Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation

Name: Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation
Brand: Hanser
Price: 89.99 EUR
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Edgar Dietrich Stephan Conrad(Autor*in)

Hanser (Verlag)

8. Auflage

Erschienen am 8. November 2021

650 Seiten

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978-3-446-46504-6 (ISBN)

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Inhalt

Intro
Vorwort zur 8.?Auflage
Inhalt
1 Einleitung
1.1 Statistische Verfahren in der industriellen Produktion
1.2 Statistik als Basis qualitätsmethodischen Denkens und Handelns
1.2.1 Begrüßung
1.2.2 Einleitung
1.2.3 Beginn
1.2.4 Vor-Moderne
1.2.5 Walter Shewhart
1.2.6 Wirtschaftlichkeit
1.2.7 2. Weltkrieg
1.2.8 Stichproben
1.2.9 Von TESTA zur Deutschen Gesellschaft für Qualität
1.2.10 Denken in Wahrscheinlichkeiten
1.2.11 Herkunft der Ausgangsdaten
1.2.12 Statistische Arbeit
1.2.13 Auslegung durch den Leser
1.2.14 Abschluss
1.3 Anforderungen aus der Normung
1.4 Internationale Normung von statistischen Verfahren
1.5 Eignungsnachweis von Messprozessen
1.6 Statistical Process Control
1.7 DoE - Design of Experiments
1.8 Six Sigma
1.8.1 Entwicklung der Methode Six Sigma
1.8.2 Was ist Six Sigma?
1.8.3 Die Projektphasen bei Six Sigma in der Produktion
1.8.4 Six Sigma in der Entwicklung
2 Grundlagen der technischen Statistik
2.1 Einführung
2.2 Grundmodell der technischen Statistik
2.3 Klassifizierung von Produktmerkmalen
2.3.1 Merkmalsarten
2.3.2 Erfassung von Merkmalswerten
2.4 Klassifizierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen
2.5 Definition des Vertrauensbereiches
2.6 Definition des Zufallsstreubereiches
2.7 Aufgabe der Wahrscheinlichkeitsfunktionen
2.8 Zusammenstellung der grundlegenden Verfahren
3 Ermittlung statistischer Kenngrößen
3.1 Tabellarische Darstellungen
3.2 Markante Kenngrößen einer Messwertreihe
3.3 Ergebnisdarstellung der Kennwerte
4 Markante Grafiken
4.1 Darstellung von Einzelwerten
4.2 Wertestrahl
4.3 Histogramm
4.4 Relative Summenhäufigkeit oder empirische Verteilungsfunktion
4.5 Prinzip des Wahrscheinlichkeitsnetzes
4.6 Darstellung von Wertepaaren
4.7 Darstellung von statistischen Kennwerten
4.8 Pareto-Analyse
4.9 Box-Plot
4.10 Übersicht Fähigkeitsindizes
4.11 Grafische und numerische Darstellung
4.12 Spezielle Toleranzbetrachtung
4.12.1 Überschreitungen der Toleranzgrenzen
4.12.2 Toleranzausnutzung
5 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
5.1 Verteilungen für diskrete Zufallsvariablen
5.1.1 Hypergeometrische Verteilung
5.1.2 Binomialverteilung
5.1.3 Poisson-Verteilung
5.2 Verteilungen für kontinuierliche Zufallsvariablen
5.2.1 Normalverteilung
5.2.2 Mathematische Beschreibung der Normalverteilung
5.3 Verteilungen von Kenngrößen
5.3.1 t-Verteilung
5.3.2 ?2-Verteilung
5.3.3 F-Verteilung
5.4 Eingipflige unsymmetrische Verteilungen
5.4.1 Transformation
5.4.2 Logarithmische Normalverteilung
5.4.3 Betragsverteilung 1. Art
5.4.4 Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung)
5.4.5 Weibullverteilung
5.4.6 Pearson-Funktionen
5.4.7 Johnson-Transformationen
5.5 Mehrgipflige Verteilungen
5.5.1 Mischverteilung über Momentenmethode
5.5.2 Mischverteilung durch Überlagerung
5.6 Zweidimensionale Normalverteilung
5.7 Zufalls- und Vertrauensbereiche
5.7.1 Zufallsstreubereiche
5.7.2 Vertrauensbereiche
5.7.3 Vertrauensbereich für Fähigkeitskennwerte
6 Numerische Testverfahren
6.1 Beurteilungskriterien mittels grafischer Darstellungen
6.2 Beschreibung der numerischen Testverfahren
6.2.1 Hypothesenformulierung und Testauswahl
6.2.2 Prüfgröße
6.2.3 Irrtumswahrscheinlichkeit
6.2.4 Testentscheidung
6.2.5 Fehlerrisiken bei der Testentscheidung
6.2.6 Operationscharakteristik
6.2.7 Power (1 - ß)
6.2.8 Wichtige Einflüsse auf die Power von Testverfahren
6.2.9 Einseitige Testverfahren
6.2.10 Testplanung für den optimalen Stichprobenumfang
6.3 Tests auf spezielle Eigenschaften von Datenreihen
6.3.1 Test auf Zufälligkeit
6.3.2 Tests auf Trend
6.3.3 Tests auf Normalverteilung
6.3.4 Tests auf Ausreißer
6.4 Vergleich von Varianzen und Mittelwerten
6.4.1 Normalverteilte Messwertreihen
6.4.2 Nicht normalverteilte Messwertreihen
6.4.3 Test von Kruskal und Wallis
6.4.4 Levene-Test
6.5 Übersichtsdarstellung von Testergebnissen
7 Qualitätsregelkartentechnik
7.1 Was ist eine Qualitätsregelkarte?
7.2 Stichprobenentnahme und -frequenz
7.3 Gebräuchliche Qualitätsregelkarten
7.4 Qualitätsregelkarten für diskrete Merkmalswerte
7.4.1 Berechnung der Eingriffsgrenzen
7.4.2 Shewhart np-Karte (BV) für Anteilwerte
7.4.3 Shewhart np-Karte, Näherung auf Basis der Normalverteilung
7.4.4 Shewhart p-Karte (BV) für die Überwachung des Anteils fehlerhafter Einheiten
7.4.5 Shewhart p-Karte (NV) für Anteilswerte
7.4.6 Shewhart c-Karte für Ereignisse je Einheit (PV)
7.4.7 Shewhart c-Karte für Ereignisse je Einheit (NV)
7.4.8 Shewhart u-Karte für die Überwachung der mittleren Anzahl Fehler je Einheit
7.4.9 Shewhart u-Karte für Ereignisse je Einheit (NV)
7.5 Fehlersammelkarten
7.5.1 Aufbau einer Fehlersammelkarte
7.5.2 Erstellung einer Fehlersammelkarte
7.6 Qualitätsregelkarten für kontinuierliche Merkmale
7.6.1 Aufbau der Regelkarten
7.6.2 Vorgehensweise anhand einer /s-Karte
7.6.3 Stabilitätskriterien für Normalverteilung
7.6.4 Shewhart-Karten
7.6.5 Bewertung der verschiedenen Lage- und Streuungskarten
7.7 Annahmequalitätsregelkarten
7.7.1 Entstehung einer Annahmekarte
7.7.2 Fallbeispiele zur Annahmekarte
7.7.3 Eingriffsgrenzen der Annahmekarten
7.8 Shewhart-Karte mit gleitenden Kennwerten
7.9 Pearson- oder Johnson-Qualitätsregelkarten
7.10 Shewhart-Karten mit erweiterten Grenzen
7.10.1 Prozess mit zufälligen Schwankungen
7.10.2 Prozesse mit systematischem Trend
7.11 Qualitätsregelkarten und zeitabhängige Verteilungsmodelle
7.12 Stabilitätsstufen
7.13 Empfindlichkeit von Qualitätsregelkarten
7.14 Weitere Qualitätsregelkarten
7.14.1 Pre-Control-Regelkarten
7.14.2 CUSUM-Regelkarten
7.14.3 EWMA-Regelkarten
8 Prozessbewertung anhand diskreter Merkmale
8.1 Einleitung
8.2 DPU und DPO als Kennzahl für diskrete Merkmale
8.3 Fähigkeitskennzahlen für diskrete Merkmale
9 Prozessbewertung kontinuierlicher Merkmale
9.1 Allgemeines
9.2 Zeitabhängige Verteilungsmodelle
9.2.1 Zeitabhängiges Verteilungsmodell A1
9.2.2 Zeitabhängiges Verteilungsmodell A2
9.2.3 Zeitabhängiges Verteilungsmodell B
9.2.4 Zeitabhängiges Verteilungsmodell C1
9.2.5 Zeitabhängiges Verteilungsmodell C2
9.2.6 Zeitabhängiges Verteilungsmodell C3
9.2.7 Zeitabhängiges Verteilungsmodell C4
9.2.8 Zeitabhängiges Verteilungsmodell D
9.2.9 Qualitätsfähigkeit eines Prozesses
9.3 Typische Kenngrößen
9.3.1 Prozessleistung (Prozesspotenzial)
9.3.2 Kleinster Fähigkeitsindex Cpk (Ppk)
9.3.3 Qualifikationsphasen und Indizes
9.3.4 Beherrscht und stabil
9.4 Allgemeine geometrische Methode Ml,d
9.4.1 Fähigkeitskenngrößen nach ISO 22514-2:2019
9.4.2 Bezeichnungen und Bestimmungsgleichungen für den Lageschätzer l nach ISO 22514-2
9.4.3 Bezeichnungen und Bestimmungsgleichungen für den Streuungsschätzer d nach ISO 22514-2
9.4.4 Zuordnung von Schätzmethoden zu den Verteilungszeitmodellen nach ISO 22514-02:2019
9.5 Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen
9.6 Falsche Berechnungsmethoden
9.7 Kompensation der zusätzlichen x--Streuung
9.8 Sonderfall - "Potenzial" kleiner als Fähigkeit
9.9 Berechnungsmethode nach CNOMO
9.10 Kenngrößen für zweidimensionale Normalverteilungen
9.11 Grenzwerte für Qualitätsfähigkeitskenngrößen
10 Prozess- und Produktbeurteilung
10.1 Zeitliche Abfolge der Fähigkeitsbeurteilung
10.2 Auswahl der zeitabhängigen Verteilungsmodelle
10.2.1 Ausgangssituation und Zielsetzung
10.2.2 Vorbemerkungen
10.2.3 Beschreibung einer Auswertestrategie im Einzelnen
10.2.4 Automatisierte Auswahl von zeitabhängigen Verteilungsmodellen
10.3 Abnahmebedingungen für Fertigungseinrichtungen
10.4 Produkte bewerten
10.4.1 Prüfplan
10.4.2 Bewertung basierend auf Merkmalsergebnissen
10.4.3 Bewertung basierend auf Toleranzausnutzung
10.5 Automatisierte Auswertung
10.5.1 Anforderungen
10.5.2 Datenhaltung
10.5.3 Regelkreise
10.5.4 Auswertung und Berichtssystem
10.5.5 Nutzen
10.6 Datenverdichtung und Langzeitauswertung
10.7 Prozesssicht
11 Korrelations- und Regressionsanalyse
11.1 Grafische Analyse
11.2 Korrelationsanalyse
11.2.1 Der Korrelationskoeffizient nach Karl Pearson
11.2.2 Rangkorrelation
11.3 Regressionsanalyse
11.3.1 Einfache lineare Regression
11.3.2 Mehrfache und quasilineare Regression
12 Zuverlässigkeit
12.1 Bedeutung der Zuverlässigkeitsanalyse
12.2 Der Begriff Zuverlässigkeit
12.3 Die Zuverlässigkeitsprüfung
12.3.1 Der prinzipielle Ablauf einer Zuverlässigkeitsprüfung
12.3.2 Das Weibull-Verteilungsmodell
12.4 Fallbeispiele zur Zuverlässigkeitsprüfung
12.4.1 End-of-Life Tests
12.4.2 Zeitzensierte Tests
12.5 Prüfplanung für einen Success-Run-Test
13 Firmenrichtlinie: Ford Testbeispiele
14 Anhang
14.1 Modelle der Varianzanalyse
14.1.1 Prozessbeurteilung
14.1.2 Varianzanalysetafel (ANOVA-Tafel)
14.1.3 Schätzen der unbekannten Parameter
14.2 Formelsammlung für Verteilungen
14.3 Tabellen
15 Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen
16 Literaturverzeichnis
Index

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