Obere Eingriffsgrenze Rechner

Willkommen bei Omni's Obere-Eingriffsgrenze-Rechner! Ein einfaches Tool, wenn du die obere Eingriffsgrenze (OEG) deines Prozessdatensatzes berechnen möchtest. Die obere und die untere Eingriffsgrenze sind wichtige Indikatoren, die dir dabei helfen, festzustellen, ob die Schwankungen in deinem Prozess stabil sind und von einer erwarteten Quelle verursacht werden.

Wenn du weiterliest, erfährst du, was Eingriffsgrenzen und Regelkarten sind, wie du die obere Eingriffsgrenze berechnest und sie in der Praxis anwendest. Um das Konzept besser zu verstehen, haben wir auch ein Beispiel für dich vorbereitet. Bist du an Bord? 👩🏻‍🏫

Eingriffsgrenzen werden verwendet, um festzustellen, ob die von uns beobachtete Schwankung eines Prozesses innerhalb der erwarteten Grenzen liegt. Genauer gesagt helfen uns Eingriffsgrenzen dabei, zu erkennen, ob die beobachtete Schwankung des Prozesses, der uns interessiert, auf zufällige oder bestimmte Ursachen zurückzuführen ist. Jede Veränderung, die innerhalb der Eingriffsgrenzen festgestellt wird, ist mit großer Wahrscheinlichkeit dem Zufall zuzuordnen. Andererseits wird eine Abweichung außerhalb der Eingriffsgrenzen oftmals mit bestimmten Ursachen in Verbindung gebracht.

Die obere Eingriffsgrenze (OEG) und die untere Eingriffsgrenze (UEG) dienen als Grenzen für die erwartete Abweichung der Daten.

Klingt kompliziert? Hier ist ein Beispiel:

• Nehmen wir an, deine Bäckerei braucht im Durchschnitt 40 Minuten, um Brot zu backen 🍞. Aufgrund von zufälligen Ursachen dauert der Backvorgang manchmal 46 Minuten, aber manchmal reichen auch 34 Minuten. Da diese Zeitabweichung auf gemeinsame Ursachen zurückzuführen ist, liegt sie innerhalb der statistischen Eingriffsgrenzen. Wenn dein Ofen jedoch kaputtgeht und das Brotbacken eine Stunde dauert, ist die Zeitschwankung auf eine bestimmte Ursache zurückzuführen (z. B. eine Fehlfunktion des Ofens).

Um die Eingriffsgrenzen deines Prozessdatensatzes zu berechnen, befolge diese Schritte:

1. Berechne den Mittelwert x.
2. Berechne die Standardabweichung σ des Datensatzes.
3. Multipliziere die Standardabweichung mit der Eingriffsgrenze L (Streuung der Sigma-Linien vom Kontrollmittelwert) und:
   • Addiere diese Zahl zum Mittelwert, um die obere Eingriffsgrenze OEG = x - (-L ∙ σ) zu ermitteln; oder
   • Ziehe diese Zahl vom Mittelwert ab, um die untere Eingriffsgrenze UEG = x - (L ∙ σ) zu erhalten.

Hinweis: Obwohl die Eingriffsgrenze, die du auswerten möchtest, eine beliebige Zahl sein kann, haben wir die Standard-Eingriffsgrenze unseres Rechners auf drei Sigmas festgelegt, da sie am häufigsten verwendet wird. Wenn du andere Kontrollgrenzen ausprobieren möchtest, kannst du sie gerne ändern. Wenn du mehr über die Drei-Sigma-Regel erfahren möchtest, schau dir Omni Drei-Sigma-Regel Rechner 🧠 an.

Jetzt, wo du weißt, wie du die obere Kontrollgrenze berechnen kannst, lass uns über die Verwendung von Kontrollgrenzen sprechen.

Eingriffsgrenzen werden in der Regel von Drei-Sigma-Regel-Praktikern als statistische Qualitätskontrolle eingesetzt, um festzustellen, ob die Schwankungen im betreffenden Produktionsprozess außer Kontrolle geraten sind (nicht stabil sind). Um eine solche statistische Prozessüberwachung durchzuführen, werden Regelkarten herangezogen. Wenn die Regelkarte anzeigt, dass der Prozess außer Kontrolle geraten ist und die Schwankungen über der oberen und unteren Eingriffsgrenze liegen, kann die Analyse der Abbildung helfen, die Ursache für diese Schwankungen zu ermitteln.

Wenn du dich auch für die Fähigkeit deines Prozesses interessierst, Ergebnisse im Verhältnis zu den Kundenanforderungen zu erzielen, schau dir den Prozessfähigkeitsindex Rechner 🇺🇸 an.

Erinnerst du dich an das Beispiel mit der Bäckerei?! 👨🏻‍🍳

Angenommen, du hast unseren Eingriffsgrenzen-Rechner benutzt und festgestellt, dass die obere Eingriffsgrenze für das Brotbacken 46 Minuten beträgt 🕐. Wenn der Ofen nicht richtig funktioniert und statt 40 Minuten (durchschnittliche Backzeit) eine Stunde zum Brotbacken braucht, zeigt die Abbildung des Prozesses unerwartete Abweichungen. In diesem Fall werden die Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt deutlich über der oberen Eingriffsgrenze liegen; deshalb kannst du als Bäcker davon ausgehen, dass die Prozessleistung aufgrund der besonderen Ursache, z. B. eines defekten Backofens, verschlechtert ist und nicht aufgrund zufälliger Ursachen.