Inhaltsverzeichnis
- 01. Was ist Statistik und worin besteht ihre Zielsetzung?
- 02. Wodurch ist die statistische Qualitätsprüfung gekennzeichnet?
- 03. Welches sind die sieben klassischen Qualitäts-Werkzeuge (Q7)?
- 04. Wie werden Abweichungen in der Qualitätsprüfung definiert?
- 05. Was gekennzeichnet die Toleranz?
- 06. Inwieweit stellt die Statistik ein wesentliches Hilfsmittel zur Qualitätsverbesserung dar?
- 07. Worin liegen die Grenzen der statistischen Qualitätsprüfung?
01. Was ist Statistik und worin besteht ihre Zielsetzung?
Statistik ist „die Lehre von der Zustandsbeschreibung“ mittels geeigneter Methoden.
Zielsetzung (im Rahmen des Qualitätsmanagements):
Überprüfung und Bewertung von Qualitätsergebnissen durch Anwendung statistischer Methoden bei der Datenermittlung, Datenaufbereitung und Datenanalyse.
Es werden zwei Gebiete der Statistik unterschieden:
02. Wodurch ist die statistische Qualitätsprüfung gekennzeichnet?
Die statistische Qualitätsprüfung ermöglicht auf der Grundlage der – durch die Prüfverfahren ermittelten – Daten die gewichtete Aussage über Abweichungen von Qualitätsmerkmalen, deren Häufigkeiten und Auftretenswahrscheinlichkeiten.
Mit der statistischen Qualitätsprüfung lässt sich anhand einer Stichprobe die Fehlerwahrscheinlichkeit in einer Gesamtmenge (Grundgesamtheit) bestimmen.
03. Welches sind die sieben klassischen Qualitäts-Werkzeuge (Q7)?
| Werkzeug | Anwendung | |
| 1. | PDCA (Plan Do Check Act) (nach Deming) | Permanenter Kreislauf zur Reduzierung der Abweichungen vom Soll-Wert: Überlegen → Probieren → Prüfen → Anwenden |
| 2. | Datenermittlung qualitätsbestimmender Produkt- und Prozessdaten | Methode der 7-W-Fragen: Warum – Was – Wie – Wie viel – Womit – Wann – Wer |
| 3. | Fehlersammelkarte | Geordnete Fehlererfassung mittels Strichliste |
| 4. | Darstellung der Auswertungsergebnisse | Übersichtliche Ergebnisdarstellung, z. B. durch Histogramme, Kurven, Ablaufpläne. |
| 5. | Pareto-Analyse | Visuelle Darstellung der Fehlerhäufigkeiten von Merkmalsfehlern nach ihrer Bedeutung. |
| 6. | Ursache-Wirkungs-Diagramm (nach Ishikawa) | Erfassung möglicher Fehlerursachen und ihre Wirkung auf die Qualitätsanforderung. |
| 7. | Regelkarten | Erfassung der Abweichungen vom Soll-Wert und ihre grafische Darstellung. |
04. Wie werden Abweichungen in der Qualitätsprüfung definiert?
Abweichungen vom Soll-Wert liegen praktisch immer vor, da es nahezu unmöglich ist, den absoluten Soll-Wert mit einer Abweichung ± 0 zu erreichen. Deshalb ist es zwingend erforderlich, zusammen mit den Soll-Werten zulässige Abweichungen zu definieren und sie, zugeordnet, zu dokumentieren. Die Gesamtheit der zulässigen Abweichungen ist die Toleranz.
05. Was gekennzeichnet die Toleranz?
Die Toleranz kennzeichnet die Differenz zwischen der kleinsten zulässigen Abweichung und der größten zulässigen Abweichung in Bezug zum Soll-Wert.
Wird durch die Qualitätsprüfung festgestellt, dass der Ist-Wert die Unter- oder die Obergrenze überschreitet, liegt ein Fehler vor.
Die Toleranzbereiche können, entsprechend den Anforderungen, unterschiedliche Größe haben. Es wird nur ein Toleranzbereich angegeben, wenn die Abweichungen nur in eine Richtung zulässig sind.
Beispiel
| Soll-Wert | Gemessener Ist-Wert | Ergebnis |
| 125 ± 0,7 | 125 + 0,3 125 – 0,6 | Gut Gut |
| 98 – 0,5 | 98 – 0,5 | Gut |
| 247 + 0,3 | 247 + 0,4 | Fehler |
06. Inwieweit stellt die Statistik ein wesentliches Hilfsmittel zur Qualitätsverbesserung dar?
Durch die Auswertung der ermittelten Daten mithilfe geeigneter statistischer Methoden wird die Qualitätssituation exakt dargestellt. Daraus lassen sich Fehlerschwerpunkte eindeutig erkennen und gewichten. Auf dieser Grundlage erfolgt die Festlegung gezielter Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung.
07. Worin liegen die Grenzen der statistischen Qualitätsprüfung?
In der Wirtschaftlichkeit der Anwendung von statistischen Methoden
in den Auftrags- bzw. Losgrößen bezüglich der statistisch erforderlichen Datenmenge
im personellen bzw. zeitlichen Aufwand für die Ermittlung der erforderlichen Daten und der statistisch erforderlichen Datenmenge
in der Kompliziertheit der Prüfmerkmale
in den Kosten für Prüftechnik hinsichtlich der Datenermittlung.
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