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als Antwort auf: Konstanten zur Berechnung von UEG/OEG gesucht! #38531
Hallo Gismo,
die Konstante für die Urwertkarte bzw. Mittelwertkarte OHNE Stichprobengruppen wird berechnet über die Formel:
A_3 = u_(1-alpha/2) / wurzel(n)
mit
u_(1-alpha/2) (1-alpha/2)-Quantil der Standardnormalverteilung N(0,1)
n Anzahl MesswerteÜblicherweise werden die Eingreifgrenzen so gesetzt, dass 99% der Messwerte innerhalb diser Grenzen liegen, d. h. 1% der Messwerte liegen unterhalb oder oberhalb der Eingreifgrenzen.
Bei Dir ist für alpha=1%=0,01
1-alpha/2=0,995
und das dazu gehörende Quantil
u_(1-alpha/2)=u_0,995 = 2,575829
und damit A_3 gegeben als:n=50
A_3 = u_(1-alpha/2) / wurzel(50)
= 2,575829 / 7,071068 = 0,3642773n=48
A_3 = u_(1-alpha/2) / wurzel(48)
= 2,575829 / 6,928203 = 0,3717889Die Formel kannst Du selbst herleiten über den Standardfehler SE des Mittelwertes bzw. in folgenden Büchern finden:
Weihs, Jessenberger [1999]: Statistische Methoden zur Qualitätssicherung und -optimierung in der Industrie. Wiley Verlag
Rinne, Mittag [1991]: Statistische Methoden der Qualitätssicherung. Hanser VerlagDie Werte bis n=50 findest Du im DGQ-Band 18-105 (gibt es bei Beuth.de).
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Einführung einer Annahmestichprobenprüfung #38448Hallo Gambas,
um es politisch völlig unkorrekt auszudrücken:
Ohne Arme keine Kekse!Wenn Du keine zuverlässigen Daten hast, dann musst Du welche erheben, sonst kannst Du auch keine zuverlässigen AQL-Pläne machen oder andere abgesicherte statistische Aussagen.
Ich würde Dir empfehlen, als erstes eine Bestandsaufnahme (Vorstichprobe) zu machen, damit Du überhaupt mal eine messbare Grundlage hast. Wichtig dabei ist, dass die Prüfungen
+zufällig
+repräsentativ
sein müssen. Da Du verschiedene Merkmale untersuchst, die sowohl attributiv als auch variabel sind, würd ich erstmal eine zufällig, repräsentative Stichprobe von mindestens 100 Tuben nehmen. (Je mehr, desto besser, denn je mehr Infos Du hast, desto genauere Aussagen kannst Du zur Qualität machen.)Bei den Merkmalen, die leicht zu beurteilen sind (beispielsweise Druckbild) kannst Du auch mehr Tuben untersuchen als bei den Merkmalen, die nur zerstörend oder sehr aufwändig geprüft werden können. Die minimale Anzahl für eine Vorstichprobe sind 30 Teile.
Und wie gesagt, fang erstmal damit an, die Größe des Problems und seine Auswirkungen zu beschreiben. Wenn die GL sieht, wie viel sie eine lasche Kontrolle kostet (z. B. durch Stillstände, Lieferverzug, Reklamationen, etc.), dann hast Du eine bessere Rückendeckung für eine echte Analyse.
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Einführung einer Annahmestichprobenprüfung #38444Hallo Gambas,
dann hab ich mal eine ganz blöde Frage: WARUM soll denn überhaupt eine Eingangskontrolle stattfinden, wenn es doch auch ohne geht? Ist das eine Beschäftigungstherapie für Diplomanden oder gibt es tatsächlich ein Problem? Ohne Problem wirst Du keine sinnvolle Statistik hinkriegen.
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Einführung einer Annahmestichprobenprüfung #38440Hallo Gambas,
auch auf die Gefahr hin, mich zu wiederholen: AQL birgt Risiken, die Du nicht abschätzen kannst. Und es geht bei AQL auch never ever um Erfahrungswerte, sondern um echte Fakten. D. h. wenn Du eine Tubenlieferung kriegst, dann musst Du als erstes schauen, was Du testen willst (Anzahl geliefert=Anzahl erhalten: Ja/Nein, Anteil defekte Tuben, etc.) und welche Anforderungen Eure Prozesse an die Tuben haben. Dafür brauchst Du eine Vorerhebung bzw. vorhandene Daten. Erfahrungswerte von anderen nutzen Dir da nix.
Stell Dir vor, irgend jemand sagt Dir hier er hätte eine AQL von 2,5. Ihr habt auch denselben Hersteller. Du übernimmst also diesen Wert und baust darauf Deine Stichprobenplanung auf.
Was Du dabei nicht berücksichtigst, sind z. B. die logistischen Prozesse, auf denen die Tuben geliefert werden. Oder auch die Warenannahme in Eurem Betrieb verglichen mit dem Referenzbetrieb. Und wie die Beurteilung im Referenzbetrieb läuft, weißt Du auch nicht. Vielleicht haben die höhere oder niedrigere Anforderungen.
Kannst Du Dir auch nur halbwegs sicher sein, dass Eure Tubenqualität bzw. die AQL wenigstens in etwa mit der des Referenzbetriebs übereinstimmt? Von mir ein ganz klares NEIN.
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Wissenschaftliche Arbeit "Sensibilisierung der MA" #38439Hallo landshut9,
da im Logistik-Bereich vor allem durch den schmalen Margen die Kundenbindung nicht mehr wirklich über den Preis erhalten werden kann, ist eine hervorragende Lieferqualität das Mittel der Wahl, um langfristig Kunden zu erhalten bzw. neue Kundenbeziehungen aufzubauen.
Die Lieferqualität wird durch ein gutes und funktionierendes QMS gesichert bzw. optimiert, d. h. dass alle Mitarbeiter zusammen daran arbeiten dürfen, dass das QMS auch funktioniert. Letztendlich sichern die Mitarbeiter dadurch ihren Arbeitsplatz.
Bücher und Links dazu kenne ich nicht. Aus eigener Erfahrung weiß ich, dass Mitarbeiter in der Logistik durch die verschiedenen unterschiedlichsten Kundenanforderungen viel Unterstützung und Erinnerung brauchen, dass das QMS keine „neue Sau ist, die durchs Dorf getrieben wird“, sondern eine nachhaltige und auch für sie sinnvolle Aufgabe.
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
Hallo StefanW,
schau mal bei:
http://www.bobelle.de
http://www.woller-gti.deViele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Lernmaterial Statistische Methoden #38403Hallo Bine,
die Grundlagen der Statistik finde ich am besten in dem Buch erklärt:
Fahrmeier, L.; Künstler, R.; Pigeot, I.; Tutz, G. [2004]: Statistik. Springer Verlag, ISBN 3540212329, 29,90 EuroViele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Lernmaterial Statistische Methoden #38401Hallo Bine,
für welchen Bereich brauchst Du denn Unterlagen? Ganz allgemeine Statistik, Statistik fürs QM, SPC, DoE, Verteilungsanalyse, …?
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Prüfplanung #38363Hallo zubb,
Du hättest also gerne die eierlegende Wollmilchsau? Die gibt es übrigens nicht. Bei Stichproben hast Du immer die gegenseitige Abhängigkeit der Risiken und des Stichprobenumfangs, d. h.:
Stichprobengröße kleiner -> Risiko größer
Stichprobengröße größer -> Risiko kleinerDas Risiko bezieht sich dabei auf das Risiko, eine falsche Einschätzung der Lieferung auf der Basis der Stichprobe zu treffen Ausführlicher hier:
https://www.quality-management.com/forum/topic.asp?TOPIC_ID=2743&FORUM_ID=14&CAT_ID=1&Topic_Title=Stichprobengr%F6%DFe+%2D+Wareneingangspr%FCfung&Forum_Title=Qualit%E4tsmanagement+ISO+9001%3A2000Und das mit den 0 ppm haben wir auch schon diskutiert:
https://www.quality-management.com/forum/topic.asp?TOPIC_ID=2594&FORUM_ID=14&CAT_ID=1&Topic_Title=AQL+oder+was%3F&Forum_Title=Qualit%E4tsmanagement+ISO+9001%3A2000Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Auswertung Qualimatrix #38345@evereve99:
immerhin *kennst* Du einen Mittelwert und weißt, wie Du ihn berechnen kannst ;-)Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Vergleich von Kaizen,KVP und Six Sigma #38340Hallo olliho,
als weitere Unterscheidungskriterien für Kaizen und Six Sigma fallen mir ein:
*zeitlicher Umfang
*Beteiligte
*Strukturiertheitsgrad
*Erfolgskontrolle
*Auswirkungen auf Prozesse und MitarbeiterViele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Auswertung Qualimatrix #38339Hallo zusammen,
bei einer Einteilung von 1-5 ist der Mittelwert keine wirklich gute Kennzahl, weil er Abstufungen vorgaugekelt, die überhaupt nicht da sind. Erstens wird keine Messung im Nachkommastellen-Bereich gemacht und zweitens sind die Abstände zwischen den Skalenpunkte 1,2,3,4 und 5 nicht unbedingt gleich groß (Abstand von 1 zu 2 kann deutlich größer sein als der Abstand von 3 zu 4). Das kann mit dem Mittelwert nicht abgebildet werden.
Aussagekräftigere Lagekennzahlen für ordinale Messwerte sind:
*Median (mittlerer Wert der geordneten Messwerte)
*Modus (häufigster Wert)Und für die Streuung:
*Spannweite (Maximum-Minimum)
*IQR (Interquartils-Abstand, gibt die Breite der mittleren 50% der Messwerte an, wird berechnet über 75%-Quantil-25%-Quantil)Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Einführung AQL #38331Hallo Gambas,
Du hast bei Stichprobenprüfungen drei Rädchen, an denen Du drehen kannst:
*Stichprobenumfang n
*Risiko 1. Art alpha (irrtümliche Ablehnung einer Lieferung)
*Risiko 2. Art beta (irrtümliche Akzeptanz einer Lieferung)Diese drei hängen miteinander zusammen. Wenn Du ein höheres Risiko akzeptierst, kannst Du den Stichprobenumfang verringern. Wenn Du einen höheren Stichprobenumfang hast, verringern sich die Risiken.
Je schmaler Deine Datenbasis (sprich der Stichprobenumfang) ist, desto weniger sicher sind Deine Aussagen und umgekehrt.
Du kannst nicht bei Beibehaltung des Risikos den Stichprobenumfang verringern!
Was Du versuchen kannst sind AQL-Tabellen für reduziertes Prüfniveau zu verwenden. Ob das für Euch den Stichprobenumfang genügend reduziert, weiß ich nicht. Und um wie viel sich Euer Risiko dadurch vergrößert, kann ich Dir auch nicht sagen.
Meiner Erfahrung nach sind (abhängig von der AQL) die berechneten Stichprobenumfänge bei kleinen Risiken oft kleiner als die, die Du in den AQL-Tabellen findest.
Und wenn Du das ausrechnest (ausrechnen lässt, z. B. mit einer Minitab-Demo-Version), dann kannst Du eben auch verschiedene Stichprobenumfänge vorgeben und schauen, wie sich die Risiken ändern. Oder Du kannst die Risiken vorgeben und ausrechnen, wie viele Prüfstücke Du brauchst.
Das wäre bestimmt auch ein netter Vergleich für Deine DA ;-)
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Einführung AQL #38319Hallo Gambas,
oje, Du arme Socke. Musst Du echt über AQL-Tabellen schreiben, die – jedenfalls aus statistischer Sicht – ziemlicher Unfug sind? Schau mal hier:
https://www.quality-management.com/forum/topic.asp?TOPIC_ID=2743&FORUM_ID=14&CAT_ID=1&Topic_Title=Stichprobengr%F6%DFe+%2D+Wareneingangspr%FCfung&Forum_Title=Qualit%E4tsmanagement+ISO+9001%3A2000Hintergrundinfos zur Berechnung nach Norm (mit Risiko das Risiko nicht zu kennen) und zum Ausrechnen (mit Risikoangabe) findest Du hier:
https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section2/pmc22.htm
https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section2/pmc231.htmUnd einen online-Rechner zu den unterschiedlichen Standards gibt es hier:
https://www.sqconline.com/Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
als Antwort auf: Vergleich von Kaizen,KVP und Six Sigma #38305Hallo ReneR,
je nachdem, wo Du nach Blitz-Kaizen schaust, findest Du eben genau die Erklärung „verkürztes Six Sigma-Projekt“. Weitere Erläuterungen und Arten von Kaizen-Projekten z. B. hier:
https://www.strategosinc.com/kaizen.htmÜbrigens gibt es den Rath & Strong Six Sigma Pocket Guide leider schon länger nicht mehr zu kaufen (Rath & Strong haben ihre Produktpalette überarbeitet).
Viele Grüße
Barbara
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Fakten hören nicht auf zu existieren, wenn man sie absichtlich übersieht. (Aldous Huxley)
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