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STATISTISCHE PROZESSKONTROLLE FÜR EINSTEIGER

Klären Sie wichtige Fragen zum Thema SPC!

04.05.2016: Hexagon Manufacturing Intelligence

Statistische Prozesskontrolle ist ein zunehmend gängiges Verfahren zur Erhöhung der Transparenz in der Fertigung. Tom Stewart, der Leiter der nordamerikanischen Tochter von Q-DAS, hat die wichtigsten Fragen zu diesem Thema in einem Podcast beantwortet. Das Hexagon Manufacturing Intelligence Magazin Accelerate! hat das entsprechende Interview hier zusammengefasst.

Was genau versteht man unter statistischer Prozesskontrolle (SPC)?

Statistische Prozesskontrolle bedeutet, dass wir während der Fertigung Daten sammeln und auswer ten, um festzustellen, ob der jeweilige Prozess stabil und kontrolliert abläuft und wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass die erzeugten Produkte den Spezifikationen entsprechen bzw. nicht entsprechen.

Welche Herausforderungen müssen Fertigungsbetriebe meistern, wenn sie statistische Prozesse auf Fertigungssystemen anwenden wollen?

In vielen Fällen sind die herkömmlichen Methoden der statistischen Prozesskontrolle, wie sie in den 1950er, 1960er und 1970er Jahren entwickelt wurden, heute nicht mehr relevant. Bei der Herstellung von Produktionsteilen müssen in einem Betrieb daher Abnutzung und Lebensdauer des Werkzeugs, der jeweilige Prozess und unzählige Prozessparameter beachtet werden.


Warum können die Methoden aus den 1950er, 1960er und 1970er Jahren heute nicht mehr angewendet werden?

Damals verlief der Fertigungsprozess noch mehr oder weniger linear. In der Automobilindustrie orientierte er sich beispielsweise an der Transferstraße, an der Bauteile in einer fest vorgegebenen Reihenfolge bearbeitet werden. Damals wurden die einzelnen Bauteile in der Reihenfolge vermessen, in der sie von der Fertigungsstraße kamen. Auf diese Art konnten die Daten gruppiert und anhand der sogenannten Western Electric Rules, die sich an Mittellinien, Trends und Eingriffsgrenzen orientieren, ausgewertet werden. Heute hat diese Vorgehensweise jedoch an Bedeutung verloren.