Control Charts

Definition, Inhalt und Herkunft

Die Control Charts Methode, auch bekannt als Kontrollkarten, ist ein statistisches Werkzeug zur Überwachung und Steuerung von Prozessen. Ziel ist es, die Stabilität und Leistungsfähigkeit eines Prozesses über die Zeit zu gewährleisten. Kontrollkarten visualisieren Prozessdaten in Form von Diagrammen und helfen, zufällige Schwankungen von systematischen Veränderungen zu unterscheiden. Durch die Analyse der Daten können frühzeitig Abweichungen erkannt und Maßnahmen ergriffen werden, bevor größere Probleme auftreten. Ursprünglich von Walter A. Shewhart in den 1920er Jahren entwickelt, haben sich Kontrollkarten als essenzielles Instrument im Qualitätsmanagement etabliert. Sie werden weltweit in verschiedenen Branchen eingesetzt, um die Prozesskontrolle zu verbessern und die Produktqualität zu sichern. Die Anwendung von Kontrollkarten fördert eine kontinuierliche Überwachung und trägt zur Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit bei.

Ziele und Nutzen

Ziele: Kontrollkarten sind ein wesentliches Werkzeug im statistischen Prozessmanagement (SPC). Ihr Hauptziel ist es, Prozessstabilität und -leistung zu überwachen und sicherzustellen, dass der Prozess innerhalb festgelegter Grenzen kontrolliert wird. Sie helfen bei der Identifizierung von Trends, zyklischen Mustern und ungewöhnlichen Punkten, die auf potenzielle Probleme hinweisen können.

Nutzen:

  • Frühzeitige Fehlererkennung: Durch das frühzeitige Erkennen von Variationen können Unternehmen Maßnahmen ergreifen, bevor sie zu größeren Problemen führen.

  • Prozessoptimierung: Ermöglicht die kontinuierliche Überwachung und Optimierung von Produktionsprozessen.

  • Qualitätsverbesserung: Konsequente Anwendung führt zu verbesserten Endprodukten.

  • Kostenreduktion: Verhindert teure Nachbearbeitung und Ausschuss durch frühzeitige Intervention.

Anwendung und Vorgehen

  1. Datensammlung: Sammeln Sie Daten aus dem Produktionsprozess oder einer anderen Betriebsaktivität.

  1. Berechnung der Kontrollgrenzen: Bestimmen Sie die obere und untere Kontrollgrenze basierend auf historischen Daten.

  1. Diagrammerstellung: Zeichnen Sie die gesammelten Daten in einer Zeitreihenfolge ein und markieren Sie die Kontrollgrenzen.

  1. Überwachung und Analyse: Beobachten Sie die Datenpunkte im Verhältnis zu den Grenzen. Intervention ist erforderlich, wenn Datenpunkte die Grenzen überschreiten oder Trends anzeigen.

Anwendungsbeispiel

Ausgangslage

Ein Hersteller von Elektrohaushaltsgeräten erlebt unerklärliche Schwankungen in der Ausfallrate seiner Kaffeemaschinen. Diese Probleme führten zu erhöhten Garantieansprüchen und Kundenunzufriedenheit. Um die Ursachen der Schwankungen zu identifizieren und zu kontrollieren, wurde beschlossen, Kontrollkarten einzusetzen.

Vorgehen

  1. Datensammlung: Sammlung von Produktionsdaten und Fehlerberichten der letzten 12 Monate für die betroffenen Kaffeemaschinen.

  1. Berechnung der Kontrollgrenzen: Basierend auf den gesammelten Daten wurden der Mittelwert und die Standardabweichungen berechnet, um die oberen und unteren Kontrollgrenzen festzulegen.

  1. Erstellung und Implementierung der Kontrollkarten: Die täglichen Produktionsdaten wurden auf den Kontrollkarten eingetragen, um die Prozessleistung zu überwachen und Abweichungen schnell zu erkennen.

  1. Analyse und Anpassung: Regelmäßige Überprüfungen der Kontrollkarten zeigten Muster und Trends auf, die auf spezifische Produktionslinien und -schichten hinwiesen, wo die Probleme auftraten.

Resultat

Die Anwendung der Kontrollkarten ermöglichte es dem Unternehmen, bestimmte Maschinen und spezifische Teile der Montagelinie zu identifizieren, die für die Qualitätsprobleme verantwortlich waren. Nach entsprechenden Anpassungen und Reparaturen der betroffenen Maschinen sowie einer verbesserten Schulung der Mitarbeiter konnte die Ausfallrate der Kaffeemaschinen um 40% reduziert werden. Die Kundenzufriedenheit stieg entsprechend an, und die Kosten für Garantieansprüche gingen deutlich zurück.

Referenzen

  • Oakland, J. S. (2007). Statistical Process Control. Butterworth-Heinemann.

  • ChatGPT Quality Management Excellence

Diese Methode wurde aufbereitet von

Dr. Prisca Zammaretti

Geschäftsführerin / Leiterin Verbandswesen

Dr. Prisca Zammaretti

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