Histogramm erstellen in Excel

Die Streuung von Daten ist eine der wichtigsten Kostenursachen. Wissen Sie eigentlich, wie stark Ihre Daten streuen? Stellen Sie sie in Form von Histogrammen dar. Sie schaffen damit die transparente Grundlage für statistische Auswertungen und die Reduktion Ihrer Prozesskosten.

Ein Histogramm («Säulendiagramm») ist eine gute Darstellungsmöglichkeit für die Häufigkeitsverteilung von Daten. Histogramme dienen zur ersten Einschätzung der Verteilung von Einzelwerten. Sie bilden aber auch die Grundlage für nachfolgende, detaillierte Interpretationen der Streuungsursachen.

Histogramme in der Praxis

Der Ausgleich von Prozesswerten ist ein wesentlicher Ansatz in der realen Optimierung. Obgleich in praktisch allen Prozessen versucht wird, die Sollwerte von Prozessparametern und damit der Produktparameter zielgenau zu erreichen, ist dies aufgrund statistischer Störungen grundsätzlich nicht zu schaffen. Variationen (Streuungen) von Datenwerten haben aber bedeutende Konsequenzen.

Beispiel: Flugbetrieb

Im Flugbetrieb beispielsweise führen sie zu Unpünktlichkeit, gelegentlich zum Ausfall von Flügen bei unzulässigen Koinzidenzen im Luftraum. Bei der Fertigung von Produkten, z.B. von Automobilen, können Parameterabweichungen lokale Störungen hervorrufen, die letztlich den Ausfall von Komponenten oder Einschränkungen in ihrer Sicherheit verursachen können. Da Datenvariationen also eine erhebliche Rolle spielen, muss man ihnen schon bei der Produktplanung und erst recht vor einem Serieneinsatz auf den Grund gehen. Eine bewährte Methode hierzu ist das Histogramm.

Schritt 1 – Problem erkennen und quantifizieren

Beispiele:

Wie viele Flüge kommen mit welcher Ungenauigkeit an?

Wie stark schwankt die Auslastung unserer Maschinen um den Mittelwert?

Wie viel Umsatz machen welche Flugstrecken?

Wie stark streuen alle diese Werte?

Histogramme Schritt-für-Schritt umsetzen

Ein Histogramm wird in folgenden Schritten aufgenommen:

1. Bestimmen Sie die Messwerte x_i.

2. Bestimmen Sie die Anzahl k der Klassen, in denen Sie die Messwerte darstellen wollen: eine Näherung für k = sqrt (n) = Anzahl der Messwerte x_i

3. Bestimmen Sie die Klassenbreite H:

H = R / k

R = Spannweite = x_max – x_min

Es ist günstig, die so definierte Spannweite etwas nach oben und unten zu vergrössern (etwa um eine Klassenbreite), um sicherzustellen, dass x_min und x_max durch den Bereich erfasst werden.

4. Geben Sie die Klassengrenzen mit etwa gleicher Genauigkeit an wie die Messwerte. Stellen Sie sicher, dass die Gesamtzahl der Messwerte nach ihrer Klassenzuordnung erhalten bleibt. Ordnen Sie beispielsweise einen Messwert, der mit der unteren Klassengrenze identisch ist, dieser zu, nicht jedoch dem oberen Grenzwert der darunterliegenden Klasse. Beispiel: Die Klassengrenzen sind 0, 1, 2, 3, … Dann gehört der Wert 2 zur Klasse (2,3), nicht aber zur Klasse (1,2).

Histogramme einbinden - Verbindung zu anderen Qualitätsmanagement-Methoden

Fehlersammelliste

Die Verteilung der gesammelten Fehler kann mit dem Histogramm visualisiert werden.

Kundenzufriedenheitsmessung

Informationen, die bei der Durchführung von Kundenzufriedenheitsmessungen aufgenommen werden, können mithilfe des Histogramms visualisiert werden, z.B. die Verteilung der Kundenzufriedenheit. (Checkliste Kundenzufriedenheit messen)

Lieferantenbewertung und Lieferantenmanagement

Die Verteilung lieferantenbezogener Daten kann mithilfe des Histogramms visualisiert werden.

Prüfmittelmanagement

Im Rahmen der Prüfmittelüberwachung kann auch das Histogramm eingesetzt werden.