Statistikfrage auf dem Berufsalltag :-)

[Oli_kf]

Mahlzeit zusammen :-)

Habe eine Frage welche mir gerade etwas Kopfzerbrechen bereitet :-) Ein Betrieb produziert am Tag 60.000 Einheiten eines Produkts. Pro Tag werden davon 16 Stück auf ihre Funktion hin überprüft. 5 von den überprüften Einheiten sind Fehlerhaft. Ich will jetzt irgendwie Hochrechnen wie viele meiner 60.000 Einheiten Fehlerhaft sein könnten. Habt ihr eine Idee wie man das statistisch irgendwie hinbekommen könnte?


Gruß

Oliver

[Watchfever]

also ich bin bei Weitem kein Statistiker, aber ich würde mal denken wenn von 16 Proben 5 fehlerhaft sind, ist das ungefähr 1/3...

Ich würde also mal vermuten dass von 60.000 ca 20.000 fehlerhaft sind...

Oder hab ich da einen Denkfehler?

[Bullit]

Bei der Fehlerquote würde ich hier anwesende Juristen um Hilfestellung beim Insolvenzantrag bitten.

Gruß

Erik

[MattR]

Ich würde auch auf eine Fehlerquote von guten 30% tippen und das auf die Grundgesamtheit umlegen. Ob das jetzt viel Ausschuss ist sei dahingestellt da wir das Produkt nicht kennen.

[heintzi]

Rein rechnerisch eben 60000/16*5 = 18750

Aber ob die Stichprobe reicht, um das umzulegen, weiss ich nicht.

Ich würde auf jeden Fall ein paar Leute rausschmeissen und durch Roboter ersetzen

[Thorsten636]

... oder ein paar Roboter rausschmeissen und durch Leute ersetzen

[Insoman]

Bei der Fehlerquote würde ich hier anwesende Juristen um Hilfestellung beim Insolvenzantrag bitten.

Gruß

Erik

Bitte sehr: https://www.justiz.nrw.de/WebPortal/...venz/index.php



30% Fehlerquote :Eek:

[habepe]

Also wir haben früher in der Hauptschule noch Dreisatz gelernt.....

[dafredy]

Mahlzeit zusammen :-)

Habe eine Frage welche mir gerade etwas Kopfzerbrechen bereitet :-) Ein Betrieb produziert am Tag 60.000 Einheiten eines Produkts. Pro Tag werden davon 16 Stück auf ihre Funktion hin überprüft. 5 von den überprüften Einheiten sind Fehlerhaft. Ich will jetzt irgendwie Hochrechnen wie viele meiner 60.000 Einheiten Fehlerhaft sein könnten. Habt ihr eine Idee wie man das statistisch irgendwie hinbekommen könnte?


Gruß

Oliver

...theoretisch KÖNNTEN 59.989 Stück fehlerhaft sein, weil definitiv korrekt funktionieren ja nur die 11 Stück, die die Prüfung bestanden haben. Wenn du jeden Tag prüfst und immer 5 von 16 nicht korrekt sind, so ist es recht wahrscheinlich, dass immer 18.750 Stück oder 31,25% nicht funktionieren. Wenn du aber nur einmalig 16 Stück geprüft hast und dabei 5 fehlerhaft waren, gilt es nun herauszufinden, wie repräsentativ die einmalige Prüfung war, weil es hier eine Fehlerquote irgendwo zwischen 0,0084% und 99,98% geben kann. Gar nicht so einfach

[Oli_kf]

...theoretisch KÖNNTEN 59.989 Stück fehlerhaft sein, weil definitiv korrekt funktionieren ja nur die 11 Stück, die die Prüfung bestanden haben. Wenn du jeden Tag prüfst und immer 5 von 16 nicht korrekt sind, so ist es recht wahrscheinlich, dass immer 18.750 Stück oder 31,25% nicht funktionieren. Wenn du aber nur einmalig 16 Stück geprüft hast und dabei 5 fehlerhaft waren, gilt es nun herauszufinden, wie repräsentativ die einmalige Prüfung war, weil es hier eine Fehlerquote irgendwo zwischen 0,0084% und 99,98% geben kann. Gar nicht so einfach

leider schaut es jeden Tag anders aus :-)

[Agent0815]

leider schaut es jeden Tag anders aus :-)

Zugegeben, die Produktion in China ist zwar kostengünstig, was sich jedoch schnell relativieren kann

[RBLU]

Kommt auch darauf an, ob die 16 Proben verteilt ueber den Tag genommen werden oder z.B. nur am Ende des Tages oder der Shift. Die Proben muessen repraesentativ sein.

Um welches Produkt handelt es sich?

PS: Weiterhin ist es wichtig die Komplexitaet des Produktes zu beruecksichtigen, wie z. B. der Einsatz von Teilen von anderen Subunternehmen etc.

[Oli_kf]

Kommt auch darauf an, ob die 16 Proben verteilt ueber den Tag genommen werden oder z.B. nur am Ende des Tages oder der Shift. Die Proben muessen repraesentativ sein.

Um welches Produkt handelt es sich?

PS: Weiterhin ist es wichtig die Komplexitaet des Produktes zu beruecksichtigen, wie z. B. der Einsatz von Teilen von anderen Subunternehmen etc.

Es handelt sich um Konservendosen. Die Proben werden über den Tag verteilt genommen.

[903Klassik]

Um eine etwa annähernde Quote zu erhalten, nimm einfach den Wochenschnitt, das ist aussagefähiger als der Tagetest.
Die Frage ist ja auch weiter, wo werden die Proben genommen?
Viel Glück.

Wobei sich die Frage des TS eher anhört wie die Aufgabenstellung aus einem Lehrbuch.
Wer mit solchen Mängeln zu kämpfen hat, der hat andere Probleme - gewaltig andere Probleme.

[Edmundo]

Also wir haben früher in der Hauptschule noch Dreisatz gelernt.....

Das hab ich auch gedacht, so was lernt man in der 5. Klasse schon.

Ich würde mich anstatt Lösung der Rechenaufgabe die Produktion anhalten und mich schleunigst auf die Fehlersuche geben. So Richtung 8D-Report und Co. Q-Methoden werden Dir ja hoffentlich bekannt sein.

[frank37]

Muss ja nicht so dramatisch sein. Es gibt ja auch "harmlose" Fehler wie Etikett schräg, Kratzer am Boden, Inhalt zuviel/zuwenig.... Der Fehler muss ja nicht immer lebensbedrohlich sein. Ich hoffe doch nicht das die Anzahl der verdorbenen Konserven ist.
Ein Statistiker würde sicher hierzu anmerken, dass die Stichprobe im Verhältnis zur Grundgesamtheit viel zu klein ist, das kann man fast nicht seriös hochrechnen.

[RoyalFlush]

Da sind ja lauter Statistikprofis am Werk...

Die Stichworte nach denen Du suchen solltest, sind t-Test, Konfidenzintervalle, Mittelwerttest, usw.

Erster Einstieg wie so oft auch über Wiki möglich...:
http://de.wikipedia.org/w/index.php?...idenzintervall

Wenn Du in der Schule/im Studium nix mit Statistik am Hut hattest, wird es schwierig werden das binnen kurzer Frist wirklich zu verstehen. Muss man sich schon ein bisschen reindenken...

[Chris360]

Mahlzeit zusammen :-)

Habe eine Frage welche mir gerade etwas Kopfzerbrechen bereitet :-) Ein Betrieb produziert am Tag 60.000 Einheiten eines Produkts. Pro Tag werden davon 16 Stück auf ihre Funktion hin überprüft. 5 von den überprüften Einheiten sind Fehlerhaft. Ich will jetzt irgendwie Hochrechnen wie viele meiner 60.000 Einheiten Fehlerhaft sein könnten. Habt ihr eine Idee wie man das statistisch irgendwie hinbekommen könnte?


Gruß

Oliver

Sehr komplexes Thema. Kommt auf verschiedene Parameter an. Einfachste Annahme wäre es, 5/16 auf 60.000 hochzurechnen. Ist aber etwas zu leicht.
Zunächst: Nimmst Du alle Proben direkt nach Produktionsbeginn, alle gleichverteilt über den Mittagszeitraum, alle gleichverteilt über den ganzen Produktionszeitraum, usw. ?
Was man sicher sagen kann: Die Anlage produziert zwischen 5 und 59.989 Fehler.
Minimalfehlerhaft sind 5/60.000 (5 sind auf Funktion fehlerhaft)
Maximalfehlerhaft sind 59.989/60.000 (11 sind auf Funktion sicher)


Nächster Vorgang wäre jetzt, die Stichprobe in den kommenden Perioden so weit es geht auszuweiten, d.h. mehr als 16 wenn möglich. Wenn sich der Verdacht erhärtet, dass 5/16 fehlerhaft sind, hast Du ein Problem. Wenn die kommenden Stichprobenergebnisse schwanken, liegen anormale Produktionsergebnisse vor. Die Qualität ist nicht gesichert.
Wie gesagt, das kann komplex werden. Um Sicherheit zu erhöhen, immer n (Stichprobenumfang) erhöhen.

[Oli_kf]

Also hier mal der richtige Ablauf, das oben war nur als Beispiel gedacht :-)

In dem Betrieb gibt es zwei Schichten in denen jeweils ca. 30.000 Einheiten produziert werden. Eine Schicht geht 8 Stunden und jede Stunde wird eine Stichprobe entnommen. Es kann vorkommen das von den acht Proben 5 Fehlerhaft sind, aber es kommt auch vor das alle in Ordnung sind.

[Hr.Nitsche]

1) Hast du schon mal geprüft, ob den Messsystem passt? Also ist sichergestellt, dass fehlerhaft auch wirklich fehlerhaft ist. Ein paar Fragen zur Orientierung: Wird automatisch gemessen, oder macht das ein Mensch? Wenn letzteres, ist sichergestellt, dass der Mensch korrekt und vor allem immer gleich misst? Spielt die Temperatur eine Rolle? Wird das Teil immer zur gleichen Zeit aus der Anlage genommen- also auf die Minute genau?

Da 5 von 16 mal in Ordnung sind und mal nicht deutet auf eine hohe Varianz in deinem Prozess.

Ich würde hier vorschlagen, die Daten zu schichten. Das bedeutet du teilst die entnommenen Teile und die dazu gehörigen Messergebnisse (entweder i.O. oder n.i.O bzw. stetige Werte wie Abmessungen etc.) nach Merkmalen auf. Dies könnten (a) Schicht 1 oder Schicht 2 sein, (b) die Wochentage, (c) die Stunde, (d) die Maschine, falls mehrere eingesetzt werden, und so weiter. Häufig liefert das schon mal einen Hinweis, wo der Wurm drin ist. Eventuell ist jeden Dienstag ja Karaokeparty und Mittwochs hast du den Salat

Viel Erfolg!