Ein Histogramm ist ein zusammenfassendes Diagramm, das eine Anzahl von Datenpunkten anzeigt, die in verschiedene Bereiche fallen. Der Effekt ist eine grobe Annäherung an die Häufigkeitsverteilung der angegebenen Messdaten. In der SPC-Analyse werden Histogramme häufig in Kombination mit Regelkarten verwendet, um Abweichungen zu untersuchen und festzustellen, ob Prozesse unter Kontrolle sind oder außerhalb der Spezifikation liegen. Diese Daten können wichtige Informationen und Möglichkeiten für eine Linie, einen Standort oder sogar für mehrere Standorte aufzeigen. Weitere Informationen: Histogram (Wikipedia.org)

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Ein Histogramm-Häufigkeitsbalken-Diagramm zeigt eine ungefähre Darstellung der Streuung oder Verteilung von numerischen oder kategorialen Daten:

• Der Sollwert ist der benutzerdefinierte Zielwert eines Prozesses.

• Der Mittelwert ist der Durchschnitt der Datenpunkte, die zur Berechnung der zentralen Linie des Prozesses verwendet werden.. 

• Die untere Spezifikationsgrenze (LSL) und die obere Spezifikationsgrenze (USL) bestimmen, wie gut ein Prozess die Kundenanforderungen erfüllt. Die Spezifikationsgrenzen werden von den Kundenanforderungen abgeleitet und geben die minimalen (LSL) und maximalen (USL) akzeptablen Grenzen eines Prozesses an.

• Cp ist ein Index für die Funktion des Prozesses, der das Verhältnis zwischen dem Spezifikationsbereich (USL-LSL) und der Standardabweichung des Prozesses darstellt..

•  Cpk ist ein Index für die Funktion des Prozesses, mit dem das Minimum der Statistiken Cpl und Cpu gemessen wird. Cpk gibt an, ob der analysierte Prozess in der Lage ist, wenige oder keine Fehler (je höher die Zahl, desto geringer die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler produziert werden) innerhalb der Spezifikationsgrenzen des Kunden zu produzieren.

• Die CpU-Statistik setzt die Differenz zwischen der USL und der zentralen Linie in Beziehung zur Standardabweichung.

• Die CpL-Statistik setzt die Differenz zwischen der zentralen Linie und der LSL in Beziehung zur Standardabweichung.

Verwendung der Datenquelle SPC Messungen zur Erstellung eines Histogramms

Sie verwenden die Datenquelle SPC-Messungen in DataMiner, um Histogramm-Häufigkeits-Balkendiagramme zu erstellen. Messungen umfassen eine Vielzahl von Datenerfassungsaktivitäten, die im Fenster NPI-Prozessdefinition angegeben sind.

1. Wählen Sie die SPC-Datenquelle auf der linken Seite des Fensters aus und wählen Sie dann die Datenquelle SPC Measurements unter Data Sources.

2. Um Messungen für ein Histogramm anzuzeigen und auszuwählen, wählen Sie die Registerkarte Optionen, wählen Sie die Schaltfläche Messungen, geben Sie ein Sternchen * in das Fenster Suchen ein und drücken Sie die Eingabetaste.
   
   

3. Geben Sie unter Histogramm-Optionen die Bin-Anzahl an.

4. (Optional) Um eine Stichprobenpopulation für das Histogramm zu verwenden, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Verwendung einer Stichprobenpopulation.

5. Gehen Sie unter Benutzerdefinierte Spezifikationsgrenzen wie folgt vor:
   
   

   • Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Obere Spezifikationsgrenze, und geben Sie dann die obere Grenze für dieses Histogramm ein.

   • Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Untere Spezifikationsgrenze, und geben Sie dann die untere Grenze für dieses Histogramm ein.

   • Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Nennwert, und geben Sie dann den gewünschten Nennwert für das Histogramm ein.
     
     

6. Verwenden Sie die anderen Registerkarten im DataMiner-Fenster, um weitere Einstellungen für das Histogramm anzugeben, und wählen Sie dann die Schaltfläche Ausführen, um das Histogramm zu erstellen. 
   
   

Was ist der Unterschied zwischen einem Balkendiagramm und einem Histogramm?

Der wichtigste Unterschied zwischen einem Balkendiagramm und einem Histogramm besteht darin, dass ein Histogramm nur dazu verwendet wird, die Häufigkeitsverteilung der angegebenen Messdaten in einem kontinuierlichen Datensatz darzustellen, der in eine Gruppe oder Klasse von Datenpunkten oder Intervallen unterteilt ist, die als Datenbins bezeichnet werden. Jeder Balken in einem Histogramm steht für ein Datenfeld. Balkendiagramme können für viele andere Arten von Variablen verwendet werden, darunter auch für ordinale und nominale Datensätze.  

Im Gegensatz zu einem Balkendiagramm gibt es in einem Histogramm keine Lücken zwischen den Balken (allerdings können einige Balken fehlen, was keine Häufigkeiten widerspiegelt). Der Grund dafür ist, dass ein Histogramm einen kontinuierlichen Datensatz darstellt und es daher keine Lücken in den Daten gibt (obwohl Sie entscheiden müssen, ob Sie die Werte an den Grenzen der Bins auf- oder abrunden).