Im produktionsnahen Qualitätsmanagement werden oft die folgenden Kennzahlen verwendet:
Die Berechnungsformel für jede dieser Kennzahlen ist weiter unten angegeben.
Weitere Kennzahlen sind die Nelson-Regeln beziehungsweise die Häufigkeit des Auftretens pro Schicht oder Woche der Nelson Regeln in der Produktion. Um die Beherrschung eines Produktionsprozesses zu bewerten, wird der Prozessfähigkeitsindex verwendet . In diesem Artikel haben wir die Berechnung und die Unterschiede der verschiedenen Indexe beschrieben. Zur Beurteilung des Verlaufs einzelner Messwerte bieten sich Qualitätsregelkarten an. Hier haben wir die verschiedenen Kartentypen beschrieben. Der First Pass Yield geht anschließend in die Berechnung der Gesamtanlageneffizienz OEE mit ein. Hier gibt es mehr dazu zu lesen.
DPMO steht für Defects per Million Opportunities und gibt an, wie viele Defekte in einer Million möglicher Gelegenheiten für einen Defekt auftreten. Ein DPMO von 500 würde bedeuten, dass es 500 Defekte pro Million Möglichkeiten gibt. Dabei können die 500 Defekte an einem Bauteil auftreten. Die Fehlermöglichkeiten leiten sich aus den Spezifikationen ab. Jede vorgegebene Spezifikation ist dabei eine Fehlermöglichkeit. Hat ein Bauteil zehn Spezifikationsgrenzen, existieren 10 Fehlermöglichkeiten pro Bauteil. Für die DPMO werden die Fehlermöglichkeiten pro Bauteil mit der Anzahl an Bauteilen in der Stichprobe multipliziert.
DPMO = \frac {Anzahl \, Fehler}{Anzahl \, der \,Fehlermöglichkeiten}*1 \,000 \,000DPMU steht für Defects per Million Units und gibt an, wie viele Fehler pro Million produzierter Einheiten auftreten. Ein DPMU von 5 bedeutet, dass 5 Fehler pro Million produzierter Einheiten auftreten. Die Anzahl Fehler berücksichtigt, wie bei der DPMO, mehrere Fehlerbilder an einem Produkt. Grenzfall: Existiert nur eine Spezifikationsvorgabe (z.B. Länge des Bauteils) entspricht die DPMU der DPMO.
DPMU = \frac {Anzahl \, Fehler}{Anzahl \,der \ Einheiten}*1 \,000 \,000PPM steht für Parts per Million und gibt an, wie viele fehlerhafte Teile in einer Million produzierter Teile enthalten sind. Zum Beispiel würde ein PPM von 100 bedeuten, dass es 100 fehlerhafte Teile pro Million produzierter Teile gibt. Im Vergleich zur DPMU wird jedes fehlerhafte Teil nur einmal gezählt, auch wenn es z.B. mehrere Fehler aufweist.
PPM = \frac {Anzahl \,defekter \, Einheiten}{Anzahl \,der \, Einheiten}*1 \,000 \,000Der First Pass Yield wird auch als Erstausbeute oder Ausschussquote bezeichnet. Sie gibt den Anteil der fehlerfreien Einheiten an der Produktion an. In der chemischen Industrie wird der Anteil auf die Menge und nicht auf die Stückzahl bezogen.
FPY= \frac {Anzahl \,nicht \, defekter \, Einheiten}{Anzahl \,der \, Einheiten}*1 \,000 \,000Der Rolled Troughput Yield oder Gesamtausbeute gibt an, wie viele Einheiten die gesamte Prozesskette im ersten Durchlauf erfolgreich durchlaufen haben. Der RTY wird aus der Multiplikation der FPY der einzelnen Prozessschritte berechnet.
RTY = FPY_1 * FPY_2 * ... * FPY_n
In unserem fiktiven Produktionsprozess werden in einem ersten Arbeitsgang tausend (n=1 000) Metallstücke geschnitten. Die einzige Spezifikation ist die Länge. Während der Produktion treten bei drei Teilen Einlegefehler auf. Diese Teile werden als Ausschuss klassifiziert.
Damit ergeben sich folgende Qualitätskennzahlen für den ersten Prozessschritt:
FPY = \frac{997}{1\,000} = 99,70\%DPMO = \frac{3}{1000}*1 \,000 \,000 = 3\,000.00DPMU = \frac{3}{1000}*1 \,000 \,000 = 3\,000.00PPM = \frac{3}{1000}*1 \,000 \,000 = 3\,000.00Beobachtung: Aufgrund der Tatsache, dass nur eine Spezifikationsgrenze existiert und daher jedes Teil genau einen Fehler haben kann, sind die Kennzahlen DPMO, DPMU und PPM gleich. Bei der Interpretation der Kennzahlen ist daher auch die Berücksichtigung der Spezifikationsgrenzen und des Produktionsprozesses relevant.
Im zweiten Prozessschritt werden die geschnittenen Teile (997 Stück) in einem Drehautomaten weiterbearbeitet. Hierbei müssen zwei Maßvorgaben und zwei optische Vorgaben (kratzerfrei, keine Beulen) eingehalten werden. Daraus ergeben sich vier Fehlermöglichkeiten pro Teil. Davon erreichen vier Teile aufgrund von Werkzeugverschleiß nicht das geforderte Maß. Zwei davon sind zusätzlich verkratzt. Somit werden 993 Teile als Gutteile klassifiziert.
FPY = \frac{993}{997} = 99,59\%DPMO = \frac{6}{4*997}*1 \,000 \,000 = 1\,504.5DPMU = \frac{6}{997}*1 \,000 \,000 = 6\,018.05PPM = \frac{4}{997}*1 \,000 \,000 = 4\,012.01Beobachtung: Im Vergleich zum ersten Prozessschritt unterscheiden sich die Kennzahlen. Die DPMO ist niedriger als die DPMU, da hier die Fehlermöglichkeiten in Betracht bezogen werden und nicht nur die Anzahl der Defekte. In diesem Prozess existieren vier Fehlermöglichkeiten, was die DPMO um den Faktor vier niedriger ausfallen lässt.
Aus den beiden Verfahrensschritten wird nun die Gesamtausbeute RTY berechnet. Dazu werden die FPY des ersten und zweiten Verfahrens miteinander multipliziert.
RTY = FPY_1 * FPY_2 = 99,70\% * 99,59\% = 99,29\%
Beobachtung: Die Gesamtausbeute ist über beide Prozessschritte betrachtet, geringer als die Einzelbetrachtung.
Für die Berechnung von Qualitätskennzahlen bietet sich der Einsatz von Software an. Dies hat mehrere Vorteile. So werden die Kennzahlen über einen längeren Zeitraum standardisiert erfasst und verglichen. Trends sind dadurch sichtbar und es kann proaktiv gegengesteuert werden.
Für einfache Berechnungen bietet sich ein Tabellenkalkulationsprogramm wie Excel an. Hier können die relevanten Werte pro Schicht einfach manuell eingegeben und die Werte berechnet werden. Nachteilig ist hier der manuelle Aufwand und die eigenständige Erstellung und Pflege der Dateien.
Als Alternative bieten sich Statistikprogrammen wie QStat oder Minitab an. Nachteil hierbei ist der Fokus auf die rein statistische Berechnung – die Programme bringen oft vordefinierte Berechnungsregeln mit, die schwer anzupassen sind. Auch arbeiten die Programme oft mit statischen Daten, d.h. der Anwender muss selbst neue Datensätze für die Berechnung laden. Dies kostet Arbeitszeit.
Mit Prozessüberwachungssoftware, wie der DatenBerg smartPLAZA, können relevante Daten in Echtzeit von den Maschinen übernommen und Kennzahlen direkt berechnet werden. Mit Hilfe von Monitoring Funktionen werden Trends automatisch erkannt und die QS bzw. das QM informiert.
Durch Qualitätskennzahlen werden Produkte und Prozesse anhand objektiver Kennzahlen bewertet. Beispiele sind First Pass Yield (FPY) oder Parts per Million (ppm).
Die Berechnung von Qualitätskennzahlen wie dem First Pass Yield ist im Allgemeinen fest definiert. Die Interpretation und Definition der Berechnung erfolgt jedoch individuell im Unternehmen. Als Beispiel wird Unternehmen A der Anfahrausschuss im FPY berücksichtigt und in Unternehmen B exkludiert.
Für einen schnellen Einstieg bieten sich Tabellenkalkulationsprogramme oder Minitab an. Ist es notwendig, Berechnungen automatisiert durchzuführen, können Prozessüberwachungssysteme wie die DatenBerg smartPLAZA eingesetzt werden.
