Qualitätsmanagement PDF

# Qualitätsmanagement ## 3 Qualitätsmanagement – Methoden im Fertigungsbereich Folgende Methoden werden in der Fertigungsphase angewendet, um das Ziel des Unternehmens Geld zu verdienen, zu unterstützen: - Qualitätslenkung - SPC Statistical Process Control - Prüfmittelmanagement ## 3.1 Qualitäts...

# Qualitätsmanagement ## 3 Qualitätsmanagement – Methoden im Fertigungsbereich Folgende Methoden werden in der Fertigungsphase angewendet, um das Ziel des Unternehmens Geld zu verdienen, zu unterstützen: - Qualitätslenkung - SPC Statistical Process Control - Prüfmittelmanagement ## 3.1 Qualitätslenkung Durch die Qualitätslenkung wird der Produktionsprozess überwacht und gesteuert, um eine gleichbleibend hohe Produktqualität sicherzustellen. | Material | Maschine | Fertigungsprozess | Produkt | |---|---|---|---| | Rohteile,Halbzeuge | Mensch | Mitwelt (Umgebung) | Prozessregelung | | | | Maßnahmen am Prozess zur Fehlervermeidung | QualitätsprüfungFehleranalyse | | | | | Gutteile | | | | | Maßnahmen am Produkt: Sortieren Nacharbeiten Ausschuss | Dazu bedient man sich der Methode der statistischen Prozesslenkung, die Stichprobenergebnisse zur Prozesslenkung einsetzt und weiter unten detailliert beschrieben wird. ## MÖGLICHKEITEN DER Q-PRÜFUNG - **Traditionelle Endprüfung:** (Vergangenheitsorientiert!) - Prüfung fertiger Produkte - von Fehlern überrascht - keine Ursachenforschung - **Prozessprüfung / SPC:** (Zukunftsorientiert!) - Rechtzeitige Datenerfassung und Prozessregelung - Korrekturen vor Auftreten größerer Schäden - Prozessgüte messbar - ständige Verbesserung Ziel der Qualitätslenkung ist es, die Streuung von Merkmalswerten in Grenzen zu halten. Die Hauptursachen für die Streuungen sind die „5M-Einflüsse“: Material, Maschine, Methode, Mensch und Mitwelt. Die dazugehörige Methode Ursachen Wirkung Diagramm (Ishikawa) wird ebenfalls in weiterer Folge vorgestellt. ## 3.2 Qualitätsprüfung nach dem Stichprobenverfahren ### 3.2.1 100% Prüfung Qualitätsprüfung aller Einheiten. Es werden ein oder mehrere Merkmale geprüft. Bei Verwendung einer automatischen Prüfeinrichtung kann die Qualität nahezu fehlerfrei geprüft werden. Die manueller 100% Prüfung ist durch den Einfluss von Monotonie und Ablenkung fast immer fehlerbehaftet und daher nur bei kleinen Prüflosen sinnvoll. ### 3.2.2 Stichprobenprüfung Die Stichprobenprüfung ist eine Annahmeprüfung nach den Regeln der Wahrscheinlichkeit. Die Qualitätsprüfung nach dem Stichprobenverfahren ist sehr wirtschaftlich und ermöglicht eine ausreichend sichere Aussage über das Prüflos. Gegenüber der 100% Prüfung gibt es klare Vorteile der Stichprobenprüfung: - Arbeit ist weniger monoton - Bei zerstörender Prüfung einzig sinnvolles Verfahren - Prüfumfang und daher Kosten kleiner - Geringe Datenmengen ermöglichen eine schnelle und sichere Beurteilung großer Prüflose ### 3.2.3 Wahrscheinlichkeit: Das Eintreten eines einzelnen zufallsbedingten Ergebnisses ist nicht mit 100%-iger Sicherheit voraussagbar. Geht man dagegen von der Gesamtheit aller Zufallseinflüsse aus, kann nach den Regeln der Wahrscheinlichkeit das Eintreffen bestimmter Ereignisse erwartet werden. Ohne die Anwendung dieser statistischen Methode wäre die Stichprobenprüfung nicht möglich. Die Wahrscheinlichkeit *P* (engl. Probability) für das Eintreffen eines Ereignisses ist gleich dem Verhältnis aus den günstigen Fällen zu den möglichen Fällen. Dabei wird vorausgesetzt, dass alle Fälle gleich wahrscheinlich sind. $P = \frac{Menge}{Gesamtmenge}$ ### 3.2.4 Normalverteilung von Merkmalswerten Zufällige Einflüsse auf einen Mittelwert führen nach den Regeln der Wahrscheinlichkeit zu einer symmetrischen Verteilung der Werte um einen Mittelwert. Ein anschauliches Beispiel für die Wirkung zufälliger Einflüsse ist das Fallen von Kugeln am Galton'schen Brett. Die Kugeln können in jeder Nagelreihe an einem Nagel entweder nach links oder nach rechts abgelenkt werden. Die zufällige Ablenkung führt in der Mitte unter dem Trichter zu einer größeren Häufung der Kugeln. Liegt eine große Anzahl von Nagelreihen vor, so nimmt die Häufigkeitsverteilung die Form einer Gauß'schen Glockenkurve an, die bei einer Normalverteilung typisch ist. Die zufällige Ablenkung an den Nägeln des Galton'schen Brettes entspricht ebenso einer Normalverteilung wie die Streuung von Werkstückmaßen in der Fertigung. Eine Normalverteilung entsteht, wenn viele zufällige Einflüsse wirksam sind. Die graphische Darstellung der Normalverteilung ist eine glockenförmige Häufigkeitskurve. ### 3.2.5 Kennwerte der Normalverteilung von Stichproben **Mittelwert:** Der Mittelwert wird aus der Summe aller Einzelwerte *x* und dem Stichprobenumfang berechnet. $\overline{x} = \frac{x1 + x2 + ... + xn}{n}$ **Standardabweichung *s*:** Die Standardabweichung ist der Abstand vom Mittelwert zum Wendepunkt der Häufigkeitskurve. **Spannweite *R*:** Die Spannweite *R* ist die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert einer Stichprobe. *R* = *xmax* - *xmin* Der Mittelwert ist ein Maß für die Lage der Glockenkurve. Die Standardabweichung *s* und die Spannweite *R* sind ein Maß für die Streuung von Zufallswerten. Systematische Einflüsse auf Merkmale verhindern eine Normalverteilung. So können statistische nicht auswertbare Mischverteilungen entstehen. Mögliche Ursachen: - Wechsel von Werkzeug oder Werkstoff innerhalb einer Serie - Mischung von Teilen aus verschiedenen Serien oder Maschinen - Starke Temperaturschwankungen. ### Häufigkeitsverteilung: Wenn die Merkmalswerte normalverteilt sind, entsteht bei der Darstellung der Häufigkeitsverteilung eine Gauß'sche Glockenkurve. Die Fläche unter der Glockenkurve stellt die Gesamtheit aller Teile des Prüfloses dar. Den Flächen zwischen zwei Grenzwerten entsprechen die Prozentsätze der Teilmengen: - Zwischen *x*+*s* und *x* - *s* liegen 68,26% - Zwischen *x*+*2s* und *x* - *2s* liegen 95,44% Entnimmt man dem Prüflos eine Stichprobe, erhält man als Häufigkeitsverteilung ein Balkendiagramm, auch Histogramm genannt. Aufgrund des Stichprobenergebnisses kann man auf den erwarteten Fehleranteil im Prüflos schließen. ### Beispiel: | Prüfmerkmal: | Durchmesser 10±0,5 mm | |---|---| | Prüflos (Grundgesamtheit) : | N=5000 Werkstücke | | Stichprobenumfang: | n=120 Werkstücke | Die Kennwerte der Streuung werden rechnergestützt ermittelt: - Mittelwert *x quer* =10,0mm - Standardabweichung *s* = 0,257mm - Spannweite *R* = 10,6 – 9,3 = 1,3mm Aus der Häufigkeitsverteilung der Stichprobe erkennt man einen Fehleranteil durch Toleranzüberschreitung von 10 Teilen. Der Toleranzbereich mit 1mm liegt etwa im Bereich zwischen ± *2s*, d.h. im Prüflos sind ungefähr 95,44% fehlerfreie Teile zu erwarten. Wenn Mittelwert und Standardabweichung einer Stichprobe bekannt sind, ist eine ausreichend sichere Aussage über den Fehleranteil im gesamten Prüflos möglich.