Duglighet (kapabilitet)
Mål		Målet är att ge kunskap om begreppet duglighet, hur man beräknar duglighet och villkoren för att duglighetsberäkningar ska vara meningsfulla.
Hänvisning Se läroboken Kvalitet från behov till användning kap 12.		Dugligheten är ett mått på vad en maskin eller process kan klara av att producera. Duglighetsstudier bygger på statistiska metoder (SPS) och på att maskinen eller processen är stabil. Duglighetsstudier är meningslösa om inte detta är uppfyllt.
Maskinduglighet		Maskinduglighet bestämmer man genom att tillverka ett antal detaljer (minst 50 st) under så identiska omständigheter som möjligt. Detta innebär att man försöker eliminera påverkan över tiden av människor, material och miljö för att endast maskinens variation ska vara avgörande för resultatet. Detaljerna mäts upp och mätvärdena analyseras. Analysen går ut på att se om värdena är normalfördelade, hur de ligger i förhållande till målvärdet och vilken spridning de har. Finner man att värdena inte är normalfördelade föreligger systematisk variation och fortsatt duglighetsstudie är meningslös. Resultatet av undersökningen jämförs med de krav som en viss tillverkning ställer. Man beräknar ett duglighetstal, som är ett mått på maskinens förmåga att klara den tilltänkta uppgiften utgående från de givna toleranskraven.
Processduglighet		Vid processduglighet är det lämpligt att utgå från värden som samlats in för att användas i styrdiagram för den aktuella parametern. Man utgår från processens variation under en längre tid. Processen måste vara stabil. Processduglighetstalet ger alltså en bild av vad som producerats under en längre tid och inte en ögonblicksbild. Bestäm den tidsperiod för vilken studien ska göras och välj slumpvis ut minst 125 värden från perioden. Markera i styrdiagrammet de värden du väljer. Det är väsentligt att ta värdena slumpmässigt från perioden för att få en så sann bild som möjligt av processens duglighet.
		Samband (se läroboken för teori): För MC (målvärdescentreringen) anger tecknet på vilken sida om målvärdet som medelvärdet ligger.
Länk		Omfattande information om duglighet (capability). Qualityadvisor.com is an online reference for statistical process control, measurement systems analysis, and Six Sigma.
Mallar		Arbetsbladet nedan används när man vill göra en manuell insamling och sortering av mätvärdena. Arbetsblad för insamling av mätvärden till duglighetsstudie. Excel-mall för utvärdering och beräkning av duglighet.
Arbetsgång		Arbetsgång för duglighetsstudie. Fyll i huvudet på arbetsbladet Samla in mätvärden. Metoden beror på om det gäller maskinduglighet eller processduglighet. Se ovan. Dela in mätvärdena i klasser och för in dem i frekvenstablån. En klass består av ett antal värden i samma storleksordning från den data som ska studeras. De lägsta värdena hamnar i en klass, de näst lägsta värdena i nästa klass o.s.v. Hur många värden som finns i respektive klass beror på hur många klasser man väljer att dela in materialet i. När klasserna är konstruerade ska antalet värden (frekvensen) för respektive klass beräknas. Öppna Excel-mallen och för in värdena för klassgränserna och frekvenserna i mallen. För in målvärde (M), övre toleransgräns (ÖTG) och undre toleransgräns (UTG). Mallen beräknar fortlöpande antal inmatade värden (n), medelvärde (Xbar) och standardavvikelse (S) samt uppdaterar diagrammet. När alla mätvärden är inlagda gör du en bedömning i diagrammet om materialet är normalfördelat. Det kan vara svårt att avgöra om avvikelser från en normalfördelning är stor nog för att vi ska anse att en duglighetsberäkning inte är meningsfylld. Exempel på avvikelser är om fördelningen är skev eller har flera pucklar. I tveksamma fall kan vi lägga in mätvärdena i ett normalfördelningsdiagram. Om värdena bildar en rät linje i diagrammet är värdena normalfördelade. Utvärdering av resultatet. Se läroboken. Enligt Motorolas "sex sigma" program gäller Cp>=2 och Cpk>=1,5.
Exempel		Exempel med värden i Excel-mallen. Prova genom att ändra värden i tabellen och se hur diagrammet och de olika värdena för medelvärde, standardavvikelse, Cp, Cpk och målvärdescentrering förändras. Här kan du också få tips om hur man indelar materialet i intervall.
Övningsuppgift		Vid svarvning av axlar har 20 provgrupper (5 objekt i varje grupp) tagits ut. Mätvärden för diametrarna finns i fil 1 ovan. Provgrupperna är tagna en gång varje halvtimma. Målvärdet är 10,16 mm med toleransgränserna ±0,10 mm. 1. Fil med de 20 första provgrupperna (Detta är samma värden som du använde i övningsuppgift B i kapitlet för styrdiagram. Har du några synpunkter på detta utgående från de krav som finns för att duglighetsberäkningar ska vara meningsfulla?) Gör en duglighetsstudie för svarven (maskinduglighet). Utnyttja endast de 20 första provgrupperna. Observera att för duglighet är kravet att provgrupperna är tagna under ett kort tidsintervall och under likartade yttre betingelser och utan speciella åtgärder vidtagna under provuttaget. Vi antar att dessa förutsättningar är uppfyllda i vårt exempel. Låt varje klass bestå av värden i ett intervall där klassgränserna exempelvis är 10,145 - 10,155 med klassmitten 10,150. Exemplet ovan tydliggör hur klasser och frekvenser ska skrivas in i Excel-mallen. Undersök om värdena är normalfördelade med hjälp av Excel-mallen. Bestäm medelvärde och spridning. Målvärdet är som ovan. Beräkna kapabilitetsindex (Excel-mallen gör jobbet) för svarven (Cm, maskinkapabilitet), index för målvärdescentreringen samt korrigerat kapabilitetsindex (Cmk).
LSN 2004