Unkategorisiert

GRR ist die quadratische Summe aus der Vergleichspräzision AV, der Wiederholpräzision AV und der Wechselwirkung IA. GRR wird mit der Messsystemanalyse Verfahren 2 ermittelt. Die Messsystemanalyse Verfahren 2 beruht auf der AIAG MSA 4th.

Die Bewertung des Messsystems erfolgt nicht über die GRR. Das Messsystem wird über das Verhältnis von GRR zu Total Variation TV bewertet. Die Formel zur Berechnung von %GRR lautet:

Das Ergebnis der Berechnung ist der %GRR. Die AIAG MSA 4t beschreibt folgende Anforderungen an den Wert.

Der %GRR ist der zentrale Wert für die Bewertung des Messsystemes innerhalb des MSA 2 Verfahrens. %GRR und ndc ergeben zusammen die Bewertung des Analyseergebnisses.

NDC ist ein Messwert in der Messsystemanalyse. NDC (number of distinct rows) setzt die Gesamtstreuung (GRR) mit der Produktstreuung (PV) in ein Verhältnis.

Der ndc berechnet sich mit folgender Formel.

Der ndc bewertet ein Messsytem. Neben dem %GRR – Wert ist dies ein zusätzlicher Wert zur Sicherstellung der MSA. In AIAG Core Tool MSA wird ein ndc von mindestens 5 gefordert.

Weitere Informationen zur MSA 4th finden Sie bei https://www.aiag.org/quality/automotive-core-tools/msa

Die Verwendung innerhalb der Messsystemanalyse MSA 2 und MSA 3 finden Sie im Beitrag Messsystemanalyse.

Eine Maschinenfähigkeitsuntersuchung, auch als mfu bekannt, kann man sehr schnell online vornehmen. Das einzige was Sie hierzu benötigen ist eine Excel Datei mit Ihren Messwerten.

Welche Ergebnisse erhalten ich bei der Berechnung?

Sie erhalten als Ergebnis der Berechnung folgende Werte und Darstellungen.

Maschinenfaehigkeitsuntersuchung online mit Statistiksoftware R gibt Ihnen die wichtigsten Informationen aus:

• cpk oben
• cpk unten
• ckp
• cp
• die Bewertung der Normalverteilung nach Anderson Darling
• beobachtete ppm Werte
• kalkulierte ppm Werte

Wie berechen ich die Maschinenfähigkeit online?

Wählen Sie folgenden Link

www.sixsigmablackbelt.io

Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm.

Dazu noch folgende Hinweise

Wie stelle ich das Dezimaltrennzeichen in Excel ein?

• Datei –  Excel Optionen – Erweitert
• Häkchen bei „Trennzeichen vom Betriebssystem übernehmen“ entfernen
• Dezimaltrennzeichen „.“ einfügen
• Tausendertrennzeichen leer lassen

Eine weitere Möglichkeit der Berechnung besteht über R Shiny. Die Daten müssen Sie als .csv Datei vorliegen haben. Die Werte sind in der ersten Spalte enthalten. In der ersten Zeile der ersten Spalte ist die Bezeichnung der Werte enthalten. Haben Sie dies vorbereitet, dann folgen Sie diesem Link.

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“:

• klärt die Begrifflichkeiten
• führt Sie strukturiert zum Nachweis der Messsystemfähigkeit
• stellt Messsystemanalyse Excel Vorlagen zur Verfüg
• – MSA Verfahren 1 MSA_1_Messsystemanalyse_20200908.xlsm (Excel Vorlage mit Makros)
• – MSA Verfahren 2 ANOVA MSA_2_Messsystemanalyse_Anova_2020719.xlsm (Excel mit Makros)
• – MSA Verfahren 3 ANOVA MSA_3_Messsystemanalyse_Anova_20200719.xlsm (Excel mit Makros)

Benötigen Sie die Vorlagen in einer angepassten Form (ihr Logo, etc.) schreiben Sie mich bitte an.

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 Excel Vorlagen helfen Ihnen dabei.

Anbei der Vergleich der Ergebnisse der Excel Vorlagen mit Minitab für das MSA Verfahren 1. Die Ergebnisse aus dem Bosch Heft werden bestätigt. Für den Datensatz aus dem Bosch Heft Nr. 10 Seite 11 (basierend auf AIAG MSA) erhalten wir bei allen Berechnungen die gleichen Ergebnisse (cg = 2,01 ; cgk = 1,64):

Anbei der Vergleich der Ergebnisse der Excel Vorlagen mit Minitab für das MSA Verfahren 2 (Anova):
Für den Datensatz aus dem Bosch Heft Nr. 10 Seite 49 (basierend auf AIAG MSA) erhalten wir bei allen Berechnungen die gleichen Ergebnisse (GRR = 22,68%):

Was ist eine 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.

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_1_Messsystemanalyse-20200908.xlsm (Excel Vorlage mit Makros) zu Verfügung, um die Auswertung automatisiert zu berechnen und zu dokumentieren. Die Excel Vorlage rechnet wahlweise mit 4 x Standardabweichung oder 6 x Standardabweichung. Diese Vorgabe variiert von Anwender zu Anwender.

Alternativ zur Excel – Vorlage können Sie auch entsprechende Standard Statistik Software benutzen.

Ablauf der Messung und Auswertung des MSA Verfahren 1

Im Folgenden finden Sie ein Ablaufschema für das 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_Messsystemanalyse_Anova_2020719.xlsm (Excel mit Makros).

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

Alternativ zur Excel Vorlage können Sie auch Standard – Statistik Software benutzen.

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.

4. 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.
5. 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.

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_Messsystemanalyse_Anova_20200719.xlsm (Excel mit Makros) In der Excel Vorlage sind die Beispieldaten in einem separaten Blatt mit Minitab berechnet, sodaß Sie die Berechnung verifizieren können.

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

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.

Vorgehensweise „Nicht fähige Messsysteme“

Nach der Durchführung der einzelnen Verfahren ist der Fähigkeitsnachweis erbracht. Konnte dieser aufgrund der Ergebnisse nicht erbracht werden, wird folgender Ablauf zur Problemlösung vorgeschlagen.

1. Schritt: Messsystem überprüfen, verbessern

1. Messeinrichtung, Einstellnormale

• Mess-, Spann-, Niederhaltekräfte
• Messorte, Definition Messstellen
• Aufnahmen, Fluchtung Prüfling, Messtaster
• Antastelemente; Güte Einstellnormal(e)
• Führungen, Reibung, Verschleiß
• Positionierung, Verkippung Prüfling
• Messablauf; Warmlaufphase, …

2. Messverfahren, -strategie

• Bezugselement, Basis für Aufnahme
• Messgeschwindigkeit, Einschwingzeiten
• Mehrpunktmessungen bzw. Scannen anstatt Einzelmesswert, …
• Mittelwert aus Wiederholungsmessungen
• Messtechnik-, Statistik-Software
• Kalibrierkette, Einstellverfahren, … (z.B. vor jeder Messung neu einstellen)

3. Umgebungsbedingungen

• Erschütterungen, Schwingungen
• Staub, Ölnebel, Zugluft, Feuchtigkeit
• Temperaturschwankungen
• Elektrische Störungen, Spannungsspitzen
• Energieschwankungen (Luft, Strom,..)

4. Prüfling

• Sauberkeit, Waschrückstände
• Oberflächenbeschaffenheit, Grate – Formfehler, Bezugsbasis
• Materialeigenschaften
• Temperaturkoeffizient, …

5. Bediener

• Eingewiesen, geschult
• Sorgfalt, Handhabung
• Sauberkeit, (Hautreste, Handfett,…)
• Wärmeübertragung, …

2. Schritt: Genaueres Messsystem beschaffen

Mögliche Maßnahmen:

• Auflösung < 5%
• Lineare Systeme einsetzen
• Absolut messende Systeme bevorzugen (digital inkremental anstatt analog induktiv)
• Robuste Messeinrichtung (Lagerungen, Führungen, Messhebel, Übertragungselemen-te,…)
• Bedienerunabhängige Messeinrichtung
• Neue (berührungslose) Messverfahren, …

3. Schritt: Merkmals-, Toleranz-, Prozessbetrachtung

Mögliche Maßnahmen :

• Merkmal auf Funktionsabhängigkeit überprüfen (ggf. neues Merkmal definieren z.B. anstelle Rundheit)
• 100% verlesen mit reduzierten Toleranzen
• Messsystemstreuung von Toleranz abziehen
• Auswirkungen auf Prozessregelung und Prozessfähigkeit berücksichtigen
• Toleranz anpassen (statistische Tolerierung; Toleranz und Prozessstreuung gegenüberstellen; Toleranzehrlichkeit!) – Abstimmung mit Fertigungsplanung, Produktion, Qualitätssicherung, Entwicklung, Kunde

4. Schritt: Sonderregelung

• Zusätzliche Absicherung (z.B. Stabilitätsüberwachung, zusätzlicher Regelkreis, genaue-res Messmittel im Feinmessraum, Funktionsabsicherung, -überprüfung)
• Zeitlich befristete Sonderregelung treffen -Abstimmung mit Messtechnikexperten, Fertigungsplanung, Produktion, Qualitätssicherung, Entwicklung, Kunde
• Regelung z.B. jährlich neu bewerten gemäß Schritt 1 bis 4 und ggf. Regelung überarbeiten bzw. für weitere Zeitspanne bestätigen
• Anmerkung: Es ist zu beachten, dass nicht immer die Messeinrichtung der Verursacher eines nicht geeigneten Messprozesses ist. Oftmals sind die Urheber die Umgebung und die Messstrategie.

MSA 2 mit der Statistik Software R berechnen

Seit kurzem habe ich noch eine Alternative zu Excel gefunden. Zur Berechnung der Daten zur MSA 2 Anova läßt sich auch sehr gut die kostenlose Statistik Software R verwenden.

Für das obige Beispiel der MSA 2 habe ich die Daten in R übernommen. Anschließend habe ich die Berechnungen und Diagramme durch R erstellt. Die Ergebnisse decken sich mit den Excel Berechnungen und validieren somit noch einmal die Richtigkeit der Berechnungen für das obige Beispiel. Anbei der Code und die Diagramme.
#GageRR
library(openxlsx)
library(qualityTools)
# definieren des Designs der GageRR
# hier 3 Messende, 10 verschiedene Teile, 3 Durchgänge, geordnet
gdo= gageRRDesign(Operators=3, Parts=10, Measurements=3, randomize=FALSE)
#set the response i.e. Measurements
xlsxFile <- („C://Users//ThinkPad User//Daten//R Statistik//GageAusgang.xlsx“)
df1 <- read.xlsx(xlsxFile = xlsxFile, sheet = 2, startRow = 1, skipEmptyRows = FALSE)
response(gdo)= df1$Messung
#perform a Gage R&R
gdo = gageRR(gdo, tolerance = 8)

Hier sind die statistischen Daten. Die Daten erhaltet Ihr so auch in ähnlicher Form aus anderen Programmen zur Statistik.

Hier seht Ihr den Plot der Daten. Dies sieht nicht so schön aus, wie in anderen Programmen. Ich halte dies jedoch für eine gute Möglichkeit zur Überprüfung.

Ich finde das Ergebnis eigentlich sehr ansprechend. Natürlich muss man die Ergebnisse dann noch interpretieren und die richtigen Schlüsse ziehen. Als kostenlose Alternative zu den Standard Statistik Programmen ist dies jedoch durchaus denkbar.

Symbole und Abkürzungen

Organisieren	Messen	Analysieren
Projektauftrag	Wasserfall Diagramm	Stichprobe berechnen
Business Case	Pareto Prinzipg 80/20 Regel	Z Wert Tabelle
Change Management	Pareto Diagramm	Konfidenzintervall
Six Sigma Organisation	Boxplot Diagramm	Ursache Wirkungs Diagramm
Smart Regel	Qualitäts Kennzahlen	Ishikawa Diagramm
Projektabgrenzung	Prozesskennzahlen	Zeitanalyse
Kick off	OEE Gesamtanlagen- effektivität
Sipoc
	Validieren
Messsystemanalyse Verfahren 1
+ Messsystemanalyse Verfahren 2 ->	-> Messsystem fähig?	-> Messsystem Analyse Verfahren 3
Projektplan
Messwert normalverteilt Anderson Darling
+ Wahrschein-lichkeitsnetz
+ Histogramm	-> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend?
	-> SPC Statistische Prozesskontrolle
	Histogramm
	Verbessern
7 Arten der Verschwendung	Paarweiser Vergleich Nutzwert Analyse	Spaghetti Diagramm
5S Methode	EPEI 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

In this excel template you will find all posibilities to calculate your process capability. The template is multilingual (english, italian, german). You can buy the product via mycommerce. The prices is 195 € (net).

You can download here an example template with watermark.

The template is offered with:

• File in the latest version
• without watermark
• without sheet protection for the input sheet, so you can format the cells like you want
• without the possibility to view and change formulas
• with footer „licensed to „your company“, © by www.sixsigmablackbelt.de“
• Excel file type .xlsm (Excel with macros)
• with no time limit or amount of calculations limits

Dieses Excel add in bietet Funktionen, die in der täglichen Anwendung im Umfeld der betrieblichen Datenaufbereitung und Datendarstellung extrem nützlich sein können. In der nahen Zukunft werden wir dieses Add in immer weiter ausbauen.

Nach der Installation steht das Add in zu Verfügung. Das Add in ist im Excel Menü unter dem Menüpunkt „Formeln“ als eigenständige Gruppe zu finden.

Aktuelle Version

sixsigmablackbelt 0.0.01

Versionen

Version 0.0.01 vom 10.02.2020

• erste Version
• Funktion SIX_ADTESTPVALUE integriert

Funktionen

SIX_ADTESTPVALUE

Gibt den p Value für den Anderson Darling Test auf Normalverteilung aus. Ist der p Value <0,05 liegt keine Normalverteilung vor. Näheres unter Test auf Normalverteilung Excel Anderson Darling Test.

Installation

1. Öffnen Sie die sixsigmablackbelt x.x.x.zip Datei. Sie können die darin enthaltene sixsigmablackbelt.xlam auf jedem beliebigen Ort auf Ihrem Rechner speichern. Wir empfehlen jedoch, die sixsigmablackbelt.xlam Datei in den folgenden Ordner zu legen:
   C:\Benutzer\Benutzername\AppData\Roaming\Microsoft\AddIns\
   wobei Benutzername Ihr Benutzername in Microsoft Windows ist.
   Excel öffnet die in diesem Ordner enthaltenen Erweiterungen bei jedem Starten der Applikation.
   Achtung: Wenn Sie die Erweiterung einmal an einem bestimmten Ort installiert haben, wird es später schwieriger sein, sie zu verschieben.
2. Öffnen Sie Excel, aber versuchen Sie nicht, die Datei sixsigmablackbelt.xlam zu öffnen, die Sie zuvor heruntergeladen haben.
3. Wählen Sie Datei > Hilfe|Optionen > Add-Ins und klicken Sie auf die Schaltfläche Go am unteren Rand des Fensters (siehe Abbildung 1).
4. Drücken Sie den Button „Los“
5. Es erscheint folgendes Fenster
6. Setzen Sie den Haken bei Sixsigmablackbelt und drücken Sie den Button „OK“
7. Sie haben nun das Add in aktiviert und die oben genannten Funktionen des Add ins sind für Sie verfügbar.

Meilenstein Checkliste hilft im Projektplan das Ergebnis einzelner Abschnitte im Projekt zu überprüfen. Damit stellen Sie die Vollständigkeit ihres Projektes sicher.  Weitere Tools finden Sie in der toolbox.

Define – Phase – Was ist das Problem?

• Wer ist Auftraggeber für das Projekt?
• Ist das Problem Problem klar? Gibt es Daten oder Beweise für die Unterstützung der Problemstellung?
• Was sind die SMART-Ziele des Projekts?
• Sind die Ziele des Projekts klar (Goal-Statement) und sind sie realistisch zu diesem Zeitpunkt?
• Hat das Projekt einen klaren Geschäftsfall? Zum Beispiel Kosten der schlechten Qualität im Zusammenhang mit zukünftigen Vorteilen. Wurde der potenzielle Projektnutzen finanziell geschätzt?
• Ist das Projekt mit den strategischen Zielen der Organisation verknüpft?
• Sind potenzielle Chancen- und Verbesserungsprojekte identifiziert?
• Wurde die Problemstellung entwickelt?
• Sind die internen und externe Kunden des Prozesses klar?
• Sind die Bedürfnisse des Kunden verstanden? Ist dies mit Daten hinterlegt?
• Wie wirkt sich dieses aktuelle Problem auf Kunden (intern & extern), ihre kritischen Anforderungen (CTQs) und die Organisation aus?
• Was wurde getan um die wahren Kundenbedürfnisse zu identifizieren (Voice of the customer, VOC)?
• Wurde das Projekt durch die Identifizierung der Prozessgrenzen bestimmt? Ist der Umfang des Projektes geklärt?
• Wurde ein Team mit den wichtigsten Akteuren des Problems formuliert?
• Gibt es ein Team mit entsprechenden Ressourcen, um das Projekt im aktuellen Umfang abzuschließen?
• Sind die wichtigsten Stakeholder des Projekts identifiziert worden?
• Gibt es einen vorläufigen Projektplan mit Zeitplanung?
• Hat der Projektplan klare Meilensteine ?
• Welchen Umfang des Problems hoffen Sie zu beseitigen?
• Sind die Ergebnisse dieser Schritte in einer Projektcharta zusammengefasst?
• Wurden die Checkliste für die Define Phase bearbeitet?

Measure – Phase – Wie groß ist das Problem?

• Wurde ein Stakeholder-Kommunikationsplan erstellt?
• Wurde ein grober Projektplan mit geplanten Prüfungen und Meilensteinen erstellt?
• Wurde die aktuelle Prozesskarte vom Team entwickelt? Prüfen Sie, wer an diesem Prozess beteiligt war.
• Was hat das Team von der vor Ort Begehung erfahren?
• Sind die Bereiche klar, in denen Sie Daten ermitteln müssen?
• Welche Art von Daten ist verfügbar? Wie wurden sie gesammelt?
• Wurde die Baseline-Prozessfähigkeit ermittelt?
• Was sind Ihre nächsten Schritte?
• Sind Sie zufrieden mit dem Niveau der Zusammenarbeit und Unterstützung, die Sie bekommen?
• Welche anderen Aktionen oder Aktivitäten benötigen Sie, um Ihre Fortschritte zu beschleunigen?
• Hat eine Meilenstein-Überprüfung stattgefunden?

Analyse – Phase – Was sind die Kernursachen des Problems?

• Hat das Team die Veränderung des Prozesses anhand geeigneter statistischer Methoden analysiert?
• Hat das Team eine Ursachenanalyse durchgeführt, um mögliche Ursachen zu identifizieren (Output: fishbone / 5 Whys)?
• Welche Verbesserungsziele können wir setzen? Gibt es Möglichkeiten in dem bestehenden Prozess für ‚quick win‘ Verbesserungen?
• Wurde die Ursache (n) verifiziert?
• Muss die Problemdarstellung nach den neuesten Erkenntnissen erneut überprüft werden?
• Sind Sie mit dem Niveau der Zusammenarbeit und Unterstützung zufrieden, die Sie von anderen Teilen Ihrer Organisation bekommen?
• Welche anderen Aktionen oder Aktivitäten benötigen Sie, um Ihre Fortschritte zu beschleunigen?
• Hat eine Meilenstein-Überprüfung stattgefunden?

Improve – Phase – Was sind die Lösungen zur Behebung der Ursache?

• Wurde eine Team-Brainstorming-Sitzung durchgeführt, um mögliche Verbesserungsmaßnahmen zu identifizieren?
• Haben Sie Tools zur Entscheidungsfindung verwendet, um die Lösungen zu priorisieren?
• Wurde eine Pilotstudie durchgeführt?
• Ist eine Pilotstudie nicht angemessen (Low-Volume-Verfahren), wurde eine Risikobewertung durchgeführt (FMEA)?
• Ist ein Implementierungs-Business-Case verfügbar (Kosten-Nutzen-Analyse)?
• Ist mit den Stakeholdern ein Plan zur Einführung vereinbart?
• Wurde der Umsetzungsplan den betroffenen Personen mitgeteilt?
• Gibt es einen laufenden Überprüfungsprozess mit allen Beteiligten, um die Umsetzung zu überwachen?
• Sind Sie mit dem Niveau der Zusammenarbeit und Unterstützung zufrieden, die Sie von anderen Teilen Ihrer Organisation bekommen?
• Welche anderen Aktionen oder Aktivitäten benötigen Sie, um Ihre Fortschritte zu beschleunigen?
• Hat eine Meilenstein-Überprüfung stattgefunden?

Control – Phase – Wie wird die Verbesserung nachhaltig?

• Wurden Techniken angewendet, um den Prozess zu steuern (SPC, Visual Management etc.)?
• Wie wird der Prozess überwacht und kontrolliert (KPIs / Charts etc.)?
• Wurde die Baseline vs. verbesserte Leistung evaluiert?
• Sind die alten Prozesse ausgeschaltet und entfernt worden?
• Sind alle Prozessänderungen dokumentiert (SOPs, Flowcharts)?
• Wenn der Prozesseigentümer die Änderung nicht leitete, hat er / sie das neue Verfahren übernommen?
• Ist das neue Verfahren in der Prozesssteuerung integriert?
• Haben Sie die gewonnenen Erkenntnisse erfasst, um ein „best practice“ zu schaffen?
• Haben die gewonnenen Erkenntnisse an andere Funktionen weitergegeben?
• Welche neuen Werkzeuge haben Sie gelernt?
• Sind Sie mit der erreichten Kooperation und Unterstützung zufrieden? Was sollen wir anders machen, um das nächste Projekt zu unterstützen?
• Haben Sie Ideen für Nachfolgeprojekte?
• Haben Sie dem Team gedankt und den Erfolg gefeiert?

Anbei die Checkliste zum download.

Wertstromanalyse (value stream mapping) ist eine Methode, um den Ist-Zustand eines Prozesses visuell darzustellen. Wertstromanalyse ist die Basis, auf der durch Verringern von Verschwendung ein Prozess optimiert wird. Die Wertstromanalyse im Original value stream mapping (vsm) genannt, stellt den Wertstrom eines Produktes oder Services dar. Neben der Wertstromanalyse finden Sie weitere wichtige Hilfsmittel in der toolbox.

Diese Visualisierung Ihres Wertstroms bildet die Basis für die Gestaltung eines schlanken Produktionssystems. Die Wertstromanalyse ist ein Teil einer Methodik, die aus folgenden einzelnen Schritten besteht:

• Projektziel klären
• Wertstromanalyse
• Wertstromdesign
• Umsetzung der Optimierungsmaßnahmen

Bevor ich Ihnen die einzelnen Schritte der Methodik erläutere, stelle ich Ihnen die Einordnung der Methodik im Unternehmen vor. Gleichzeitig erkläre ich Ihnen einige Hintergründe, warum diese Methodik überhaupt angewandt ist und welchen Sinn sie hat. Eine Vorlage zur Wertstromanalyse in Form einer Excel Vorlage mit den Symbolen und ihren Bedeutungen ist in der sixsigmablackbelt.de_toolbox_20200215 enthalten, die Sie auf der rechten Seite downloaden können. Nachdem Sie die Methode verstanden haben, beschaffen Sie sich am Besten das notwendige Material und beginnen zu üben.

Wertstromanalyse

Mit der Wertstromanalyse oder dem value stream mapping (VSM) wird der Ist-Zustand des Prozesses detailliert erfasst und visualisiert. Wichtig ist den Gesamtprozess und nicht nur einzelnen Teilschritte des Prozesses zu analysieren. Sie nehmen hierzu alle wichtigen Zahlen, Daten und Fakten auf. Diese Aufnahme gestalten Sie durch Analyse der Produktionsprozesse, des Materialfluss und Informationsfluss. Die Aufnahme werden durch einfache Symbole visualisiert.

Umfassend wurde der Ansatz erstmals von Mike Rother und John Shook in ihrem Buch „Sehen Lernen“ beschrieben. Es gilt als Standardwerk zur Wertststromanalyse und Wertstromdesign. Mike Rother ist bekannt durch seine grundlegenden Werkze zum Lean Management. Das value stream mapping wird häufig im Umfeld von Kaizen Aktivitäten angewendet.

Zielsetzung der Wertstromanalyse ist die effiziente Erfassung und übersichtliche Darstellung der in einer Fabrik vorhandenen Prozesse. Die Wertstromanalyse stellt den Wertstrom eines Produktes oder Services dar.

Folgende Überblick zeigt Ihnen eine bewährte Methodik. Diese Methodik gewährt einen erfolgreichen roten Faden für die Optimierung eines Wertstromes.

Sie sehen in dieser Darstellung, daß ähnlich dem PDCA – Vorgehens kein Optimalzustand in einem Wertstrom erreicht werden kann. Durchlaufen Sie die Abfolge der Methodik erfolgreich, erreichen Sie immer wieder ein neues Zielniveau. Dieses Niveau gilt es zu stabilisieren. Hat sich das Niveau stabilisiert, stellt man sich die Frage, ob dieses Niveau für den Kunden (intern oder extern) ausreichend ist oder nicht. Je nach Antwort durchlaufen Sie den Verbesserungszyklus ein weiteres Mal, um den Prozess wieder zu optimieren und ihn auf ein verbessertes Leistungsniveau zu heben. Deutlich wird dies an folgendem Bild, das in der Literatur immer wieder verwendet wird.

Mir gefällt noch besser die Darstellung auf diesem Bild.

Hier wird noch deutlicher, daß der Weg zum Idealzustand kein gerader Weg ist. Man macht auf dem Weg zum Optimum immer wieder Versuche in diese Richtung zu arbeiten.

Nicht jede Maßnahme der Optimierung führt 100 prozentig zum Ziel. Solange man jedoch das Ziel kennt, kann man den Weg immer wieder korrigieren und Schritt für Schritt dem Ziel näherkommen. Ziel ist dabei den Wertstrom im Sinne des Kunden immer besser optimieren, um der Vision eines idealen Wertstromes immer näher zu kommen. Was dies ist, schildere ich Ihnen im folgenden Verlauf des Artikels.

Wertstrom – value stream

Ein Wertstrom umfasst sämtliche Arbeiten und Aktivitäten die notwendig sind, einen Auftrag zu erfüllen. Der Wertstrom beginnt somit beim Kunden und endet beim Kunden. Der Kunde kann hierbei intern oder extern sein.

Zentrale Grundidee der Wertstromanalyse ist es, immer Kundensicht einzunehmen, denn der Kunde bestimmt die Anforderungen an die Produktion im Ganzen sowie an jeden einzelnen Produktionsprozess. Der Wertstrom orientiert sich am Kunden und definiert ausschließlich aufgrund dessen Bedürfnissen Wertschöpfung und Verschwendung.

Betrachten Sie den Wertstrom, so kümmern Sie sich weniger um den einzelnen Prozessschritt im Detail. Sie betrachten vielmehr die Erstellung des Wertes an einem Produkt oder einem Service aus der Helikopterperspektive. Sie gewinnen einen Blick für das ganze Bild des Wertstromes und geben der Verbesserung des Ganzen, Vorrang vor der Verbesserung der einzelnen Prozessschritte. Sie lernen die Dinge im Zusammenhang zu sehen und zu entscheiden, wo Aktivitäten zur Verbesserung notwendig sind.

Die Betrachtung des ganzheitlichen Wertstromes ist als Konsequenz Aufgabe des Managements. Das Management kann diese Aufgabe auch nicht delegieren. Das Management transportiert und transformiert die Anforderungen des Kunden in die Organisation. Es muß somit wissen, wofür der Kunde bereit ist zu bezahlen. Sie fragen sich, was sind aus Kundensicht wertschöpfendende oder nicht wertschöpfende Schritte innerhalb der Prozesse.

Was bedeutet wertschöpfend oder nicht wertschöpfend?

Nicht alle Aktivitäten innerhalb eines Prozesses steigern der Wert eines Services oder eines Produktes. Wertschöpfende Aktivitäten sind jene Aktivitäten, die den Wert eines Produktes oder Services aus der Sicht des Kunden steigern. Nicht wertschöpfende Aktivitäten sind jene Tätigkeiten, die momentan durchgeführt werden, obwohl sie den Wert aus Kundensicht nicht steigern. Nichwertschöpfende Tätigkeiten eliminieren, reduzieren oder vereinfachen Sie bei der Erarbeitung des Soll – Zustandes.

Sie stellen sich vielleicht die Frage, was ist im Sinne des Kunden wertschöpfend. Letztendlich sind dies all die Dinge für die er bezahlt will. Dies sind eventuell:

• Qualität
• Funktionen
• Lieferzeit
• Liefertreue

Spekulieren Sie nicht. Fragen Sie den Kunden was er von Ihrem Produkt oder Service erwartet. Welche Leistungen sind seiner Meinung nach zu verbessern? Welche Leistungen erfüllen aus seiner Sicht seine Bedürfnisse?

Nach der Klärung dieser Erwartungen und Bedürfnisse wenden wir uns einem weiteren wichtigen Bestandteil der Wertstromanalyse zu.

Mit der Wertstromanalyse entsteht eine hohe Transparenz der Prozessabläufe. Deutlich erkennbar sind die Abläufe, die nicht zur Wertschöpfung beitragen (Verschwendungen). Die Wertstromanalyse dient neben der Identifizierung von Verschwendung hauptsächlich zur Darstellung von Liefer- und  Durchlaufzeiten.

Lieferzeiten und Durchlaufzeiten

Die Durchlaufzeiten erfahren bei der Erstellung der Wertstromanalyse eine besondere Bedeutung. Die Reduzierung der Durchlaufzeit hat bei den Erfindern der Methodik (Toyota) den höchsten Stellenwert. Deutlich wird dies bei folgendem Zitat von Taiichi Ohno (Toyota):

„Alles, was wir tun, ist, auf die Durchlaufzeit zu achten. Von dem Moment, in dem wir einen Kundenauftrag erhalten, bis zu dem Moment, in dem wir das Geld in Empfang nehmen. Wir verkürzen die Durchlaufzeit, indem wir alle Bestandteile eliminieren, die keinen Mehrwert für den Kunden erzeugen.“

James P. Womack, Gründer des Lean Enterprise Institut und Author des Buches „Die zweite Revolution in der Automobilindustrie“ bekräftigte diesen Ansatz. Er erklärt, daß:

„Eine Reduzierung der Durchlaufzeit auf ein Viertel steigert die Produktivität um circa 50% und reduziert die Kosten um circa 20%.“

Einen hauptsächlichen Ansatz zur Reduzierung der Durchlaufzeiten bieten die Wartezeiten. Die Durchlaufzeit unterteilt sich in Prozesszeiten und Wartezeiten. Prozesszeiten sind Zeiten bei denen Sie am Produkt oder Service eine Handlung vornehmen. Wartezeit ist die Zeit, bei der das Produkt auf den nächsten Prozess wartet. Bei der Analyse des Wertstromes werden Sie bestürzt sein, wie lange die Wartezeit im Verhältnis zur Prozesszeit ist. Teilweise sind Anteile von 95 % – 98 % Wartezeit innerhalb der Durchlaufzeit üblich.

Ziele der Wertstromanalyse

Die Wertstromanalyse bringt Klarheit in den Prozess.

Warum ist dies wichtig?
Jeder Prozessbeteiligte hat unterschiedliche Vorstellungen von einem Prozess. Es ist wichtig eine gemeinsame Sprache und ein gemeinsames Verständnis für den aktuellen und zukünftigen Prozess zu finden. Um den wahren Zustand des Prozesses zu erfahren, benötigt es keine Diskussionen am Schreibtisch. Gehen Sie vor Ort. Beobachten Sie den Prozess. Sie werden erstaunt sein, was sich in Ihrer Organisation jeden Tag ereignet.

Viele Organisationen haben festgestellt, daß die alleinige Konzentration auf kurzfristige, einzelne Verbesserungsaktionen nicht den erwünschten Erfolg erzielen. Sie sind nicht genug, um die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu verbessern. Ein umfassenderer Ansatz zur Verbesserung im Unternehmen ist notwendig.

Die Wertstromanalyse und das Wertstromdesign stellen eine zukünftige Vision und ein zukünftiges Ziel dar. Die Kombination von beiden Ansätzen verbindet die Vision und die abgeleiteten Aktivitäten zur Verbesserung der Prozesse. Gleichzeitig gibt Sie eine Richtung für die sinnvolle Umsetzung vor.

Die Wertstromanalyse und das Wertstromdesign sind Werkzeuge die Ihnen erlauben Verschwendung aus Sicht des Kunden zu sehen. Parallel geben sie Ihnen eine Methode an die Hand, um diese Verschwendung zu eliminieren.

Sie können die entscheidenden Vorteile wie folgt zusammenfassen:

• Die Methoden erfassen und zeigen eine breitere Informationsbereich, als die typischen Prozessdarstellungen
• Macht den Blick frei für den Prozessfluss
• Der Ansatz vermittelt einen übergeordneten Blick auf die Prozesse
• Die Methoden fördern die ganzheitliche Optimierung der Prozesse
• Die Methoden vermitteln, wo zukünftige Projekte, Teilprojekte oder einzelne Verbesserungsmaßnahmen im gesamten Kontext sinnvoll sind
• Die Wertstromanalyse schafft eine bisher nicht bekannte Transparenz entlang des Wertstroms
• Die Methoden helfen bei der Identifikation und Eliminierung von Verschwendung und deren Ursachen
• Die Methoden führen zu einer Fokussierung auf die Aktivitäten, die zur Herstellung eines Wertes für den Kunden notwendig sind
• Die Werkzeuge helfen den Prozess mit allen wichtigen Daten, Informationen und mit verständlichen Symbolen darzustellen
• Die Methoden führen zu einer einheitlichen Sprache und Kommunikation innerhalb der Prozesse
• Schafft Klarheit und Transparenz über die einzelnen Aktivitäten im Prozess (Daten, Zahlen, Fakten)
• Zeigt schnell Handlungsaktivitäten und Prioritäten auf
• Ist die sachliche Grundlage für Diskussionen zu Verbesserungen
• Der Blick wird frei für den Fluss der Produktrealisierung
• Die Prozesse werden verständlich
• Prioritäten zur Verbesserung werden schnell von allen Beteiligten erkannt
• Schafft schnell die Basis für Prozessoptimierungen

Benutzen Sie nicht die Erstellung einer Wertstromanalyse, indem Sie Probleme mit Kaizen Blitzen dokumentieren und anschließend diesen einzelnen Problemen nachgehen. Dies ist kein effektiver Weg um eine Verbesserung zu erreichen. Die Verbesserung ist in diesem Fall eher zufällig.

Das wichtigste Ziel für die Erstellung einer Wertstromanalyse des aktuellen Prozesse ist nicht die Darstellung von Problemen, Verschwendungen oder Verbesserungsmöglichkeiten um kurzfristige Lösungen zu generieren.

Das wichtigste Ziel ist die Basis für das Verständnis des aktuellen Prozesses zu schaffen, so daß ein zukünftiger Prozess definiert werden kann.

Bei der Aufnahme kann Ihnen diese pdf Vorlage helfen.

Benötigen Sie noch mehr Fläche zur Darstellung des Prozesses nutzen Sie meine Ressourcen Seite.

Wertstromdesign

Auf der Basis der Darstellung des Ist – Zustandes sind die Verbesserungspotentiale für einen optimierten Soll – Zustand oft schnell zu entdecken. Der Mensch neigt dazu, diese Verbesserungspotentiale schnell umzusetzen, ohne einer sinnvollen, strukturierten Vorgehensweise bei der Umsetzung zu folgen. Dies gilt es zu vermeiden. Im Folgenden stelle ich einen strukturierter Ansatz für das Wertstromdesign dar.

Wie soll ein Wertstrom grundsätzlich gestaltet sein?

Der Wertstrom hält sich in der Gestaltung an die Grundsätze des Lean Management. Im Fokus von lean management steht die Vermeidung von Verschwendung. Sie gestalten einen schlanken Gesamtprozess, der im Idealfall nur noch optimierte Wertströme und wertschöpfende Prozessen enthält. Die konsequente Vermeidung von Verschwendung ist der Schlüssel zum Erfolg. Die einzelnen Bestandteile der Verschwendung sind im Beitrag 7 Arten der Verschwendung im Detail beschrieben. Es sind:

• Transport
• Bestände
• Bewegung
• Wartezeiten
• Überproduktion
• Übererfüllung von Anforderungen
• Ausschuß

Die Verschwendungsarten werden strukturiert durch die Abarbeitung folgender Handlungsfelder angegangen:

• Rhytmus und Fluss
• Steuerung und Sequenz
• Prozesse und Hilfsmittel

Im einzelnen verbirgt sich hinter den Handlungsfeldern folgende Ansätze:

Rhytmus und Fluss

Ziel ist die Schaffung einer kontinuierlichen Fließfertigung durch die Kombination der einzelnen Wertströme. Die Fließfertigung hat sich hierbei am Kundentakt zu orientieren. Der Fluß ist  nicht nur auf den physikalischen sondern auch auf den Fluß der Information ausgerichtet. Material- und Informationsfluss geschehen parallel. Die Wertstrommethode ist integrierter Bestandteil der Fabrikplanung.

Steuerung und Sequenz

Zweites Handlungsfeld ist die Steuerung des Flusses. Ziel ist eine massive Vereinfachung der Steuerung. Es sind selbststeuernde Regelkreise in der Fertigung aufzubauen. Die Regelkreise werden über wenige Schrittmacher gesteuert. Die Steuerung der Prozesse wird nah am shopfloor vorgenommen. Ziel ist die massive Vereinfachung der Steuerung. Dies geschieht durch konsequente Nutzung der Shopfloor Steuerung. Unterstützung im Materialfluss erhalten Sie durch die Verwendung von Kanban Regelkreisen oder ähnlichen Prozessregelkreisen. Ziel ist immer die Reduzierung der Durchlaufzeit und Erhöhung der Liefertreue für die einzelnen Teilprozesse und in Summe für den Gesamtprozess.

Hilfreich bei der Auslegung dieser Schritte sind die Inhalte von lean logistics.  Ein einfaches Controlling zur Steuerung der einzelnen Sequenzen kann Sie hier unterstützen. Zu erwähnen sind die Ansätze aus:

• TOC (anschaulich erklärt in Goldratts Buch: „Das Ziel“
• Verhältnis von Bestände, Durchsatz und Durchfluss Littles Law

Prozess und Hilfsmittel

In dem Handlungsfeld Prozesse und Hilfsmittel werden die Bestandteile des Wertstromdesign zusammengefaßt die unter den eigentlichen Arbeitsprozessen verstanden werden. Dies sind zum Beispiel Arbeitsplätze, Maschinen, Hilfs- und Betriebsmittel, etc. Diese Bestandteile müssen zur Erreichung des optimalen Wertstrom ebenfalls angepaßt werden. Man realisiert ein verschwendungsfreies, flussgerechtes Wertstromdesign nicht ohne, daß auch in diesen Bereichen die vorhandenen Inhalte und Abläufe angepaßt oder ausgetauscht werden.

Es existiert keine universelle Lösung zur Erreichung des Optimums in den 3 Handlungsfeldern. Jedoch gibt es bewährte Vorgehensweisen, die Grundsätze und Merkmale in einem optimierten Wertstromdesign verwirklichen.

KPI – Qualitätskennzahlen für den optimierten Prozeß

• Wertschöpfungsgrad
  Anteil der wertschöpfenden Bearbeitungzeit an der gesamten Bearbeitungszeit
• EPEI (Every part every interval)
• Wertstrom Quotient
  Anteil der Bearbeitungszeit an der gesamten Durchlaufzeit
• OTIF (On time in Full)
  Anteil der Lieferungen in der vereinbarten Zeit und der vereinbarten Menge an den gesamten Lieferungen an den direkten Kunden
• OEE (Overall equipement efficiency) Gesamtanlageneffektivität 

Umsetzungsplanung – von der Wertstromanalyse zum Wertstromdesign

Werkzeuge zur Wertstromanalyse und zum Wertstromdesign

Wertstromanalyse Software

Wertstromanalyse Software wie Excel, Visio, Powerpoint, Minitab oder ähnliches hilft bei der Darstellung im Wertstrom. Wunderbar läßt sich Wertstromanalyse jedoch auch erstellen, indem man Pinnwände, braunes Packpapier und entsprechende Post – it benutzt. Durch das interaktive Arbeiten in der Gruppe können Informationen schnell an die Wand gepinnt werden. Entstehen neue Erkenntnisse oder Ideen, so werden die Wertstrom Symbole schnell umgepinnt und die Informationen auf der Wand entsprechend dargestellt.

Wertstromanalyse und value stream mapping (VSM) als hocheffiziente Methode zur Erkennung von Verschwendung und Steigerung der Wertschöpfung erklären wir in diesem Beitrag. Die Wertstromanalyse unterteilt sich in die

• Prozessanalyse
• Materialflussanalyse
• Bestandsanalyse
• Steuerungsanalyse
• Kennzahlenanalyse.

Anschließend werden spezielle Wertstromanalyse Symbole für die einzelnen Bestandteile der Analyse verwendet, um den Ist – Zustand darzustellen. Das Symbol des Kaizen Blitzes wird zusätzlich verwendet zur Darstellung von Potentialen zur Optimierung des Prozesses.

Als Wertstromanalyse Beispiel werden häufig mehrstufige Prozesse in der Produktion genannt. Die Methode kann jedoch universell verwendet werden. In der Logistik, im Service oder in der Verwaltung sind ebenso Werstromanlyse Beispiele zu finden, bei denen entsprechendes Optimierungspotential umgesetzt wurde.

Im Folgenden wird auf die einzelnen Bestandteile der Wertstromanalyse eingegangen.

Prozessanalyse
Zykluszeit (ZZ)

Der Zeitabstand von der Fertigstellung eines Teiles bis zur Fertigstellung des nächsten Teiles ist die Zykluszeit. Verläßt im Abstand von 32 Sekunde ein Teil eine Stanzmaschine, so ist dies die Zykluszeit. Die Zykluszeit wird während der Ist – Aufnahme im Wertstrom durch Beobachtung ermittelt. Der Aufnehmende beobachtet den Gemba, den Ort der Wertschöpfung. Hierbei wird oft die Methode des Kreidekreises angewendet. In einem weiteren Beitrag werde ich die Methode separat erklären.

Während der Bearbeitung eines Vorganges werden genügend Beobachtungen vorgenommen. Die Anzahl der notwendigen Beobachtungen können statistisch ermittelt werden, um eine Aussage mit entsprechend hoher Sicherheit für den Vorgang zu erhalten (siehe auch Konfidenzintervall). Wichtig ist bei den Ermittlungen von Zeiten in der Wertstromanalyse eine ausreichend hohe Zahl von Beobachtungen zu haben. Die Genauigkeit der Beobachtung ist erst an zweiter Stelle zu nennen. Das Ziel der Prozessanalyse ist zuerst einen Überblick über die einzelnen Bestandteile des Prozesses zu erhalten. Der Prozess soll zuerst als einzelner Prozessschritt und alsdann als ganzer Prozess vollumfänglich verstanden werden.

Bearbeitungszeit (BZ)

Die Bearbeitungszeit stellt die Zeit dar, die ein Teil benötigt, um eine Bearbeitung von  Anfang bis Ende zu durchlaufen. Zur Messung macht es Sinn ein Teil bei Eintritt in den Prozess zu markieren und genau die Zeit zu messen, die dieses markierte Teil wieder benötigt, um den Prozess zu verlassen. Die Bearbeitungszeit eines Teiles oder Vorganges wird häufig auch als Durchlaufzeit definiert.

Rüstzeit (RZ)

Die Rüstzeit stellt die Zeit dar die benötigt wird um in der Bearbeitung von einem Teil auf das nächste Teil zu wechseln. In erster Linie interessiert der Gesamtanteil der Rüstzeit, weniger die einzelnen Teile der Rüstzeit. Sollte die Rüstzeit entscheidet für den kompletten Prozess sein, so sollte sie mit der SMED Methode untersucht werden. Bei dieser Methode werden die Rüstzeiten in ihre einzelnen Bestandteile zerlegt und die Optimierungspotentiale aufgezeigt.

Maschinenverfügbarkeit (MV)

Die Maschinenverfügbarkeit wir als Zeit definiert, die eine Maschine zur Bearbeitung zu Verfügung steht. Sie ist ein wichtiger Teil der gesamten Prozessbetrachtung. Sie findet ebenso Eingang in die Betrachtung der OEE (Overall equipement efficiency), der Gesamtanlageneffektivität der Maschinerie.

Verfügbare Arbeitszeit (VA)

Die verfügbare Arbeitszeit gibt an, welche Zeit zur Erbringung der Wertschöpfung zu Verfügung steht. Für die Ermittlung der verfügbaren Arbeitszeit ist es wichtig den Prozeß genau zu kennen. Es macht einen Unterschied ob die verfügbare Arbeitszeit eins zu eins in den Prozeß eingeht, wie zum Beispiel in der Montage, oder aber eher als Anwesenheitszeit zu betrachten ist ohne die der Prozeß trotzdem produzieren könnte.

Für alle Zeiten innerhalb der Wertstromanalyse gilt, daß sie durch Beobachtung am Gemba, also am Ort des Geschehens ermittelt werden müssen. Zeiten in Systemen sind häufig nicht aktuell oder genau genug bestimmt, um die wahren Potentiale im Prozeß zu ermitteln.

Die Prozesskennzahlen werden im Prozesssymbol abgebildet. Dieses Symbol ist das wohl wichtigste Teil der Wertstromanalyse Symbole. Die Symbole gibt es kostenlos als Wertstromanalyse Symbole Excel.xls

Zur Beobachtung des Geschehens vor Ort benötigen Sie nicht viel.

Materialfluss

Ein weiterer wichtiger Teil der Wertstromanalyse ist die Analyse des Materialflusses zwischen den einzelnen Prozessen oder Bearbeitungsschritten. Die Organisation des Materialflusses und die Abhängigkeiten der einzelnen Prozesse werden unterschiedlich dargestellt.

Push Prinzip

In einem Prozessablauf wird häufig das Push Prinzip zu Organisation des Materialflusses verwendet. Die zu bearbeitenden Teile werden vom ersten zum nächsten Prozeß gebracht und dort abgestellt. Der Charakter dieser Steuerung ist, daß das Teil nicht vor dem nächsten Prozeß eingelagert wird, sondern praktisch auf einem Bereitstellungsplatz vor dem nächsten Prozeß wartet. Der Anstoß zur Produktion des Materials wurde hierbei nicht vom nachfolgenden Bearbeitungsschritt gegeben, sondern ganz zu Beginn der Prozeßkette als Ereignis eingeplant und ausgeführt. Bei dem Push Prinzip werden zwei Varianten unterschieden:

Verbindung zweier Prozesse über einen zwanghaften Fluss

Zwei Prozesse sind über einen zwanghaften Fluss verknüpft, wenn die Reihenfolge der folgenden Bearbeitung vom vorhergehenden Prozess bereits festgelegt ist. Dies ist zum Beispiel bei der Verbindung zweier Prozesse über eine Rollenbahn der Fall. Die Teile, die den ersten Prozess verlassen, werden in der Reihenfolge vom zweiten Prozess abgearbeitet.

Pull Prinzip

Ein wichtiger Bestandteil der Wertstromanalyse ist die Bestandsanalyse. In den Beständen und den damit verbundenen Liegezeiten liegt zumeist das größte Potential für Verbesserungen. Es wurden in der Wertstromanalyse Beispiele festgestellt, bei denen 90 % der Optimierungen durch die Beseitigung von Liegezeiten realisiert werden konnten.

Die Toyota Kata ist eine Ansatz zur strukturierten Umsetzung von Lean Gedanken. Anbei eine Stoffsammlung zur Toyota Kata und ihrem Begründer Mike Rother.

Die Seite von Mike Rother als Basis für alle Unterlagen zur Toyota KATA

http://www-personal.umich.edu/~mrother/Homepage.html

Die Toyota Kata pdf Version

http://www-personal.umich.edu/~mrother/Handbook/Practice_Guide.pdf

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1. Maschinen- und Prozessfähigkeit

Welche Lizenzen gibt es?

Für Ihre Bestellung tragen Sie bitte in die angehängte Vorlage die Angaben zu den gewünschten Lizenzen und die Anschrift ein. Schicken Sie bitte das Formular per Mail oder Brief. Die Kontaktdaten sind auf dem Formular vermerkt.

Bestellvorlage 10.03.2020

Antwort auf die häufig gestellten Fragen im Zusammenhang mit der Bestellung und Lizenzierung finden Sie in den FAQ.

FAQ Bestellung und Lizenzierung

Welchen Eigenschaften haben die Vorlagen?

• Datei in der aktuellsten Version
• ohne Wasserzeichen
• ohne Blattschutz für das Eingabeblatt, somit alle Möglichkeiten zu Formatieren und zu Editieren
• mit der Möglichkeit Ihr Logo einzubringen
• ohne Möglichkeit Formeln einzusehen und zu verändern
• mit Fusszeile „licensed to „Ihre Firma“ © by www.sixsigmablackbelt.de“
• Excel Dateityp .xlsm (Excel mit Makros)

Welche Systemvoraussetzungen sind notwendig

• Windows 7, 8, 10
• Excel 2007 und neuere Excel Versionen

Wie ist ein Benutzer gemäß Lizenzbestimmung definiert?

Ein Benutzer ist ein eindeutiger PC auf dem die Vorlage verwendet wird. Die Vorlage wird mit dem Laufwerk C: (der Serialnummer der Festplatte) des Rechners verbunden. Ändert sich die Serialnummer der Festplatte (Defekt oder ähnliches) kann die Lizenz übertragen werden. Nehmen Sie hierzu dann Kontakt auf.  Die Lizenzmiete kann während der Laufzeit nicht auf einen anderen Nutzer übertragen werden.

Wie erhalte ich die Festplatten ID und die Vorlagenversion?

Die 8 stellige Festplatten ID des Laufwerkes C wird Ihnen im Hinweis beim Start der Excel Vorlage angezeigt. Dort sehen Sie auch die entsprechenden möglichen Programmversionen. 

Alternativ können Sie dies über Windows ermitteln.

1. Öffnen Sie die MS DOS Eingabeaufforderung durch Wählen der Lupe
2. Eingabeaufforderung öffnen
3. Geben sie folgendes ein: vol c: 

Für dieses Laufwerk erhalten Sie den Wert 521D-26E7. Löschen Sie den Bindestrich und Sie erhalten 521D26E7 als Wert für die Bestellung. 

Wie erhalte ich eine Lizenz?

1. Sie füllen das Bestellformular aus und schicken es (eventuell auch als Anhang zu Ihrer Standardbestellung). Die notwendigen Angaben finden Sie auf dem Bestellformular. 
2. Sie erhalten die gewünschte Vorlage, Ihre Benutzer – ID und die Rechnung zusammen per Mail (1 – 3 Arbeitstage nach Bestelleingang).
3. Sie geben in die erhaltene Vorlage Ihre Benutzer  – ID ein und aktivieren Ihre Lizenz online.
4. Die Vorlage ist somit voll funktionsfähig

Wie wird die jährliche Lizenz verlängert?

1. 30 Tage vor Ablauf der Lizenz erhalten Sie einen Hinweis auf Verlängerung beim Benutzen der Vorlage
2. 4 Wochen vor Ablauf der jährlichen Lizenz erhalten Sie die Rechnung für ein weiteres Jahr Laufzeit
3. Nach Zahlungseingang wird die Lizenz erneuert
4. Über die Online Aktualisierung im Formular, aktualisieren Sie die Lizenz wieder
5. Die Vorlage kann ein weiteres Jahr benutzt werden 

Wollen Sie die Lizenz nicht verlängern, kündigen Sie 4 Wochen zum Laufzeitende.

Was passiert nach dem Ablauf der jährlichen Lizenz, wenn die Lizenz nicht verlängert wird?

• Die Ergebnisse der Berechnung und die Vorlage bleiben unverändert
• Ihre Vorlage bleibt, wie nach der letzten Berechnung
• Es findet jedoch keine Aktualisierung der Berechnung statt

Ich habe keine gültige Lizenz. Wie verhält sich die für einen anderen Benutzer lizenzierte Vorlage?

• Die Ergebnisse der Berechnung und die Vorlage bleiben unverändert
• Ihre Vorlage bleibt, wie nach der letzten Berechnung
• Es findet jedoch keine Aktualisierung der Berechnung statt

Test Normalverteilung ist der Nachweis für die Normalverteilung von Werten. Der Excel Test auf Normalverteilung benutzt den Anderson Darling Test.

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

Viele andere Methoden und Werkzeuge im Bereich Qualitätssicherung und Lean Six Sigma finden Sie in der toolbox.

Im Folgenden stelle ich die verschiedenen Möglichkeiten vor.

Tests auf Normalverteilung können auf 2 Arten stattfinden:

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

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

Wollen Sie Ihre Werte schnell auf Normalverteilung überprüfen benutzen Sie die Test-auf-Normalverteilung-Anderson-Darling-20161108.xlsx. Wollen Sie unabhängig von der vorliegen Excel Vorlage den p Wert überprüfen, können Sie dies auf http://sixsigmablackbelt.io unter dem Reiter Maschinenfähigkeit machen.

Wollen Sie auch die entsprechenden Hintergründe zum Anderson Darling Test nachvollziehen, können Sie gerne weiterlesen.

 Wahrscheinlichkeitsnetz

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

Wahrscheinlichkeitsnetz Test auf Normalverteilung 20141214

Test auf Normalverteilung

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

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

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

Anderson Darling Test

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

Test auf Normalverteilung Formel

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

S ist wie folgt definiert.

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

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

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

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

Test auf Normalverteilung Excel

Mit Excel läßt sich der Test auf Normalverteilung nach Anderson Darling relativ gut darstellen. Die Formeln werden von oben in das Excel Arbeitsblatt übersetzt. Ein Beispiel finden Sie in der Test-auf-Normalverteilung-Anderson-Darling-20161108.xlsx oder als (SIX_ADTESTPVALUE) Funktion im sixsigmblackbelt Excel Add in.

Verwendung der Normalverteilung

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

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

Test auf Normalverteilung nach Anderson Darling mit Minitab

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

Minitab Anderson Darling Test auf Normalverteilung

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

Test auf Normalverteilung R Statistik Software

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

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

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

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

Folgende Ausgabe am Bildschirm erhalten Sie:

Anderson Darling Test for normal distribution

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

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

Organisieren	Messen	Analysieren
Projektauftrag	Wasserfall Diagramm	Stichprobe berechnen
Business Case	Pareto Prinzipg 80/20 Regel	Z Wert Tabelle
Change Management	Pareto Diagramm	Konfidenzintervall
Six Sigma Organisation	Boxplot Diagramm	Ursache Wirkungs Diagramm
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Projektabgrenzung	Prozesskennzahlen	Zeitanalyse
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Messwert normalverteilt Anderson Darling
+ Wahrschein-lichkeitsnetz
+ Histogramm	-> Prozess / Maschine fähig? cp / cpk ausreichend?
	-> SPC Statistische Prozesskontrolle
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7 Arten der Verschwendung	Paarweiser Vergleich Nutzwert Analyse	Spaghetti Diagramm
5S Methode	EPEI 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

Hallo,

die Excel Vorlagen und templates wurden in den letzten 5 Jahren ca. 350.000 mal heruntergeladen. Besteht das Interesse an den Vorlagen auf Basis von Google Tabellen bzw Google Sheets?

Falls Interesse besteht, würde ich eine entsprechende Umsetzung angehen.

Ihr könnt Euch gerne per Mail an mich (roland.schnurr@sixsigmablackbelt.de) wenden. Alternativ könnt Ihr dieses Formular (anonym oder unter Angabe der E-Mail Adresse) benutzen.

Vielen Dank für Euer feed – back.