Die c-Karte (auch C Chart) dient dazu, einen Prozess über die Zeit anhand der Fehlerzahl pro Teilgruppe zu überwachen. Dazu wird der Prozess durch eine Kennzahl beschrieben, die angibt, wie viele Fehler, Beanstandungen oder Auffälligkeiten in einer Teilgruppe insgesamt auftreten. Voraussetzung ist, dass die Teilgruppengröße bzw. die Prüfmöglichkeit konstant bleibt.
Das kann zum Beispiel die Anzahl von Etikettenfehlern pro Schicht, von Dokumentationsmängeln in einer festen Ticketstichprobe oder von Verpackungsmängeln in einer konstanten Sendungsstichprobe sein. Ziel ist es, Veränderungen frühzeitig zu erkennen, mögliche Ursachen systematisch zu analysieren, Prozesswissen aufzubauen und unnötige Eingriffe zu vermeiden.
In der Abfüllung von Tomatensoße wird je Schicht immer dieselbe Stichprobe von 200 Gläsern geprüft. Erfasst wird, wie viele Etikettenfehler insgesamt auftreten – ein Glas kann mehrere Fehler aufweisen (schiefes Etikett, Falten, unvollständige Chargenkennzeichnung). Ziel ist zu erkennen, ob die Anzahl der Etikettenfehler pro Schicht im Zeitverlauf stabil bleibt.
Interpretation der Ergebnisse:
Es liegen keine Punkte außerhalb der Eingriffsgrenzen vor und es sind keine auffälligen Muster sichtbar. Die Zahl der Etikettenfehler pro Schicht schwankt zufällig um die Mittellinie – der Prozess kann als stabil beurteilt werden.
Erklärungen zur Grafik:
- Die Punkte zeigen die Anzahl der Fehler je Teilgruppe in zeitlicher Reihenfolge.
- Die Mittellinie entspricht der durchschnittlichen Anzahl der Fehler pro Teilgruppe.
- Die Eingriffsgrenzen werden aus der durchschnittlichen Fehlerzahl berechnet.
Vorarbeit
- Eindeutig festlegen, welche Ereignisse als Fehler gezählt werden.
- Sicherstellen, dass pro Datenzeile die Gesamtzahl der aufgetretenen Fehler vorliegt.
- Prüfen, ob die Teilgruppengröße konstant bleibt.
Nutzung in AlphadiTab
- In der Measure-Phase oder Control-Phase das Tool c-Karte auswählen.
- Fehleranzahl je Teilgruppe eingeben.
- Diagramm mit „Neu erstellen“ generieren.
Interpretation
- Liegen Punkte außerhalb der Eingriffsgrenzen?
- Sind nichtzufällige Muster erkennbar?
Historische Werte
Sind historische Referenzwerte bekannt, können diese als feste Grundlage verwendet werden. Mittellinie und Eingriffsgrenzen bleiben dann konstant.
Abschnitte
Abschnitte sind sinnvoll, wenn sich der Prozess bewusst verändert hat, z. B. nach einem Lieferantenwechsel oder einer Prozessanpassung. Je Abschnitt werden eigene Mittellinien und Eingriffsgrenzen berechnet.
Mit den Tests werden nichtzufällige Muster erkannt:
Dokumentationsmängel pro Tagesstichprobe
Im IT-Service wird pro Tag eine konstante Stichprobe von 40 abgeschlossenen Tickets geprüft. Erfasst wird, wie viele Dokumentationsmängel insgesamt auftreten (fehlendes Pflichtfeld, unklare Kategorie, fehlende Abschlussnotiz). Die c-Karte hilft zu beurteilen, ob die Anzahl der Mängel in dieser täglichen Stichprobe stabil bleibt.
Interpretation
Kein Punkt außerhalb der Eingriffsgrenzen und kein Nelson-Test schlägt an. Gleichzeitig ist ein wiederkehrendes Muster erkennbar: in Abständen von sieben Tagen liegen die Fehlerzahlen höher.
→ Statistisch unauffällig, aber 7-Tage-Muster – möglicher Wochentagseffekt prüfen.
Formale Mängel pro Angebotsstichprobe
Im Vertrieb wird monatlich eine konstante Stichprobe von 30 Angeboten geprüft. Erfasst wird, wie viele formale Mängel insgesamt auftreten (fehlende Preisgültigkeit, unvollständige Lieferbedingungen, fehlende Freigaben). So lässt sich verfolgen, ob die Anzahl formaler Mängel dauerhaft stabil ist.
Interpretation
Die Werte liegen über längere Zeit eng beieinander; zusätzlich liegen neun Punkte in Folge auf derselben Seite der Mittellinie. Das Muster ist nicht zufällig.
→ Auffällig enge Werte + 9 Punkte einseitig – Prüfsystem hinterfragen.
Verpackungsmängel pro Tourstichprobe
Im Logistikbereich wird je Tour eine konstante Stichprobe von 50 Sendungen geprüft. Erfasst wird, wie viele Verpackungsmängel insgesamt auftreten (beschädigte Ecken, fehlerhafte Etiketten, unzureichende Sicherung). Ziel ist es, außergewöhnliche Belastungen früh zu erkennen.
Interpretation
Es ist ein Ausreißer erkennbar; betroffen ist die 13. Tour. Für diese Tour wurde ein Auffahrunfall gemeldet – die Abweichung ist durch eine bekannte Sonderursache erklärbar.
→ Ausreißer durch bekannte Sonderursache (Unfall) – kein neues Grundmuster.
Beanstandungen pro Zeitraum
Im Einkauf wird pro Zeitraum eine konstante Stichprobe von 40 Wareneingängen bewertet. Erfasst wird, wie viele Beanstandungen insgesamt auftreten. Während des Betrachtungszeitraums wurde von Lieferant A auf Lieferant B umgestellt, deshalb sind zwei Abschnitte sinnvoll.
Interpretation
Nach dem Lieferantenwechsel liegt die Zahl der Beanstandungen auf einem sichtbar höheren Niveau. Die getrennte Betrachtung der Abschnitte zeigt eine Veränderung des Prozessniveaus.
→ Niveauverschiebung nach Lieferantenwechsel – Abschnitte getrennt bewerten.
Planungswarnungen pro Zyklus
In der Produktionsplanung wird pro Planungszyklus eine konstante Stichprobe von 60 Positionen betrachtet. Erfasst wird, wie viele Planungswarnungen insgesamt auftreten. Die c-Karte zeigt, ob sich die Zahl der Warnungen im Verlauf verändert.
Interpretation
Über den Zeitraum ist eine steigende Tendenz erkennbar. Da die Werte zwischendurch zurückgehen, wird kein Trend nach den Nelson-Regeln signalisiert.
→ Leicht steigende Tendenz, aber keine Nelson-Regel verletzt – weiter beobachten.