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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur gleitenden Kontrolle von Prüflingen, wobei von jedem Prüfling wenigstens zwei Parameter bereitgestellt werden und die Parameter als Parametervektor darstellbar sind.
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Es ist bekannt, die in einem Fertigungsprozess hergestellten Produkte mit statistischen Verfahren zu überwachen. Zum einen können Stichproben genommen werden, anhand derer auf die Qualität einer als Los bezeichneten Teilmenge geschlossen wird. Darüber hinaus ist es bekannt, einen kontinuierlichen Strom von Produkteinheiten zu kontrollieren.
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Insbesondere ist es bekannt, Getriebe an sogenannten EOL-Prüfständen zu kontrollieren. Dabei werden Prüfanlagen mit Sensoren zur akustischen Prüfung bzw. zur Aufnahme akustischer Signale verwendet. Diese Verfahren sind auch als automatisierte Geräuschprüfung bekannt.
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Bei der Fertigung der Getriebeeinzelteile ergeben sich aufgrund von Werkzeugabnutzung mit der Zeit ändernde Abweichungen, die, solange sie innerhalb vorgegebener Toleranzen liegen, unproblematisch sind. Wird das Werkzeug nach einer gewissen Standzeit ausgetauscht, ändern sich aufgrund des neuen Werkzeugs die akustischen Eigenschaften der montierten Getriebe. Dadurch verschieben sich rein statistisch gesehen auch die Mittelwerte der erfassten Parameter. Bei Getrieben handelt es sich hierbei um Pegel-Drehzahl-Verläufe, wobei zu jedem Gang bei einer Vielzahl von vorgegebenen Drehzahlen akustische Signale aufgenommen werden. Diese durch die Drehzahl festgelegten Aufnahmepunkte werden auch Stützstellen genannt.
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Verwendet man nun gleitende Werte für einen oder mehrere Parameter, ergibt sich das Problem, dass Ausreißer über die Länge der Referenzgruppe, mitberücksichtigt werden. Bei derartigen gleitenden Beobachtungen wird beispielsweise der Mittelwert eines Parameters, beispielsweise einer zu messenden Länge oder der Pegel eines aufgenommenen Schalls, über die letzten fünfzig Messungen gemittelt und hiervon ausgehend festgelegt, ob der Prüfling, also das aktuell überprüfte Getriebe oder jedes andere zu überprüfende Objekt, innerhalb der vorgegebenen Toleranzen liegt.
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Beispielsweise geht aus der
DE 101 17 114 A1 ein Verfahren zur Kontrolle eines Prüflings hervor, bei dem eine Referenzbildung über eine gewisse Anzahl von Referenzobjekten stattfindet und dabei die sogenannten Ausreißer mitgenommen und mit ausgewertet werden. Ausreißer im Sinne der vorliegenden Erfindung sind dabei Prüflinge, die zwar als „iO“ klassifiziert sind, aber am Rande der Eingriffsgrenzen liegen. Bspw. können Ausreißer im Intervall zwischen µ + 2σ und µ + 3σ liegen. Vergrößert man die Anzahl der Referenzgruppe, hierbei handelt es sich üblicherweise um bereits getestete Prüflinge, verringert sich die durch den Ausreißer verursachte Varianzvergrößerung bzw. Standardabweichungsvergrößerung, andererseits werden die Ausreißer aber auch länger bei der Mittelwertbildung und Berechnung von Standardabweichung und Varianz mitgeführt.
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Ausgehend hiervon ist es Aufgabe der vorliegenden Anmeldung, ein Verfahren zur Kontrolle von Prüflingen anzugeben, das gegenüber Ausreißern robuster ist und eine bessere Abbildung der Produktionsparameter bietet.
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Zur Lösung dieser Aufgabe wird ein Verfahren der eingangs genannten Art vorgeschlagen mit den Schritten:
- A) Bereitstellung einer Referenzgruppe aufweisend eine erste Anzahl von Parametervektoren,
- B) Aufteilen der Referenzgruppe in Untergruppen mit identischer Anzahl an Parametervektoren,
- C) Bereitstellung einer zweiten Gruppe aufweisend eine zweite Anzahl von Parametervektoren, wobei die zweite Gruppe wenigstens einen Parametervektor eines Prüflings enthält,
- D) Berechnung wenigstens eines ersten statistischen Parametermaßwertes für eindimensionale Merkmale für jeden Parameter der Untergruppen,
- E) Ermittlung eines Aggregationswertes für jeden Parameter der Referenzgruppe, wobei der Aggregationswert über die Parametermaßwerte der Untergruppen ermittelt wird,
- F) Berechnung wenigstens eines zweiten statistischen Parametermaßwertes für jeden Parameter der zweiten Gruppe,
- G) Berechnung wenigstens eines dritten statistischen Parametermaßwertes für jeden Parameter unter Verwendung der Aggregationswerte und der zweiten statistischen Parametermaßwerte,
- H) Ermittlung wenigstens eines Vergleichsergebnisses durch Vergleich einer unter Heranziehung der dritten statistischen Parametermaßwerte gebildeten Kennzahl mit einer Sollkennzahl, und
- I) Klassifizierung des wenigstens einen Prüflings anhand des Vergleichsergebnisses.
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Als Kern der Erfindung wird angesehen, dass aus zwei Gruppen Parametermaßwerte gewonnen werden, wobei in der zweiten Gruppe wenigstens ein Prüfling enthalten ist. Aus diesen beiden Gruppen werden jeweils Parametermaßwerte gewonnen, aus denen eine Kennzahl gewonnen wird. Anhand der Kennzahl wird der Prüfling klassifiziert.
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Ein Parametermaßwert für eindimensionale Merkmale kann ein Lagemaß, ein Streuungsmaß oder auch ein Konzentrationsmaß sein. Lagemaße sind Modus, Modalwert, Median, Quartile, arithmetisches Mittel und geometrisches Mittel. Streuungsmaße sind die Spannweite, der Quartilsabstand, die Varianz, die Standardabweichung und der Variationskoeffizient. Konzentrationsmaße sind Lorenzkurven oder Gini-Koeffizient.
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Bei mehreren Untergruppen ergeben sich zuerst mehrere Parametermaßwerte. Um einen ersten Parametermaßwert über verschiedene Untergruppen zu ermitteln ist bei den mehreren möglichen Werten pro Parameter eine Aggregation bspw. in Form einer Selektion notwendig. Diese kann beispielsweise durch eine Verwendung der Minimalwerte oder von Medianen erfolgen.
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Der zweite Parametermaßwert ist ebenfalls ein Parametermaßwert für eindimensionale Merkmale. Insbesondere ist der erste Parametermaßwert bevorzugt der gleiche Maßwert wie der zweite Parametermaßwert. Wird als erster Parametermaßwert das arithmetische Mittel verwendet, so geschieht dies also bevorzugt auch beim zweiten Parametermaßwert.
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Weiterhin entsprechen sich die Anzahlen der Elemente einer Untergruppe und der zweiten Gruppe, sodass bei der Bildung des dritten Parametermaßwertes keinerlei Mittelungen oder Interpolationen notwendig sind. Die Anzahlen der Parameter eines Parametervektors entsprechen sich dabei üblicherweise, da ansonsten der Aussagegehalt für einige Parameter anders zu werten wäre als für andere. Die Referenzgruppe enthält als Elemente Referenzobjekte, beispielsweise bereits gemessene Getriebe. Genauer gesagt enthalten sowohl die Referenzgruppe und die zweite Gruppe die Messwerte zu den Stützstellen, also Parametervektoren. Jedem Referenzobjekt ist ein Parametervektor zugeordnet. Man kann also auch sagen, dass die Gruppen Referenzobjekte enthalten und meint dabei die jeweiligen Parametervektoren.
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Zu jedem Getriebe werden für einen eingelegten Gang bei mehreren Drehzahlen Schallsignale aufgenommen, wobei ein Parameter aus einem Paar aus Drehzahl und Schallmesswert gebildet wird. Misst man beispielsweise einen Gang bei jeweils hundert verschiedenen Drehzahlen, so erhält man 100 Parameter. Voraussetzung zur Durchführung des Verfahrens wie beschrieben sind allerdings lediglich zwei Parameter. Die angesprochenen Schritte zur Bildung eines Parametermaßwertes finden dabei pro Parameter statt, also um im gegebenen Beispiel zu bleiben werden pro Untergruppe und für 100 Parameter jeweils ein erster statistischer Parametermaßwert berechnet. Pro Untergruppe existieren dann also 100 erste Parametermaßwerte. Dies gilt entsprechend für die zweite Gruppe. Auch hier werden 100 zweite Parametermaßwerte ermittelt. Bei fünf Untergruppen hat man 500 Parameter in 5 Parametermaßvektoren mit jeweils 100 Parametern, wobei aus diesen 100 Aggregationswerte in einem Aggregationsvektor bestimmt werden.
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Da in der Referenzgruppe aufgrund der Aufteilung in Untergruppen mehrere Sätze von ersten Parametermaßzahlen zu jedem Parameter vorliegen, müssen diese wie bereits ausgeführt zu einem Aggregationswert geführt werden. Neben der Möglichkeit, einen Mittelwert oder ein anderes Lagemaß zu verwenden ist es möglich und bevorzugt, wenn von den vorhandenen ersten Parameterwerten pro Parameter ein Aggregationswert dadurch gebildet wird, dass jeweils der Maximalwert der ersten Parametermaßwerte ausgewählt wird. Von den 100 ersten Parametermaßwerten, die bei beispielsweise fünf Untergruppen also fünfmal vorhanden sind, wird jeweils der höchste Wert genommen, um eine Liste von 100 Aggregationswerten zu erhalten.
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Im nächsten Schritt werden die Aggregationswerte und die zweiten statistischen Parametermaßwerte verwendet, um einen dritten statistischen Parametermaßwert zu berechnen. Dieser wird bevorzugt dadurch gebildet, dass der Maximalwert von dem Aggregationswert und dem zweiten Parametermaßwert verwendet wird. So erhält man wiederum beispielhaft eine Liste von 100 Werten. Aus der Differenz des dritten statistischen Parametermaßwertes und dem Prüfling wird wiederum eine Kennzahl gebildet, wie weiter unten ausführlich beschrieben. Die Kennzahl wird mit einer Sollkennzahl verglichen und anhand des Vergleichsergebnisses der Prüfling klassifiziert.
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An dieser Stelle sei angemerkt, dass der erste und die weiteren statistischen Parametermaßwerte stellenweise auch ohne das Adjektiv „statistisch“ verwendet werden, entscheidend ist die Klassifizierung „erster“, „zweiter“ und „dritter“.
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Bevorzugt kann zur Bildung der Kennzahl für jeden Parameter der Differenzwert aus dem dritten statistischen Parametermaßwert und dem Parameterwert des Prüflings ermittelt werden. Mit dem Parameterwert ist der Zahlenwert des Parameters gemeint. Wie eingangs bereits beschrieben können die Parameter als Parametervektor dargestellt werden, was nichts anderes als eine eindimensionale Matrix oder einer Liste ist. Die Elemente dieser Matrix oder Liste haben einen Zahlenwert, der Parameterwert genannt wird. Diese Zahlenwerte, die letzten Endes Messwerte sind, können selbstverständlich einer mathematischen Operation wie einer Subtraktion unterzogen werden. Auf diese Art und Weise kann zwischen den Differenzwerten und den jeweiligen Parameterwerten jeweils ein Differenzwert ermittelt werden. Bei 100 Parametern entstehen so also 100 Differenzwerte. Bevorzugt werden alle Differenzwerte, die einen ersten Schwellenwert überschreiten, zu einem Summenwert aufsummiert. Es werden also zur Bildung der Kennzahl nicht alle Differenzwerte herangezogen, sondern nur diejenigen, die einen ersten Schwellenwert überschreiten. Der Schwellenwert kann für jeden Parameter getrennt vorgegeben werden, er kann aber auch einheitlich für alle Parameter vorgegeben werden oder beispielsweise gruppenweise für die ersten 50 Parameter ein erster Schwellenwert, für die zweiten 50 Parameter ein zweiter Schwellenwert, etc. Es existieren also alle Anzahlen zwischen einem einzigen Schwellenwert und so vielen Schwellenwerten wie Parameter vorhanden sind. Im Beispiel wären dies also zwischen einem und 100 Schwellenwerten.
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Als Kennzahl wird bevorzugt der Summenwert verwendet. Bis zur Bildung der Kennzahl auf diese Art und Weise sind bereits eine Vielzahl an Schritten vollzogen worden. Grundsätzlich können noch mehr Schritte vollzogen werden, es können auch andere Aggregationsschritte vollzogen werden, ebenfalls ist üblicherweise vorgesehen, dass aus den ganzen dritten Parametermaßwerten am Ende eine einzige Kennzahl resultiert, mit der der Prüfling als Ausreißer klassifiziert werden kann.
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Bevorzugt kann die Sollkennzahl und/oder der erste Schwellenwert empirisch ermittelt werden. Wie bereits beschrieben kann der erste Schwellenwert ein einziger Schwellenwert sein oder auch 100 oder auch mehr, je nachdem wieviel Parameter verwendet werden, und diese werden empirisch ermittelt.
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Bevorzugt kann zur Neubildung der zweiten Gruppe, ein Referenzobjekt, insbesondere das erste Referenzobjekt der zweiten Gruppe verworfen und der Prüfling hinzugefügt werden. Das Besondere an dieser Neubildung der zweiten Gruppe ist, dass Prüflinge, welche als Ausreißer erkannt werden, niemals verworfen werden, sondern immer in die zweite Gruppe aufgenommen werden.
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Dadurch gelangen mit der Zeit unter Umständen immer mehr Ausreißer in die Berechnung. Dadurch werden die folgenden Prüflinge je nach Wahl des ersten Schwellenwertes und der Sollkennzahl, aber auch der Größe der Referenzgruppe und damit der Untergruppen als Ausreißer gewertet oder eher nicht. Dies weist den Vorteil auf, dass bei Anwendung des beschriebenen Verfahrens als Warn- bzw. Eingriffsgrenzen typische Schwankungen im Streuband ausgeglichen werden und somit die Ausfallquote begrenzt wird. Extremausreißer und atypische bzw. sprunghafte Veränderungen im Streuband werden hingegen herausgefiltert.
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Bevorzugt kann die Referenzgruppe und damit die ersten statistischen Parametermaßwerte für eine Vielzahl an Messungen beibehalten werden und beispielsweise bei Getriebetypwechseln ausgetauscht werden. Dann werden bei der Qualitätskontrolle eines Getriebetyps die letzten bspw. 50 Messwerte gespeichert. Wenn der entsprechende Getriebetyp wieder zu prüfen ist wird dann nicht die zuletzt verwendete Referenzgruppe, sondern die aus den letzten 50 Prüflingen bestehende Gruppe als neue Referenzgruppe herangezogen. Die Referenzgruppe bleibt also für eine Vielzahl an Getrieben gleich, lediglich die zweite Gruppe wird gleitend geändert. D. h. mit anderen Worten: bevorzugt kann die Referenzgruppe, beispielsweise vor einem Getriebetypwechsel, abgespeichert werden. Wenn der entsprechende Getriebetyp wieder zu prüfen ist, wird diese Referenzgruppe wieder herangezogen. Als Referenzgruppe können beispielsweise die letzten 50 Messungen abgespeichert werden.
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In einer Weiterbildung dieses Gedankens kann vorgesehen sein, dass die zuerst verwendeten ersten statistischen Parametermaßwerte behalten werden, und zwar solange, bis sich für einen Parameter ein höherer erster Parametermaßwert ergibt als abgespeichert ist. Dann werden die abgespeicherten ersten statistischen Parametermaßwerte erhöht, wenn größere Streuraten auftreten. Auch hierbei wird ein Großteil der ersten statistischen Parametermaßwerte von Prüfling zu Prüfling beibehalten und lediglich vereinzelte Werte werden angehoben. Es kann also zusammenfassend vorgesehen sein, dass ein schon berechneter Parametermaßwert als Referenz vor einem Getriebetypwechsel abgespeichert wird, und zwar solange, bis sich ein höherer Parametermaßwert ergibt, welcher den zuerst abgespeicherten Parametermaßwert ersetzt.
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Vorteilhafterweise können als Prüflinge Getriebe verwendet werden, die Wellen des zu prüfenden Getriebes über wenigstens zwei unterschiedlichen Umdrehungszahlen gedreht werden, wobei jede Umdrehungszahl einen Parameter darstellt und wobei zu jedem Parameter Schallsignale des Getriebes aufgenommen werden, die als Parametervektor eine zu einem Getriebe gemessene Schallreihe bilden. Dies stellt einen bevorzugten Anwendungsfall für das beschriebene Verfahren dar. Grundsätzlich ist das Verfahren aber weder davon abhängig, dass Schallsignale aufgenommen werden, noch dass die Parameter bei unterschiedlichen Umdrehungszahlen ermittelt werden.
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Vorteilhafterweise können die Parameter mit Hilfe eines Luftschallsensors oder eines Körperschallsensors erfasst werden.
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Daneben betrifft die Erfindung eine Prüfeinrichtung zum Prüfen von Erzeugnissen mit einer Sensoreinrichtung zur Aufnahme von Messsignalen, eine Speichereinrichtung und einer Steuerungseinrichtung. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass die Steuerungseinrichtung zur Durchführung des Verfahrens wie beschrieben ausgebildet ist. Bevorzugt handelt es bei den Erzeugnissen um Getriebe. Die Sensoreinrichtung ist bevorzugt eine Einrichtung zur Aufnahme von Schallsignalen. Weitere Ausgestaltungen der Prüfeinrichtung ergeben sich aus den beschriebenen Verfahren. Zur Vermeidung von Wiederholungen werden daher auf die Ausgestaltungen des Verfahrens verwiesen.
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Weitere Merkmale, Vorteile und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der folgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen und Figuren. Dabei zeigen:
- 1 ein Schema einer Referenzgruppe,
- 2 ein Schema einer zweiten Gruppe,
- 3 ein Schema zur Bildung einer Kennzahl, und
- 4 ein Ablaufschema eines Verfahrens zur gleitenden Kontrolle von Prüflingen.
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1 zeigt eine Referenzgruppe 1 mit Untergruppen 2, 3 und 4. Die Untergruppen enthalten jeweils Referenzobjekte 5, 6, 7 und 8, wobei der Übersichtlichkeit halber lediglich ein Teil der Referenzobjekte in der Untergruppe 2 mit Bezugszeichen versehen wurde. Es handelt sich jeweils um differierende Referenzobjekte, die Untergruppen 3 und 4 enthalten also andere Referenzobjekte als die Untergruppe 2. Im Folgenden wird rein beispielhaft von einer Referenzgruppe mit 50 Referenzobjekten ausgegangen, die in fünf Untergruppen aufgeteilt sind. Dementsprechend umfasst jede Untergruppe 10 Referenzobjekte. Es sind also nicht alle Untergruppen und alle Referenzobjekte dargestellt.
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Zu jedem Referenzobjekt werden wie beschrieben wenigstens zwei Parameter gemessen, weiter oben wurden bereits 100 Parameter als Beispiel genannt. Von diesen Parametern sind zum Referenzobjekt 5 rein exemplarisch die Parameter 9, 10, 12 und 14 mit Bezugszeichen versehen. Aus 1 ist bereits ersichtlich, dass mehr als vier Parameter bei einem Referenzobjekt vorhanden sein können. Weiter oben wurden rein exemplarisch bereits 100 Parameter genannt. Die Parameter 9 der Referenzobjekte 5, 6, 7 und 8 sowie aller weiteren dargestellten Referenzobjekte sind dabei dahingehend identisch, dass sie bei gleichen Messbedingungen aufgenommen wurden. Beispielsweise kann der Parameter 9 bei eingelegtem ersten Gang und einer Drehzahl von 100 Umdrehungen pro Minuten aufgenommen worden sein. Trotz des gleichen Bezugszeichens unterscheiden sich die Zahlenwerte der Parameter 9, also die Parameterwerte, für jedes Referenzobjekt 5, 6, 7 und 8.
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Die Parameter 9, 10, 12 und 14 eines Referenzobjektes bilden dabei einen Parametervektor 16. Die Parametervektoren 16 der Referenzobjekte 5, 6, 7 und 8 enthalten dabei selbstverständlich unterschiedliche Zahlenwerte, sprich Parameterwerte, da ansonsten die im Folgenden beschriebenen Auswertungsschritte sinnlos wären. Selbstverständlich kann aber bei einzelnen Referenzobjekten bzw. Parametervektoren eine Übereinstimmung einzelner Parameter stattfinden.
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Für jeden Parameter 9, 10, 12 und 14 werden für jede Untergruppe 2, 3 und 4 als erste Parametermaßwerte die Mediane ermittelt. Das heißt, man erhält für die Untergruppe 2 für den Parameter 9 den Median 20, für den Parameter 10 den Median 22, für den Parameter 12 den Median 24 und für den Parameter 14 den Median 26. Dabei wird als Median der Zahlenwert bezeichnet, den man erhält, wenn man den Median des jeweiligen Parameters berechnet. Der Median ist ein Lagemaß, andere Lagemaße sind beispielsweise der arithmetische Mittelwert oder der geometrische Mittelwert.
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Die Mediane werden wie beschrieben auch für die weiteren Untergruppen ermittelt, sodass man am Ende des ersten Berechnungsschritts für jede Untergruppe 2, 3 und 4 einen ersten Parametermaßvektor 28 erhält. Der erste Parametermaßvektor 28 enthält genauso viele Elemente wie die Parametervektoren 16 der Referenzobjekte, da ja für jeden Parameter 9, 10, 12 und 14 das Lagemaß, sprich der Median 20, 22, 24 und 26, ermittelt wird. Um aus den zum Beispiel fünf Parametermaßvektoren 28 eine Aggregation bzw. neue statistische Kennzahl bilden zu können wird ein Aggregationswertvektor gebildet, indem für jeden Parameter jeweils der Maximalwert der Werte der Parametermaßvektoren 28 ausgewählt wird. Auf diese Art und Weise erhält man Aggregationswerte 32, 34, 36 und 38. Der Aggregationswert 32 ist also der Maximalwert der fünf Mediane 20, der Aggregationswert 34 der Maximalwert der Mediane 22, etc. Auch der Aggregationswertvektor 30 hat die gleiche Anzahl an Elementen wie der Parametervektor 16, in beschriebenem Beispiel also 100.
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Um den Aggregationswertvektor 30 zu erhalten sind also ausgehend von 50 Referenzobjekten drei Schritte nötig: Zuerst sind die Referenzobjekte in Untergruppen zu unterteilen. Dann ist für jede Untergruppe und zu jedem Parameter der Median zu ermitteln. Aus den so erhaltenen Parametermaßvektoren für jede Untergruppe wird dann für jeden Parameter der Maximalwert ermittelt.
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2 zeigt eine zweite Gruppe 40 mit Referenzobjekten 42 und 44. Die zweite Gruppe 40 enthält üblicherweise genauso viele Objekte wie eine der Untergruppen 2, 3 oder 4, wobei die Gruppe neben den Referenzobjekten 42 und 44 auch einen Prüfling 46 enthält. Auch die Referenzobjekte 42 und 44 sowie der Prüfling 46 weisen Parameter 9, 10, 12 und 14 auf wie bereits zu den Referenzobjekten 5, 6, 7 und 8 beschrieben. Zur zweiten Gruppe 40 wird ebenfalls ein Parametermaßvektor 48 bestimmt, indem als zweite Parametermaßzahlen die Mediane 50, 52, 54 und 56 zu den Parametern 9, 10, 12 und 14 bestimmt werden. Dies ist dabei die gleiche Bindung, wie sie zu jeweils den Untergruppen 2, 3 und 4 vorgenommen wurde. Auch der Parametermaßvektor 48 weist die gleiche Anzahl an Elementen wie die Parametervektoren 16 oder auch der Parametermaßvektor 28 oder Aggregationswertvektor 30 auf, im Beispiel 100.
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Im Gegensatz zur Referenzgruppe 1 ist bei der zweiten Gruppe 40 keinerlei Aggregationswertvektor 30 zu bilden, da keine Untergruppen existieren.
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3 zeigt ein Schema, um aus den Parametervektoren 16 der Referenzobjekte 5, 6, 7, 8, 42 und 44 sowie des Prüflings 46 schlussendlich eine Kennzahl zu erhalten. Die ersten Schritte sind dabei bereits in den 1 und 2 dargestellt. Die Aggregationswerte 32, 34, 36 und 38 sowie die Mediane 50, 52, 54 und 56 als zweite statische Parametermaßzahlen werden in dritte statistische Parametermaßzahlen überführt, indem jeweils für jeden Parameter der Maximalwert bestimmt wird. Man erhält also die Maximalwerte 58, 60, 62 und 64 eines Maximalwertvektors 66. Auch der Maximalwertvektor 66 hat demnach die gleiche Anzahl an Elementen wie ein Parametervektor, im Beispiel also 100. Der Zahlenwert des Maximalwertes 58 entspricht dabei entweder dem Zahlenwert des Aggregationswertes 32 oder des Medians 50, je nachdem welche der beiden Zahlenwerte größer ist. Entsprechend werden auch die anderen Maximalwerte 60, 62 und 64 gebildet. Anschließend werden mittels der Maximalwerte 58, 60, 62 und 64 des Maximalwertvektors 66 Differenzwerte 68, 70, 72 und 74 eines Differenzwertvektors 76 erhalten, indem für jeden Parameter die Zahlenwerte des Parametervektors 16 des Prüflings 46 vom jeweiligen Maximalwert des Maximalwertvektors 66 subtrahiert werden. Der Differenzwert 74 ist also beispielsweise die Differenz aus dem Maximalwert 64 und dem Parameter 14 des Prüflings 46. Im Folgenden werden alle Differenzwerte 70 und 72, die größer als ein Schwellenwert 78 sind, aufsummiert. Die Zahl 78 ist dabei ein Bezugszeichen für den Schwellenwert und kein Zahlenwert für den Schwellenwert. Der Summenwert der Differenzwerte 70 und 72, die aufsummiert werden, bildet die Kennzahl 80. Zur Klassifizierung des Prüflings 46 als iO oder niO wird die Kennzahl mit einer Sollkennzahl 82 verglichen. Ist die Kennzahl 80 größer als die Sollkennzahl 82, ist der Prüfling nicht in Ordnung, sprich niO, oder ein Ausreißer.
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In 4 wird das beschriebene Verfahren nochmals zusammenfassend als Ablaufschema dargestellt. In Schritt S1 wird eine Referenzgruppe 1 bereitgestellt.
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In Schritt S2 wird diese Referenzgruppe in Untergruppen 2, 3 und 4 aufgeteilt. Die Untergruppen 2, 3 und 4 enthalten dabei jeweils eine gleiche Anzahl an Referenzobjekten 5, 6, 7 und 8. Jedes Referenzobjekt umfasst einen Parametervektor 16 mit Parametern 9, 10, 12 und 14.
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Für jeden Parameter 9, 10, 12 und 14 eines Referenzobjektes 5, 6, 7 und 8 einer Untergruppe 2, 3 und 4 wird als Schritt S3 eine erste Parametermaßzahl 20, 22, 24 und 26 bestimmt, indem beispielsweise der Median der jeweiligen Parameter 9, 10, 12 und 14 ermittelt wird.
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Die so ermittelten Parametermaßvektoren 28 mit ersten Parametermaßzahlen 20, 22, 24 und 26 werden in Schritt S4 dadurch zu einem einzigen Aggregationswertvektor 30 zusammengefasst, indem jeweils für jeden Parameter der Maximalwert der Parametermaßzahlen 20, 22, 24 und 26 ermittelt wird.
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In Schritt S5 wird eine zweite Gruppe 40 mit Referenzobjekten 42 und 44 sowie einem Prüfling 46 bereitgestellt.
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In Schritt S6 wird für jeden Parameter der 9, 10, 12 und 14 der Referenzobjekte 42 und 44 sowie des Prüflings 46 eine zweite Parametermaßzahl 50, 52, 54 und 56 bestimmt, indem wieder für jeden Parameter der Median ermittelt wird.
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Die Schritte S1-S4 können dabei vor, während oder nach der Durchführung der Schritte S5 und S6 vorgenommen werden. Sobald die Schritte S4 und S6 vorgenommen sind kann als Schritt S7 für jeden Parameter 9, 10, 12 und 14 ein dritter statistischer Parametermaßwert ermittelt werden, indem der Maximalwert aus Aggregationswerten 32, 34, 36 und 38 sowie den zweiten statistischen Parametermaßwerten 50, 52, 54 und 56 ausgewählt wird.
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Von den so erhaltenen Maximalwerten 58, 60, 62 und 64 werden als Schritt S8 die Parameterwerte der Parameter 9, 10, 12 und 14 des Prüflings zur Bildung von Differenzwerten 68, 70, 72 und 74 abgezogen.
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In Schritt S9 werden von denjenigen Differenzwerten 68, 70, 72 und 74 diejenigen ausgewählt, die größer als ein Schwellenwert 78 sind. Die so ausgewählten Differenzwerte 70 und 72 werden in Schritt S10 aufsummiert und in Schritt S11 mit einer Sollkennzahl 82 verglichen. Anhand des Vergleichs wird der Prüfling 46 klassifiziert.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Referenzgruppe
- 2
- Untergruppe
- 3
- Untergruppe
- 4
- Untergruppe
- 5
- Referenzobjekt
- 6
- Referenzobjekt
- 7
- Referenzobjekt
- 8
- Referenzobjekt.
- 9
- Parameter
- 10
- Parameter
- 12
- Parameter
- 14
- Parameter
- 16
- Parametervektor
- 18
- Median
- 20
- Median
- 22
- Median
- 24
- Median
- 26
- Median
- 28
- Parametermaßvektor
- 30
- Aggregationswertvektor
- 32
- Aggregationswert
- 34
- Aggregationswert
- 36
- Aggregationswert
- 38
- Aggregationswert
- 40
- zweite Gruppe
- 42
- Referenzobjekt
- 44
- Referenzobjekt
- 46
- Prüfling
- 48
- Parametermaßvektor
- 50
- Median
- 52
- Median
- 54
- Median
- 56
- Median
- 58
- Maximalwert
- 60
- Maximalwert
- 62
- Maximalwert
- 64
- Maximalwert
- 66
- Maximalwertvektor
- 68
- Differenzwert
- 70
- Differenzwert
- 72
- Differenzwert
- 74
- Differenzwert
- 76
- Differenzwertvektor
- 78
- Schwellenwert
- 80
- Kennzahl
- 82
- Sollkennzahl
- S1
- Schritt
- S2
- Schritt
- S3
- Schritt
- S4
- Schritt
- S5
- Schritt
- S6
- Schritt
- S7
- Schritt
- S8
- Schritt
- S9
- Schritt
- S10
- Schritt
- S11
- Schritt
