Qualitätsregelkarte erstellen – Statistical Control Chart (SPC) 

Die Qualitätsregelkarte – auch Statistical Control Chart (SPC) genannt – ist  eins der 7 Qualitätswerkzeuge und dient der Überwachung des Prozess-Mittelwertes und der Streuung über die Zeit. Man kann erkennen, ob ein Prozess unter Kontrolle ist, oder nicht. Regelkarten stellen eine statistisch fundierte grafische Methode zur Fehlererfassung dar. Sie sind ein graphisches Instrument zur Überwachung eines Prozesses auf Stichprobenbasis über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Es erfolgt ein Eintrag statistischer Größen (Mittelwert, Abweichung, Spannweite), aus deren Verlauf auf Unregelmäßigkeiten geschlossen werden kann. Die Basis ist ein Formblatt zur grafischen Darstellung der (Mess-)Werte bzw. der daraus berechneten statistischen Kennwerte, die bei der periodischen Entnahme und Prüfung von Stichproben (z.B. aus einem fortlaufenden Fertigungsprozess) anfallen und mit nach statistischen Gesichtspunkten berechneten und eingetragenen Warn- und Eingriffsgrenzen verglichen werden.

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Vor- und Nachteile der Qualitätsregelkarte

Jede Variation hat eine Ursache. Es gibt immer einen Grund für die Veränderung eines Prozesses. Ein Statistical Control Chart ist ein Frühwarnsystem Es kann bereits bei ersten Trends in den Prozess eingegriffen werden und nicht erst dann, wenn die Toleranzgrenzen überschritten sind. Dabei wird zwischen „zufälligen“ und „speziellen“ Ursachen getrennt.

Zufällige (chronische) Ursachen
bestimmen die längerfristige Veränderung einer Größe. Sie sind die Folge der Unzulänglichkeiten von Systemen oder Prozessen und können in der Regel nicht einzeln identifiziert werden. Sie verursachen Veränderungen, die sich innerhalb bestimmter Grenzen bewegen, welche sich mit den Methoden der Statistik abschätzen lassen.

Spezielle (sporadische) Ursachen
hingegen verursachen sporadische und meist abrupte Veränderungen, welche häufig den kontrollierten Bereich verlassen. Sie werden auch als zuschreibbare Veränderungen (assignable causes) bezeichnet, da ihre Ursachen meist identifiziert werden können.

Ein Nachteil der Qualitätsregelkarte ist, dass diese funktioniert nur, wenn die Reihenfolge der Daten gegeben ist (meist chronologisch).Da die Ursache nicht angezeigt wird, ist diese zu analysieren. Eingriffsgrenzen sind keine Spezifikationsgrenzen.

Eine Qualitätsregelkarte erstellen

Die Vorgehensweise bei der Erstellung einer Statistical Control Chart beginnt mit der Auswahl eines geeigneten Regelkartentyps. Anschließend werden die Randbedingungen festgelegt und auf der y-Achse die die obere und untere Toleranzgrenze eingetragen. Berechnen Sie dann, abhängig vom jeweiligen Kartentyp, die Eingriffsgrenzen durch die entsprechenden Formeln und tragen Sie die gemessenen Qualitätsmerkmale über die Zeit in das Koordinatensystem ein und verbinden Sie diese mit Linien. Als letztes sollten Sie die Regelkarte interpretieren und bei Bedarf entsprechende Maßnahmen ableiten.

Die Fähigkeit, zwischen zufälligen und speziellen Ursachen zu unterscheiden, ist die Voraussetzung für die Wahl geeigneter Korrekturmaßnahmen. Ohne diese Fähigkeit wird das Management nicht zwischen wirklichen Prozessverbesserungen und willkürlichen Prozessanpassungen unterscheiden können. Das Ausschalten spezieller Ursachen kann verhältnismäßig einfach sein. Eine spezielle Ursache kann aber auch nur ein einziges Mal auftreten. Bei sehr dürftigem Datenmaterial kann es auch praktisch unmöglich sein, die Ursache zu identifizieren. Wenn die Daten auf eine sporadische Ursache hinweisen, ist diese unverzüglich zu lokalisieren und auszuschalten. Die Streuung aufgrund spezieller Ursachen ist wegen Fehlern im Ablauf aufgetreten. Wichtig ist die Identifikation der Muster, die zu einer Störung geführt haben, da diese Hinweise auf die Ursache geben können.

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Typen der Qualitätsregelkarte

Wenn Sie eine Qualitätsregelkarte erstellen, müssen Sie zwischen Regelkarten für variable Merkmale und Regelkarten für attributive Merkmale unterschieden wird. Variable Merkmale werden durch ein Messverfahren bestimmt (d.h. ein messbares Merkmal wie z.B. Länge, Durchmesser, Temperatur, Dichte, Zeit …). Sofern ein Merkmal messbar ist, sollte in jedem Fall eine Qualitätsregelkarte für variable Merkmale verwendet werden. Attributive Merkmale, hingegen, können lediglich zwei einander ausschließende Merkmalsausprägungen annehmen z.B. gut/schlecht, innerhalb/außerhalb des Toleranzbereichs, i.O./ n.i.O., fehlerfrei/fehlerhaft, vorhanden/nicht vorhanden, welche wiederum gezählt werden können (zählbares Merkmal). Attributive Regelkarten werden in Fällen Anwendung finden, wenn Produktqualitätsmessungen nicht angemessen sind und daher entweder Fehler pro Bauteil bzw. eine Produktprüfung bezogen auf die Spezifikationsgrenzen durchgeführt wird und das Ergebnis ok oder nok ist. Häufige Anwendung sind Sichtkontrollen, Lehrenprüfungen bzw. fach-männische Beurteilung am Ende der Produktion vor Auslieferung. Auch in Verwaltungsabläufen ist die Anwendung dieser Regelkarten angemessen, Beispiele hier sind: Fehler pro Bestellung, Fehler pro Arbeitsauftrag etc.

Regelkarten für variable Merkmale

Urwertkarte
Direkte Eintragung von Einzelmessungen kleinerer Stichproben ohne Berechnung.

Mittelwertkarten
Eintragung der errechneten Mittelwerte aus größeren Stichproben.

Spannweitenkarten
Eintragung der Spannweiten, also der Differenz zwischen größtem und kleinstem Wert der Stichprobe

Regelkarten für attributive Merkmale

Fehleranteilkarte
Eingetragen wird der Fehleranteil (n.i.O.-Anteil) einer Stichprobe.

Potenziale der Qualitätsregelkarte

Die Beseitigung der Ursachen von Störungen im Prozess mittels Korrekturmaßnahmen stellen einen Beitrag zum KVP dar („aus Fehlern lernen“). Es können Statistical Control Charts mit mehren Mustererkennungen eingesetzt werden. Die Qualitätsregelkarte ist mit der Prozessfähigkeitsanalyse verknüpft, da die sporadische Streuung in der Prozessfähigkeitsanalyse nicht berücksichtigt werden darf (nur die zufällige Streuung). Ebenso wie die Fehlersammelkarte können auch Qualitätsregelkarten temporär (z.B. nach Prozessänderung) geführt werden. Stabile Prozesse benötigen keine permanente Begleitung durch Statistical Control Charts.

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