Prof. Dr.-Ing. R. Schmitt, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, Aachen; Dr.-Ing. P. Jatzkowski, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, Aachen; Dipl.-Ing. J. Lose, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, Aachen
Bei diesem Artikel handelt es sich um einen Beitrag aus dem VDI Band 2149 Messunsicherheit 2011 - "Messunsicherheit praxisgerecht bestimmen".
Die Bedeutung von Eignungsnachweisen, die in der Automobilindustrie bereits weit verbreitet sind, nimmt immer mehr zu. Es existieren verschiedene wissenschaftliche und praxisnahe Methoden, um einen Eignungsnachweis für einzelne Prüfprozesse durchzuführen. Bislang ungelöst war die Fragestellung, wie ein Unternehmen mit stark eingeschränkten Ressourcen systematisch mit einer großen Anzahl unterschiedlich komplexer Prüfprozesse umgehen kann. Entsprechend wenig verbreitet sind Eignungsnachweise beispielsweise im Maschinenbau.
In dem Beitrag wird daher eine Systematik zur Handhabung einer großen Anzahl von Prüfprozessen vorgestellt, die in vier wesentlichen Schritten von der (1) Dokumentation von Prüfprozessen über deren (2) Risiko-Klassifizierung (3) Methoden für den Eignungsnachweis beschreibt und mit der (4) Ermittlung der Unsicherheit von Prüfprozessen endet. Diese Systematik basiert auf Ergebnissen des VDI/VDE-GMA Fachausschusses 1.12 „Eignungsnachweis von Prüfprozessen“ und dem Forschungsvorhaben ImProof KMU, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung finanziert wurde.
In den vergangenen Jahren sind viele Ansätze zur praxisgerechten Ermittlung der Unsicherheit einzelner Prüfprozesse entwickelt und in Normen bzw. Richtlinien verankert worden [1, 2, 3]. Dennoch hat eine Online-Befragung der RWTH Aachen von ca. 100 Unternehmen ergeben, dass eine große Anzahl von Unternehmen die Unsicherheit ihrer Prüfprozesse nicht oder nur für einen Teil der eingesetzten Prüfprozesse ermitteln. Dies wird nachvollziehbar, wenn man die Herausforderungen betrachtet, denen sich ein Unternehmen gegenüber sieht, das für alle eingesetzten Prüfprozesse einen Eignungsnachweis führen möchte.
Bereits die Erfassung der Prüfprozesse als Kombination aus Prüfmerkmal, Messsystem oder Lehre und den vorherrschenden Randbedingungen wie Bediener und Prüfumgebung ist in vielen Fällen eine aufwändige Aufgabe. Für jeden dieser Prüfprozesse einen Eignungsnachweis zu führen erfordert selbst bei praxistauglichen Ansätzen einen hohen Ressourceneinsatz. Neben der Herausforderung einer großen Anzahl von Prüfprozessen erschwert die Komplexität von Messsystemen wie beispielsweise Koordinatenmessgeräten oder Schraubsystemen den Eignungsnachweis. Für deren Betrachtung liegen zwar wiederum Normen und Richtlinien vor, ihre korrekte Anwendung selbst aber setzt ebenfalls eine längerfristige Beschäftigung mit der Thematik voraus. Es wird deutlich, dass der Nachweis der Prüfprozesseignung für eine große Anzahl von Prüfprozessen schnell zu einem hohen Ressourcenbedarf führt. Diesen Aufwand können viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen, in der Regel nicht oder nur eingeschränkt auf sich nehmen.
Es ist auch nicht immer sinnvoll, für alle Prüfprozesse eine vollständige experimentelle Ermittlung der Messunsicherheit durchzuführen. In der DIN EN ISO 10012 „Messmanagement-systeme“ heißt es daher, dass „[…] der für die Lenkung von Messprozessen betriebene Aufwand mit der Wichtigkeit der Messungen für die Qualität des Endproduktes der Organisation in Einklang stehen sollte. […] Eine minimale Prozessüberwachung kann für einfache Messungen an unkritischen Teilen angemessen sein.“ [4] Um kritische Prüfprozesse im Unternehmen systematisch zu identifizieren und eine risikogerechte Methode zur Reduktion der Aufwände beim Eignungsnachweis vorzustellen, erarbeitet der VDI/VDE-GMA Fachausschuss 1.12 „Eignung von Prüfprozessen“ eine Richtlinie (VDI/VDE 2600), die die Forderung der DIN EN ISO 10012 konkretisiert. Auszüge aus dieser Richtlinie werden im Folgenden vorgestellt. Da Teile der Richtlinie noch im Fachausschuss diskutiert werden, kann es Abweichungen gegenüber der endgültigen Fassung geben.
Die risikobasierte Absicherung von Prüfentscheiden erfolgt im Wesentlichen in vier Schritten: (1) Identifizierung und Dokumentation der Prüfprozesse, (2) Risikoabschätzung und Klassifi-zierung der Prüfprozesse, (3) Methodenauswahl und (4) Durchführung der Eignungsprüfung (Bild 1), die im Folgenden weiter ausgeführt werden
Im ersten Schritt werden die Prüfprozesse im Unternehmen identifiziert und dokumentiert. Eine vollständige Beschreibung eines Prüfprozesses besteht aus dem Prüfmerkmal, dem zugewiesenen Prüfmittel und den Randbedingungen, unter denen die Prüfung durchgeführt wird. Bereits bei der Dokumentation der Prüfprozesse können Parameter gruppiert werden, wie z.B. die Gruppe „Prüfung im Messraum“, die ein zulässiges Intervall für die Schwankung der Umgebungsparameter beschreibt.
Der nächste, sehr entscheidende Schritt ist die Risikoabschätzung und die darauf basierende Klassifizierung der Prüfprozesse (Bild 2). Diese Klassifizierung erfolgt in Abhängigkeit der Folgen eines fehlerhaften Prüfentscheids und der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines fehlerhaften Prüfentscheids. Ein Maß für die Folgen eines fehlerhaften Prüfentscheids können eigene Kategorien sein, wie „Sicherheitsrelevanz“ oder „Funktionsrelevanz“ oder auch Daten aus einer Produkt- oder Prozess-FMEA.
Bild 2: Risikobewertung von Prüfprozessen
Ein Maß für die Wahrscheinlichkeit eines fehlerhaften Prüfentscheids kann in der Planungs-phase z.B. das Verhältnis aus Messunsicherheit zur Toleranz der in Frage kommenden Messsysteme sein. Bei bereits laufender Prüfung in der Produktion kann die Prozessfähigkeit des geprüften Merkmals herangezogen werden.
Für die Ermittlung der Messunsicherheit gibt es mehrere Möglichkeiten, die sich in ihrem Aufwand, aber auch der Verlässlichkeit der ermittelten Unsicherheit unterscheiden und entsprechend der Risikoklasse des Prüfprozesses ausgewählt werden.
1. Die verlässlichste Methode ist der Einzelnachweis für ein Merkmal und ein Prüfmittel unter vorherrschenden Randbedingungen, die während der Prüfung auftreten. Der Fokus dieser Methode liegt auf der Fixierung von Parametern. Parameter die nicht fixiert werden können, müssen entsprechend ihres Auftretens variiert werden. Entsprechend dem Aufwand für diesen Nachweis ist die Verlässlichkeit der ermittelten Unsicherheit hoch (Bild 3, links).
2. Im Gegensatz zum Einzelnachweis ist das Ziel des repräsentativen Eignungsnachweises die Ermittlung der Unsicherheit für eine größere Gruppe von Prüfprozessen, wenn sich diese auf vergleichbare Prüfmerkmale, Prüfmittel und Randbedingungen beziehen. Die Voraussetzung für die Übertragbarkeit von Eignungsnachweisen ist, dass zur Ermittlung der Messunsicherheit sämtliche Parameter innerhalb der Grenzen variiert werden, für die der Nachweis Gültigkeit besitzen soll. Die ermittelte Unsicherheit nimmt mit zunehmender Variation der Parameter zu. Die Verlässlichkeit der ermittelten Unsicherheit nimmt mit zunehmender Abweichung von den Stützpunkten der Untersuchung ab.
Bild 3: Experimentelle Ermittlung der Messunsicherheit
3. Bei Prüfprozessen einer geringen Risikoklasse kann die Unsicherheit auch auf Basis der Fehlergrenze des Prüfmittels abgeschätzt werden. Da in diesem Fall die Unsicherheit des Prüfprozesses nicht explizit ermittelt wird und eine Vielzahl unbekannter Einflussgrößen auf den Prüfprozess einwirken kann, ist die Verlässlichkeit der ermittelten Unsicherheit geringer. Dadurch werden die Möglichkeit einer falsch abgeschätzten Messunsicherheit und damit die Möglichkeit eines fehlerhaften Prüfentscheids in Kauf genommen.
4. Wird der Prüfprozess bereits zur Ermittlung der Prozessfähigkeit in der Produktion eingesetzt, kann aus einem hohen Prozessfähigkeitskennwert implizit die Prüfprozesseignung abgeleitet werden. Die Vorgehensweise ist unter Annahme einer Normalverteilung von Produktionsstreuung und Messunsicherheit in Bild 4 dargestellt.
Bild 4: Abschätzung der Messunsicherheit auf Basis der beobachteten Prozessstreuung (Fähigkeitsindex cp = Toleranz / (6 x Standardabweichung))
Bild 4 zeigt die beobachtete Prozessstreuung cp als Resultat der Faltung einer normalverteilten Prozesseigenstreuung cp‘ und einer normalverteilten Messunsicherheit U (Bild 4, links). Wird, wie im Beispiel dargestellt, ein Prozessfähigkeitskennwert cp von 2,5 beobachtet, wird deutlich, dass das Verhältnis aus Unsicherheit zur Toleranz U/T im Sinne einer Worst-Case-Abschätzung bei weniger als 30% liegen muss (Bild 4, rechts). Zieht man nun den Schnittpunkt aus dem beobachteten Prozessfähigkeitskennwert und dem Verhältnis aus U/T=20% erhält man ein Wertepaar aus Messunsicherheit und Prozesseigenstreuung, mittels dessen das Risiko eines α- oder β-Fehlers berechnet werden kann. Für den gewählten Schnittpunkt geht dieses Risiko gegen null. Wählt man ein höheres Verhältnis, wie z.B. U/T=25%, verbessert sich die Situation sogar, da in diesem Fall die Prozesseigenstreuung so gering wäre, dass sich kaum Messwerte in der Nähe der Toleranzgrenzen befinden und sich somit die Frage eines fehlerhaften Prüfentscheids gar nicht stellen würde.
Ist es erforderlich, die Messunsicherheit experimentell zu ermitteln wie im Fall von Methode 1 und 2, kann auf die vorhandenen Normen und Richtlinien wie die VDA 5, die MSA, den GUM oder auch auf Richtlinien für bestimmte Messsysteme wie die Richtlinienreihe VID/VDE 2617 für Koordinatenmessgeräte zurückgegriffen werden [1, 2, 3, 5, 6]. Bei der Ermittlung der systematischen Abweichung muss eine Messung gegenüber einer kalibrierten Referenz stattfinden. Stehen keine Normale zur Verfügung, wie z.B. bei der Getriebeprüfung, muss auf Ringversuche oder eine relative Messung zurückgegriffen werden. Bei der Untersuchung von Lehren müssen mehrere Normale geprüft werden, deren Merkmal um die Toleranzgrenze streut, um so die Unsicherheit der lehrenden Prüfung quantifizieren zu können.
Die Anwendung der vorgestellten Systematik befähigt Unternehmen erstmals, systematisch Prüfentscheide auf Basis von Risikoabwägungen abzusichern. Durch die vorgestellten Methoden besteht die Möglichkeit, die Eignung von Prüfprozessen angemessen und trotzdem ressourceneffizient zu untersuchen.
Bild 5: Präferierte Methoden zur Absicherung von Prüfentscheiden in Abhängigkeit der Branche (qualitativ)
Die Methodenauswahl wird sich in Abhängigkeit der Branche und der dort vorherrschenden Randbedingungen unterscheiden. Bild 5 zeigt mögliche Ausprägungen für den Maschinenbau, der oft durch eine hohe Variantenvielfalt und kleine Losgrößen geprägt ist. Entsprechend wenig verbreitet sind Prozessfähigkeitskennwerte als Basis für einen impliziten Eignungsnachweis. Im Gegensatz dazu liegen in der Automobilindustrie häufig entsprechende Kennwerte vor. Eine Abschätzung der Eignung wird hingegen in der Automobilindustrie voraussichtlich wenig Akzeptanz finden.
Nachdem nun eine Systematik existiert, die die Handhabung einer großen Anzahl von Prüfprozessen ermöglicht, besteht der aktuelle Forschungsbedarf vor allem in der Weiterentwicklung von Methoden zur praxisgerechten Abschätzung der Unsicherheit komplexer Prüfprozesse. Ein vielversprechender Ansatz ist in diesem Zusammenhang die Kombination analytischer Modelle auf Basis von Vorwissen über die physikalischen Wirkzusammenhänge sowie Black-Box-Modelle, die auf Basis experimenteller Daten abgeleitet werden.
Der Beitrag basiert auf den Ergebnissen des VDI/VDE-GMA Fachausschusses 1.12 „Eignung von Prüfprozessen“, in dem die vorgestellten Ansätze von Unternehmen aus verschiedenen Branchen intensiv diskutiert wurden, und Ergebnissen aus dem Verbundprojekt „lmProof KMU“, das von der Lauscher Präzisionstechnik GmbH, der Q-DAS GmbH & Co. KG und dem Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen durchgeführt wurde. Das Projekt „ImProof KMU“ wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) innerhalb des Forschungsprogramms „KMU-Innovativ: Produktionsforschung“ geför-dert und vom Projektträger Forschungszentrum Karlsruhe (PTKA) betreut.
[1] VDA Band 5, Qualitätsmanagement in der Automobilindustrie – Prüfprozesseignung, 2. vollständig überarbeitete Auflage. Verband der Automobilindustrie (VDA), Oberursel, (2011)
[2] A.I.A.G. – Chrysler Group, Ford Motor Co., General Motors Corp.: Measurement System Analysis, Reference Manual, 4. Aufl., USA, Michigan (2010)
[3] Norm: DIN V ENV 13005 (1999): Leitfaden zur Angabe der Unsicherheit beim Messen (GUM).
[4] Norm: DIN EN ISO 10012 (2004): Messmanagementsysteme – Anforderungen an Messprozesse und Messmittel.
[5] VDI/VDE 2617 Blatt 7, Genauigkeit von Koordinatenmessgeräten – Kenngrößen und deren Prüfung – Ermittlung der Unsicherheit von Messungen auf Koordinatenmessgeräten durch Simulation, (2006)
[6] VDI/VDE 2617 Blatt 11, Genauigkeit von Koordinatenmessgeräten – Kenngrößen und deren Prüfung – Ermittlung der Unsicherheit von Messungen auf Koordinatenmessgeräten durch Messunsicherheitsbilanzen (2011)