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Messsystemanalyse

Überblick

Eine Messsystemanalyse überprüft und optimiert die Fähigkeit eines Messsystems. Wesentliche Entscheidungskriterien sind dabei die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit. Messsystemanalysen werden oft vernachlässigt, da man die Auswirkungen eines nicht funktionierenden Messsystem gerne übersehen kann. Dabei ist ein fähiges Messsystem die Grundlage für alle Entscheidungen auf Basis von Zahlen, Daten und Fakten.

 

Konzept

Die Ursachen für ungenaue Messungen sind vielfältig und individuell. Dies kann z.B. von der Tagesform oder dem Trainingsstand der Mitarbeiter, der Kalibrierung der Maschine, dem Zustand der Messmittel oder von exogenen Faktoren wie Temperatur oder Druck abhängen. Diese Faktoren können bewirken, dass die Messung weder genaue noch präzise Ergebnisse liefert. Dabei bedeutet der Begriff "genau", dass der Mittelwert der Messergebnisse mit den tatsächlichen Prozessdaten übereinstimmt. Die "Präzision" hingegen bezeichnet Übereinstimmung der Streuung von Messergebnissen und tatsächlichen Prozessdaten. 

Ziel der Messsystemanalyse ist nun die Herstellung der Messsystemfähigkeit sowohl im Sinne der Wiederholbarkeit (ein Prüfer wiederholt die Messung) als auch der Reproduzierbarkeit (ein anderer Prüfer führt die Messung durch). 

Im Rahmen von Six Sigma Projekten ist die Messsystemanalyse ein wesentlicher Bestandteil der Measure-Phase. Hier wird je nach Art der vorliegenden Daten (diskret vs. stetig) ein entsprechendes statistisches Verfahren zur Überprüfung durchgeführt. So wird bei diskreten Daten mit wenigen Kategorien auf den Kappa-Index zurückgegriffen, während bei stetigen Daten eine Gage R&R angewendet wird.

Die Messsystemanalyse ist dann so lange zu wiederholen, bis die Messsystemfähigkeit erreicht wird.

 

Mehrwert

Die Messsystemanalyse sorgt dafür, dass die Messergebnisse nicht durch das Messsystem verzerrt werden. In der Praxis wird die Einflussvariable "Messsystem" zusammen mit dem Faktor "ausreichende Stichprobengröße" gerne ausgeblendet. Dies führt in der Regel zu ungenauen Daten, die dann trotzdem als Basis für Entscheidungen herangezogen werden, wenn eine Organisation überhaupt auf Basis von Daten und nicht auf Basis von Meinungen Entscheidungen trifft.

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