Industrielle Statistik
Komplexe Fertigungsprozesse müssen optimal aufgesetzt und ständig überwacht werden. Statistische Methoden von Numerics tragen dazu bei, die Prozessstabilität und Datenqualität sicherzustellen. Abweichungen von den Soll-Werten sollen möglichst rasch aufgedeckt werden und die Verursacher identifiziert werden.
Mit Qualitätsregelkarten kann Numerics Prozesse für quantitative und qualitative Merkmalswerte visuell überwachen. Vor der Qualitätskontrolle und Produktionsüberwachung kann Numerics mit Methoden der industriellen Statistik bestehende Produktionsprozesse optimieren. Diese Verfahren basieren auf statistischen Versuchsplanungen (DoE, Design of Experiments), um dabei optimale Einstellungen der Prozessparameter zu finden. Versuche werden so durchgeführt, dass mögliche Einflussfaktoren gleichzeitig variiert werden, um das Maximum an Information aus einer möglichst geringen Zahl von Versuchen zu erhalten. Vorteil: Prozesse werden stabiler und weniger fehleranfällig, mithin wirtschaftlicher.
- Prozessoptimierung
- Versuchsplanung
- Messsystemanalyse/Prozessfähigkeit
- Qualitätskontrolle / Statistische Prozesslenkung
Herstellungsprozesse optimieren mit statistischen Verfahren! Oft lassen sich retrospektiv aus Daten sehr viele geschäftsoptimierende Erkenntnisse gewinnen. Neben multivariaten Verfahren wie vor allem «Baum Regression» setzen wir auch grafische Verfahren ein. Dies erleichtert etwa Ursachenanalysen von fehlerhaften Stellen an einzelnen Fabrikationsteilen. Visuell dargestellt, können mögliche Muster und Zusammenhänge rascher aufgedeckt und so die Qualität erhöht und industrielle Prozesse optimiert werden.
Versuchsplanung oder Design of Experiments (DoE) ist eine Methode, um mit möglichst wenig Aufwand Zusammenhänge zwischen Einflussfaktoren und Zielgrössen quantitativ zu bestimmen. Dabei sind aus einer Menge von potenziellen Faktoren die tatsächlich relevanten Variablen zu bestimmen. Zum anderen können optimale Faktoreneinstellungen vorgenommen werden hinsichtlich der Zielgrösse (Minimierung, Maximierung). Beide Aufgaben sollen mit möglichst wenig experimentellem Aufwand, also mit möglichst kleinen Stichproben gelöst werden – die Kunst des optimalen DoE! Unsere Methoden: Faktorielle Pläne, fraktionierte Pläne (eingeschränkte Wechselwirkungen), robuste Versuchsplanung (Taguchi).
Mit der Messsystemanalyse ermitteln wir die prinzipielle Tauglichkeit oder Fähigkeit eines Messsystems. Die Messwerte sollen innerhalb der oberen und der unteren Toleranzgrenzen liegen. Anhand ausgewählter Kriterien kann die Prozessfähigkeit (Process capability) objektiv beurteilt werden. Optimierungen seitens der Bedienung, der Ausgangsmaterialien oder des Gerätes lassen sich so direkt erkennen.
Die Statistische Prozesslenkung, i.e. statistical process control (SPC) wird als laufende Prozessüberwachung umgesetzt. Regelkarten zur Überwachung von Mittelwert und Streuung kommen dabei zur Anwendung (x-, s-Karte) bzw. für attribute Merkmale (zB Ausfälle) p-Karten. Für kleine Stichproben können auch r-Karten (i.e. range, d.h. Spannweite zwischen minimum und maximum) verwendet werden. Wir arbeiten mit spezialisierten Softwaretools, um eine automatisierte Prozesslenkung anhand von Scripts routinemässig zu realisieren.