Statistische Methoden der Qualitätssicherung

Konrad Wälder
Olga Wälder
Statistische Methoden
der Qualitätssicherung
Praktische Anwendung
mit MINITAB und JMP
Inhalt
Vorwort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VII
Inhalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX
1
Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Der Qualitätsbegriff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Einführung in das Qualitätsmanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
3
2
Statistische Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1 Deskriptive Statistik und explorative Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Grundlegende Begriffe und statistische Kenngrößen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 Visualisierung von Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Wichtige Verteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Der Wahrscheinlichkeitsbegriff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Die Verteilungsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4Exponentialverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5Weibull-Verteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.6Binomialverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.7Poissonverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Schließende Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1Punktschätzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2Konfidenzschätzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.3 Statistische Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 ANOVA und Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.2 Varianzanalyse (ANOVA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
11
15
19
19
21
24
28
30
35
36
36
37
39
43
57
57
65
3 Methoden und Qualitätswerkzeuge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.1 Die sieben Qualitätswerkzeuge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.2 Quality Function Deployment (QFD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4 Messsystemanalyse und Prozessfähigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.1 Anforderungen an Messmittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2Messsystemanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1Cg-/Cgk-Studie (Verfahren 1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2 R&R-Studie (Verfahren 2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
88
88
91
X
Inhalt
4.2.3 Überprüfung der Linearität (Verfahren 4) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.2.4 Überprüfen der Stabilität (Verfahren 5) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.3 Prozessfähigkeit und Prozessfähigkeitsindizes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5
Stichprobenpläne zur Annahmestichprobenprüfung . . . . . . . . . . . . . . 111
5.1 (n,c)­Stichprobenpläne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.2 Sequentielle Stichprobenpläne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.3 (n,k)­Stichprobenpläne bei messender Prüfung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6
Zuverlässigkeitsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
6.7
6.8
Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Berücksichtigung des Risikos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Exponentiell verteilte Lebensdauern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zuverlässigkeit von Systemen aus N Komponenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Weibull­verteilte Lebensdauern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zensierte und klassierte Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zuverlässigkeitsanalyse mit Minitab und JMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Nichtparametrische Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
Statistische Prozesslenkung (SPC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
7.1 Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.2 Regelkarten zur Überwachung von Mittelwert und Streuung . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.2.1 Die Mittelwert­Regelkarte ( ­Karte) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3 Regelkarten für die Streuung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.1 Regelkarten für attributive Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.2 Multivariate Regelkarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
121
127
130
133
135
137
139
145
151
152
153
157
160
162
Einführung in die statistische Versuchsplanung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
8.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
8.2 Vollfaktorielle Versuchspläne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
8.3 Teilfaktorielle Versuchspläne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
Anhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
Stichwortverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
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2
Statistische
Grundlagen
Die Statistik lässt sich in zwei Teilgebiete aufgliedern. In der deskriptiven oder be­
schreibenden Statistik werden Kennzahlen ermittelt und Daten werden grafisch dar­
gestellt. In den 1970er Jahren wurde die deskriptive Statistik von John W. Tukey zur
Explorative Datenanalyse (EDA) weiterentwickelt, insbesondere zur Identifikation
von Strukturen und zur Vorauswahl weiterführender statistischer Methoden.
Das zweite Teilgebiet bildet die schließende oder analytische Statistik. Hier geht es
um die Herleitung, Analyse und Modellierung von Strukturen und Zusammenhängen
zwischen Variablen.
■■2.1 Deskriptive Statistik und explorative
Datenanalyse
Grundlage statistischer Methoden sind so genannte zufällige Merkmale, die auch Zu­
fallsvariablen oder Zufallsgrößen genannt werden. Zunächst ist ein Merkmal eine
kennzeichnende Eigenschaft einer statistischen Einheit, des sogenannten Merkmals­
trägers. In Abschnitt 1.1 wurden mit Qualitätsmerkmalen spezielle Merkmale ein­
geführt. Ist dieses Merkmal zufällig, so spricht man von einer Zufallsvariablen, einer
Zufallsgröße oder einem zufälligen Merkmal. Ein konkreter Mess- oder Beobach­
tungswert einer Zufallsvariable heißt Realisierung. Mögliche Realisierungen, die auf­
treten können, nennt man Merkmalsausprägungen.
Qualitätsmerkmale können in der Qualitätssicherung als zufällig angesehen werden,
da beispielsweise aufgrund des Einflusses von Umweltbedingungen, Störgrößen und
Messungenauigkeiten nicht alle betrachteten Einheiten identische Werte aufweisen.
Ganz entscheidend für die Anwendung von statistischen Methoden sind der Typ und
die Skalierung eines zufälligen Merkmals.
Man unterscheidet zunächst zwei Typen von zufälligen Merkmalen:
Qualitative Merkmale und ihre Ausprägungen können nicht direkt durch Zahlen aus­
gedrückt werden. Beispiele hierfür sind das Merkmal Geschlecht mit den Ausprägun­
gen männlich und weiblich sowie das Qualitätsmerkmal Fehlerart bei der Qualitäts­
kontrolle vor Auslieferung eines PKW. Mögliche Ausprägungen sind hier Lackfehler,
zu große Spaltmaße und Klappergeräusche.
10
2 Statistische Grundlagen
Quantitative Merkmale sind Merkmale, deren Ausprägungen in bestimmten Zahlen
oder Maßeinheiten gemessen werden können. Ganz offensichtlich gehören alle Qua­
litätsmerkmale, die messtechnisch erfasst werden, zu diesem Typ.
Qualitative Merkmale können quantifiziert werden. Jeder qualitativen Ausprägung
wird dabei ein Zahlenwert zugewiesen, bei obigem Beispiel etwa dem Lackfehler
die 0, den Spaltmaßen die 1, den Klappergeräuschen die 2, usw. Allerdings kann eine
solche Quantifizierung zu Problemen führen; etwa wenn eine statistische Methode
dann von einem quantitativen Merkmal ausgeht und Operationen durchführt, die
sich nicht mehr interpretieren lassen. Im einfachsten Fall ist nach einer Quantifi­
zierung eine Mittelwertbildung möglich, die aber ganz offensichtlich keinen Sinn
macht, da es keine Fehlerart mit Kommawert wie z. B. 1,5 gibt.
Um die verschiedenen Ausprägungen eines Merkmals nach einheitlichen Kriterien
angeben, messen und skalieren zu können, muss eine Skalierung vorgenommen wer­
den. Folgende Skalen sind möglich:
Nominalskala: Nominal skalierte Merkmalsausprägungen werden verbal beschrie­
ben. Im Allgemeinen gibt es keine Rangordnung unterschiedlicher Ausprägungen.
Beispiele sind das Geschlecht, die Staatsangehörigkeit von Mitarbeitern oder die
Schicht bei einem Mehrschichtbetrieb.
Ordinalskala: Ordinal skalierte Merkmalsausprägungen werden verbal beschrieben.
Allerdings gibt es eine Rangordnung unterschiedlicher Ausprägungen. Ein typisches
Beispiel hier sind Schulnoten, da die Ausprägung „sehr gut“ ganz offensichtlich
­besser ist als die Ausprägung „ausreichend“. Im Qualitätsmanagement spielt die
Ordi­nalskala bei der Bewertung von Kunden, Lieferanten und Mitarbeitern eine
­wichtige Rolle. Das Qualitätsmerkmale Lieferantenstatus mit den 3 Ausprägungen
A-Lie­ferant (höchste Zuverlässigkeit), B-Lieferant (akzeptable Zuverlässigkeit) und
C-Lie­ferant (Zuverlässigkeit nicht gegeben) wird sinngemäß in vielen Unternehmen
verwendet.
Nominal und ordinal skalierte Merkmale werden auch als kategoriale oder attributive
Merkmale bezeichnet.
Bei metrischen Skalen liegen Zahlen als Ausprägungen vor. Metrische Skalen sind die
natürlichen Skalen quantitativer Merkmale. Eine Rangordnung ist immer definiert.
Die Differenzbildung ist stets möglich.
Die metrische Skalierung wird weiter unterteilt in die:
ƒƒ Absolute Skalierung: Eine natürliche Einheit und ein natürlicher Nullpunkt sind
hier gegeben. Anzahlen (Fehleranzahl pro Schicht, Fehltage eines Mitarbeiters, etc.)
sind stets absolut skaliert.
ƒƒ Verhältnis-Skalierung: Es gibt einen natürlichen Nullpunkt, aber keine natürliche
Einheit. Merkmale, die sich auf Entfernungen, Längen und Geschwindigkeiten be­
ziehen sind Verhältnis-skaliert. Das Qualitätsmerkmale Dicke der Lackschicht weist
eine natürlich Null auf (keine Schicht vorhanden). Die Dicke der Schicht kann aller­
dings in m, mm, Inch oder einer beliebigen anderen Einheit angegeben werden.
2.1 Deskriptive Statistik und explorative Datenanalyse
ƒ Intervall-Skalierung: Hier sind weder ein natürlicher Nullpunkt noch eine natürliche
Einheit gegeben. Im Gegensatz zur Verhältnis­Skalierung ist Quotientenbildung
hier sinnlos.
Betrachtet man beispielsweise das Merkmal Temperatur in °C so ist die Aussage,
2°C sind doppelt so warm wie 1°C, relativ sinnlos.
Vor jeder Visualisierung von Daten, d. h. den Realisierungen von Merkmalen, müssen
die entsprechenden Skalierungen festgelegt werden.
2 .1 .1■Grundlegende Begriffe und statistische Kenngrößen
Wir betrachten ein beliebiges Merkmal X, beispielsweise sei X ein Qualitätsmerkmal
und beschreibe die Länge einer Schraube in mm.
Grundgesamtheit
Stichprobe
ABBILDUNG 2-1 Grundgesamtheit und Stichprobe
Möglicherweise können aufgrund der Vielzahl der produzierten Schrauben nicht alle
gemessen werden. Alle Schrauben bilden die so genannte Grundgesamtheit oder Po­
pulation. Aus dieser wird eine Auswahl getroffen, die so genannte Stichprobe. Wir
nehmen an, dass die Stichprobe n Werte umfasst. n heißt dann Stichprobenumfang.
Die Werte werden mit
bezeichnet. Statistische Methoden beruhen auf der
Stichprobe. Ziel ist es allerdings, Aussagen für die Grundgesamtheit zu treffen, vgl.
Abbildung 2­1.
Lagemaße
Zunächst betrachten wir so genannte Lageparameter oder Lagemaße. Hierzu gehört
zunächst der arithmetische Mittelwert (Xbar im Englischen) mit
(2­1)
Der arithmetische Mittelwert ist normalerweise eine gute Kenngröße für die mittlere
Prozesslage. Allerdings hängt von so genannten Ausreißern, d. h. Merkmalswerten
ab, die aus welchen Gründen auch immer nicht zu den anderen Werten passen.
11
12
2 Statistische Grundlagen
Beispiel 2-1: Wir betrachten das Qualitätsmerkmal Länge einer Schraube in mm.
Die Stichprobe sei durch
i
1
2
3
4
5
33,1
33,2
32,8
33,0
32,9
gegeben.
. Wird durch eine Unaufmerksamkeit der
Ganz offensichtlich ergibt sich hier
letzte Wert zu 329 mm verfälscht, so ergibt sich
, was natürlich die mittlere
Prozesslage nicht beschreibt.
Die Ausreißerfrage ist meistens nicht so offensichtlich zu beantworten wie im obigen
Beispiel. Man benötigt daher so genannte robuste Kenngrößen, die nicht oder nur in
geringem Ausmaß auf Ausreißer reagieren.
Ein robustes Maß für die mittlere Prozesslage stellt der Median dar. Der Median
entspricht demjenigen Wert, unter dem 50 % aller Werte liegen. Er wird daher auch
als 50 %­Quantil bzw. ½­Quantil bezeichnet.
Um den Median zu bestimmen, müssen die Werte der Stichprobe der Größe nach sor­
tiert werden; dies führt zu der geordneten Stichprobe
.
ABBILDUNG 2-2 Median bei ungeradem (oben) und geradem Stichprobenumfang (unten)
Bei einem ungeraden Stichprobenumfang ist der Median durch den Wert
ben. In Abbildung 2­2 ergibt sich für n = 5
gege­
.
Ist der Stichprobenumfang gerade, so ergibt sich der Median als Mittelwert aus dem
(n/2)­ten und (n+1)/2­ten Wert der geordneten Stichprobe.
(2­2)
2.1 Deskriptive Statistik und explorative Datenanalyse
Für die Werte aus Beispiel 2­1 mit n = 5 und
i
1
2
3
4
5
32,8
32,9
33,0
33,1
33,2
gilt
. Im Falle des Tippfehlers ergibt sich
i
1
2
3
4
5
32,8
33,0
33,1
33,2
329
mit
. Es kommt also nur zu einer minimalen Veränderung des Medians.
Wie oben ausgeführt, wird der Median auch als 50 %­Quantil oder ½­Quantil bezeich­
net. Es lässt sich nun auch allgemeiner ein ­Quantil definieren, das demjenigen
Wert entspricht, unter dem
der Werte liegen.
Bei der Berechnung von muss zunächst eine ganze Zahl k als Hilfsgröße berechnet
werden. Hierbei ist die folgende Fallunterscheidung zu beachten:
ƒ
ƒ
nicht ganzzahlig: k entspricht der auf
ganzzahlig:
folgenden ganzen Zahl.
Nun gilt:
(2­3)
Neben dem Median sind das 25 %­ und 75 %­Quantil von besonderer Bedeutung, sie
werden als unteres bzw. oberes Quartil oder als unterer bzw. oberer Viertelwert be­
zeichnet:
: unteres Quartil, unterer Viertelwert
: oberes Quartil, oberer Viertelwert
: Median
Beispiel 2-2: Berechnung der Quartile
Die Werte aus Beispiel 2­1 werden wieder verwendet. Das untere und obere Quartil
sollen berechnet werden.
Unteres Quartil:
Oberes Quartil:
13