Ausgangssituation

Produktionsprozesse liefern nach mehrfacher Ausführung in der Regel nicht exakt gleiche Produktqualitäten. Vielmehr streuen die Messwerte, die ein bestimmtes Qualitätsmerkmal beschreiben, um ihren Sollwert. Veränderungen des Streuungsbilds lassen zum Beispiel darauf schließen, dass der betrachtete Prozess instabil oder nicht beherrscht ist. Um unerwartet steigende Nacharbeiten oder Ausschussraten zu vermeiden, ist die statistische Absicherung der Qualitätsmerkmale unerlässlich. Erst dadurch gelingen fundierte Bewertungen der bisher erzeugten Produktqualität sowie die verlässliche Prognosenbildung über deren zukünftige Entwicklung. Eine häufig verwendete Methode ist die sogenannte statistische Prozesslenkung (SPC).

Eine statistische Absicherung der Produktqualität erfolgt heute jedoch überwiegend in der Großserien- und Massenfertigung. Der Grund ist, dass Bewertungen und Prognosen mit hoher statistischer Sicherheit nur anhand konventioneller Methoden abgeleitet werden können, wenn diese auf einer ausreichenden Menge an Vorlauf-Daten basieren. Im Falle der Kleinserienfertigung kann die geforderte Datenmenge häufig nicht geliefert werden oder sie basiert auf einem großen Anteil der betrachteten Kleinserie, sodass diese nicht oder nur zu einem kleinen Restanteil statistisch abgesichert werden kann (vgl. Abbildung). Besonders die stahlverarbeitende Industrie sieht sich jedoch mit einer zunehmend kundenindividuellen Produktion und folglich mit einem steigenden Anteil der Kleinserienfertigung konfrontiert. Die Entwicklung einer verlässlichen Systematik zur statistischen Absicherung von Kleinserien wird daher im Rahmen dieses Projektes als Ziel gesetzt.

SPC am Beispiel des Qualitätsmerkmals »Nutenbreite«

Die Abbildung zeigt vereinfacht das Vorgehen bei der konventionellen SPC am Beispiel der Breite einer gefrästen Nut. Aufgrund der hohen Stückzahl können in der Großserienproduktion genügend Messwerte erzeugt werden, die die Breiten der dargestellten T-Nuten beschreiben. Die mittig abgebildete Qualitätsregelkarte zeigt den erreichten Daten-Vorlauf, ab dem qualitätsbezogene Bewertungen und Prognosen mit ausreichend hoher statistischer Sicherheit möglich sind. Das führt dazu, dass die rechts abgebildete, gemessene Verteilung der Nutenbreiten der unbekannten Verteilung der Grundgesamtheit nahezu gleicht. Die Verteilung der Grundgesamtheit bezeichnet diejenige, die sich nach dem Fräsen unendlich vieler T-Nuten unter konstanten Bedingungen ergäbe.   

Bei der abgebildeten Kleinserie können wegen der geringen Stückzahl nicht genügend Messwerte erzeugt werden, die die Breite der gefrästen Führungsnut beschreiben. Dies führt zu der hohen Abweichung zwischen der gemessenen Verteilung und der Verteilung der Grundgesamtheit. Qualitätsprognosen, die auf der Betrachtung der gemessenen Verteilung basieren, können daher für industrielle Zwecke als nicht ausreichend verlässlich betrachtet werden.