Regelkarten

Die Regelkarte oder auch Qualitätsregelkarte wird im Qualitätsmanagement eingesetzt, um einen Prozess über einen bestimmten Zeitraum kontinuierlich zu beobachten. Die daraus gewonnen statistischen Stichprobenwerte, werden grafisch, auf der Regelkarte dargestellt. Mit Hilfe des Verlaufs dieser Stichprobenwerte, können Unregelmäßigkeiten erkannt werden und es kann entsprechend in den Prozess eingegriffen werden.
Grundsätzlich sind Regelkarten für alle Merkmale (z.B. Anzahl, Gewicht) anwendbar. Daraus folgt, dass Regelkarten auch für alle Prozesse anwendbar sind.

Vorgehensweise der Erstellung

Zunächst einmal muss an dieser Stelle auf die verschiedenen Arten von Regelkarten eingegangen werden. Wir unterscheiden hier im Wesentlichen zwischen Streuungs- und Lagekarten. Erstere gibt Aufschluss, über die Streuung eines Prozesses, durch Darstellung von Standartabweichung oder Spannweite. Letztere gibt die Lage eines Prozesses, mit Hilfe der statistischen Größe Mittelwert, Urwert oder Median an. Die Vorghensweise weist hierbei keine signifikanten Unterschiede auf, sodass die nachfolgenden Schritte als Allgemeingültig aufzufassen sind.
1. Zu aller erst muss das zu untersuchende Kriterium festgelegt werden. Wir unterscheiden an dieser Stelle zwischen:

  • Variablen Merkmalen (Messwerte einer durchgehenden Skala) z.B. Zeit, Länge, Temperatur oder Kosten
  • Attributiven Merkmalen (hierbei wird zwischen zwei Ausprägungen unterschieden) z.B. gut/ schlecht, Ja/ Nein oder fest/ lose.

2. Nachdem die zu untersuchenden Kriterien bestimmt wurden, müssen im nächsten Schritt Rahmenbedingungen der Stichprobenentnahme definiert werden. Dazu zählen Beispielsweise die Aufnahmehäufigkeit und die Aufnahmemethode der Stichproben. Dies ist von großer Bedeutung, denn die Stichproben müssen alle unter identischen Bedingungen entnommen werden, um eine einheitliche Messgröße zu erhalten.

3. Im nächsten Schritt werden statistische Werte, welche zu einem späteren Zeitpunkt einen Vergleich der einzelnen Stichproben ermöglichen sollen, errechnet. Diese Werte sind:

  • Standartabweichung (Streuungskarte)
    • Gibt die Streubreite der Werte eines Merkmals um dessen Mittelwert an.[1] 
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n= Anzahl der Werte
Xi= Merkmalsausprägung am i-ten Element der Stichprobe
X̅= arithmetische Mittel der Stichprobe

  • Spannweite (Streuungskarte)
    • Die Spannweite ist der Abstand zwischen dem größten und dem kleinsten Messwert untersuchter Kriterien.[2] 
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R_max= größter Stichprobenwert
R_min= kleinster Stichprobenwert

  • Mittelwert (Lagekarte)
    • Der Mittelwert beschreibt den statistischen Durchschnittswert mehrerer Einzelwerte.

[3] 

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n= Anzahl der Werte

  • Median (Lagekarte)
    • Ist der Wert, welcher exakt in der Mitte einer Datenverteilung liegt.[4] 
    • Beispiel: 1,2,3,4,5 der Median wäre in diesem simplen Beispiel x̃=3
  • Urwert (Lagekarte)
    • Ist als Ausgangs- oder Ursprungswert anzusehen.

4. Im Anschluss müssen, um die Bedeutung der gemessenen Werte interpretieren zu können Eingriffsgrenzen und Warngrenzen errechnet werden.

  • Die Warngrenze ist eine Schranke, deren einmaliges Überschreiten gerade noch toleriert werden kann, jedoch eine verschärfte Beobachtung des Prozesses erfordert.
  • Die Eingriffsgrenze stellt im Gegensatz zur Warngrenze eine Barriere dar, deren Überschreiten nicht toleriert wird und sofortige Korrekturmaßnahmen erfordert.[5] 
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5. Nachdem wir nun erfolgreich die oben beschriebenen Schritte eins bis vier durchlaufen haben, können wir die daraus gewonnenen Daten in eine Regelkarte übertragen. Die Abbildung 1 zeigt hierbei eine Lagekarte.

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Abb. 1 Lagekarte

Charakteristische Verläufe und Maßnahmen

Bei der Auswertung der Qualitätsregelkarten zeigen sich oft charakteristische Verläufe, welche nachfolgend beschrieben werden sollen.

1. Trend

  • Bei einer annähernd linearen Steigung, wobei als Richtwert sieben Werte mit gleichem Vorzeichen in Richtung einer Grenze verstanden werden spricht man von einem Trend. Die Ursache muss hierbei ergründet und beseitigt werden.

2. Run

  • Falls mehr als sieben Werte auf einer Seite der Mittellinie zu finden sind ist ein Run vorhanden. Der Prozess sollte unterbrochen und neu zentriert werden.

3. 100%-Middle Third

  • Von einem 100%-Middle Third spricht man, wenn 2/3 der Werte zwischen Mittellinie und 1-Sigma-Linie liegen. Ursache der ungewöhnlich exakten Messwerte ergründen und gegebenenfalls Eingriffsgrenzen neu berechnen

4. 0%-Middle Third

  • Von einem 0%-Middle Third spricht man, wenn 2/3 der Werte außerhalb Mittellinie und 1-Sigma-Linie liegen. Dies ist ein Zeichen, dass der Prozess nicht mehr beherrscht wird.

5. Periode

  • Falls wiederholende Verläufe zu erkennen sind, spricht man von einer Periode. Es wird hierbei empfohlen Einflüsse auf den Prozess genauer zu untersuchen. Bei einem Fertigungsprozess kann dies z.B. eine nicht zentrierte Werkzeugeinspannung sein.[6] 

Vorteile und Nachteile

Vorteile:

  • Prozessverhalten wird erkannt
  • automatisierbar
  • Verlauf schnell erkennbar

Nachteile:

  • Es wird nur die Wirkung und nicht die Ursache ersichtlich
  • Schulungen nötig
  • nicht kurzfristig wirksam

 

Quellennachweise

1.  Standardabweichung. URL: http://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/126/standardabweichung/. Stand: 01.06.2012 [↑]

2.  Spannweite. URL: http://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/125/spannweite/. Stand: 01.06.2012 [↑]

3.  Mittelwert. URL: http://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/91/mittelwert-und-arithmetisches-mittel/. Stand: 01.06.2012 [↑]

4.  Median. URL: http://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/85/median/. Stand: 01.06.2012 [↑]

5.  Brunner, Daniela: Qualitätsmenegement, 2003. URL: http://www-classic.uni-graz.at/inmwww/vorbach/qm-referate/qualitaetsregelkarte2.pdf. S.7 Stand: 01.06.2012 [↑]

6.  Siegfried,Seibert: Technisches Management: Innovationsmanagement - Projektmanagement - Qualitätsmanagement, 1998, S.556 [↑]