Hallo Ronny!
Wenn die 800 Stück eure gesammelten Marktrückläufer sind, würde ich mit Statistik und Stichproben gar nicht erst anfangen. Ich würde jeden anschauen. Der Aufwand tut zwar weh, aber das Risiko, etwas Interessantes zu übersehen ist einfach zu groß, wenn Du nur 10\% begutachtest.
100\%ige Weihnachten wünscht
Frank

> JA
Wenn du damit den Fehler meinst den ich bestimmt habe --> NEIN
: Es würde mich interessieren, wie Du von den Fehlerarten auf die Ursachen schliessen kannst.
R: Dieses Produkt wird mehreren Prüfungen unterzogen.
1. Optisch
2. Messend (Messergebnisse schränken den Fehler ein)
3. Geöffnet unter Mikroskop + Begutachtung
Ich weiss das geht etwas am Topic vorbei, aber Barbara und Fritz haben Dir dazu ja schon einige Informationen gegeben.
R: Auch wenn es am Thema vorbeigeht ist es trotzdem interessant.
So, nachdem heute mein letzter Arbeitstag war und Weihnachten nnoch ein wenig stressig ist, melde ich mich erst nach den Feiertagen wieder. Falls nun noch Fragen auftauchen sollten --> bitte mailen.
Ansonsten schöne Weihnachtstage mit euren Lieben.
Ronny

Guten Abend Barbara,
Du schreibst:
: die Poisson- und Binomialverteilung sind nur dann geeignet, wenn Du Anzahlen von Fehlern oder Anteile von Fehlern zählen willst, aber nicht für das Zählen von Fehlerarten oder verschiedene Anteile für unterschiedliche Fehlerarten.
Das ist mir schon klar, vielleicht habe ich die Problematik auch noch nicht richtig verstanden, daher hier noch einmal mein Problemverständnis.
Die Schrotteile basieren auf drei unterschiedlichen Fehlerklassen, sagen wir mal
1. geometrische Fehler (Länge, Durchmesser)
2. falsche Werkstoffeigenschaften
3. Oberflächenfehler.
Wenn ich Ronny richtig interpretiere, möchte er in einem ersten Schritt die Häufigkeit (Gewichtung) dieser drei Fehlerklassen in seinem Los N=800 kennenlernen. Dieses Wissen möchte er aus einer (möglichst billigen) Stichprobenprüfung gewinnen. Er zieht eine Zufallsstichprobe mit n=80 und ermittelt die Anzahl Fehler der Klasse A / B und C. Das ist doch die gängige Vorgehensweise bei der AQL - Stichprobentechnik. Nur, daß im vorliegenden Fall nicht über Annahme oder Rückweisung zu entscheiden ist, sondern der Vertrauensbereich für den besten Schätzwert jeder Fehlerklasse zu ermitteln ist.
In einer weiteren Stufe wird nach der Verteilung innerhalb der Fehlerklasse z.B. Klasse A / geometrische Fehler gesucht. Dies können falsche Längen, Durchmesser, Gewinde etc. sein. In der Summe kennt Ronny 25 dieser Fehlerarten.
Warum Ronny_s Firma diese Vorgehensweise so gestaltet, weiß ich nicht, aber vielleicht muß er den Prüfaufwand langwieriger und teuerer Prüfungungen planen etc. und dann macht das Ganze schon Sinn. Eine Verteilung dieser 25 Fehlerarten aus 80 Teilen ableiten zu wollen, da gebe ich allen Recht, ist sicherlich kein sinnvolles Unterfangen. Eine Gewichtung der übergeordneten Fehlerklassen hingegen ist mit der von mir geschilderten Vorgehensweise möglich, wenn auch die Präzision zu wünschen übrig läßt.
Oder mache ich da einen Fehler?
Gruß von der schönen blauen Donau
Fritz

Hallo Fritz,
die Binomialverteilung hat einen Paramter, d. h. Du kannst damit zwei Zustände beschreiben (i.O./n.i.O, Fehler A oder B,...) Wenn Du mehr als zwei Zustände beschreiben willst, dann brauchst Du dafür die multivariate Binomialverteilung, kurz Multinomialverteilung, bei der für jeden Zustand eine Auftretenswahrscheinlichkeit angegeben wird.
Du brauchst dann für jede dieser Wahrscheinlichkeiten einen Unsicherheitsbereich, um bei jedem Zustand auf der sicheren Seite sein zu können - und genau das ist schwierig zu berechnen.
Die Poissonverteilung ist geeignet für selten auftretende Ereignisse (um die es Ronny nicht geht). Auch hier hättest Du die Möglichkeit, mehr als zwei seltene Fehlerarten über eine multivariate Poissonverteilung zu modellieren.
Die von Dir und Ronny benutzten Tabellen sind aber nur für die Binomialverteilung geeignet, d. h. Stichprobenumfänge oder Unsicherheits-Wahrscheinlichkeiten für mehr als zwei Zustände (auch wenns nur drei sind können damit nicht bestimmt werden. Wenn z. B. der Fehler A mit einer Wahrscheinlichkeit von 50\% auftritt, dann kann Fehler B nicht mehr mit einer Wahrscheinlichkeit von 60 \% auftreten, weil die beiden Fehlerklassen sich gegenseitig begrenzen. Insgesamt müssen sich die Anteile der Fehler auf 100 \% addieren und deshalb muss auch ein bisschen mehr gerechnet werden.
Ich hoffe das klärt Deine Frage.
Viele Grüße
Barbara



bb-sbl.de

Hallo Barbara
Mal ein kleiner Zwischenruf, in der Regel lese ich nur Beiträge wenn es um Berechnungen geht, weil Ihr da die Profis seit, aber warum soll wenn der Fehler A wie beschrieben mit 50\% auftritt der Fehler B auch 50\% sein.
Man wird doch zu jedem Fehlerprozent auch ein seperates Diagramm erstellen müssen, also Fehler A ist mit 50\% und Fehler B mit 60\% vertreten d.H. das 10\% der 100\% Teile mit dem Fehler A und B belastet sind.
Bei uns wird die Fehleranalyse dann zwar schon bei einem Fehler zu einer Ausmusterung führen, die aber immer alle Fehler pro Bauteil dokumentieren muß, in Prozent für jeden Fehler der Lieferung.
Was ich nicht verstehe wie bringe ich hier die Auftretenswarscheinlichkeit unter.
gruß vom bodensee steffen.h.
: Hallo Fritz,
: die Binomialverteilung hat einen Paramter, d. h. Du kannst damit zwei Zustände beschreiben (i.O./n.i.O, Fehler A oder B,...) Wenn Du mehr als zwei Zustände beschreiben willst, dann brauchst Du dafür die multivariate Binomialverteilung, kurz Multinomialverteilung, bei der für jeden Zustand eine Auftretenswahrscheinlichkeit angegeben wird.
: Du brauchst dann für jede dieser Wahrscheinlichkeiten einen Unsicherheitsbereich, um bei jedem Zustand auf der sicheren Seite sein zu können - und genau das ist schwierig zu berechnen.
: Die Poissonverteilung ist geeignet für selten auftretende Ereignisse (um die es Ronny nicht geht). Auch hier hättest Du die Möglichkeit, mehr als zwei seltene Fehlerarten über eine multivariate Poissonverteilung zu modellieren.
: Die von Dir und Ronny benutzten Tabellen sind aber nur für die Binomialverteilung geeignet, d. h. Stichprobenumfänge oder Unsicherheits-Wahrscheinlichkeiten für mehr als zwei Zustände (auch wenns nur drei sind können damit nicht bestimmt werden. Wenn z. B. der Fehler A mit einer Wahrscheinlichkeit von 50\% auftritt, dann kann Fehler B nicht mehr mit einer Wahrscheinlichkeit von 60 \% auftreten, weil die beiden Fehlerklassen sich gegenseitig begrenzen. Insgesamt müssen sich die Anteile der Fehler auf 100 \% addieren und deshalb muss auch ein bisschen mehr gerechnet werden.
: Ich hoffe das klärt Deine Frage.
: Viele Grüße
: Barbara

Hallo Steffen,
bei Ronnys Frage ging es darum, wie eine repräsentative Stichprobe für die Anteile der Fehlerarten erhoben werden kann.
Um diese Anteile zu schätzen braucht man eben neben den einzelnen Anteilen eine gemeinsame Betrachtung der Situation, weil die Anteile sich insgesamt auf genau 100 \% addieren müssen.
Wenn die Anzahl der Fehler pro Bauteil geschätzt werden soll ist die Situation eine völlig andere als wenn die Anteile der Fehlerarten geschätzt werden soll. So wie Ronny es beschrieben hat, wird bei ihnen eine (Haupt-)Ursache für die Reklamation vergeben.
Bei Euch werden die Fehlerarten für jedes Bauteil erfasst. Wenn dann in jedem Bauteil z. B. 10 verschiedene Fehler möglich sind, dann können diese Fehler gezählt werden und daraus eine Auftretenswahrscheinlichkeit (bzw. Anteile) für einen bestimmten Fehler berechnet werden (Verteilung ist auch hier beim Ziehen ohne Zurücklegen die multivariate hypergeometrische Verteilung, bei sehr vielen fehlerbehafteten Bauteilen ggf. auch die Multinomialverteilung).
Wenn diese Anteile mit einer bestimmten Genauigkeit angegeben werden sollen, dann braucht man dafür eine genügend große Basis (Stichprobenumfang) und genau um die Berechnung eines solchen ging es bei Ronny. Den Anteil selbst kannst Du relativ leicht ausrechnen, die Genauigkeit Deiner Berechnung ist schwieriger.
Ich hoffe, das hat Deine Frage geklärt.
Viele Grüße
Barbara