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Re: Stoerdaten Trendanalyse
Autor: Manfred X
Datum: 22.05.17 09:08
Sinn machen Diagramme, wenn sie auf konkrete Fragestellungen zugeschnitten und die zugrundeliegenden Daten aussagekräftig im Sinne dieser Fragestellung sind. Wie bereits erwähnt, ist die absolute Häufigkeit des Auftretens einer bestimmten Störung innerhalb eines Zeit-Intervalls - isoliert betrachtet - nicht informativ (Ausnahme: Ausreißer). Es werden Bezugsgrößen für die Einordnung der ermittelten Häufigkeiten benötigt: - Produktionspläne: Einstellungen der Anlage - Erfahrungswerte: Toleranzschwellen für Ausfall-Häufigkeit - Nutzungsintensität: Termindruck -> erhöhte Taktfrequenzen - Alter der Anlage / Zeitraum seit letzter Wartung Es kommt darauf an, bezogen auf eine konkrete Fragestellung, geeignete Zusammenfassungen von Daten und Gewichtungen vorzunehmen. Der Vergleich von Anlagen kann Hinweise auf Optimierungspotentiale liefern. Dazu sind vermutlich Daten über längere Zeiträume zu summieren, um die Vergleichbarkeit der Maschinen im Hinblick auf Auslastung, Instandhaltungszustand, Bedienpersonal etc. sicher zu stellen. Bei zeitbezogenen Analysen könnte man prüfen, ob es bei Anlagen Phasen mit signifikant erhöhten Häufigkeiten (summiert über alle Störungsarten) gab. Was war in diesen Phasen anders als sonst? Zweckmäßig ist die Ermittlung von Informationen zu den Bedingungen, unter denen schwere Störungen oder Häufungen von Störungen aufgetreten sind. Interessant können Schwankunsanalysen sein. Gab es Phasen, in denen die Häufigkeit von Störungen im Zeitverlauf relativ stark variierte? Zu diesem Zweck kann man die Zeitintervalle zwischen je zwei Störungen bestimmen, die innerhalb einer Betriebsperiode/Schicht aufgetreten sind (störungs-spezifisch oder -unspezifisch) und sich deren Verteilung anschauen. Weitere Hinweise hatte ich bereits in anderen Threads gegeben, z.B. Einführung von störungs-spezifischen Grenzdauern; die Störungen, die über der zugehörigen Grenzdauer liegen, wären bei Analysen stärker zu gewichten als die kurzfristig behebbaren Störungen. Viele kleine Störungen eines bestimmten Typs sind im Rahmen einer Optimierung eventuell weniger bedeutsam als einige gravierende.

Stoerdaten Trendanalyse	2.024	ERBRU	21.05.17 12:26
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.309	Manfred X	21.05.17 13:19
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.233	ERBRU	21.05.17 13:38
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.278	Manfred X	21.05.17 13:57
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.230	ERBRU	21.05.17 14:23
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.271	Manfred X	21.05.17 14:42
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.354	ERBRU	21.05.17 18:29
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.286	Manfred X	21.05.17 19:11
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.346	ERBRU	22.05.17 06:38
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.368	Manfred X	22.05.17 09:08
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.256	ERBRU	22.05.17 18:56
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.283	Manfred X	22.05.17 20:09
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.228	ERBRU	23.05.17 06:39
Datenaufbereitung für Pareto-Chart	1.244	Manfred X	23.05.17 07:21
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.204	ERBRU	23.05.17 12:12
Hinweise zum Pareto-Chart	1.491	Manfred X	23.05.17 13:07
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.229	ERBRU	23.05.17 13:42
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.334	ERBRU	23.05.17 14:56
Re: Stoerdaten Trendanalyse	1.387	ERBRU	23.05.17 14:58
Beispiel für Pareto-Chart	1.318	Manfred X	23.05.17 16:35
Re: Beispiel für Pareto-Chart	1.358	ERBRU	23.05.17 18:17

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