Wie erstelle ich ein Attribut Diagramm?
Eine Excel-Mappe mit den Daten und den Ergebnissen, die in diesem Tutoriel behandelt werden, kann hier heruntergeladen werden. Die Daten stammen aus [Pyzdek Th. (2003). The six sigma Hanbook Revised and expanded, McGraw Hill, New York] und entsprechen 30 Kontrollen auf zerquetsche Produkte von je 1 Kiste mit Birnen aus einer Palette eines Produktionsprozesses. Eine Kiste enhält in diesem Beispiel 1000 Birnen.
Die Kontrollkarten für Attribute sind eine sehr effiziente Methode zur Beurteilung, ob eine Prozess unter statistischer Kontrolle ist. Es gibt eine Reihe von verschiedenen Kontrollkarten, die verschiedenen Zwecken dienen.
Das Tool Kontrolldiagramme für Individuen bietet Ihnen die folgenden Diagrammtypen (auch Karten genannt) an:
- P Diagramm
- NP Diagramm
- C Diagramm
- U Diagramm
Ein P Diagramm ist zur Beobachtung des Anteils der nicht konformen Stückzahl einer Produktion oder Prozesses hilfreich.
Ein NP Diagramm ist zur Beobachtung der absoluten Anzahl der nicht konformen Stückzahl einer Produktion oder Prozesses hilfreich.
Ein C Diagramm ist zur Beobachtung der Anzahl der nicht konformen Produkte pro Inspektion einer Produktion oder Prozesses bei konstantem Inspektionsumfang hilfreich.
Ein U Diagramm ist zur Beobachtung der Anzahl der nicht konformen Produkte pro Inspektion einer Produktion oder Prozesses bei nicht konstantem Inspektionsumfang hilfreich.
Zusätzlich zu der Kontrollkarte werden noch weitere verwandte Funktionen angeboten:
- Box-Cox Transformation
- Prozesskapabilitäten (process capability)
- Tests auf Normalverteilung
- Regeln für spezielle Ursachen (special causes) und der Westgard-Regeln
- Run Charts
Im Rahmen dieses Tutoriels wird ein X zusammen mit einem R-Diagramm benutzt.
Nach dem Öffnen von XLSTAT, wählen Sie den Befehl XLSTAT/XLSTAT-SPC/Attribut Diagramme oder klicken Sie auf den entsprechenden Button in der Toolbar " XLSTAT-SPC " (siehe unten).
Nach dem Klicken des Buttons erscheint das entsprechende Dialogfenster der Attribut Diagramme. Sie können nun die Daten im Excel-Blatt auswählen. Die Gruppenstärke beträgt in diesem Beispiel 1000. Es gibt mehrere Arten die Daten in den XLSTAT Dialogfenstern auszuwählen (siehe auch das Tutoriel zu diesem Thema). Im untersuchten Beispiel beginnen die Daten in der ersten Zeile; es ist daher schneller die Spaltenauswahl zu benutzen. Daher erscheinen im Dialogfenster unten die Auswahlen in Form von Spalten. Die Option „Variablenbeschriftungen“ ist aktiviert, da die erste Zeile der Daten die Namen der Variablen enthält.
Im Reiter „Modus“ ist die Kombination aus „NP Diagramm“ ausgewählt.
Im Reiter „Ausgabe“ werden alle Optionen aktiviert, und alle Regeln auf spezielle Ursachen aktiviert.
Im Reiter „Diagramme“ werden alle Optionen aktiviert.
Die Berechnungen beginnen, sobald der Button "OK" geklickt wird. Falls Sie in den Optionen von XLSTAT die Option „Auswahl bestätigen lassen“ aktiviert haben, so bittet Sie XLSTAT die Anzahl der Zeilen und der Spalten der Auswahlen zu bestätigen.
Das erste Ergebnis ist der geschätzte Mittelwert.
Die folgenden Tabellen mit ihrem zugehörigen Diagramm stellen die Kontrollkarte NP mit den verschiedenen Kontrollgrenzen und Zentrallinien dar. In einer ersten Tabelle werden die Kontrollgrenzen der NP Kontrollkarte angegeben.
Danach folgen die Daten der NP Kontrollkarte mit dem Wert der zerquetschten Birnen (NP) und dem Inhalt pro Kiste (Gruppenstärke). Darüber hinaus sind noch die Zentrallinie (CL), die untere (LCL) und obere (UCL) Kontrollgrenze sowie die unteren und oberen Zonengrenzen A und B für jede Messung angegeben.
In der anschließenden Tabelle mit den Details zu den Regeln für spezielle Ursachen sind nur „Nein“ zu lesen. Die Daten scheinen nach diesem Punkt gute Qualität aufzuweisen. Zusammenfassend kann man dies auch in der Kontrollkarte NP sehen. Die Mittelwerte liegen stets zwischen dem unteren und oberen Kontrollgrenzen.
Die Kontrollkarte lässt den Schluss zu, dass der Prozess „statistisch unter Kontrolle“ ist.
Darüber hinaus interessant ist es zu wissen, ob die Daten einer Normalverteilung folgen, und die allgemein üblichen Regeln für Kontrollkarten und Prozeßkapazitäten angewandt werden können. Im nächsten Abschnitt werden die Ergebnisse von 4 verschiedenen Normalitätstest zusammen mit einem Q-Q Diagramm angezeigt. Alle 4 Tests bestätigen die Hypothese H0 der Normalverteilung. Im Q-Q Diagramm kann man sehen, dass die Daten relativ nah bei der Winkelhalbierenden liegen und somit von einer Normalverteilung der Daten ausgegangen werden kann.
Zuletzt wird noch ein Laufdiagramm (Run chart) angezeigt. Man sieht hier, dass die Messwerte einer Gruppe sehr weit gestreut sind, zwischen 23 und 37. Die Werte liegen jedoch in den Kontrollgrenzen.
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