung verifizieren können.

msa-verfahren-3-anova-excel-vorlage-20151028.png

msa-verfahren-3-anova-excel-vorlage-20151028.png

Messsystemanalyse Verfahren 4 Linearität

Lineare Messsysteme sind der Untersuchungsgegenstand der Messsystemanalyse Verfahren 4. Ziel des MSA Verfahren 4 ist der Nachweis über die Linearität zwischen den zu messenden physikalischen Werten eines Merkmals und den vom Messmittel ermittelten Werten. Es wird hierbei ermittelt, ob sich die systematische Messabweichung des Messsystemes innerhalb von Grenzen bewegt, die für die Messung noch akzeptabel sind.

Messeinrichtungen unterliegen der Prüfmittelüberwachung. Die Linearität eines Messmittels wird in der Regel vom Hersteller deklariert und im Rahmen der Prüfmittelüberwachung nachgewiesen.

Sollte die Linearität nachgewiesen werden, kann dies mithilfe des MSA Verfahren 1 vollzogen werden. Unter Berücksichtigung des Messbereiches werden mehrere Normale mit unterschiedlichen Referenzwerten ausgewählt, die den Messbereich ausreichend repräsentativ darstellen. Mit diesen Normalen wird jeweils das Verfahren 1 für den Referenzwert durchgeführt und somit die Fähigkeit, bezogen auf den Referenzwert bestätigt.

 

Weiterlesen

Median Excel Mittelwert

Der Mittelwert als Median und arithmetischer Mittelwert findet auch unter den Bezeichnungen Mittel oder Durchschnitt Verwendung. Wollt ihr Zeit und Arbeit sparen tragt eure Werte in die Median Mittelwert.xls Excel Tabelle ein. Die Tabelle errechnet die Werte automatisch.
Allgemein kann man den Mittelwert berechnen, indem man aus der Summe von zwei Zahlen eine weitere berechnet, die zwischen den Zahlen liegt.
Dies kann nach unterschiedlichen Vorgehensweisen geschehen. In diesem Beitrag sollen die Unterschiede zwischen dem arithmetischen Mittelwert und dem Median erläutert werden. Nach dem Lesen des Beitrages werdet Ihr verstehen, warum der arithmetische Mittelwert und der Median immer in Kombination betrachtet werden sollten. Im Übrigen gilt: der Mittelwert und auch der Median sind wichtige Kennzahlen zur Beurteilung von Werten einer Beobachtung.

Mittelwert (arithmetischer Mittelwert)

Mittelwert Definition

Der Mittelwert im klassischen Sinne wird als arithmetischer Mittelwert beschrieben. Das arithmetische Mittel ergibt sich aus der Summe aller Beobachtungwerte geteilt durch die Anzahl der Beobachtungswerte.

Mittelwert berechnen Formel

Die mathematische Formel zur Mittelwert Berechnung lautet:

Arithmetischer Mittelwert berechnen Formel

Arithmetischer Mittelwert berechnen Formel

Beispiel Mittelwert berechnen

Der Mittelwert wird oft benutzt um allgemein gültige Aussagen zu einem Sachverhalt zu machen. Bei unten dargestellten Beispiel könnte die Fragestellung lauten: „Was verdienen die Mitarbeiter in der Abteilung Rechnungswesen im Durchschnitt?“. Im Einzelnen erhalten die Mitarbeiter der Abteilung folgendes Gehalt in €.

Maier Huber Müller Volz Gerber Weber Bauer Gauck
2.500 2.000 2.300 6.500 2.700 2.600 2.650 2.700

Nach unserer Formel bedeutet dies:
Summe der Gehälter=2.500+2.000+2.300+6.500+2.700+2.600+2.650+2.700=23.950
Anzahl der Werte = 8
Arithmetischer Mittelwert= 23.950 / 8 = 2.993,75

Wir würden nun darauf schließen, dass im umgangssprachlichen Mittel  alle Mitarbeiter ca. 3.000 € verdienen. Tatsächlich ist es aber so, dass 7 Mitarbeiter deutlich weniger als 3.000 € verdienen. Ein Mitarbeiter aber sogar mehr als das Doppelte von 3.000 € verdient. Die Aussagekraft des arithmetischen Mittelwertes sollte also durch eine zweite Kennzahl ergänzt werden. Dies ist der Median.

Mittelwert berechnen mit Excel

In Excel gibt es verschiedene Möglichkeiten mit denen wir den Mittelwert berechnen:

  1. Mit der Funktion Summe (Formeln ->Summe) können wir die Summe der Gehälter berechnen
  2. Mit der Funktion Anzahl (Formeln -> Anzahl) können wir die Anzahl der Gehälter berechnen.
  3. Anschließend wird die Summe der Gehälter durch die Anzahl der Gehälter geteilt

Als Alternative lässt sich der arithmetische Mittelwert mit der Funktion Mittelwert (Formeln -> Mittelwert) direkt in Excel berechnen.

Mittelwert berechnen online

Ihr könnt die Werte für den arithmetischen Mittelwert oder den Median auch online berechnen. Hierzu fügt Ihr Eure vorhandenen Werte in die Tabelle unter folgendem Link im Reiter „Mittelwert Median“ ein. Ihr erhaltet dann automatisch die berechneten Werte.

Warum sollte man den Mittelwert immer in Verbindung mit dem Median betrachten?

Der Mittelwert ist bei wenigen Daten sehr empfindlich gegenüber Ausreißern. Ausreißer sind ungewöhnliche Beobachtungswerte, die sich außerhalb der normalen Beobachtung bewegen. Hier hilft der Median zur richtigen Interpretation der Werte. Wie ihr in obigem Beispiel gesehen habt, kann ein Ausreißer die Interpretation des Ergebnisses in sehr großem Maße beeinflussen. Der arithmetische Mittelwert hat darüberhinaus einen zweiten Nachteil. Bei unsymetrischen Datensätzen repräsentiert er nicht unbedingt die Lage der Mehrheit der Daten. Diese Nachteile gleicht der Median aus. Der Median gilt daher als „robuste“ Kennzahl.

Median

Median Definition

Der Median ist der Wert in der Mitte eines der Größe nach geordneten Datensatzes. Er teilt die Anzahl der Werte in zwei gleich große Hälften. Als ersten Schritt bei der Berechnung des Medians werden die ungeordneten Daten in geordnete Daten überführt.

Geordneter Datensatz Definition

Ein ungeordneter Datensatz wird mit x1, x2, x3,… bezeichnet. 1,2,3,… bezeichnen hierbei die Reihenfolge der Erhebung. Sortiert man die Werte zur Berechnung des Medians nun der Größe nach aufsteigend, so werden die Werte mit x(1), x(2), x(3) bezeichnet.
Folgende Daten (ungeordnet) aus dem obigen Beispiel:
x1=2.500, x2=2.000, x3=2.300, x4=6.500

Dies ergibt folgende Daten (geordnet) aus dem obigen Beispiel:
x(1)=2.000, x(2)=2.300, x(3)=2.500, x(4)=6.500

Berechnung Median

Für die Berechnung des Medians sind zwei Möglichkeiten vorhanden, je nachdem ob eine gerade Zahl oder eine ungerade Zahl von Werten vorliegt.

Median berechnen gerade Zahl

Bei einer geraden Anzahl von Werten (n) entspricht der Median dem Mittelwert der beiden mittleren Werten. Die mathematische Median Formel lautet hierzu:

Berechnung Median gerade Zahl

Berechnung Median gerade Zahl

Anbei ein Beispiel Median berechnen gerade Zahl:

Daten (geordnet) aus dem obigen Beispiel:
x(1)=2.000, x(2)=2.300, x(3)=2.500, x(4)=6.500
n=4
Median = (x(2) + x(3))/2= (2.300+2.500)/2
 = 2.400

Median berechnen ungerade Zahl

Bei einer ungeraden Anzahl von Werten (n) entspricht der Median dem mittleren Wert. Die mathematische Formel hierzu lautet.

Berechnung Median ungerade Zahl

Berechnung Median ungerade Zahl

Beispiel Median berechnen

Wir nehmen den fünften Wert des ursprünglichen Beispiels hinzu (x5=2.700). Es ergeben sich folgende geordnete Daten:
x(1)=2.000, x(2)=2.300, x(3)=2.500, x(4)=2.700, x(5)=6.500
n=5
Median= x((5+1)/2)=x(3)=2.500

Median Excel Berechnung

In Excel gibt es verschiedene Möglichkeiten mit denen wir den Median berechnen können.

Etwas aufwändig ist die Möglichkeit die Daten mit der Sortierfunktion von Excel in einen geordneten Datensatz zu überführen. Anschließend werden die oben genannten Regeln für gerade und ungerade Anzahl von Werten angewendet.

Einfacher ist die Funktion Median (Formeln->Median) zu verwenden. Man erhält somit automatisch den Median der Datenreihe, ohne diese vorher sortieren zu müssen

Median berechnen online

Ihr könnt die Werte für den arithmetischen Mittelwert oder den Median auch online berechnen. Hierzu fügt Ihr Eure vorhandenen Werte in die Tabelle unter folgendem Link im Reiter „Mittelwert Median“ ein. Ihr erhaltet dann automatisch die berechneten Werte.

Median Mittelwert Vergleich

Als Ergänzung noch einmal Median und Mittelwert für die ursprüngliche Fragestellung

„Was verdienen die Mitarbeiter in Abteilung Rechnungswesen im Durchschnitt?“.

Maier Huber Müller Volz Gerber Weber Bauer Gauck
2.500 2.000 2.300 6.500 2.700 2.600 2.650 2.700

Wie oben berechnet war das arithmetische Mittel = 2.993,75

Wie ist nun der Median im Vergleich?

Wir ordnen den Datensatz
x(1)=2.000, x(2)=2.300, x(3)=2.500, x(4)=2.600, x(5)=2.650, x(6)=2.700, x(7)=2.700, x(8)=6.500
n=8
Median = (x(4) + x(5))/2= (2.600+2.650)/2 = 2.625

Dies bedeutet 50% der Personen verdienen gleich oder weniger als 2.625 €.
Dies bedeutet 50% der Personen verdienen gleich oder mehr als 2.625 €.

Wenn ihr nun die Werte 2.993 und 2.625 vergleicht, seht ihr welchen Unterschied arithmetischer Mittelwert und Median bilden. Der Median ist der robustere Wert und sagt meiner Meinung nach mehr aus. Jede Diskussion zu meiner Ansicht, stehe ich auch hier offen gegenüber.

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OEE Definition – OEE Berechnung – Gesamtanlageneffektivität

OEE (Overall equipment effectiveness) oder Gesamtanlageneffektivität (GAE) ist eine Kennzahl  in der Produktion. Sie definiert den Prozentsatz zu der eine Anlage, in einer vorgegebenen Geschwindigkeit, Qualitätsprodukte produziert. Diese Kennzahl wird auch als OEE Formel bezeichnet.

OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

In diesem Beitrag lernen Sie die Grundlagen der OEE kennen. Sie können anschließend die Bestandteile der OEE definieren und anhand der vorgestellten kostenlosen OEE-Gesamtanlageneffektivtaet-Excel-Vorlage_20150929.xlsx, die einzelnen Bestandteile und den OEE berechnen. Wollen Sie die Ergebnisse präsentieren, so hilfit Ihnen die kostenlose OEE Gesamtanlageneffektivität Powerpoint Vorlage.

Die OEE oder GAE ist eine Lean Methode. Weitere Tools stehen auch unter den Ressourcen und Vorlagen zum Download bereit. Wollen Sie das Thema vertiefen, schauen Sie sich OEE für das Produktionsteam. Das vollständige OEE-Benutzerhandbuch – oder wie Sie die verborgene Maschine entdecken an. Doch nun geht es los.

Die OEE Berechnung ist hauptsächlich in einer Produktion mit einem hohen maschinellen Anteil interessant. In dieser Art von Produktion bestimmt der Engpaß die Ausbringung der gesamten Produktion. Indem Sie für den Engpaß die OEE berechnen, können Sie häufig die Ausbringung der gesamten Fertigung kalkulieren. Die Overall Equipment Effectiveness kann für Sie einen wesentlichen Beitrag zur Optimierung der Produktion und Steigerung der Produktivität liefern.

OEE Definition – Gesamtanlageneffektivität Definition

Die OEE Kennzahlen oder GAE Kennzahlen einer Anlage sind als das Produkt der folgenden drei Faktoren definiert:

Die OEE Formel oder Gesamtanlageneffektivität – GAE – Formel lautet

OEE = VF x LF x QF

Die Overall equipment effectiveness bilden Sie als Zahl zwischen null und eins oder 0 % und 100 % ab.

OEE Formel

Eine Übersicht der OEE Definition und deren Bestandteile erhalten Sie durch folgende Grafik. In der Literatur wird die Gesamtanlageneffektivität (GAE) auch oft durch den Begriff der Gesamtanlageneffizienz (GEFF) ersetzt.

OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

Planbelegungszeit

Die Overall equipment effectivenes ist eine Kennzahl für ungeplante Verluste einer Anlage. Daher ziehen Sie im ersten Schritt von der Kalenderzeit (365 Tage x 24 Stunden) die geplanten Stillstände ab. Geplante Stillstände sind beispielsweise:

  • Keine Belegung/Besetzung (Wochenende)
  • Geplante Wartung
  • Pausen, Schulungen
  • Streik
  • Sonstiges

Die zurückbleibende Betriebszeit ist die Basis für die OEE Berechnung und ist damit definiert als 100 %. Von diesen 100 % werden jetzt die Leistungs-, Verfügbarkeits- und Qualitätsverluste abgezogen. Sie erhalten damit die Basis für die Overall equipment effectivenes der Anlage.

Die Inhalte der einzelnen Kategorien der Leistungs-,  Verfügbarkeits- und Qualitätsverluste sind nicht allgemeingültig normiert. Diese Verluste müssen im Vorfeld einer OEE Erfassung pro Unternehmen oder pro untersuchter Anlage im Detail definiert werden. Für die weitere Vorgehensweise werden übliche Inhalte aus der Literatur und Praxis gewählt.

Verfügbarkeitsfaktor oder Nutzungsgrad

Der Verfügbarkeitsfaktor ist ein Maß für Verluste durch ungeplante Stillstände der Anlage. Er ist wie folgt definiert:

Verfügbarkeitsfaktor = Verfügbarkeit / Planbelegungszeit x 100 = x %

Ungeplante Stillstände der Anlage sind:

  • Fehlendes Personal, Material
  • Mechanische, elektrische, pneumatische, hydraulische Defekte > 5 Minuten
  • Rüstvorgänge mit erheblicher Rüstzeit
  • Sonstiges

Leistungsfaktoren oder Leistungsgrad

Der Leistungsfaktor oder Leistungsgrad ist ein Maß für Verluste durch verringerte Ausbringung in Stück pro Zeiteinheit. Es wird somit die Zeit aufgenommen in der die Anlage läuft aber keine Teile produziert. Im Wesentlichen handelt es sich hier um die Maschinenlaufzeit. Als Ergänzung wird die Zeit addiert, in der die Anlage weniger Teile produziert als theoretisch möglich ist. Der Leistungsfaktor ist wie folgt definiert:

Leistungsfaktor = Istleistung [Stück/Zeit] / Sollleistung [Stück/Zeit] * 100 = x %

Die Istleistung kann durch zwei Hauptfaktoren beeinflußt werden:

a) Leerlauf und Kurzfriststillstände:

  • Verteilzeit der Mitarbeiter
  • Mechanische, elektrische, pneumatische, hydraulische Defekte < 5 Minuten
  • Material suchen
  • kurzfristige Störungen, nicht erfaßte Störungen
  • Maschine ist im Leerlauf

b) Verringerte Geschwindigkeiten

  • Anlage kann nicht die theoretische Geschwindigkeit fahren
  • Mitarbeiter produzieren nicht in der theoretischen Geschwindigkeit
  • Anfahrverluste

 Qualitätsfaktor oder Qualitätsrate

Der Qualitätsfaktor oder die Qualitätsrate ist der Faktor der den Verlust durch Schlechtteile darstellt. In diesem Faktor werden alle Verluste definiert, die durch Ausschuß oder Nacharbeit verursacht werden.

Er ist wie folgt definiert:

Qualitätsfaktor= Anzahl guter Teile / Anzahl Defektteile

Der Qualitätsfaktor wird beeinflußt durch:

  • Nacharbeit, die den Prozeß eventuell ein zweites Mal durchlaufen muß
  • Ausschuß, der nicht weiterverwendet werden kann

Zusammenfassung OEE Formel

Anbei noch einmal die Übersicht zur OEE Berechnung.

OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

OEE Gesamtanlageneffektivität Overall Equipement Effektiveness

OEE Berechnung Beispiel

Die OEE Excel Berechnung wird mit der angehängten OEE-Gesamtanlageneffektivtaet-Excel-Vorlage_20150929.xlsx vereinfacht. Geben Sie die entsprechenden Werte in die Tabelle ein, und die OEE Kennzahlen werden Ihnen automatisch berechnet und in der Balkengrafik dargestellt. Folgende Kennzahl wird Ihnen ausgeworfen.

OEE Gesamtanlageneffektivitaet Excel Vorlage 20150909.png

OEE Gesamtanlageneffektivitaet Excel Vorlage 20150909.png

Sie haben nun eine schöne Zahl, und jetzt?

 Was machen Sie mit der OEE Kennzahl?

Nachdem die OEE Berechnung und Analyse stattgefunden hat, gilt es den Zustand zu verbessern. Eine Möglichkeit die OEE zu verbessern ist TPM, auch als Total Productive Maintenance bezeichnet. Hierzu benutzen Sie einen ganzheitlichen Ansatz, der alle betrieblichen Funktionen in die Verbesserungsaktivitäten einbezieht.

In der Produktion gilt es folgende Funktionen in die Verbesserung einzubeziehen:

  • Planung
  • Logistik
  • Qualitätswesen
  • Instandhaltung
  • Konstruktion

Nachdem Sie die Zahlen der OEE erfaßt haben, gilt es diese auszuwerten. Bewährt hat sich mithilfe der Six Sigma Methodik die einzelne Verlustarten anzugehen. Wie oben erwähnt sind dies:

  • Verfügbarkeitsverlust
  • Leistungsverlust
  • Qualitätsverlust

Alternativ gliedern Sie die Ursachen der einzelnen Verlustarten nach dem Pareto Prinzip. Anschließend gehen Sie die 20% der Ursachen an, die zu 80% der Verluste führen.

Welche Fehler bei der Verwendung von OEE zu vermeiden sind

Es gibt nur eine richtige OEE Kennzahl

Die OEE Kennzahl ist für jede Produktion verschieden. Die Kennzahl hat sehr viele verschiedene Einflussfaktoren und muss an die betrieblichen Verhältnisse angepasst werden. Eine OEE von 90% ist im Fall A extrem gut und kaum erreichbar. Im Fall B wäre eine OEE von 90% nicht akzeptabel.
Selbst die Zusammenfassung der Kennzahlen von verschiedenen Betriebsmitteln auf Prozess- oder Unternehmensebene macht oft keinen Sinn. Die Betriebsmittel oder Prozesse sind zu unterschiedlich.
Ziel der OEE oder Gesamtanlageneffektivität ist somit nicht den aktuellen Status aufzuzeigen. Vielmehr besteht der Sinn darin, den entsprechenden Fortschritt an einem bestimmten Betriebsmittel zu messen. Die Kennzahl sagt somit etwas zur Verbesserung an einem Produktionsprozess aus.

Alle Messungen müssen im selben System stattfinden

Ziel einer Erfassung von Daten ist, daß die Daten aktuell und nicht doppelt erfaßt werden. In den Unternehmen sind zumeist ERP Systeme installiert, die die Faktoren Leistung und Qualität sehr gut erfassen. Leistung wird über die gefertigten Stückzahlen im Vergleich zu Vorgabezahlen erfaßt. Qualität wird anhand von Ausschußzahlen oder Nacharbeit gemessen.
Die Verfügbarkeit der Betriebsmittel wird in den wenigsten Unternehmen im Detail gemessen. In der Verfügbarkeit liegt jedoch häufig das größte Potential zur Verbesserung. Zur Erhebung der Daten in der Produktion werden häufig spezielle MES – Systeme (Manufacturing Execution Systeme) oder im deutschen BDE Systeme (Systeme zur Betriebsdatenerfassung) eingesetzt.
Der Einsatz dieser Systeme ist kein Muß, um eine gute Datenbasis zu schaffen. Eine Erfassung und Auswertung in Excel oder Access genügt am Anfang oft, um eine entsprechende Grundlage für die Verbesserung zu haben. Dieser Ansatz führt uns zum nächsten Punkt.

Eine OEE Software löst Ihnen die Probleme in der Produktion

Es gibt viele Softwarelösungen auf dem Markt, die Ihnen versprechen, die Probleme in der Fertigung zu lösen. Dies kann nicht funktionieren. Die Software oder die OEE Kennzahl an sich sind nur Werkzeuge zur Datenerfassung und -auswertung. Die Arbeit bleibt bei Ihnen. Nur Sie kennen die betrieblichen Abläufe, Prozesse und deren Potentiale. Es gibt keine Software, die Ihnen die OEE verbessert.
Sie werden selbst in die Tiefen Ihrer Abläufe und Prozesse hinabsteigen müssen. Es genügt nicht die OEE Software Kennzahl am Monitor zu beobachten und darauf zu warten, daß sich die Kennzahl verbessert. Steigen Sie hinab zum Ort der Wertschöpfung. Dies ist der einzige Weg. Software ist immer ein Tool, um eine bestehende Organisation zu unterstützen. Hilfreich für die Optimierung der GAE kann ein System zur MDE (Maschinendatenerfassung) oder BDE System (System zur Betriebsdatenerfassung) sein. Mit einem entsprechenden MDE System können Sie die Maschinendaten zur Analyse oder Verbesserung der OEE oft einfach erheben.

Ein gute OEE Kennzahl führt zu finanziellem Erfolg

Der OEE Wert hat an sich keine direkten Auswirkungen auf den finanziellen Erfolg ihres Unternehmens. Auch wenn Sie den OEE berechnen und optimieren, gilt es abzuwägen zwischen Aufwand und Ertrag. Ein Optimum im OEE kann zu einem Desaster in finanzieller Hinsicht für das Unternehmen führen. Dies ist der Fall wenn die Aufwände zur Verbesserung des OEE die Erträge durch den verbesserten OEE übersteigen. Dies kann beispielhaft geschehen durch:

  • zu frühzeitigen Austausch von Maschinenteilen und somit zu hohe Ersatzteilkosten
  • zu hohes Vorhalten von Kapazität und somit zu hohe Lohnkosten
  • zu hohe Anforderungen an die Materialqualität und somit zu hohe Materialkosten
  • extreme Anforderungen an die Reaktionszeiten im Service und entsprechend hohe Kosten
  • Überqualifizierung bei den Maschinenbedienern und somit zu hohe Lohnkosten

Sie müssen somit immer wieder abwägen, zwischen dem Aufwand und dem Nutzen eines hohen OEE. Der Nutzen einer hohen Effektivität der Gesamtanlage ist häufig im Bereich des Engpasses einer Fertigung sehr hoch. Hier gilt es eine hohe Verfügbarkeit, bei einer hohen Ausbringung mit einer zufriedenstellenden Qualität zu erzielen. Der Engpassprozess steuert den Gesamtausstoß der Fertigung und ist somit wert entsprechend optimiert zu werden.

Alternativen zum OEE oder zur Gesamtanlageneffektivität

Haben Sie alle Ausprägungen zum OEE in einer Systematik erfaßt und entsprechende Auswertung vorgenommen, kann es häufig vorkommen, daß das ganze Kennzahlenwerk sehr unübersichtlich wird. Zugleich läßt sich häufig feststellen, daß mit zunehmender Komplexität die Frage auftaucht, ob noch alle Mitarbeiter verstehen, um was es letztendlich geht. Es besteht die Gefahr, daß die Methodik zum Selbstzweck wird und das eigentliche Ziel des Anwendens einer Methodik aus den Augen verloren wird.

Es stellt sich dann die Frage: Gibt es keinen einfacheren Weg um das Ziel? Das Ziel qualitativ gute Produkte in entsprechender Menge zu genügender Qualität zu produzieren. Der OEE wird häufig benutzt um verschiedene Fertigungen zu vergleichen. Wie weiter oben ausgeführt ist der OEE kein sinnvolles Werkzeug, um dies zu tun. Jede Produktion hat ihre eigenen Rahmenbedingungen und ist somit mit einer anderen nur unter der Beachtung dieser Rahmenbedingungen vergleich bar.

Es stellt sich die Frage: Was wollen wir als Prozessinhaber am Schluß aller Tage?

Letztendlich geht es darum Prozesses Tag für Tag zu verbessern. Es kann hierzu der OEE benutzt werden. Häufig reichen auch einfachere Werkzeuge aus, um einen Verbesserung im Prozess zu erreichen. Wie immer gilt es Aufwand und Ertrag in einem vernünftigen Gleichgewicht zu halten, sodaß am Ende der Tage ein entsprechender ROI für das Unternehmen entsteht.

Werkzeuge für die Anwendung des OEE

Wollen Sie den OEE anwenden, stelle ich Ihnen hier einige Werkzeuge zu Verfügung. Den OEE berechnen Sie mit der OEE Berechnung Excel Gesamtanlageneffektivtaet Excel Vorlage. Den OEE können Sie sehr gut mit der OEE Gesamtanlageneffektivitaet Powerpoint Vorlage darstellen. Beide stehen unter der Rubribk Ressource zum Download bereit. Zur Vertiefung des Themas empfehle ich OEE für das Produktionsteam. Das vollständige OEE-Benutzerhandbuch – oder wie Sie die verborgene Maschine entdecken.

Klicken Sie auf die einzelnen 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 Stichprobe berechnen
Business CasePareto Prinzipg 80/20 Regel Z Wert Tabelle
Change ManagementPareto Diagramm Konfidenzintervall
Six Sigma OrganisationBoxplot Diagramm Ursache Wirkungs Diagramm
Smart RegelQualitäts KennzahlenIshikawa Diagramm
Projektabgrenzung Prozesskennzahlen Zeitanalyse
Kick offOEE Gesamtanlagen- effektivität
Sipoc
Validieren
Messsystemanalyse Verfahren 1
+ Messsystemanalyse Verfahren 2 -> -> Messsystem fähig?
-> Messsystem Analyse Verfahren 3
Messwert normalverteilt Anderson Darling
+ Wahrschein-lichkeitsnetz
+ Histogramm -> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend?
-> SPC Statistische Prozesskontrolle
Histogramm
Verbessern
7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Spaghetti Diagramm
5S MethodeEPEI Every part every interval Wertstromanalyse Symbole
Little's Law Yamazumi chart Yamazumi board Wertstromanalyse
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.

prozessfaehigkeit-maschinenfaehigkeit-kurz-20161130.jpg

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Werkzeuge zur Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeitsuntersuchung

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 kostenlos sofort einen Überblick zur Fähigkeit Ihrer Daten zu erhalten.

 

Fähiges Messsystem als Basis für die Prozessfähigkeitsuntersuchung und die Maschinenfähigkeitsuntersuchung

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. Ermittelt wird somit eine vorläufige Aussage über die Eignung des Prozesses.
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 der untenstehender 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.

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ProjektauftragWasserfall Diagramm Stichprobe berechnen
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Smart RegelQualitäts KennzahlenIshikawa Diagramm
Projektabgrenzung Prozesskennzahlen Zeitanalyse
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Sipoc
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Messsystemanalyse Verfahren 1
+ Messsystemanalyse Verfahren 2 -> -> Messsystem fähig?
-> Messsystem Analyse Verfahren 3
Messwert normalverteilt Anderson Darling
+ Wahrschein-lichkeitsnetz
+ Histogramm -> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend?
-> SPC Statistische Prozesskontrolle
Histogramm
Verbessern
7 Arten der VerschwendungPaarweiser Vergleich Nutzwert Analyse Spaghetti Diagramm
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10er Regel der Fehlerkosten
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Excel dynamisches Diagramm Zeichnen in Excel
Zuletzt aktualisiert am 15.01.2017.

Projektrahmen

Projektrahmen werden benutzt, um das Projekt, dies bedeutet die Inhalte des Projektes innerhalb der Define Phase genau abzugrenzen. Die Methode ist nützlich, um zu Beginn des Projektes bei allen Projektbeteiligten ein einheitliches Verständnis zu generieren, welche Inhalte im Projekt bearbeitet werden und welche Teile der Problemstellung nicht Teil des Projektes sind. Diese Abgrenzung ist notwendig, da verschiedene Stakeholder im Projekt unterschiedliche Sichtweisen zu Inhalt und Zielsetzung des Projektes haben. Am Ende der Klärung des Projektrahmens muß eine einheitliche, schriftiliche Kommunikation für das Projekt vorhanden sein.

Bei der Erstellung des Projektrahmens hat sich die visuelle Darstellung des Rahmens mit dem In- und Out Rahmen bewährt. Hierzu wird im Team das Projekt als Bilderrahmen dargestellt.

Themen, die innerhalb des Projektes bearbeitet werden sollen, werden in den Bilderrahmen eingetragen (In – Themen). Themen, die nicht im Projekt bearbeitet werden, werden außerhalb des Bilderrahmens platziert (Out – Themen).  Alle Themen, die aktuell noch nicht abschließend innerhalb oder außerhalb des Bilderrahmens platziert werden, können werden auf dem Bilderrahmen angeordnet. Der Bilderrahmen bildet einen Platzhalter. Die Bedeutung der Themen auf dem Bilderrahmen sollte bis zum Abschluß der Define – Phase geklärt sein.
Out – Themen werden innerhalb des aktuellen Projektes nicht behandelt, sind jedoch eventuell wichtige Hinweise für zukünftige Verbesserungsfelder oder – projekte. Im Verlauf des Projektes ist es sinnvoll, sich den Projektrahmen immer wieder vor Auge zu führen, da Projekte leicht dazu neigen im Verlauf auszuufern. Es macht somit sehr viel Sinn, sich, die am Anfang getroffenen Festlegungen immer wie ins Gedächtnis zu rufen.

Anbei das Beispiel eines In- und Out Rahmens mit dem Beispielproblem Transportschäden.

Projektrahmen

Projektrahmen

Anbei der Projektrahmen als kostenlose Excel Vorlage.

Projektrahmen Excel Vorlage.xlsx

Wie der Projektrahmen innerhalb des Six Sigma Projektes einzuordnen ist, wird im Six Sigma Projektmanagement dargestellt.

Multi-Generationen-Plan

Aus der Projektmanagement ist bekannt, dass bei der Diskussion der Projektinhalte mit den einzelnen Stakeholdern des Projektes die Projekte, ausgehend vom Startpunkt immer weiter ausgedehnt werden. Immer neue Ziele und Features sollen in das Projekt eingefügt werden, was die Erreichbarkeit der Projektziele in der vereinbarten Qualität und Zeit häufig sehr erschwert.
Bei diesen Diskussionen hat sich der Multigenerationenplan bewährt. Er unterteilt das Vorhaben in einzelne „Generationen“ (Level) nach Zeit und Komplexität. So können die Erwartungen und Ziele nacheinander abgearbeitet werden. Eine erste Anwendung erfuhr der Multi Generation Plan bei der Apollo Mission der NASA (erster Mann auf dem Mond). Über mehrere Phasen, die weiter unten noch einmal kurz beschrieben werden, wurde das Projekt in einen Multi – Generation-Plan unterteilt.

Multi Generation Plan

Multi Generationen Plan

Generation I Generation II Generation III
Mach den ersten Schritt Verbessere die erreichte Position Übernimm die Führungsrolle
Generation I zielt darauf ab die dringenden Probleme zu lösen Generation II weitet die Ergebnisse aus Generation I aus Generation III strebt ein neues Level der Lösung mit durchschlagendem Erfolg an
Stop the bleading Take the offensive Attain Leadership
Die Technik ist im Unternehmen bekannt Die Technik ist im Allgemeinen bekannt, im Unternehmen jedoch nicht oder muß noch weiterentwickelt werden Die Technik existiert noch nicht
Beispiele Multigenerationenplan
Produkt I auf Anlage „Meier“ Alle Produkte auf Anlage „Meier“ Alle Produkte auf allen Anlagen im Unternehmen
Schicke einen Mann in den Weltraum und hole in zurück Schicke einen Mann in den Orbit der Erde und hole in zurück Schicke einen Mann auf den Mond. lasse ihn den Mond begehen und hole in zurück
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Excel zeichnen skizzieren

Mit Excel zeichnen und skizzieren ist einfach. Die Funktionen eines CAD Programmes liefert Excel allerdings nicht. Die Zeichnungen in Excel sollten eher als Skizzen betrachtet werden. Anbei eine Kariertes Papier Excel,xls Vorlage zum Zeichnen in Excel als Vorlage für kariertes Papier im DIN A4 Format. Das Papier hat die Rasterweite 0,5 cm x 0,5 cm. Es entspricht dem üblichem Karo – Papier.

Kariertes Papier Excel.jpg

Kariertes Papier Excel.jpg

Einstellungen für die Skizze

  • Zeilenhöhe 0,5 cm
  • Spaltenbreite 0,5 cm
  • Die Autoformen richte an diesem Raster aus, was zu einer gewissen Übersichtlichkeit der Skizze führt und grobe Abschätzungen von Längen und Flächen ermöglicht

Einstellungen in Excel

  • Zeilenhöhe: 15 (20 Pixel)
  • Spaltenbreite: 2,14 (20 Pixel)
  • Seitenlayout -> Ausrichten ->“Am Raster ausrichten“

Noch einmal Kariertes Papier Excel.xls Vorlage für die Skizzen.

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Paarweiser Vergleich Nutzwertanalyse incl Excel Vorlage

Ein Paarweiser Vergleich incl. kostenloser Excel Vorlage wird in diesem Beitrag vorgestellt.
Der Paarweise Vergleich mit anschließender Nutzwertanalyse ist eine Methode um die Alternativen bei der Vorbereitung von Entscheidungen zu bewerten. Im Zusammenspiel mit der Nutzwertanalyse macht er Entscheidungsfindungen operationalisierbar und verhindert Entscheidungen nach Bauchgefühl.

Der Paarweise Vergleich unterstützt die Entscheidungsfindung. Er zerlegt komplexe Entscheidungen in kleinere Pakete. Die Komplexität ist in diesen einzelnen Paketen kleiner als in der komplexen, großen Problemstellung. Diese Pakete werden einzeln paarweise entschieden. Der Paarweise Vergleich ist eine Technik zur Problemlösung. Eine praxisnahe Beschreibung weiterer Tools zur Problemlösung finden Sie in Tools im Problemlösungsprozess: Leitfaden und Toolbox für Moderatoren.

Ein afrikanisches Sprichwort sagt hierzu: „Wie isst man einen Elefanten? Man zerlegt ihn und isst ihn Stück für Stück.“ Ein Paarweiser Vergleich wird zum Beispiel im Anschluß an eine Analyse mithilfe des Ishikawa Diagrammes benützt. Eine andere Möglichkeit zur Vorbereitung von Entscheidungen ist das Pareto Prinzip mit dem Werkzeug der Pareto Analyse.

Vorgehensweise Paarweiser Vergleich – Nutzwertanalyse?

Die Methode ist rechenintensiv. Am Besten verwendet man eine Excel Vorlage. Anbei eine kostenlose Paarweiser Vergleich Nutzwertanalyse.xls als Basis zur freien Verwendung.

Anhand einer Bewertungsmatrix werden beim Paarweisen Vergleich immer 2 Kriterien, ein Kriterienpaar, miteinander verglichen. Hierbei können sehr unterschiedliche Wertigkeiten bei den einzelnen Kriterien entstehen.

Paarweiser Vergleich

Paarweiser Vergleich

In einer ersten Phase ist es oft sinnvoll, mithilfe einer Kreativitätstechnologie (Brainstorming, etc.) die geeigneten Kriterien zu finden. Hierbei sollte ein möglichst heterogenes, fachkundiges Team die Kriterien definieren. Die Zusammenstellung des Teams unterstützt die Berücksichtigung aller Aspekte der Entscheidungsfindung und verhindert eine zu starke Fokussierung in eine Richtung. Hilfreich sind Kriterien nur, falls sie unabhängig voneinander sind, da ansonsten einer Kriteriengruppe durch Mehrfachnennung ein größeres Gewicht in der Entscheidungsfindung zugebilligt wird.

Die Kriterien werden jeweils, wie im Beispiel erkennbar, in die Zeilen und Spalten der Matrix eingefügt. Anschließend wird ein Kriterium mit dem Nächsten verglichen. Ist das Kriterium in der Zeile wichtiger als das Kriterium in der Spalte, so ist eine 1 in die entsprechende Zelle einzutragen.

Teilweise wird die Methode auch angewandt, indem man statt einer 1 für „ist wichtiger als“ auch die Bewertung 0, 1, 2 verwendet. Hierbei steht 0 für „ist weniger wichtig“, 1 für ist „gleich wichtig“, 2 für „ist wichtiger“. Der Nachteil der Bewertungsmethodik 0, 1, 2, ist die Möglichkeit, immer als „ist gleich wichtig“ zu werten. Es ist somit kein Zwang vorhanden, eine Entscheidung zu treffen.

Die Summe der Punkte pro Zeile ergibt schließlich die Wertigkeit des Kriteriums. Der Ausdruck in Prozent, als Vergleich zur Gesamtpunktzahl der addierten Kriterien, schafft dann die Basis um in einem zweiten Schritt die Nutzwertanalyse durchzuführen. Hilfreich ist hierbei die Paarweiser Vergleich Nutzwertanalyse.xls, mit deren Hilfe die Ergebnisse automatisch ausgerechnet werden.

Vorteile und Nachteile des Paarweisen Vergleich

Der Paarweise Vergleich eignet sich für alle Problemstellungen hinsichtlich der Gewichtung von Kriterien. Je besser die Hintergründe für die Bewertung von einzelnen Kriterien dokumentiert sind, desto besser können einzelne Entscheidungen auch in Zukunft immer wieder nachvollzogen werden. Die Zerlegung der Entscheidungsfindung in eine Bewertung von lediglich zwei Kriterien vereinfacht den Entscheidungsprozeß erheblich. Die Methodik ist sehr einfach in ihrer Handhabung und Darstellung.

Der Nachteil beim Paarweise Vergleich kann der Zeitaufwand sein, falls sehr viele Kriterien miteinander verglichen werden. Es hat sich gezeigt, daß, je nach Ausgangssituation, die handhabbare Grenze bei 12 – 15 Kriterien erreicht ist. Nach dem Kriterienvergleich und der anschließenden Bewertung werden die einzelnen Alternativen in einer Nutzwertanalyse bearbeitet.

Nutzwertanalyse Vorlage

Nach dem Kriterienvergleich und der anschließenden Bewertung werden die einzelnen Alternativen in einer Nutzwertanalyse bearbeitet.

Nutzwertanalyse

Nutzwertanaylse

Anbei die kostenlos und frei verwendbare Datei Paarweiser Vergleich Excel Vorlage in Kombination mit einer Nutzwertanalyse Vorlage.

Paarweiser Vergleich Nutzwertanalyse.xls

Der Paarweise Vergleich ist eine Technik zur Problemlösung. Eine praxisnahe Beschreibung weiterer Tools zur Problemlösung finden Sie in Tools im Problemlösungsprozess: Leitfaden und Toolbox für Moderatoren.

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