Statistical Process Control (SPC)

Definition, Inhalt und Herkunft

Definition: Die statistische Prozesskontrolle (SPC) ist eine Methode zur Überwachung und Steuerung von Prozessen mithilfe statistischer Techniken. Ziel ist es, die Prozessvariabilität zu minimieren und die Qualität zu verbessern.

Inhalt: Die statistische Prozesskontrolle umfasst die Sammlung und Analyse von Daten, die Überwachung des Prozesses mithilfe statistischer Instrumente wie Regelkarten und die Ermittlung von Abweichungen. Auf diese Weise können die systematischen Ursachen der Variabilität ermittelt und Maßnahmen zu ihrer Beseitigung ergriffen werden. Zu den gängigsten Techniken gehören Regelkarten für Mittelwerte und Streuungen sowie Prozessfähigkeitsanalysen. Durch kontinuierliche Überwachung und Analyse wird sichergestellt, dass der Prozess stabil und unter Kontrolle bleibt.

Ursprung: Die SPC wurde in den 1920er Jahren von Walter A. Shewhart bei den Bell Laboratories entwickelt und später von W. Edwards Deming verbreitet. Seitdem hat sich die Methode zu einem zentralen Bestandteil des Qualitätsmanagements entwickelt und wird in vielen Industriezweigen zur Optimierung von Prozessen und zur Sicherung von Qualitätsstandards eingesetzt.

Ziele und Vorteile

Ziele:

• Überwachung und Steuerung von Produktionsprozessen.

• Frühzeitige Erkennung von Abweichungen und potenziellen Problemen im Produktionsablauf.

• Sicherung und Verbesserung der Produktqualität.

• Verringerung der Prozessvariabilität und der Verschwendung.

Nutzen:

• Gleichbleibende Produktqualität und Verringerung der Ausschussquote.

• Steigerung der Effizienz und Senkung der Produktionskosten.

• Höhere Kundenzufriedenheit durch zuverlässige Produkte.

• Datengestützte Entscheidungsfindung zur Verbesserung von Prozessen.

Anwendung und Ansatz

Anwendung: Die SPC wird häufig in der Fertigungsindustrie eingesetzt, kann aber auch in anderen Branchen wie der Softwareentwicklung und dem Dienstleistungssektor von Nutzen sein.

Schritte des Ansatzes :

1. Datenerhebung: Sammeln von Daten über den laufenden Produktionsprozess.

1. Erstellung von Kontrolldiagrammen: Visualisierung der Daten in Kontrolldiagrammen, um Trends und Muster zu erkennen.

1. Analyse: Untersuchung der Daten auf Anzeichen von Abweichungen im Prozess, die auf bestimmte Ursachen hinweisen könnten.

1. Intervention: Anpassung des Prozesses, wenn Abweichungen außerhalb der Kontrollgrenzen festgestellt werden.

1. Überwachung und Überprüfung: Regelmäßige Überprüfung der Wirksamkeit des Prozesses und der Maßnahmen zur Qualitätskontrolle.

Anwendungsbeispiel

Ausgangslage

Beschreibung des Problems: In einer Schokoladenfabrik wurde festgestellt, dass eine erhöhte Anzahl von Schokoladentafeln Risse aufweist und die Textur nicht den Qualitätsstandards entspricht. Dieses Problem hat zu Kundenbeschwerden und einem Rückgang der Verkaufszahlen geführt.

Vorgehen

1. Problemidentifikation: Das Qualitätssicherungsteam hat das Problem während der Endkontrolle identifiziert, bei der die Schokoladentafeln auf Bruch und Textur untersucht werden.

2. Datensammlung: Es wurden Daten aus den Produktionsprotokollen, Temperaturlogs der Schokoladenformmaschinen und Mitarbeiterfeedback gesammelt. Insbesondere wurden die Chargen, die den größten Anteil an fehlerhaften Produkten aufwiesen, näher untersucht.

3. Ursachenanalyse: Mithilfe eines Ishikawa-Diagramms wurden verschiedene potenzielle Ursachen identifiziert:

• Rohmaterialqualität (Kakao und Milchpulver)

• Maschineneinstellungen (Temperierung der Schokolade)

• Umgebungsbedingungen (Luftfeuchtigkeit und Temperatur in der Produktionshalle)

4. Maßnahmenplanung: Es wurden Maßnahmen entwickelt, um die identifizierten Ursachen anzugehen:

• Überprüfung und Anpassung der Lieferantenstandards für Rohmaterialien

• Neukalibrierung der Schokoladentemperier-Maschinen

• Anpassung der klimatischen Bedingungen in der Produktionshalle

5. Implementierung und Überwachung: Die Maßnahmen wurden umgesetzt und ihre Wirksamkeit durch regelmäßige Qualitätskontrollen und Datenaufzeichnungen überwacht.

Resultat

Nach der Implementierung der Korrekturmaßnahmen wurde eine signifikante Reduktion der Rissbildung und eine Verbesserung der Texturqualität der Schokoladentafeln festgestellt. Die Kundenzufriedenheit verbesserte sich merklich, und die Verkaufszahlen stiegen wieder an.

Referenzen

• Montgomery, D. C. (2020). Introduction to Statistical Quality Control. Wiley.

• Grant, E. L., & Leavenworth, R. S. (1996). Statistical Quality Control. McGraw-Hill.

• ASQ (American Society for Quality) (n.d.). ASQ Statistical Process Control. ASQ Quality Press

• ChatGPT: Quality Management Excellence