Ein Lieferant meldet einen hohen Cpk-Wert, trotzdem bleiben Fragen zur Serie offen. Prüfen Sie zuerst, welches Merkmal untersucht wurde und wie die Messwerte entstanden sind. Die Kennzahl allein erklärt weder die Datenauswahl noch den Geltungsbereich des Berichts.
Cpk und Ppk lassen sich nur mit bekannter Berechnungsmethode vergleichen. In der hier verwendeten Minitab-Auswertung normalverteilter Messdaten berücksichtigt Cpk die Streuung innerhalb der Teilgruppen, Ppk dagegen die Gesamtstreuung. Ein deutlicher Unterschied ist ein Anlass zur Prüfung der Daten und des Prozessverlaufs, keine fertige Ursachenanalyse. Minitab beschreibt beide Streuungsschätzer getrennt.
Für Stanzteile nach Zeichnung folgt daraus eine konkrete Einkaufsaufgabe: Merkmal, Messzustand, Datenzeitraum und vereinbarte Freigaberegel zusammen anfordern. Die folgenden Fragen helfen beim Lesen eines Lieferantenberichts; sie ersetzen keine statistische Auswertung der Originaldaten.
Cpk und Ppk: Welche Streuung steckt in der Kennzahl?
Cpk berücksichtigt den Abstand des Mittelwerts zur näheren Spezifikationsgrenze und setzt ihn zur dreifachen geschätzten Standardabweichung innerhalb der Teilgruppen ins Verhältnis. Ppk verwendet für denselben Vergleich die Gesamtstandardabweichung. Die Definitionen gelten hier für die normale Cpk-Auswertung und Ppk-Auswertung von Minitab.
| Kennzahl | Verwendete Streuung in dieser Auswertung | Rückfrage zum Bericht |
|---|---|---|
| Cpk | Geschätzte Streuung innerhalb sinnvoll gebildeter Teilgruppen | Wie wurden die Teilgruppen gebildet und wie wurde die Standardabweichung geschätzt? |
| Ppk | Gesamtstreuung des ausgewerteten Datensatzes | Welchen Zeitraum und welche Produktionsbedingungen bilden die Daten ab? |
„Kurzfristig“ und „langfristig“ sind dafür allein keine ausreichenden Angaben. Ein Ppk aus einem kurzen Datenausschnitt beschreibt nicht automatisch mehrere Monate Serienfertigung. Q-DAS weist auf uneinheitliche Bezeichnungen von Fähigkeitskennwerten hin. Deshalb gehört die verwendete Auswertestrategie in die Abstimmung mit dem Lieferanten; das Kürzel darf sie nicht ersetzen.
Rechenbeispiel: Cpk 1,67 und Ppk 0,83 im selben Bericht
Fiktives Rechenbeispiel, keine Kailai-Messung und keine Toleranzempfehlung: Für ein einzelnes Längenmerkmal seien eine untere Spezifikationsgrenze von 9,90 mm, eine obere Grenze von 10,10 mm und ein Mittelwert von 10,00 mm gegeben. Die geschätzte Standardabweichung innerhalb der Teilgruppen sei 0,020 mm; die Gesamtstandardabweichung betrage 0,040 mm.
Der Abstand zur näheren Grenze beträgt in beiden Rechnungen 0,10 mm. Mit der von NIST beschriebenen Abstandsformel und den oben festgelegten Streuungsschätzern ergibt sich:
| Rechnung | Ergebnis, gerundet |
|---|---|
| Cpk = 0,10 / (3 × 0,020) | 1,67 |
| Ppk = 0,10 / (3 × 0,040) | 0,83 |
Die Werte widersprechen sich nicht: Der Nenner ist unterschiedlich. Dieses Beispiel zeigt nur die Wirkung der Streuungsschätzung. Es enthält weder eine echte Messreihe noch einen Nachweis für Prozessstabilität oder Normalverteilung. Welche Ursache die größere Gesamtstreuung hätte, lässt sich daraus nicht bestimmen.
Für die technische Klärung lautet die Rückfrage daher nicht „Welche Zahl stimmt?“, sondern: „Welche Unterschiede zwischen den Teilgruppen sind im zeitlichen Verlauf sichtbar, und welche Produktionsereignisse passen dazu?“ Einen bestimmten Verschleißzustand allein aus diesem Zahlenpaar abzuleiten, wäre nicht belegt.
Die Datenbasis prüfen, bevor Sie über einen Grenzwert sprechen
Eine rationale Teilgruppe besteht aus gleichartigen Einheiten, die unter möglichst unveränderten Bedingungen über einen kurzen Zeitraum entstanden sind. Minitab nennt außerdem einen angemessenen Erfassungszeitraum, ausreichende Daten und einen stabilen Prozess als Voraussetzungen. Ohne Stabilität lässt sich die künftige Prozessfähigkeit nicht verlässlich aus der Kennzahl ableiten. Siehe Datenvoraussetzungen für die normale Fähigkeitsanalyse.
Fordern Sie die Messwerte deshalb in ihrer zeitlichen Reihenfolge an, nicht nur als sortierte Zahlenkolonne. Bitten Sie um Kennzeichnung von Materialchargen, Werkzeugänderungen, Einrichtvorgängen und Messmittelwechseln, soweit diese im untersuchten Zeitraum vorkamen. Diese Angaben sind unsere empfohlene Prüfliste für die Zuordnung, keine Behauptung über Ihren konkreten Prozess.
Bei Teilen aus mehreren Werkzeugausgängen ist zusätzlich sinnvoll zu klären, ob die Daten getrennt oder gemeinsam ausgewertet wurden. Dieselbe Frage stellt sich bei nachgearbeiteten Teilen. Die Entscheidung über eine Zusammenfassung sollte begründet werden, statt unterschiedliche Bedingungen durch eine einzige Berichtszeile zu verdecken. Q-DAS benennt nicht repräsentative Datenerfassung und fehlende beschreibende Angaben als Fehlerquellen.
Ein großer Abstand zwischen Cpk und Ppk ist dabei ein Prüfhinweis. Werkzeugverschleiß oder Materialunterschiede kommen als zu untersuchende Zusammenhänge infrage, sind aber nicht durch die Kennzahl bewiesen. Minitab empfiehlt den Vergleich der Standardabweichungen und die Prüfung mit einer Regelkarte. Für eine konkrete Verschleißprüfung gibt es einen eigenen Leitfaden zu Werkzeugverschleiß bei Stanzteilen.
Passen Messverfahren und statistisches Modell zum Merkmal?
Zur Messsystembewertung gehören unter anderem Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Stabilität, Auflösung und systematische Abweichungen. NIST behandelt diese Einflüsse in den Gauge-R&R-Untersuchungen. Ein Kalibrierhinweis im Bericht beantwortet daher nicht von selbst jede Frage zur Eignung des konkreten Messablaufs. Welche Messbedingungen, Prüfer und Auswertespalten vorab geklärt werden sollten, erläutert der Leitfaden zur Messsystemanalyse bei Stanzteilen.
Klären Sie für das Stanzteil: Welcher Bezug wird verwendet? Wird frei oder in einer Vorrichtung gemessen? Gilt das Maß vor oder nach der Oberflächenbehandlung? Verweisen Sie dabei auf die vereinbarten Toleranzen und Prüfbedingungen, statt im Fähigkeitsbericht einen zweiten, abweichenden Messzustand einzuführen.
Die hier erläuterte Analyse setzt stetige, zum Normalverteilungsmodell passende Daten voraus. Bestanden/nicht bestanden ist kein Ersatz für eine solche Messreihe. Minitab verweist für attributive Daten auf andere Analysen und für nicht normalverteilte Daten auf geeignete Verteilungsmodelle oder Transformationen. Ein ungeeignetes Modell wird nicht durch einen hohen Ergebniswert passend. Die Datenart entscheidet mit über das Verfahren.
Checkliste: Diese Angaben gehören zum Fähigkeitsbericht
Die folgende Tabelle ist eine Arbeitshilfe für Ihre Anfrage, keine vollständige Normenanforderung. Sie hilft, die Bedeutung einer Kennzahl mit dem Lieferanten nachvollziehbar festzuhalten.
| Angabe | Konkrete Rückfrage |
|---|---|
| Teil und Merkmal | Welche Teilenummer, Zeichnungsrevision und Merkmalsnummer wurden ausgewertet? |
| Spezifikation | Welche obere und untere Grenze gelten, und aus welchem Dokument stammen sie? |
| Prüfzustand | In welchem Fertigungszustand und mit welchen Bezügen wurde gemessen? |
| Datenauswahl | Wie viele Werte, aus welchem Zeitraum und aus welchen Fertigungslosen liegen vor? |
| Teilgruppen | Wie wurden sie gebildet? Sind einzelne Werkzeugausgänge unterscheidbar? |
| Messsystem | Welche Eignungsbewertung liegt für die angewandte Messmethode vor? |
| Auswertestrategie | Welches Modell, welche Streuungsschätzung und welche Stabilitätsprüfung wurden verwendet? |
| Ergebnis und Entscheidung | Welche Kennzahl samt Unsicherheit wird mit welchem vereinbarten Kriterium verglichen? |
Unvollständige Angaben sollten vor einer Freigabe ergänzt werden. Q-DAS empfiehlt ausdrücklich, neben der Kennzahl auch Berechnungsmethode und zeitabhängiges Verteilungsmodell zu benennen. Ohne diese Informationen sind Ergebnisse verschiedener Auswertungen nicht zuverlässig vergleichbar. Nachvollziehbarkeit der Auswertung prüfen.
Bitte ergänzen Sie den Fähigkeitsbericht um Zeichnungsrevision, Merkmalsnummer, Spezifikationsgrenzen und Prüfzustand. Stellen Sie die Messwerte mit Zeitfolge und Teilgruppenzuordnung bereit. Benennen Sie außerdem Messmethode, Auswertestrategie, Stabilitätsbewertung und die verwendete Streuungsschätzung.
Bitte erläutern Sie, für welchen Fertigungsstand und Zeitraum das Ergebnis gilt. Bestätigen Sie vor der Auswertung, welche Kennzahl und welches Annahmekriterium vereinbart sind und ob eine Konfidenzgrenze mit beurteilt werden soll.
Ein Fähigkeitswert ist nicht die Freigabe eines Lieferloses
Die Prozessbewertung und die Annahme eines bestimmten Loses beantworten unterschiedliche Fragen. NIST beschreibt die Annahmestichprobe als Grundlage einer Entscheidung über das geprüfte Los. Ein Fähigkeitswert für ein Maß sollte deshalb nicht stillschweigend den gesamten vereinbarten Wareneingangs- oder Freigabeprozess ersetzen.
Auch ein einzelner Schätzwert ist mit Unsicherheit verbunden. Minitab erläutert dafür Konfidenzintervalle und Konfidenzgrenzen. Vereinbaren Sie mit der Qualitätssicherung, ob neben dem Ergebniswert eine untere Konfidenzgrenze relevant ist. Ein allgemein veröffentlichter Richtwert ersetzt weder diese Entscheidung noch die Kundenanforderung.
Führen Sie die Bewertung anschließend mit den übrigen Nachweisen in Ihrer Erstmusterprüfung und Serienfreigabe zusammen. Bei fehlenden Daten ist zuerst die Nachweisfrage offen. Daraus folgt ohne weitere Prüfung weder eine pauschale Teilefreigabe noch eine begründete Aussage über die Ursache eines Fehlers.
Häufige Fragen zu Cpk und Ppk bei Stanzteilen
Ist ein hoher Cpk besser als ein niedriger Ppk?
Die beiden Werte dürfen nicht gegeneinander ausgewählt werden. In der beschriebenen Auswertung beruhen sie auf unterschiedlichen Streuungsschätzern. Prüfen Sie Datenbasis und Zeitverlauf, wenn sie stark auseinanderliegen. Welche Kennzahl zur Beurteilung herangezogen wird, gehört vorab in die Qualitätsvereinbarung. Definitionen der Streuungsschätzer.
Wie viele Messwerte werden benötigt?
Minitab empfiehlt für diese Analyse nach Möglichkeit mindestens 100 Datenpunkte über einen angemessenen Zeitraum. Das ist eine Empfehlung zur Datenerfassung, keine hier festgelegte Mindestmenge für jedes Stanzteil. Die Untersuchung muss zur Auswertemethode und zur Fragestellung passen; viele unmittelbar aufeinanderfolgende Werte bilden nicht automatisch alle Serienbedingungen ab. Hinweise zur Datenerfassung.
Kann aus Cpk direkt eine Ausschussquote berechnet werden?
Eine allgemeine Umrechnung ist nicht belastbar. Modell, Prozesslage und betrachtete Spezifikationsseiten müssen bekannt sein. NIST bindet seine Beispiele zur Fehlerhäufigkeit an ausdrückliche Annahmen. Verlangen Sie deshalb eine nachvollziehbare Berechnung statt einer aus einem Cpk-Wert abgeleiteten pauschalen Gutteilequote. Annahmen der Fähigkeitsindizes.
Kann Cpk auch mit nur einer Spezifikationsgrenze bewertet werden?
Ja, es gibt einseitige Fähigkeitskennwerte. NIST beschreibt dafür getrennte obere und untere Indizes. Eine zweite Grenze darf nicht frei ergänzt werden, nur damit eine Vorlage rechnet. Die passende Auswertemethode muss zur tatsächlich vereinbarten Spezifikation des Merkmals passen. Einseitige Spezifikationen.
Sind ähnliche Cpk- und Ppk-Werte ein Stabilitätsnachweis?
Nein. Ähnliche Werte ersetzen keine Untersuchung des zeitlichen Prozessverlaufs. Die Gegenüberstellung ist hilfreich, aber die Stabilität wird mit geeigneten Methoden geprüft. Lassen Sie sich deshalb neben der Kennzahl die zugrunde liegenden Daten und die dokumentierte Bewertung zeigen. Cpk und Ppk gemeinsam interpretieren.
Prüfanforderungen mit der Zeichnung übermitteln
Kailai fertigt kundenspezifische Stanzteile nach Zeichnung. Geben Sie bei Ihrer Angebotsanfrage an, ob und für welche Merkmale ein Fähigkeitsnachweis benötigt wird. Umfang, Methode und Dokumentation sind projektbezogen zu klären. Dieser Leitfaden ist keine Zusage eines bestimmten Fähigkeitswerts oder eines standardmäßig enthaltenen Nachweispakets.
Quellen und weiterführende Informationen
- NIST: What is Process Capability?
- Minitab: Prozessdaten und Standardabweichungen
- Minitab: Potenzielle Prozessfähigkeit
- Minitab: Gesamtprozessfähigkeit und Konfidenzintervalle
- Minitab: Datenvoraussetzungen
- Q-DAS: Fehler bei der Prozessqualifikation
- NIST: Gauge R & R studies
- NIST: What is Acceptance Sampling?