Q-DAS Statistiksoftware senkt Kosten in industrieller Produktion
Die Beurteilung der Prozesse erfolgt anhand der Kriterien „fähig“ oder „nicht fähig“. Provokativ ausgedrückt endet hier der Erkenntnisgewinn bei den meisten Statistikprodukten. Der Anwender erhält für jedes Prozessmerkmal lediglich eine Aussage über die Nicht-/Fähigkeit. Das ist genug, um Berichte für den Prozessfähigkeitsnachweis zu erstellen, was allerdings nur für fähige Prozesse Sinn macht.
Spätestens jedoch, wenn Anforderungen an die Prozessfähigkeiten nicht erfüllt werden, reicht die Aussage fähig oder nicht fähig nicht mehr aus. Die Frage nach dem „Warum ist der Prozess nicht fähig?“ drängt sich auf. Die Q-DAS Statistiksoftware qs-STAT liefert Antworten auf diese Frage. Alles basiert auf dem Grundgedanken der Prozessfähigkeitsanalyse, der besagt, dass repräsentative Stichproben aus dem Fertigungsprozess entnommen werden und die zugehörigen Messungen die Zustände der zur Entnahmezeit herrschenden Einflüsse beinhalten. Wenn Messsystemfähigkeit und Maschinenabnahme erfolgreich waren, bedeutet das, dass ALLE Prozessschwankungen mit diesen Einflüssen erklärt werden können. Mit qs-STAT lassen sich die Messdaten nach den Einflüssen aufteilen und gewähren damit tiefere Einblicke in die Produktion.
Zur automatisierten Überwachung ist zudem die Q-DAS Statistiksoftware M-QIS im Einsatz, die die Messdaten zyklisch analysiert. Tritt ein Problem auf, wird automatisch ein Bericht versendet, der in diesem Fall auf die Maschinen hinweist, die nicht fähige Prozesse liefern. Somit werden die Verantwortlichen im Bedarfsfall mit aufbereiteten Informationen im PDF-Format versorgt. Auch Nicht-Nutzer der Q-DAS Software profitieren somit vom Erkenntnisgewinn.
Das Einsparungspotenzial durch einen derartigen Erkenntnisgewinn ist hoch, da ggf. mit einfachen Mitteln Prozessverbesserungen herbeigeführt werden. Ein Produkt, das beispielsweise für 26,00 € verkauft wird und von dem am Tag 1260 Einheiten hergestellt werden, kann bei der Warenausgangskontrolle zu einem Ausschuss von 8 % der Teile führen. Damit liegen die Einbußen pro Tag schon bei 2620,80 €. Angenommen, man könnte mit den Verbesserungen den Ausschuss um immerhin 3% reduzieren, ergäbe das Mehreinnahmen von 358.722 € jährlich, die durch den mit der Q-DAS Software gewonnenen Erkenntnisgewinn erzielt werden. Es liegt nah, dass Verbesserungen um mehr als 3% bzw. bei hochpreisigen Teilen noch deutlich größere Einsparpotenziale aufweisen.
Q-DAS ist ein führender Anbieter von Software und Dienstleistungen für die Qualitätssicherung in der industriellen Produktion.
Die Lösungen von Q-DAS erlauben es Unternehmen unterschiedlichster Branchen, ihre Produkt- und Prozessqualität zu steigern – von der Planung über die Erfassung und Visualisierung von Daten bis hin zu deren statistischen Auswertung und dem aufgaben- und anwendergerechten Reporting.
Bereits bei der Produktplanung und -entwicklung sowie in komplexen Zusammenbauprozessen bietet Q-DAS mit dem 3D-Messdatenmanagement eine strukturierte Datenverwaltung für alle dimensionalen Messdaten. Ob in der Fertigung oder im Messraum, mit Q-DAS Statistikprodukten können Bediener und Messtechniker anschließend zielgerichtet ihre Messwerte, Prüf- und Prozessdaten erfassen, beurteilen und überwachen.
Die Q-DAS Software hat sich dank ihrer normen- und richtlinienkonformen Auswertung zu einem Industriestandard entwickelt. Namhafte Unternehmen u. a. aus den Bereichen Automotive, Maschinenbau, Elektrotechnik und Pharmazie nutzen die Tools zur Qualifikation ihrer Fertigungseinrichtungen sowie zum Nachweis ihrer Prüfprozesseignung, Produkt- und Prozessqualität. Allgemeine und unternehmensspezifische Schulungen zur Anwendung der Software sichern einen effektiven Umgang mit Q-DAS Produkten. Lehrgänge zu Themen der statistischen Prozesslenkung, Fertigungsmesstechnik und Qualitätssicherung vermitteln das benötigte Fach- und Methodenwissen.
Mit Hauptsitz in Deutschland betreut Q-DAS weltweit 8.000 Kunden, deren 150.000 Anwender mit der Software täglich neue Erkenntnisse gewinnen, um damit ihre Effizienz zu steigern und ihre Produktionskosten zu senken.
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