Technologien -- Statistische Prozesslenkung (SPC)
Bei der statistischen Prozesslenkung (oder -steuerung) handelt es sich um eine weit verbreitete Methode für eine formale Untersuchung, um die Kosten der Fertigungsprozesse zu senken, ständige Qualitätsverbesserung zu erzielen und die allgemeine Effizienz zu steigern.
Die statistische Prozesslenkung ist eine Methode zur Qualitätskontrolle, die auf statistischer Analyse aufbaut. Diese Methode wurde in den 1920er-Jahren in den Bell Laboratories aus den Ideen und Einsichten von Walter A. Shewart entwickelt .
Die Theorie der SPC beruht auf der Beobachtung, dass jeder Fertigungsprozess viele Variabilitätsquellen in sich birgt. Obwohl das Ziel ist, die höchstmögliche Qualität zu erhalten (d.h. Übereinstimmung mit den Vorgaben), verhindert die Variabilität, dass jemals zwei hergestellte Werkstücke exakt identisch sein werden.
Zwei Arten von Variabilität sind zum Beispiel:
- Allgemeine Ursachen: Sie entstehen durch unbekannte Faktoren, die zum Zeitpunkt des Prozesses zufällig verteilte Ergebnisse hervorbringen.
- Besondere Ursachen: Sie entstehen durch äußere Faktoren, die zeitlich begrenzt sind und nur einen gewissen Teil der Produktion betreffen, daher sind sie sporadisch und unvorhersehbar.
Der Prozess ist stabil, wenn man dazu imstande ist, diese zweite Art von Variationen zu identifizieren und zu eliminieren. Die SPC-Analyse hilft bei ihrer Auffindung.
In der SPC sind drei Phasen vorgesehen:
- Den Prozess verstehen: Der Prozess muss in seinem Verhalten erkannt werden und die vorgegebenen Grenzen jedes überprüften Merkmals müssen bestimmt werden.
- Besondere Ursachen für Variationen müssen behoben werden, damit der Prozess stabil ist.
- Überwachung des Fertigungsprozesses mithilfe von Regel- oder Qualitätskontrollkarten: Diese Karten werden verwendet, um rechtzeitig Veränderungen in den Hauptwerten oder Varianzen der kontrollierten Eigenschaften festzustellen. Das Ziel einer Regelkarte ist die Identifizierung allgemeiner Ursachen für Variabilität, die immer vorhanden sind, und sie von besonderen Ursachen zu unterscheiden.
Bei SPC ist es nicht das Ziel, zu prüfen, ob ein Werkstück gut ist, sondern vielmehr zu versuchen, die Fertigung schlechter Werkstücke vorherzusehen und zu verhindern. Dazu werden die Ursachen identifiziert, die dazu führen könnten, dass schlechte Werkstücke hergestellt werden. Das geschieht mithilfe von Regelkarten zur Vorhersage. Sobald die Regelkarte signalisiert, dass ein Prozess instabil ist (SPC-Alarm), müssen Maßnahmen getroffen werden, um die Produktion wieder unter Kontrolle zu bringen und dadurch den Ausschuss von Werkstücken sowie die Verlangsamung der Fertigungslinie einzuschränken.
Wenn die Regelkarte keinen Alarm anzeigt, kann der Prozess als „stabil“ oder „unter Kontrolle“ angesehen werden und seine „Prozessfähigkeit“ kann in einer „Fähigkeitsstudie“ berechnet werden. Bei der Prozessfähigkeit handelt es sich um einen Index, mit dem die Fähigkeit des Prozesses, in Zukunft Werkstücke innerhalb festgelegter Grenzen zu erzeugen, berechnet wird.
Die ursprüngliche Theorie von Shewart bezog sich auf Prozesse, deren Merkmale nur durch eine normale Verteilung beschrieben werden. Im Laufe der Zeit wurde SPC verbessert und ist auch dazu imstande, kontinuierliche Merkmale zu analysieren, die durch verschiedene Verteilungen beschrieben werden (mithilfe von Pearson-Karten), diskrete Merkmale (mit P-Karten und NP-Karten) sowie diskrete Merkmale, die mehr als einen Defekt haben (C-Karten und U-Karten).