Im folgendem werden für verschiedene Verteilungsformen die Beziehungen dargestellt:

Transkript

1 Grundlagen Fähigkeitskennzahlen dienen zur Beschreibung der aktuellen sowie der zukünftig zu erwartenden Leistung eines Prozesses. Allgemein versteht man unter einer Fähigkeitskennzahl das Verhältnis aus Toleranz zur Streuung des Prozesses. Dabei bezieht man sich auf einen Bereich, bei dem 99,73% innerhalb der Spezifikation liegen (3 bzw. 3s). Im Falle eines Herstellungsprozesses handelt es sich um die Prozessfähigkeit C p. Zur Berücksichtigung einer Mittelwertverschiebung (Abweichung von der idealen Prozesslage), wird der Wert C pk eingeführt, der immer schlechter oder gleich groß ist wie C p (C pk C p ). In der Regel gilt ein Prozess als fähig, wenn C pk 1,33 ist. Im folgendem werden für verschiedene Verteilungsformen die Beziehungen dargestellt: Normalverteilung Die Normalverteilung ist anzuwenden, wenn Abweichungen vom Sollwert durch zufällige Einflüsse vorliegen, die auditiv wirken. OTG UTG T C p 6s 6s x UTG OTG x C pu C po 3s 3s C Min C ; C pk pu po mit UTG : untere Toleranzgrenze OTG : obere Toleranzgrenze T : Toleranz µ : Mittelwert Ist der tatsächliche Mittelwert und die Standardabweichung bekannt, so ist µ und anstelle von x und s einzusetzen. Der C pk - Wert kann über C C 1 z pk p berechnet werden, mit x ( OTG UTG) / z ( OTG UTG) / für mittigen Sollwert xsoll x z ( OTG UTG) / für nicht mittigen Sollwert Beispiele: OTG-UTG = 8 OTG-UTG = 8 C p = 1,33 C pu = 1,33 C po = 1,33 C pk = 1,33 C p = 1,33 C pu =, C po =,67 C pk =,67

2 Der Vertrauensbereich ist definiert über: mit = n-1 Literatur: Rinne, Statistische Methoden der Qualitätssicherung. Lognormalverteilung Die Lognormalverteilung ist anzuwenden, wenn die Verteilung links einseitig begrenzt ist, nur positive Werte vorkommen und Abweichungen vom Sollwert durch zufällige Einflüsse entstehen, die multiplikativ wirken. C p ln( OTG) ln( UTG) 6 s C pu pk x ln( UTG) 3s pu C Min C ; C po C po ln( OTG) x 3s 1 n n ) n x ln( x i 1 s ln( x i ) x ) i1 n 1 i1 Liegen die Einzelwerte nicht vor, so kann näherungsweise x und s aus dem Mittelwert und der Standardabweichung der Normalverteilung mit x 1 s s ln( x) ln 1 x s ln 1 x berechnet werden.

3 Betragsverteilung 1. Art Diese ist anzuwenden wie bei der Normalverteilung, jedoch wenn die Verteilung einseitig begrenzt ist und nur positive Werte vorkommen können. Der Fähigkeitsindex wird über eine allgemeingültige Formel berechnet: C 1 3 pk u1 p p = Anteil außerhalb der oberen Spezifikationsgrenze und u die Verteilungsform der standardisierten Normalverteilung. Anstelle dieser Beziehung kann auch die weiter unten beschriebene Percentil-Methode verwendet werden, was bei kleinen Überschreitungsanteilen p sinnvoll ist. Betragsverteilung. Art (Rayleigh-Verteilung) Die Anwendung dieser Verteilungsart ist z.b. für Unwuchten gegeben. Auch hier gilt die allgemeine Formel: C 1 3 pk u1 p mit Annäherung an die Weibull-Verteilung mit b= Verteilungsfreie Percentil-Methode Bei nicht bekannter Verteilung ist die so genannte Percentil-Methode zu verwenden. Allgemein gilt: C p OTG UTG X 99 X,865%,135% Für eine Normalverteilung entspricht der Nenner 6s. Für eine nicht normal verteilte Form kann der Bezugsbereich ermittelt werden, wie in der ISO/TR 1783 beschrieben. Ana zur Normalverteilung gilt: X UTG 5% C pu und X 5% X,135% C po OTG X X X 99,865% 5% 5% X 5% C Min C ; C pk pu po 99,73% X,135% X 99,865%

4 Verteilungsformen verschiedener Konstruktionsmerkmale Die folgende Tabelle zeigt eine Übersicht, für welche Konstruktionsmerkmale welche Verteilung vorkommt: N B1 B : Normalverteilung : Betragsnormal 1. Art : Betragsnormal. Art Prozessfähigkeitsuntersuchung (PFU) Die Prozessfähigkeitsuntersuchung soll sich auf einen Beobachtungszeitraum von mindestens Produktionstagen beziehen. So gehen Einflüsse der Maschine, des Materials, der Methode, des Bedieners und der Umgebung in die Betrachtung ein. Dabei zieht man in möglichst gleichmäßigen Intervallen Stichproben im Umfang von 3 5 x 5 Stichproben. Zur Darstellung der Ergebnisse werden die Prozessfähigkeitskoeffizienten C p und C pk verwendet. Die Berechnung erfolgt nach den vorher dargestellten Beziehungen. Die wahren Werte unterliegen einer Zufallsstreuung, weshalb ein Gesamtstichprobenumfang von 15 empfohlen wird. Maschinenfähigkeitsuntersuchung (MFU) Maschinenfähigkeitsuntersuchungen werden über einen kurzen Zeitraum durchgeführt. Damit gehen hier im Wesentlichen die Maschine und Methode ein. Einflüsse unterschiedlicher Materialien, Bediener oder Umgebungsbedingungen werden nicht berücksichtigt und sollen daher möglichst konstant sein. Die Formeln sind die gleichen, wie für die Prozessfähigkeit. Die Ergebnisse werden jedoch als C m und C mk bezeichnet. Empfohlener Stichprobenumfang ist 5 (Mindestumfang ). Man spricht dabei auch von einer Kurzzeitfähigkeitsuntersuchung. Daraus resultieren auch die im Allgemeinen höheren Anforderungen an die Maschinenfähigkeitskennwerte (C m,c mk 1,67). Hinweis: Die Benennung C m,c mk ist in der neuen DIN/ISO Norm 1747 nicht mehr vorhanden, stattdessen werden die gleichen Benennungen P p /P pk oder C p /C pk verwendet.

5 Messsystemanalyse mit ANOVA Die Einflüsse werden bei der ANOVA nicht über den Range und einem Korrekturfaktor, sondern über eine Streuungszerlegung bestimmt (siehe hierzu auch Kapitel ANOVA). Dabei setzen sich die Einflüsse aus der Variation der Teile, der Prüfer, sowie der Wechselwirkung zwischen diesen zusammen. Der größte Vorteil der ANOVA ist die Berücksichtigung der Wechselwirkung, weshalb dieses Verfahren zu bevorzugen ist. Um die Einflüsse getrennt beurteilen zu können, zerlegt man die Summe der quadratischen Abweichungen über alle Messwerte in Teilsummen und betrachtet deren Varianzen. Die klassische Darstellung im angelsächsischen Sprachraum ist: Zunächst werden Quadratsummen der Tabellendaten horizontal und vertikal gebildet (Sum of Squares). Mit Hilfe der Freiheitsgrade DF entsteht hieraus die Varianz (Mean Square) und die Standardabweichung der Anteile. Ausgegeben wird hiervon der 6-fache Wert, was 99,73% der Teile beinhaltet. Über dem F-Wert als Verhältnis der Varianzen-Summen von Prüfer und Wiederholungen werden die Signifikanzen der Anteile bestimmt (in der Regel über den p value ). Bei der Angabe der Beispielzahlen ist zu berücksichtigen, dass zur Verrechnung mit und ohne Wechselwirkungen andere Anteile entstehen. Geschachtelte (nested) ANOVA Ist es nicht möglich, dass die Teile nach den jeweiligen Messungen ihre Eigenschaften behalten, z.b. bei zerstörenden Prüfungen, so ist eine sogenannte geschachtelte ANOVA anwendbar. Das Ergebnis der Teilevariation ist mit den Prüfern vermengt. Deshalb gibt es hier die Ausgabe Teil (Prüfer), was nicht mit der Wechselwirkung WW der normalen ANOVA zu verwechseln ist. Eine WW kann hier nicht ausgewertet werden.

6 Man erwartet für die Wiederholbarkeit, dass die Gruppen von Teilen vergleichbare Eigenschaften haben (gleiche Chargen). Messsystemanalyse ana VDA 5 bzw. ISO Im Verfahren nach VDA 5 bzw. ISO spricht man von Messunsicherheiten, deren Anteile ana der ANOVA berechnet werden. Hier betrachtet man jedoch nicht die Varianzen, sondern die Standardabweichungen, die über das Symbol u beschrieben werden. Grundsätzlich gilt aber: Messprozess = Messunsicherh. Gerät + Messunsicherh. Vorrichtung&Prüfer Die wichtigsten Messunsicherheiten zeigt folgende Übersicht: Anteil Symb. Berechnung Auflösung der Anzeige u RE RE Auflösung Systematische Abweichung u Bi angez. Mittelw. Normal Wiederholbarkeit am Normal u EVR Referenzwert Normal Messw. i-te Wiederh. Anzahl Wiederh. Hieraus wird der Geräteeinfluss (MS = MessSystem) als Zwischenergebnis gebildet: Der Umfang der Vorrichtung und des Prüfers ist: Anteil Symb. Berechnung Wiederholbarkeit Prüfobjekt u EVO MS EV Varianz Wiederholbark. Vergleichbarkeit Prüfer u AV MS AV Varianz Prüfer Wechselwirkung u IA MS IA Varianz Wechselwirkg. Es sind mindestens 1 Messobjekte zu verwenden, die möglichst über den Toleranzbereich verteilt sind. Diese werden von den Prüfern mindestens zweimal vermessen. Ana Gage R&R Verfahren 3 ist auch nur ein Prüfer möglich, wenn die MFU/PFU nur von einem Prüfer durchgeführt wird. Insgesamt wird der Messprozess bestimmt durch:

7 Ana dem %R&R wird hier auf die Toleranz bezogen und es ergibt sich die Kennzahl 3% mit k= für Vertbr. 95,45%, bzw. k=3 für 99,73% In manchen Bereichen wird auch %Q MP % gefordert. Weitere Messunsicherheiten z.b. Kalibrierung, Linearität, Stabilität, Temperatur, etc. können dem VDA Band 5 entnommen werden und sollen hier nicht berücksichtigt werden. Verringerung der Messunsicherheit durch Wiederholungen Für den Fall, dass die Anforderung nicht erreicht wird, aber kein alternatives Messmittel zur Verfügung steht, gibt es die Möglichkeit der Wiederholungen. Durch mehrfache Messungen und Mittelwertbildung kann eine Verringerung der Messunsicherheit erzielt werden. Zufällige Messunsicherheiten lassen sich bei m- Wiederholungen um den Faktor verringern. Der Anteil u EVO wird dann zu Ist aus bisherigen Messungen u EVO bekannt, so kann in umgekehrter Richtung die notwendige Anzahl Wiederholungen bestimmt werden, um die geforderte Messunsicherheit zu erreichen. Messmittelfähigkeit für diskrete Merkmale Unter diskreten oder attributiven Merkmalen versteht man hier Messungen, die als Ergebnis nur gut oder schlecht kennen (zwei Ausprägungen). Dies ist in vielen Fällen z.b. bei subjektiven Beobachtungen gegeben. Im Verfahren Gage R&R für diskrete Merkmale lässt man mehrere Prüfer jeweils zweimal verschiedene Teile messen durchführen. Das könnten z.b. Messungen an Teilen sein, die entweder intakt, oder fehlerhaft sind. Gibt es innerhalb eines Prüfers, oder zwischen verschiedenen Prüfern Abweichungen, so werde diese gezählt. Das Verhältnis unterschiedlicher Ergebnisse zu der Anzahl Teile soll nicht größer als 1% sein. In der sogenannten Cohen's Kappa Methode lässt man die Prüfer 3mal ein Teil messen (Ergebnis als oder 1). Hier geht es nicht nur um die Abweichungen zwischen den Prüfern, sondern um die Abweichungen zu den tatsächlichen Werten (Referenzmessung als wahrer Zustand der Teile). Aus dem Verhältnis der Abweichungen zu den Referenzwerten werden Score- Werte gebildet, die gegen die Vertrauensbereiche aus der Binomial-Verteilung zu testen sind. Aufgrund des Bezugs zu einem Referenzwert ist diese Methode aussagekräftiger, als die Methode nach Gage R&R diskret. Weitere Informationen sind der MSA 4 zu entnehmen. Im sogenannten Bowker-Verfahren können drei Ausprägungen berücksichtigt werden, z.b. gut, schlecht und zusätzlich das Ergebnis uneinheitlich. Mindestens

8 4 verschiedene Prüfobjekte werden von Prüfern je 3mal geprüft. Jedes der 4 Ergebnisse wird in drei Klassen aufgeteilt: Klasse 1 : alle 3 Wiederholungen ergaben das Ergebnis gut Klasse : innerhalb der 3 Wiederholungen abweichende Ergebnisse Klasse 3 : alle 3 Wiederholungen ergaben das Ergebnis schlecht. Das Ergebnis in Form einer Kreuztabelle wird mit Hilfe der ²-Verteilung auf Symmetrie getestet. Weitere Informationen sind dem VDA-Band 5 zu entnehmen.

9 Anwendung in Visual-XSel 1.1 /XSel1Inst.exe Unter der Rubrik Fähigkeitskennzahlen können eine Reihe von Templates geöffnet werden. Die wichtigste ist die Datei Prozessfähigkeit_CpCpk.vxg. Nach dem Laden der Datei folgen Sie der Sprechblase zum Öffnen der Tabelle:

10 Geben Sie die auszuwertenden Daten in Spalte B ein, am besten über die Option Einfügen innerhalb der Sprechblase. Nicht zu vergessen sind weitere Angaben in den gelb unterlegten Feldern rechts. Danach erscheint die Sprechblase zum Starten des Makros, das auch mit F9 ausgeführt wird. Visual-XSel ist ein eingetragenes Warenzeichen C p / C pk mit Vertrauensbereich Angabe, ob normalverteilt, ansonsten weitere Templates verwenden Nutzbarer oder notwendiger Toleranzbereich

11 Cp-Bestimmung durch einfache Diagrammdarstellung In vielen Fällen ist kein Aufruf eines Templates notwendig. Die Cp-Bestimmung ist auch über eine reine Diagrammdarstellung möglich, z.b. über ein Histogramm. Die beste Vorgehensweise ist über das Startbild Diagramm aufzurufen (danach erscheinen weitere Sprechblasen). Auswahl einer geeigneten Verteilung (hier als Beispiel Betragsnormal). Limit hier eintragen. Nur hiermit wird auch ein Cp-Wert angezeigt.

12 Im Diagramm wird senkrecht das Limit als OSG (obere Spezifikations-Grenze) mit dem dazugehörigen C po -Wertes angezeigt. Über die rechte Maustaste kann dieses Limit nachträglich geändert werden. Hinweis: Bei Betragsnormalverteilung gibt es in der Regel nur eine obere Grenze. Es kann aber auch eine untere definiert werden und es gibt zusätzliche einen C pu -Wert. C pk ist dann, wie unter Grundlagen beschrieben, der kleinere von beiden. Vom Hauptfenster aus kann man über die Ikone Diagramm oder über den Menüpunkt Diagramm/Diagrammtyp wieder in die Diabox der Einstellungen gelangen. Anstelle die Überschreitungsanteile aus der Funktion zu bestimmen, ist es auch möglich diese direkte auszuzählen. Hierfür sollten aber genügend große Stichproben vorliegen.

13 Relativer Bereich (- 1 = USG; +1 = OSG) Fähigkeitskennzahlen Schnelle Cpk Berechnung mehrerer Datenreihen Mit Hilfe der Templates Maschinenfähigkeit_Cmk_Schnelltest.vxg und Maschinenfähigkeit_Cmk_Schnelltest.vxg ist es möglich mehrere (max. 16) Datenreichen auf einmal auszuwerten. 1,5 1,,5, -,5-1, -1,5 Stichprobe 1 Stichprobe Stichprobe 3 Stichprobe 4 Stichprobe 5 Stichprobe 6 Stichprobe 7 Stichprobe 1 Stichprobe Stichprobe 3 Stichprobe 4 Stichprobe 5 Stichprobe 6 Stichprobe 7 xm 15,17 15,183 15,18 15,18 15,155 15,1 15,19 s,378,433,355,364,69,34,64 USG 15,5 15,5 15,5 15,5 15,5 15,5 15,5 OSG 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 15,3 Min 15,113 15,75 15,76 15,85 15,94 15,1 15,151 Max 15,67 15,71 15,6 15,7 15,13 15,86 15,79 Cp 1,14,963 1,175 1,144 1,55 1,17 1,579 Cpk 1,81,93 1,15 1,95 1,98,874 1,3 Cpk limit* 1,44 1,354 1,333 1,333 1,333 1,333 1,333 p-value,187,697,485,638,877,938,959 n Hinweis: Erklärung Cpk_limit* auf Seite. Ist p- value<,5, so ist die Normalverteilung abzulehnen. Weitere Info auf Seite Wenn die Stichprobe zu klein ist, besteht weniger Vertrauen in den ermittelten Cpk- Wert. Es ist deshalb sinnvoll hier das geforderte Limit über folgende Beziehung hochzusetzen (Bezug ist Cpk = 1,33 bei n soll =15): Quelle VDI/VDE 645. Nicht zu verwechseln ist diese Vorgehensweise mit dem eingangs gezeigten Vertrauensbereich. Dort wird der tatsächliche aus den Daten berechnete Cpk Wert betrachtet, hier nur die Anforderung in Abhängigkeit der Stichprobengröße.

14 H äufig ke it H ä ufigke it Fähigkeitskennzahlen Für den Fall von nicht normalverteilten Daten, Datenspalte in Tabelle T1 ab Zeile 4 markieren und Menüpunkt StatTemplates/Verteilungs-Vergleichstest wählen. Nach erfolgter Datenübertragung und Start des Makros werden 6 Verteilung gegenübergestellt: Norm alverteilung Log- Norm alverteilung Betragsnormal 1. Art 8 _ x = 15,4±,9464 s =,643 p value =,334 _ x =,79 s =,175 Med. = 15,4 Streuf. = 1, p value =, _ x = 15,4 s =,643 p value = 5 % % % ,18 15, 15, 15,4 15,6 15,18 15, 15, 15,4 15,6 15,18 15, 15, 15,4 15,6 Betragsnormal. Art W eibull- Verteilung Mischverteilung 8 =,85 p value = 5 8 T = 15,3611 b = 68 p value =,37 x1 = 15,1 s 1 =,6585 x = 15,41 s =,1337 q =,56 p value =, % % % ,18 15, 15, 15,4 15,6 15,18 15, 15, 15,4 15,6 15,18 15, 15, 15,4 15,6 Die Bewertung, welche die passendste Verteilung ist, erfolgt über den sogenannten Anderson-Darling Test mit Ausgabe des p values. Ist p value <,5, ist die Hypothese, dass die Daten der gezeigten Verteilung entsprechen, abzulehnen. Je größer der p value ist, desto näher liegen die Daten an der Verteilung. In diesem Beispiel ist die Weibull-Verteilung die geeignetste.

15 Man könnte nur die Datenreihe wiederum in das Template Prozessfähigkeit_ Weibull.vxg übertragen. Es gibt aber auch noch eine direkte Methode, sofort die Fähigkeit zu bestimmen. Klicken Sie zunächst auf das Weibull Diagramm um dann über den Menüpunkt Diagramm/Achsenbereich Start und Ende etwas über den Bereich der unteren und oberen Toleranzgrenze festzulegen (USG und OSG). In diesem Beispiel wurde USG=15,15 und OSG=15,3 festgelegt. Fahren Sie mit der Maus über den Diagrammbereich und verwenden die rechte Maustaste mit der Option Limit festlegen. Für den Fall, dass es auch eine untere Toleranzgrenze gibt, ist das gleich nochmal für die linke Seite durchzuführen. Der C pk ist dann, wie unter Grundlagen beschrieben, der kleinere von beiden.

16 Messsystemanalyse nach VDA-5 Öffnen Sie das Template Messsystemanalyse_ANOVA+VDA5.vxg (Datei/Templates/Fähigkeitskennzahlen). Fügen Sie die Daten über Einfügen innerhalb der Sprechblase ein. Die Daten in der Zwischenablage müssen in dem gezeigten Format vorliegen (Spalte B => Messdaten; Spalte C => Teilenummer; Spalte D => Prüfer) Nach der Eingabe weitere Daten für das Normal und dessen Referenzwert ist das Makro zu starten (z.b. über F9)

17 Mittelwertabw. M Alle Messw. aller Prüfer M ittelwertabw. Fähigkeitskennzahlen Beispiel ANOVA VDA 5 Seite Visual- XSel Messsystemanalyse Seite / ANOVA mit Wechselwirkungen Teil Prüfer Teil*Prüfer Wiederholbarkeit Total DF SS 1,181E-5 3,64E-7 3,93E-7 7,7E-7 1,38E-5 MS 1,313E-6 1,8E-7 1,83E-8,567E-8 F 71,737 9,947,713 p-value,,1 nicht verw. ANOVA ohne Wechselwirkungen Teil Prüfer Wiederholbarkeit Total DF SS 1,181E-5 3,64E-7 1,99E-6 1,38E-5 MS 1,313E-6 1,8E-7,9E-8 F 57,383 7,9466 p-value,,1 VDA 5 / ISO Auflösung der Anzeige Wiederholbarkeit Normal Standardunsicherheit (Bias) Wiederholbarkeit Prüfobjekt Wiederholbarkeit Prüfer Wechselwirkung u u u u u u RE EVR BI EVO AV IA u = MS *1E-3,89,738,58,1513,89, Bi *1E-3,1 Messunsicherheit Messprozess u u MS MP,1,1758 Eignungskennwert 4s Eignungskennwert 6s Fähigkeitsindex (Bezug auf 4s, bzw. 95,45%) %Q %Q C C MP (95,45%) MP (99,73%) g gk 11,7 17,6 4,66 3, ,,5 1, 1,5, Vorg.,5 x 1-3, B- Prüfer B A- Prüfer A -,5-1, -1,5 3,65 3,6 3,55 3,5 3, , x 1-3, -,5-1, -1,5 A- Prüf er A B- Prüf er B C- Prüf er C Messsystemanalyse_ANOVA+VDA5.vxg