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E-Book

Kennzahlensystem für die Beurteilung der Qualität in der industriellen Produktion

AutorAlfred Schulze, Edgar Dietrich, Stefan Weber
VerlagCarl Hanser Fachbuchverlag
Erscheinungsjahr2007
Seitenanzahl226 Seiten
ISBN9783446413597
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis39,99 EUR

Die industrielle Produktion bedient sich statistischer Kennzahlen, um Prozesse und Abläufe zu beurteilen und anhand von Vergleichen mit Grenzwerten und Benchmark diese zu bewerten, um ggf. Korrekturmaßnahmen einzuleiten.Das Buch gibt zunächst neben Begriffsdefinitionen einige grundlegende Hinweise zur Realisierung eines Kennzahlensystems. Größten Wert wird dabei auf die Datenqualität und die korrekte statistische Auswertung der Messdaten gelegt.

Nur ein validiertes Kennzahlensystem schafft Vertrauen, wird gelebt und bringt den gewünschten Erfolg.Anschließend wird dem Leser eine Art "Kochrezept" zum Aufbau eines Kennzahlensystems vorgestellt, anhand dessen er die für seine Prozesse im Unternehmen erforderlichen Kennzahlen ermitteln und darstellen kann. Die dabei vorgeschlagene Vorgehensweise wird mit Fallstudien aus der Praxis vertieft und die Machbarkeit belegt. Bei der software-technischen Umsetzung der Aufgabenstellungen kommen im Wesentlichen Q-DAS® Produkte zum Einsatz. Allerdings können viele der hier getroffenen Aussagen und Vorgehensweisen verallgemeinert werden. Ein Projektleitfaden nach dem Q-DAS® CAMERA Konzept zur Einführung eines Kennzahlensystems rundet das Werk ab.

Die Autoren
Dr.-Ing. Edgar Dietrich und Dipl.-Ing Alfred Schulze sind Inhaber der Q-DAS GmbH, Weinheim.

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Leseprobe

3 Anforderungen an Kennzahlen und -systeme (S. 14-15)

Für die nutzbringende Anwendung eines Kennzahlensystems müssen mehrere Anforderungen erfüllt sein. Dabei ist das oberste Gebot die Korrektheit und Aussagefähigkeit einer Kennzahl. Es ist wichtig, dass die Kennzahlen stetig aktualisiert werden und damit immer auf dem neuesten Stand sind. Um eine langfristige Vergleichbarkeit der Ergebnisse sicher zu stellen, muss die Ermittlung der Kennzahlen standardisiert sein, d.h. die Methode der Ermittlung muss immer die gleiche bleiben, um zurückliegende Ergebnisse mit neuen vergleichen zu können. Die Definition einer Kennzahl muss für den jeweiligen Leser klar und deutlich verständlich sein, um Fehlinterpretationen auszuschließen. Der Aufwand für die Erstellung und Pflege eines Kennzahlensystems ist nicht zu unterschätzen. Dies liegt insbesondere in den Aufwendungen für die Erfassung und Verwaltung der Datenbasis. Daher sind auch wirtschaftliche Aspekte zu beachten. Unter Umständen können die Aufwendungen für die Ermittlung einer Kennzahl deren Nutzen leicht übersteigen. Diese Fragestellungen sind im konkreten Fall jeweils einzeln zu betrachten. Große Bedeutung kommt einer aufgaben- und anwendergerechten Visualisierung zu. Nur leicht verständlich und lesbare Darstellungen werden vom Anwender akzeptiert und für die Steuerung bzw. Lenkung seiner Prozesse nutzbringend eingesetzt. Je nach Aufgabenstellung sind unterschiedliche Blickrichtungen auf die Daten und deren Analyse sinnvoll. Dementsprechend umfangreich kann das Kennzahlensystem ausfallen.

3.1 Priorisierung der Anforderungen

Gemäß der VDI-Studie „Produktionscontrolling mit Kennzahlen" [31] können die Anforderungen an eine Kennzahl bezüglich deren Bedeutung wie folgt priorisiert werden:

1. Kennzahlen müssen aussagefähig sein
D.h. Kennzahlen müssen die realen Sachverhalte ausreichend genau und verständlich beschreiben. Eine Kennzahl, die einen Sachverhalt falsch widerspiegelt, ist unbrauchbar! Um korrekte Kennzahlen ermitteln zu können, muss die Datenbasis repräsentativ sein, die Datenqualität den Anforderungen entsprechen und die Berechnungsmethode sowie der gesamte Ablauf validiert sein.

2. Eine Kennzahl muss aktuell und schnell verfügbar sein
Dabei bedeutet aktuell, dass die Kennzahl jederzeit den konkret vorliegenden Vorgang beschreibt. Möchte man gezielt aufgrund einer ad hoc Analyse eine Kennzahl oder mehrere Kennzahlen ermitteln, so muss diese schnell verfügbar sein. Benötigt man mehrere Stunden oder sogar Tage, bis Ergebnisse bereit gestellt werden, sind diese oft schon wieder überholt. Insbesondere, wenn Daten manuell von verschiedenen Quellen zusammengeführt und daraus Kennzahlen gebildet werden, sind diese in der Regel in Frage zu stellen, da aufgrund der hohen Fehleranfälligkeit die Korrektheit nicht immer gegeben ist.

3. Eine Kennzahl muss vergleichbar sein
Insbesondere die zeitliche Veränderung von Kennzahlen hat eine hohe Aussagekraft. Oftmals ist es nicht erforderlich, einen wie auch immer definierten Idealzustand zu erreichen. In der Praxis ist es teilweise viel wichtiger, erreichte Zustände, mit denen man zufrieden ist, kontinuierlich fortzuführen. Daher ist es unabdingbar, dass Kennzahlen in ihrer Definition und Berechnungsmethode nicht verändert werden. Ein Vergleich zwischen „Äpfeln und Birnen" führt zu keinem Ergebnis. Solche Kennzahlen sind unbrauchbar. Ist eine neue Kennzahl erforderlich, so kann diese jederzeit eingeführt werden. Diese darf zum Vergleich jedoch erst für künftige Kennzahlen mit der gleichen Berechnungsmethode herangezogen werden.

Inhaltsverzeichnis
Vorwort5
Inhaltsverzeichnis7
1 Einleitung11
1.1 Abgrenzung zu anderen Kennzahlenbüchern11
1.2 Anforderungen aus Normen und Richtlinien14
1.3 Allgemeiner Aufbau eines Kennzahlensystems16
2 Begriffe und Definitionen18
2.1 Unterschiedliche Definitionen18
2.2 Im Buch verwendete Definitionen21
3 Anforderungen an Kennzahlen und -systeme24
3.1 Priorisierung der Anforderungen24
3.2 Von der Datenbasis zur Kennzahl26
3.2.1 Stichprobenprüfung26
3.2.2 100%-Prüfung26
3.2.3 Allgemeine Kennzahlenberechnung27
3.3 Korrektheit einer Kennzahl28
3.4 Kennzahlen im Realtime- und Offline-Regelkreis31
4 Kommunikation von Kennzahlen37
4.1 Berichtspyramide37
4.2 Typische Fragestellungen41
4.3 Kennzahlen-Cockpit43
5 Aufbau der Datenbasis45
5.1 Merkmalsarten46
5.2 Prüfprozesseignung46
5.2.1 Eignungsnachweis von Messprozessen47
5.2.2 Messprozesse überwachen50
5.2.3 Subjektive Prüfprozesse52
5.3 Erfassungsarten53
5.4 Strukturierte Datenhaltung56
5.5 Datenvolumen und Archivierung61
5.6 Erhöhung der Datenqualität64
5.6.1 Datenqualität bei der Erfassung von Messwerten65
5.6.2 Automatische Überprüfung des Datenbestandes72
5.6.3 Datenbanktools76
6 Qualitätskennzahlen77
6.1 Beurteilung von Großserien77
6.2 Beurteilung von Kleinserien78
6.3 Messwert als einfachste Kenngröße79
6.4 Bewertung von Prozessen anhand variabler Merkmale82
6.4.1 Prozessleistung und -fähigkeit83
6.4.2 Bestimmung der Prozessstreubreite89
6.4.3 Bezugsgrößen92
6.4.4 Prozessleistungs- und Prozessfähigkeitsindizes93
6.5 Grenzwerte zur Bewertung von Kennzahlen96
6.6 Bewertung von Prozessen anhand diskreter Merkmale100
6.6.1 Fehlersammelkarten102
6.6.2 DPU und DPO als Kennzahl für diskrete Merkmale104
6.6.3 Fähigkeitskennzahlen für diskrete Merkmale106
6.6.4 Datenerfassung bei qualitativen Merkmalen109
7 Grafische Visualisierung von Kennzahlen111
7.1 Tabellarisch mit grafischer Unterstützung111
7.2 Box-Plot112
7.3 Balkendarstellung der Fähigkeitskennzahlen113
7.4 Verlauf der Fähigkeitskennzahlen113
7.5 Benchmark Fähigkeitskennzahlen114
7.6 Lage und Streuung pro Merkmal115
7.7 Beurteilung von Teiletypen durch Noten116
7.8 Toleranz-Überschreitungen117
8 Schematisierter Aufbau eines Kennzahlensystems119
8.1 Festlegung der Kennzahlen120
8.2 Messen und Erfassen der Daten121
8.3 Kennzahlen berechnen und verifizieren123
8.4 Ergebnisse kommunizieren und bewerten124
8.5 Validierung des Gesamtsystems125
8.6 Review des Gesamtsystems126
9 Realisierung eines Kennzahlensystems128
10 Projekt-Leitfaden Q-DAS CAMERA Konzept133
10.1 Ziel und Zweck133
10.2 Projektspezifikation134
10.2.1 Aufgabenstellung134
10.2.2 Projektorganisation/Zuständigkeiten135
10.2.3 Erfassung der Ist-Situation135
10.2.4 Gewünschte Auswertungen, Selektionen und Berichte136
10.2.5 Definition des Datenformats137
10.2.6 Abschätzung des Datenvolumens140
10.2.7 Messgeräte140
10.2.8 Prozessdatenfluss141
10.2.9 Einzusetzende Q-DAS141
Produkte141
10.2.10 Anwenderschulung151
10.3 Projektplan152
10.4 Projektdokumentation153
11 Fallstudien154
11.1 Einführung eines Prozessdatennetzwerks156
11.2 Qualitäts-Informations-Management164
11.3172
Prüfplätze in der Kugelkäfigfertigung172
11.4 Verbesserung der Produktqualität durch SPC178
12 Anhang186
12.1 Qualitätsdatenaustauschformat der Automobilindustrie186
12.2 Beispielberichte204
13 Glossar207
14 Literatur214
15 Verzeichnisse218
15.1 Abbildungsverzeichnis218
15.2 Tabellenverzeichnis221
16 Index222
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