Prozessfähigkeitsanalyse

Quick Info

Das Modul Prozessfähigkeitsanalyse baut auf die Grundlagen der Statistik auf. Sie erhalten hier einen tieferen Einblick in die Datentypen und Verteilungsformen.

In diesem Modul lernen Sie, unter anderem, die Leistung von Prozessen in verschiedenen Kennzahlen darzustellen und zu interpretieren. Sie erhalten ein Grundverständnis dafür, ob die Aussagen Ihrer Daten statistisch relevant sind, oder nicht. Sie lernen, Diagramme richtig zu deuten sowie in Wahrscheinlichkeiten zu denken und zu handeln.

1 Tag
- 1
03.09.2024
12.11.2024
- 3
- 5

Inhalte

● Datenerfassung

● Diagrammarten

● Normalverteilung

● Binomialverteilung

● Poisson-Verteilung

● Weibull-Verteilung

● Sigma-Level

● z-Wert-Tabelle

● Prozessleistung

● Spezifikationsgrenzen

● Genauigkeit

● Präzision

● Cp & Cpk

● z-Wert vs. Cpk

● Prozessfähigkeit DPMO

● DPU

● Ppm

● Lang- & Kurzzeitfähigkeit

● Sigma Shift

● Test auf Normalverteilung

Wissenswertes

Die Prozessfähigkeitsanalyse ist ein statistisches Verfahren, das dazu dient, die Fähigkeit eines Prozesses zu bewerten, Produkte oder Ergebnisse innerhalb festgelegter Spezifikationsgrenzen zu erzeugen. Dieses Instrument wird verwendet, um die Konsistenz und Zuverlässigkeit von Produktionsprozessen zu messen und zu verbessern, indem es Daten über die Prozessleistung auswertet und mit den vorgegebenen Toleranzen vergleicht.

Historie

Die Prozessfähigkeitsanalyse entwickelte sich als ein wesentlicher Bestandteil der QS in der Produktion und anderen operativen Bereichen seit Mitte des 20. Jahrhunderts. Mit der zunehmenden Bedeutung von Six Sigma und anderen QS-Programmen in den 1980er Jahren gewannen diese Techniken an Bedeutung, um geringere Defektraten zu gewährleisten.

Anwendung

Die Prozessfähigkeitsanalyse findet breite Anwendung in der Fertigungsindustrie sowie in anderen Sektoren, die komplexe Prozesse steuern, wie z. B. in der Pharmazie, in der Automobilindustrie und in der Elektronikfertigung. Sie hilft Organisationen dabei, Prozesse zu verstehen, zu überwachen und zu optimieren, um eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten.

Nutzen

Risiken

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