Benutzer:Hans Genten/Qualitätsmanagement
(in Aufbau)
Bestandteile des Qualitätsmanagement nach ISO 9000ff
Qualitätsplanung
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Qualitätssicherung
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Qualitätsverbesserung (Kontinuierlicher Verbesserungsprozess)
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Qualitätslenkung
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Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch - Testaufgaben für die Berufsausbildung Chemielaborant/-in, Verlag Christiani, 2016, S. 219, Aufg. 1: "Beschreiben Sie zwei dieser Bestandteile."
Referenzmaterialien
Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 219, Aufg. 2: "Nennen Sie fünf Anforderungen, die für die Auswahl eines Referenzmaterials erfüllt sein müssen."
Standard-Arbeitsanweisungen
Formalien
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Inhalte
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Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 220, Aufg. 3: "Nennen Sie je drei Beispiele für Formalien sowie Inhalte eine Arbeitsanweisung."
Ringversuche, ISO 17025, Akkreditierung
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Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 220, Aufg. 4: "1. Eräutern Sie den Begriff 'Ringversuch'. 2. Nennen Sie zwei Ziele von Ringversuchen."
Prüfhäufigkeit, Prüfgenauigkeit, Qualitätsgedanken
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Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 220, Aufg. 5: Wie wird der Qualitätsgedanke am ehesten erfüllt?
Statistik
Stichprobe - Statistik
In der Statistik geht es (unter anderem) darum, die Verteilung von "stichprobenartig" erfassten Daten/Messwerten auszuwerten.
Arithmetischer Mittelwert = Durchschnitt ()
(engl. arithmetic mean (value))
Median ()
Der Wert in der Mitte der nach Größe sortierten Stichprobenwerte (bei einer geraden Anzahl von Werten der Durchschnitt der beiden mittleren Werte; teilt die Werte in einer untere und eine obere Hälfte; engl. median)
Beispiel 1: 9 Werte: 83,5 | 84,1 | 84,7 | 84,7 | 84,9 | 85,1 | 85,2 | 85,6 | 86,0 -> = 84,9
Beispiel 2: 10 Werte: 83,5 | 84,1 | 84,7 | 84,8 | 84,9 | 85,1 | 85,2 | 85,6 | 86,0 | 86,3 -> = 85,0
Unteres und oberes Quartil
Die Quartile teilen die Werte der Stichprobe analog zum Median noch einmal ein. Das untere Quartil ist der Median der unteren Hälfte der Werte (in beiden Beispielen 84,7), das obere Quartil der Median der oberen Hälfte (in den Beispielen 85,2 bzw. 85,6). Bei einer ungeraden Zahl von Werten wird der Median bei beiden Hälften mitgezählt.
Streuung, Streuungsmaße
Spannweite ()
Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert (engl. range)
Mittlere absolute Abweichung ()
Durchschnitt der Beträge der Abweichungen vom arithmetischen Mittelwert (engl. mean absolute difference)
Varianz (, oder )
Durchschnitt der Betragsquadrate der Abweichungen vom arithmetischen Mittelwert (engl. variance, = sigma)
Standardabweichung ( oder )
Wurzel aus dem Durchschnitt der Betragsquadrate der Abweichungen vom arithmetischen Mittelwert (Wurzel aus der Varianz, engl. standard deviation)
Variationskoeffizient = relative Standardabweichung (VK oder RSD)
Das Verhältnis aus Standardabweichung und arithmetischem Mittel (engl. relative standard deviation)
Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 222, Aufg. 8: Berechnung von , , , und RSD für das obige Beispiel 2.
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Erwartungen - Wahrscheinlichkeitsverteilung - Wahrscheinlichkeitsrechnung
In der Wahrscheinlichkeitsrechnung geht es (unter anderem) darum, die Verteilung von Daten/Messwertung vorherzusagen bzw. darzustellen, was man erwartet. Man spricht von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Erwartungswert
Der Erwartungswert ist der erwartete arithmetische Mittelwert.
Erwartete Streuungsmaße
Streuungsmaße sind in der Wahrscheinlichkeitsrechnung analog zu Statistik definiert: , , (, ), (), VK (RSD).
Normalverteilung
Häufig erwartet man, dass die Verteilung einem bestimmten Typ, der Normalverteilung ("Gaußsche Glockenkurve") entspricht. Dabei erwartet man unter anderem, dass
- im Intervall : 68,27% aller Messwerte,
- im Intervall : 95,45% aller Messwerte
- und im Intervall : 99,73% aller Messwerte
zu finden sind.
Quality Control Charts (Qualitätsregelkarten)
Quality Control Charts, im Deutschen Qualitätsregelkarten (eigentlich müsste man "Qualitätsregeldatenblätter" sagen), dienen dazu, bei der Kontrolle eines Prozesses regelmäßig stichprobeartig erfasste Werte so darzustellen, dass Abweichungen von den Erwartungen möglichst schnell ins Auge fallen.
Warngrenzen und Eingriffsgrenzen
Grenzwerte in Qualitätsregelkarten werden durch horizontale, durch Farbe bzw. Linienstärke hervorgehobene Linien dargestellt. Man unterscheidet zwischen Warn- und Eingriffsgrenzen, die jeweils oberhalb bzw. unterhalb des als optimal definierten Mittelwertes des zu steuernden Prozesses liegen. Meist geht man dabei von einer Normalverteilung aus und definiert die Warn- und Eingreifgrenzen wie folgt:
Bezeichnung | Abkürzung | Wert | Linienart |
Obere Eingriffsgrenze | OEG | rote, fette Strichlinie | |
Obere Warngrenze | OWG | rote, dünne Strichlinie | |
Mittelwert | grüne Volllinie | ||
Untere Warngrenze | UWG | rote, dünne Strichlinie | |
Untere Eingriffsgrenze | UEG | rote, fette Strichlinie |
Beispiel: Der elfte Messpunkt (fünfte von rechts) in der nachfolgend gezeigten Regelkarte liegt oberhalb der oberen Warngrenze. Wenn eine Eingriffsgrenze überschritten wäre, so wäre es möglich, dass der Prozess an dieser Stelle außer Kontrolle geraten ist. In knapp 3 von ca. 1000 Fällen wird aber aus statistischen Gründen die Eingriffsgrenze überschritten (bei dem oben definierten -Bereich, ohne dass dies zwangsläufig bedeutet, dass der Prozess oder seine Parameter sich verändert haben (). Bei Übersteigen der Warngrenzen sind mögliche, unbeabsichtigte Veränderungen im Prozess zu suchen und ggf. geeignete Abstellmaßnahmen zu ergreifen, um den Prozess wieder in seinen ordnungsgemäßen Zustand zu bringen. So kann der Prozess im Idealfall korrigiert werden, noch bevor dieser außer Kontrolle gerät und möglicherweise fehlerhafte Teile produziert werden.
Typische Außer-Kontroll-Situationen
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Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 221, Aufg. 6
Stoffreinheit
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Zertifizierte Reinheit
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Wiederfindungsrate
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Prüfungsaufgabe
PAL-Prüfungsbuch (s.o.), S. 221, Aufg. 7