Statistische Prozesskontrolle SPC Excel

Die statistische Prozesskontrolle, kurz SPC, ist ein wichtiges Werkzeug um nach der Optimierung von Prozessen, deren Stabilität dauerhaft zu kontrollieren und zu sichern.

Nach dem Lesen dieses Beitrages:

  • kennen Sie die 8 Regeln zur Überprüfung der Stabilität Ihres Prozesses
  • können Sie Ihren Prozess innerhalb von 30 Sekunden mit der Excel Vorlage auf Stabilität untersuchen

Als Hilfsmittel kann hierzu die folgende SPC Excel Vorlage dienen (Einzelheiten siehe weiter unten). 

Regelkarte Regeln Excel Vorlage 20150926.png
Regelkarte Regeln Excel Vorlage 20150926.png

Die Vorlage prüft die Werte auf die 8 allgemein üblichen Regeln der Prozesskontrolle. Werden die Regeln verletzt, erkennen Sie dies an der roten Markierung neben der Regel. Die Werte, die diese Regeln verletzen, werden im Diagramm zusätzlich farblich gekennzeichnet. Wird keine der Regeln verletzt, sind alle Regeln grün dargestellt.

Werden keine Regeln verletzt, ist Ihr Prozess stabil. Ihr Prozess erfüllt eine der Vorbedingungen für die Analyse auf Prozessfähigkeit. Die weiteren Vorbedingungen für die Analyse der Prozessfähigkeit und die entsprechende Excel Vorlage finden Sie in folgendem Beitrag Maschinen- und Prozessfähigkeit.

Maschinenfaehigkeit Prozessfaehigkeit Vorlage Excel 20150430.png
Maschinenfaehigkeit Prozessfaehigkeit Vorlage Excel 20150430.png

Bevor Sie die Messwerte erfassen, sollten Sie sich entsprechend vergewissert haben, daß ihr Messsystem fähig ist. Einzelheiten hierzu unter dem Beitrag zur Messanalyse. Hier wir Ihnen ebenfalls ein Hilfsmittel an die Hand gegeben, um die Berechnungen zu vereinfachen und zu beschleunigen.

MSA-Verfahren-1-Excel-Vorlage-20150808.png
MSA-Verfahren-1-Excel-Vorlage-20150808.png

Doch nun zur Stabilität von Prozessen und deren Rahmenbedingungen.

Prozessdefinition oder was ist ein Prozess?

Ein Prozess ist durch folgende Eigenschaften gekennzeiichnet:

  • Ein Prozess erhält Eingaben
  • Der Prozess wird durch Aktionen und Merkmale beeinflußt
  • Aktionen und Merkmale stehen in Wechselbeziehungen
  • Ein Prozess liefert Ergebnisse
Prozess Input Output 20150924.png
Prozess Input Output 20150924.png

Kann das Verhalten eines Prozesses in einem gewissen Rahmen prognostiziert werden, so spricht man davon, dass der Prozess unter statistischer Kontrolle ist.

Der Output eines Prozesses ist nicht konstant, da es eine Reihe von Größen gibt, die variieren und einen Einfluss auf den Prozess haben. Diese Größen kann man im Gegensatz zum Input nicht durchgehend kontrollieren oder beeinflussen.

Man kann zwei Typen von Einflussgrößen unterscheiden. Es gibt

  • zufällige Ursachen der Variation
  • systematische oder spezielle Ursachen der Variation

Ein stabiler Prozess ist gekennzeichnet durch eine fest definierte, vorhersagbare und natürliche Variation.

Ein instabiler Prozess beinhaltet sowohl natürliche als auch spezielle Variation. Sind beide Komponenten in einem Prozess vorhanden, ist eine Vorhersage für das Prozessresultat nicht möglich.

Das Ziel für einen effizienten und effektiven Prozess ist die Voraussage des Ergebnisses zu ermöglichen. Ziel ist es somit eine hohe Prozessstabilität zu erreichen. Ist ein Prozess stabil, wird mit einem definierten Input ein vorhersagbarer Output erreicht. Hilfsmittel zur Kontrolle der Prozessstabilität ist die statistische Prozesskontrolle.

Statistische Prozesskontrolle SPC

SPC ist die Abkürzung für Statistical Process Control.

Die statistische Prozesskontrolle:

  • Erklärt das Bestehen und den Einfluss von natürlicher Variation in einem Prozess
  • Hilft das Ergebnis des Prozesses zu verstehen und gibt Hilfestellung in der Reduzierung oder Beseitigung von speziellen Einflüssen auf den Prozess

Die statistische Prozesskontrolle bedient sich der Regelkarte als Werkzeug.

Regelkarte als Werkzeug zur statistischen Prozesskontrolle SPC

Die Regelkarte:

  • Ist das Werkzeug zur Prozesskontrolle
  • Ist eine Dokumentation der Prozessergebnisse innerhalb einer Zeitreihe
  • Hilft Prozessvariation zu entdecken und zu dokumentieren
  • Hilft zwischen natürlicher und spezieller Variation zu unterscheiden
  • Sollte möglichst alle Ereignisse und Aktionen dokumentieren, die einen Prozess beeinflussen können
  • Gibt Hinweise zur Variation des Prozesses, jedoch nicht zur Einhaltung von eventuellen Spezifikationen oder Kundenanforderungen

Im Allgemeinen ist die Regelkarte wie im folgenden Bild dargestellt, aufgebaut.

Regelkarte 20150924.png
Regelkarte 20150924.png

Die zufälligen Quellen der Variation haben zur Folge, dass das Ergebnis des Prozesses nicht konstant ist. Sie bewirken aber, dass die Gesamtniveau an Streuung stabil ist und dass Gesamteffekte vorhersehbar sind. Dies bedeutet, dass das Niveau und die Variabilität des Outputs konstant sind.

Hier gilt noch einmal zu betonen. Die Prozesskarte macht keine Aussage über die Einhaltung von Spezifikationen. Bei der Einhaltung von Spezifikationen wird von der Prozessfähigkeit gesprochen. Die Prozessfähigkeit wird durch Analysen und entsprechender Kennzahlen wie DPU, DPMO oder cpk dargestellt.

Regeln die auf einen instabilen Prozess hinweisen

Die Prüfungen basieren auf allgemein akzeptierten Regeln. Diese Regeln entsprechen den Nelson Rules und werden aktuell in verschiedenen Programmen der Statistik, zum Beispiel auch in Minitab, verwendet.

Werden die unten dargestellten Regeln im Prozess beobachtet, ist davon auszugehen, daß spezielle Ursachen im Prozess vorliegen. Liegen diese Ursachen vor, ist der Prozess mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht stabil.

Regel 1

1 Wert ist größer als 3 Standardabweichungen von der Mittellinie

SPC stabile Prozesse Regel 1.png
SPC stabile Prozesse Regel 1.png

Problem: Ein oder mehrere Werte sind außer Kontrolle

Regel 2

9 oder mehr aufeinanderfolgende Werte auf der gleichen Seite der Mittellinie

SPC stabile Prozesse Regel 2.png
SPC stabile Prozesse Regel 2.png

Problem: Der Prozess hat eine einseitige Tendenz

Regel 3

6 aufeinander folgende Punkte, alle zu- oder abnehmend

SPC stabile Prozesse Regel 3.png
SPC stabile Prozesse Regel 3.png

Problem: Der Prozess weist eine Tendenz auf

Regel 4

14 aufeinander folgende Punkte, abwechselnd zu- und abnehmend

SPC stabile Prozesse Regel 4.png
SPC stabile Prozesse Regel 4.png

Problem: Der Prozess schwankt in einem Rhytmus

Regel 5

2 von 3 Werten > 2 Standardabweichungen von der Mittellinie (gleiche Seite)

SPC stabile Prozesse Regel 5.png
SPC stabile Prozesse Regel 5.png

Problem: Es ist eine Ausprägung vorhanden, die vermuten lässt, daß der Prozess ausser Kontrolle gerät

Regel 6

4 von 5 Werten > 1 Standardabweichungen von der Mittellinie (gleiche Seite)

SPC stabile Prozesse Regel 6.png
SPC stabile Prozesse Regel 6.png

Problem: Es ist eine starke Ausprägung vorhanden, die vermuten lässt, daß der Prozess außer Kontrolle gerät

Regel 7

15 aufeinander folgende Werte innerhalb 1 Standardabweichung (beide Seiten)

SPC stabile Prozesse Regel 7.png
SPC stabile Prozesse Regel 7.png

Problem: Der Prozess schwankt nicht in seiner zufälligen Variation

Regel 8

8 aufeinander folgende Werte > 1 Standardabweichung von der Mittellinie (beide Seiten)

SPC stabile Prozesse Regel 8.png
SPC stabile Prozesse Regel 8.png

Problem: Der Prozess schwankt sehr stark zwischen Extremen

Dies einzelnen Muster zu erkennen, ist nicht immer einfach. Um dies zu erleichtern, habe ich ein Hilfsmittel in Excel erstellt.

Die Excel Vorlage als sofortige Kontrolle

Die Regeln der statistischen Prozesskontrolle lassen sich in Excel abbilden. In diesem Abschnitt stelle ich eine I/MR Karte zu Verfügung, die mit der Excel Vorlage berechnet wird. Die Excel Vorlage finden Sie im Reiter „Prozessstabilität“ auf sixsigmablackbelt.io. Mit ihr kann die Stabilität eines Prozesses für aufeinanderfolgende, diskrete Daten ohne Untergruppe dargestellt werden. Für die Einzelwerte werden üblicherweise die Regeln 1- 8 und für die Spannweite der Werte die Regeln 1 – 4 angewendet.

Regelkarte Regeln Excel Vorlage 20150926.png
Regelkarte Regeln Excel Vorlage 20150926.png

Wie Sie Prozesse messen, analysieren und verbessern können erfahren Sie in den unten aufgeführten Beiträgen.

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