[Barbara]

als Antwort auf: Und täglich grüßt das Murmeltier.. #33888

Hallo Stephan,

wenn Du gerne eine eigene Plattform aufbauen willst, weil Dir die Q4U-Bedingungen nicht zusagen, dann mach das bitte. Aber dann sei auch so konsequent und unterscheide deutlich die Vorlagen auf Deinen Seiten (Q4U und Deinen Downloadbereich).

Wir sind zur Zeit vier Aktive (bzw. wie ich Deinem Posting entnehmen kann jetzt nur noch drei). Dazu gehören El verde, QMarc, Stephan_35 (Du) und Barbara (ich). Ich finde es sehr unschön, dass Du jetzt versuchst, Mitstreiter für ein nicht-gemeinsames Projekt (sondern für DEIN Projekt) über das Forum hier zu fangen. Wir waren uns am Anfang einig, dass eine gemeinsame Plattform den größten Gewinn für alle Qualitäts-Menschen bringt.

Q4U ist immer noch das einzige lebende Gemeinschafts-Projekt, für alle Interessierten und für alle (rechtlich einwandfreien) Vorlagen offen. Wenn Ihr also gerne bei Q4U mitmachen möchtet, z. B. bei der Prüfung der Vorlagen, seid Ihr alle herzlich eingeladen.

Danke auch an die Autoren, die bisher Ihre Vorlagen zur Verfügung gestellt haben!

Viele Grüße

Barbara

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Das Leben ist zu kurz, um es mit Suchen zu verbringen.

[Barbara]

als Antwort auf: Messmittel #33871

Hallo Robert,

autsch, da hat wohl jemand die Messmittel-Kalibrierung in den falschen Hals gekriegt, nach dem Motto „Jetzt trauen die (von der QS) uns nicht mal mehr zu, mit unserer ganzen Erfahrung richtig zu messen!“

Da hilft nur dem Werkzeugbau den Sinn der Kalibrierung zu erklären und dabei zu betonen, dass Ihr *nicht* davon ausgeht, dass sie zu blöd zum Messen sind, sondern dass es ggf. Situationen gibt, in denen ein nicht-kalibriertes Messmittel schwierig sein könnte (Stichwort: Nachweisbarkeit, Einflüsse auf eine Messung, etc.)

Viele Grüße

Barbara

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Das Leben ist zu kurz, um es mit Suchen zu verbringen.

[Barbara]

als Antwort auf: cp/cpk bei nullbegrenzten Merkmalen #33850

Hallo qualyman,

das geht gar nicht! Nix Soll, nix Fähigkeit oder Fähigkeitsindes. So einfach ist das ;-)

Viele Grüße

Barbara

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Das Leben ist zu kurz, um es mit Suchen zu verbringen.

[Barbara]

als Antwort auf: cp/cpk bei nullbegrenzten Merkmalen #33845

Hallo Fritz,

den QZ-Artikel kenne ich, aber wie genau die Autoren da vorgegangen sind, steht leider nicht drin. Insofern bleibt für mich auch die Frage offen, ob die Prozesse instabil sind oder ob sie einfach nicht direkt normalverteilt sind oder welche Kriterien für die Definition „scheinbar instabil“ verwendet wurde.

Der Six Sigma-Shift von 1,5 hat mit Statistik nichts zu tun. Das wurde einfach von Motorola „aus dem Bauch heraus“ festgelegt. Böse Zungen behaupten ja, das wäre nur deshalb 1,5 damit sich die Methode „Six Sigma“ nennen kann. „Four point five Sigma“ klingt einfach nicht ganz so knackig ;-)

Sei es wie es sei, für mich ist die Frage: Wann kann ein Prozess als stabil bezeichnet werden? Wenn es einen zeitlichen Shift gibt und der nicht eingefangen wird (z. B. durch ein entsprechendes Modell), wie kann ich dann wissen, wo mein Prozess morgen oder in zwei Monaten liegt? Das ist echt ambitioniert, um es mal vorsichtig auszudrücken.

Du hast vollkommen Recht, Ziel muss es bei den Fähigkeitsindizes immer sein, den Prozess zutreffend zu charakterisieren. Ich bin mittlerweile schon froh, wenn überhaupt die Verteilung der Messwerte angeschaut wird und nicht einfach stumpf die Indizes berechnet werden. Und irgendwann da wird es sich herumgesprochen haben, dass Statistik mehr ist als die Berechnung von Kennzahlen.

In diesem Sinne, schöne Grüße aus Dortmund!

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Die Sendung mit der Maus… #33839

Hallo zusammen,

ich bin für Februar oder März, wie beim letzten Mal am Freitag Abend Anreise und am Sonntag Abreise.

Was meint Ihr?

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: cp/cpk bei nullbegrenzten Merkmalen #33833

Hallo Fritz,

grundsätzlich sind Fähigkeitsindizes nur für stabile Prozesse sinnvoll. Wenn der Prozess instabil ist, dann kann ich auch nicht vorhersagen, wie er sich in Zukunft verhalten wird.

Wenn die Prozess-Merkmale dann nicht normalverteilt sind, gibt es dafür Gründe. Erste Maßnahme bei nicht-normalverteilten Größen ist für mich deshalb die Frage nach dem Warum.

Relativ einfach lässt sich das erklären, wenn das gemessene Merkmal einseitig oder zweiseitig eng begrenzt ist und dadurch keine Normalverteilung entstehen kann (-> Rundheit, Parallelität, etc.)

Schwieriger wird es bei Merkmalen, die eigentlich nach GMV (Gesundem MenschenVerstand) normalverteilt sein müssten und es nicht sind.

Auch da ist das Warum das Wichtigste, denn erst wenn geklärt ist, warum der Prozess so aussieht und nicht anders, kann ich auch zuverlässige Aussagen über seine Fähigkeit machen. Hierfür sind Modelle sinnvoll, weil damit nicht nur die Zusammenhänge, sondern auch die Stärke der Einflüsse *und* die Modell-Güte (d. h. wie gut erklärt das Modell die Messwerte) untersucht werden kann.

Auch die Normalverteilung ist ein Modell für die Werte, denn natürlich gibt es sie nicht in reiner Form in einem Prozess. Die Normalverteilung ist immer eine Näherung an die Wirklichkeit – und diese Näherung muss gut sein, d. h. der Verlust durch das Ersetzen der Wirklichkeit durch das Modell muss klein sein. (Sonst taugt das Modell Normalverteilung für diese Situation nichts und es muss ein anderes aufgestellt werden, dass die Werte besser erklärt.)

Wenn z. B. bekannt ist, dass die Zeit (z. B. durch Verschleiß) einen erheblichen Einfluss auf das Prozess-Ergebnis hat, dann ist ein Modell ohne Zeitkomponente nicht gut geeignet, um die Werte zu erklären. Wenn sich in der Praxis gezeigt hat, dass ein Prozess-Ergebnis einen logistischen Verlauf hat (z. B. bei chemischen Prozessen), dann kann das mit der Normalverteilung direkt kein gutes Modell geben.

Wenn ich aber nicht weiß, warum die Werte so verteilt sind, wie sie es sind, dann habe ich zu wenig Informationen, um eine geeignete Verteilung bzw. ein geeignetes Modell auszuwählen (und zu validieren!)

Schiefe und Wölbung spielen in der Statistik so gut wie keine Rolle, weil sie zu wenig Aussagekraft über Verteilungen haben und Verfahren, die darauf basieren, zu falschen Schlussfolgerungen führen können. Auch in anderen Bereichen wie Medizin, Marktforschung, etc. findest Du selten etwas direkt normalverteiltes.

Ich kenne aber keine Veröffentlichung, die dann mit Pearson- oder Johnson-Transformationen arbeitet. Der bessere Weg ist:
1. Finde die relevanten Einflüsse
2. Stelle ein Modell auf:
Zielgröße = f(Einflussgrößen) + Fehler
mit f: Verbindungsfunktion, z. B. f(x) = a + b*x (Geradengleichung)
3. Validiere das Modell:
a) Zeige, dass das Modell die Daten gut erklärt
b) Zeige, dass der Fehler klein und normalverteilt ist

Warum sollte so etwas komplexes wie der Mensch bzw. sein Verhalten durch Modelle gut erklärbar sein und ein technischer oder chemischer Prozess nicht?

Du schreibst, dass es im QM oft Abweichungen von der Normalverteilung gibt (logisch, die Prozesse sind ja auch komplex) und deshalb über Schiefe und Wölbung nach einer passenden Verteilung gesucht wird. Für mich ist das ein sehr unpragmatischer Weg, denn die Verteilung, die am Ende dabei herauskommt, sagt mir vielleicht noch etwas über das Prozess-Ergebnis, aber warum das Prozess-Ergebnis so aussieht und nicht anders, kann ich an einer Verteilung nicht ablesen. Das kann ich nur mit einem Modell machen.

Und für ein Modell ist es völlig egal, ob ich den Einfluss auf die Streuung anschaue (z. B. mit Varianzanalyse-Modellen / ANOVA) oder ob ich den direkten Einfluss von Merkmalen auf das Prozess-Ergebnis betrachte (Regressions-Modelle, z. B. Ausgleichsgerade). Es gibt sogar Modelle, die alles auf einmal können (z. B. allgemeine lineare Modelle / GLM).

Nicht desto trotz haben sich Schiefe und Wölbung als Methode der Wahl in vielen Bereichen des QM durchgesetzt. Dafür gibt es mehrere Gründe:

*Statistik ist eine relativ junge Fachrichtung. In Deutschland wurde erst vor gut 30 Jahren die Studienrichtung Statistik eingeführt; insgesamt gibt es in Deutschland ca. 1000 Statistiker/innen und die meisten arbeiten in der Medizin, Marktforschung, bei Versicherungen, etc.

*Im Qualitätsmanagement gibt es so gut wie keine Statistiker, dafür viele Autodidakten. Dadurch brauchen neue Methoden und Erkenntnisse relativ lange, bis sie auch im QM-Bereich angekommen sind, und noch viel länger, bis sie sich etabliert haben. (Ich hab nichts gegen Autodidakten, bin selbst in vielen Bereichen einer, aber die Tiefe, in der ich mir etwas selbst aneigne unterscheidet sich deutlich von der Tiefe eines Studiums.)

*Shewart hat 1939 noch die Statistik als eine wenig sichere (und unwissenschaftliche) Methode beschrieben: „The statistician’s language is sometimes emotive.“ und das höre ich auch heute noch häufig als „Glaube keiner Statistik, die Du nicht selbst gefälscht hast.“ Zusätzlich werden in Deutschland fast alle Akademiker mit (mindestens) einem Statistik-Kurs gequält, in dem ihnen selten die interessanten Methoden und häufiger abstrakte Formeln um die Ohren mitgegeben werden.

*Als nach Verfahren zur Beschreibung nicht-normalverteilter Prozess-Ergebnisse gesucht wurde (so ungefähr vor 20-30 Jahren), da war die Statistik in Deutschland noch nicht mal in den Kinderschuhen. Die Fachliteratur war ausschließlich auf Englisch erhältlich und dass überhaupt etwas mit statistischen Verfahren gemacht wurde, verdanken wir den Menschen, die damals über den Tellerrand hinaus geblickt haben. (Ein Schmankerl am Rande: Als der Fachbereich Statistik in Dortmund gegründet wurde, wurden größere Firmen angesprochen, ob sie denn Statistiker beschäftigen würden. Ein großer Automobilist aus Deutschland sagte damals: „Wir brauchen keine Statistiker und wir werden auch niemals welche einstellen.“ – 10 Jahre später haben sie dann den ersten Statistiker eingestellt.)

*In dieser Situation gab es die Idee, dass nicht-normale Prozesse durch Familien von Verteilungen (Pearson und Johnson) beschrieben werden können. Das funktioniert auch. (Hilft nur leider nicht, den Prozess oder das System zu verstehen.)

Da aber zu wenige da waren, die mit viel Hintergrundwissen einen alternativen Weg hätten angeben können, und weil es vor 20 Jahren einfach noch gar nicht so viel Wissen über statistische Methoden gab, hat sich die Suche nach der optimalen Verteilung an Stelle der Suche nach optimalen Modellen durchgesetzt.

Leider wird oft nicht berücksichtigt, dass *jede* Verteilung bestimmte Voraussetzungen hat. Eine häufige Voraussetzung ist z. B. die zeitliche Stabilität bzw. die Unabhängigkeit der Messwerte über die Zeit. Die Pearson- und Johnson-Funktionen haben diese Voraussetzung, nur gibt es oft genug Verschleißerscheinungen oder andere wichtige, nicht-zeitlich konstante Phänomene in Prozessen.

Insofern kann ein Prozess mit einer zeitlichen Komponente für einen begrenzten Zeitraum durch eine Pearson- oder Johnson-Kurve beschrieben werden, die zeitliche Struktur bleibt aber dabei unberücksichtigt. (Sprich: Informationen aus Daten werden nicht genutzt.)

Zudem ist die Validierung der gefundenen Funktion schwierig: Bevor eine Verteilungsfunktion als Modell für die Messwerte angenommen werden kann, muss untersucht werden, ob sie auch die Daten hinreichend gut erklärt. (Womit wir wieder bei dem Fehler im Modell wären.)

Ich interessiere mich deshalb weniger für das „nach welcher Pearson- oder Johnson-Kurve ist ein Prozess-Merkmal verteilt“ und mehr für das „warum ist das Prozess-Merkmal so verteilt“und kenne daher den Ansatz von Clements auch nicht und kann Dir nicht sagen, ob er in der Praxis funktioniert.

Für mich ist Statistik der Weg, um aus Messwerten (oder allgemein: aus Daten) Informationen zu bekommen. Die meisten Informationen über einen Prozess oder ein System erhalte ich dann, wenn ich das System erkläre und nicht nur das, was am Ende herauskommt. Deshalb ziehe ich eine Modellierung immer einer geschätzten Verteilung vor.

Viele Grüße

Barbara

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Das Leben ist zu kurz, um es mit Suchen zu verbringen.

[Barbara]

als Antwort auf: Die Sendung mit der Maus… #33820

Hallo zusammen,

niemand hindert uns daran. Wir können ja ein User-Treffen machen und dabei einen Workshop zu „ISO einfach – wie sag ich es meinem Mitarbeiter?“ Und das daraus entstandene Skript kann dann entsprechend umgesetzt werden ;-)

By the way: QM-Dino, wolltest Du nicht die Organisation vom nächsten User-Treffen unterstützen?

Viele Grüße

Barbara

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Das Leben ist zu kurz, um es mit Suchen zu verbringen.

[Barbara]

als Antwort auf: Cpk über mehrere Merkmale #33817

Hallo Lea,

das geht schon und wird dann mit MVCp abgekürzt (MultiVariate Capability Process). Multivariat heißt, dass mehrere Merkmale gleichzeitig betrachtet werden.

Voraussetzung für die sinnvolle Interpretation von MVCp’s ist, dass jedes Merkmal für sich normalverteilt ist.

Allerdings gibt es einige Schwierigkeiten:
1. Du brauchst wirklich viele Daten, um einen sicheren Index berechnen zu können.
2. Es gibt (wie bei multivariaten Kontrollkarten auch) die Schwierigkeit, dass sich die Irrtumswahrscheinlichkeit deutlich erhöhen kann (auch wenn sie als 0,27 vorgegeben ist).
3. Der Prozess ist so gut wie sein schlechtestes Merkmal – soll heißen wenn Du die einzelnen Fähigkeits-Indizes berechnest und den kleinsten nimmst, dann hast Du ungefähr das, was Du auch mit dem multivariaten Prozessfähigkeitsindex herausbekommen hättest.

Weitere Infos findest Du hier:

Weihs, Jessenberger [1999]: Statistische Methoden zur Qualitätssicherung und -optimierung in der Industrie, Springer Verlag, ISBN 3-527-29617-4, S. 367ff.

(Falls sich irgend jemand wundert, warum ich immer dieses eine Buch angebe: Es ist das Einzige, das ich kenne, das
1. viel zur Prozess-Analyse und -Optimierung enthält und
2. statistisch sauber geschrieben ist, ohne dabei den geneigten Leser mit Formeln totzuschlagen. Und nein, ich kriege keine Anteile für verkaufte Bücher ;-)

Und den mathematisch-statistischen Hintergrund findest Du hier (das ist dann ziemlich Formel-lastig):

Kotz, S, & Johnson, N.L. (1993): Process Capability Indices. Chapman & Hall. London. ISBN 041254380X

https://www.sfb475.uni-dortmund.de/berichte/tr73-04.pdf

Also:
Ja, es gibt Fähigkeitsindizes für mehrere Merkmale. Die Berechnung lohnt meist den Aufwand nicht.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Symbole im Piktogramm #33813

Hallo Helga,

na mit eben diesem Grafik-Programm. Du hast da eine Schneidefunktion und kannst so den Teil der Grafik ausschneiden, den Du brauchst.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Symbole im Piktogramm #33810

Hallo Helga,

vielleicht helfen Dir ja diese Links aus Wikipedia weiter:

http://de.wikipedia.org/wiki/Piktogramm
http://de.wikipedia.org/wiki/Symbol

Was ich nicht so ganz verstehe: Was meinst Du mit halben Symbolen?

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: AQL Stichprobenprüfung #33809

Hallo Slanthe,

AQL war irgendwann einmal tatsächlich auf der Basis statistischer Verteilungen berechnet, wurde dann aber an Kundenbedürfnisse angepasst – und heute weiß keiner mehr, warum an welcher Stelle was geändert wurde.

Tatsache ist, dass die AQL-Werte aus den Tabellen so etwas ähnliches sind wie die Werte, die Du aus Verteilungen bestimmst, aber das ist keine wirkliche Statistik mehr.

Wenn Du das mal nachrechnest, was die AQL-Pläne vorschlagen und was die Verteilungen vorgeben, dann gibt es da doch teilweise erhebliche Unterschiede.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: cp/cpk bei nullbegrenzten Merkmalen #33806

Hallo qualyman,

125 ist ziemlich viel, heißt aber nix anderes, als dass (beim Cp) die Toleranz 750 Mal breiter als die Standardabweichung des Prozesses ist.

Wenn Du also eine Toleranz von 750 mm vorgegeben hast (wobei ich mir jetzt gerade nix vorstellen kann, dass im Automotive-Bereich so hoch toleriert wird), dann hat der Prozess eine Standardabweichung von 1 mm.

Ich würd 125 erstmal bezweifeln, weil es gerade im Automotive eher umgekehrt ist: Kunde will Fähigkeit von 1,67, Prozess liefert aber nur direkt 1,24. Aber da wir ja alle schon Pferde vor der Apotheke…

Wahrscheinlicher finde ich an der Stelle ein vergessenes Komma: Statt 125 eine 1,25 ;-)

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Kundenvorgabe: Prüfungen am Produkt #33805

Hallo qualyman,

was hälst Du davon, auf der Basis einer bestehenden (statistischen) Prozess-Analyse eine Stichprobenprüfung so aufzusetzen, dass a) Ihr eine genügend hohe Sicherheit habt, dass sich der Prozess weiter stabil läuft und b) Eure Kunden eine ausreichend hohe Sicherheit haben, gute Teile zu bekommen?

Vorausseztung: Normalverteilte Werte
Gesucht: Stichprobenumfang / -plan, so dass unter Berücksichtigung der Vorgaben a) und b) mit einer bestimmten Sicherheit gesagt werden kann, dass der Prozess unverändert ist.

Was hälst Du davon?

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: cp/cpk bei nullbegrenzten Merkmalen #33788

Hallo zusammen,

natürlich *gelten* die Formeln immer, egal welche Verteilung vorliegt. Nur: Wenn es keine Normalverteilung ist, dann kannst Du die berechneten Indizes eben auch nicht wie Fähigkeitsindizes aus einer Normalverteilung *interpretieren*.

Zur Schiefe (Skewness) und Wölbung (Kurtosis) (Bei Normalverteilung ist die Schiefe=0 und die Wölbung=3):
Auch wenn sie immer wieder gerne für alles mögliche verwendet werden, kann die Interpretation über Schiefe und Wölbung wackelig sein.

Es gibt schiefe Verteilungen, die eine Schiefe=0 haben. Es gibt Verteilungen mit gleicher Wölbung, die unterschiedlich aussehen. Es gibt genauso Verteilungen mit einer Wölbung von 3 (wie die Normalverteilung), die anders gewölbt sind als die Normalverteilung. (Das ist übrigens auch der Grund, warum ich keinen Statistiker kenne, der mit diesen Kennzahlen arbeitet.)

Die Interpretation des Cpk basiert genauso wie die des Cp auf der Normalverteilungsannahme. Wenn der Sollwert=Prozess-Lage ist, dann ist auch Cp=Cpk.

Natürlich kann man aus empirischen Quantilen alles mögliche berechnen, nur wenn es darum geht, einen Prozess zu charakterisieren, dann kommt es eben *nicht* auf die Berechnung von irgendwelchen Kennzahlen an, sondern auf die Interpretation. Und ohne eine Verteilung festlegen zu können, kann ich auch nur wenig über ihre Eigenschaften sagen.

Und bis jetzt habe ich auch nicht so ganz verstanden, warum ich meinen gesunden Menschenverstand ausschalten soll, um irgend eine wilde Verteilung zu finden, von der mir eine Software sagt, sie wäre genau die richtige Verteilung.

Bei nullbegrenzten Merkmalen sagt mir der gesunde Menschenverstand, dass ich – wenn keine weiteren systematischen Einflüsse vorhanden sind – von einer gestutzten Normalverteilung (Betragsverteilung) ausgehen sollte und wenn ich die nicht finde, dann brauche ich erst einmal Hintergrundinfos über den Prozess / die Messung, denn dann gibt es weitere wichtige Einflüsse.

Viele Grüße

Barbara

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[Barbara]

als Antwort auf: Fähigkeitsindex cpm #33735

Hallo Harm,

ja, das ist leider sehr teuer. Wie evereve schon schrieb, liegt das an der sehr kleinen Auflage und den Kosten.

Nur für die Fähigkeitsindizes ist das natürlich zu viel, Du findest in dem Buch aber auch ganz viele andere anschaulich beschriebene Methoden zur Prozess-Analyse und Optimierung.

Vielleicht kriegst Du das Buch ja über die Fernleihe in der Bücherei. In Dortmund steht es in der Bereichsbibliothek Statistik – nur ist das eventuell ziemlich weit weg von Dir.

Viele Grüße

Barbara

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