Prozessfähigkeitsindex-Rechner

Prozessfähigkeitsindizes vergleichen die natürliche Streubreite eines Prozesses mit dem zulässigen technischen Spezifikationsintervall. Cp misst die potenzielle Fähigkeit, indem der Abstand zwischen oberer und unterer Spezifikationsgrenze durch sechs Standardabweichungen geteilt wird. Bei einem normalverteilten, stabilen Prozess liegen etwa 99.73% der Beobachtungen innerhalb von drei Standardabweichungen um den Mittelwert. Daher gelten sechs Standardabweichungen als übliche natürliche Breite. Ein größerer Cp bedeutet, dass das Toleranzband im Verhältnis zur Prozessstreuung breit ist. Cp berücksichtigt nicht, wo der Prozessmittelwert innerhalb der Grenzen liegt. Cpk bezieht die Zentrierung ein, indem der Mittelwert mit jeder Spezifikationsgrenze verglichen wird. Cpu misst die obere Seite als USL minus Mittelwert, geteilt durch drei Standardabweichungen. Cpl misst die untere Seite als Mittelwert minus LSL, geteilt durch drei Standardabweichungen. Cpk ist der kleinere Wert von Cpu und Cpl, weil die nächstgelegene Grenze die Fähigkeit beschränkt. Bei einem zentrierten Prozess sind die Seitenindizes gleich und Cpk entspricht Cp. Bei einem verschobenen Prozess liegt Cpk unter Cp. Organisationen verwenden häufig 1.00 als Punkt, an dem die geschätzte natürliche Prozessbreite gerade in die Spezifikationsbreite passt, 1.33 als übliches Minimum für einen fähigen Routineprozess und 1.67 oder mehr für kritischere Anwendungen. Das sind Konventionen, keine universellen Gesetze. Kundenrisiko, Messfehler, Prozessreife, Verteilungsform und Fehlerkosten sollten das Akzeptanzkriterium bestimmen. Eine Fähigkeitsanalyse ist erst sinnvoll, wenn statistische Stabilität nachgewiesen wurde. Ein durch besondere Ursachen beeinflusster Prozess hat keinen verlässlichen Mittelwert oder keine verlässliche Standardabweichung. Seine künftige Leistung lässt sich daher nicht zuverlässig mit einem einzigen Index zusammenfassen. Prüfe zuerst Regelkarten und verwende eine zum Stichprobenplan passende Schätzung der prozessinternen Streuung. Spezifikationen müssen aus technischen oder Kundenanforderungen stammen, nicht aus den beobachteten Daten. Werden Cp und Cpk als Aussagen über Fehleranteile interpretiert, setzen sie außerdem eine annähernd normale stetige Verteilung voraus. Schiefe, begrenzte, mehrgipflige oder autokorrelierte Daten können eine Transformation, ein nichtnormales Fähigkeitsmodell oder eine direkte Perzentilanalyse erfordern. Bestätige die Eignung des Messsystems und nutze genügend sinnvoll in Untergruppen zusammengefasste Beobachtungen. Der Rechner liefert nachvollziehbare Arithmetik. Eine vollständige Studie sollte zusätzlich Erhebungszeitraum, Stabilitätsnachweise, Verteilungsbeurteilung, Konfidenzintervalle und betrieblichen Kontext angeben.