Prozessstabilität: Definition, Messung und Praxis 2026

Was ist Prozessstabilität?

Prozessstabilität beschreibt die Fähigkeit eines Fertigungsprozesses, über einen längeren Zeitraum hinweg Ergebnisse innerhalb definierter Grenzen zu liefern. Ein stabiler Prozess verhält sich vorhersagbar. Die Streuung der Messwerte bewegt sich in einem bekannten Rahmen, es treten keine systematischen Verschiebungen auf, und die Ergebnisse lassen sich statistisch beschreiben.

In der Praxis bedeutet das: Wenn eine Spritzgussmaschine bei jedem Zyklus ein Teil mit einer Wandstärke zwischen 2,48 mm und 2,52 mm produziert und diese Streuung über Schichten, Tage und Chargen hinweg konstant bleibt, ist der Prozess stabil. Sobald sich der Mittelwert verschiebt, die Streuung zunimmt oder einzelne Werte ohne erkennbaren Grund aus dem Rahmen fallen, ist der Prozess instabil.

Das Konzept stammt aus der statistischen Prozesskontrolle (SPC) und geht auf Walter A. Shewhart zurück, der in den 1920er-Jahren bei Bell Telephone Laboratories die ersten Regelkarten entwickelte. Sein Grundgedanke ist bis heute gültig: Jeder Prozess unterliegt einer natürlichen Streuung. Solange nur diese natürliche Streuung wirkt, ist der Prozess stabil und beherrschbar. Erst wenn zusätzliche, besondere Ursachen auftreten, wird er instabil.

Stabil und fähig: zwei verschiedene Dinge

In der Praxis werden Prozessstabilität und Prozessfähigkeit häufig verwechselt. Der Unterschied ist grundlegend.

Prozessstabilität beschreibt, ob sich ein Prozess vorhersagbar verhält. Die Frage lautet: Bleibt die Streuung über die Zeit konstant, oder treten Ausreisser und Verschiebungen auf?

Prozessfähigkeit beschreibt, ob die Streuung des Prozesses innerhalb der vorgegebenen Toleranzgrenzen liegt. Die Frage lautet: Schafft der Prozess die geforderte Spezifikation?

Ein Prozess kann stabil, aber nicht fähig sein. Das bedeutet: Die Streuung ist konstant und vorhersagbar, aber sie ist zu gross für die Toleranzgrenzen. Umgekehrt kann ein Prozess kurzfristig fähig erscheinen, aber instabil sein, weil sich der Mittelwert unkontrolliert verschiebt.

Die Reihenfolge ist entscheidend: Zuerst Stabilität herstellen, dann Fähigkeit bewerten. Ein Cpk-Wert, der auf Basis eines instabilen Prozesses berechnet wird, ist statistisch wertlos, weil die zugrunde liegende Verteilung nicht stationär ist.

Wie man Prozessstabilität misst

Das Standardwerkzeug zur Beurteilung der Prozessstabilität ist die Regelkarte. Sie wurde von Shewhart entwickelt und ist in der DIN ISO 7870 und der DIN ISO 8258 normiert.

Prinzip der Regelkarte. In regelmässigen Abständen wird eine Stichprobe aus dem Prozess entnommen. Aus den Stichprobenwerten werden statistische Kenngrössen berechnet (Mittelwert, Spannweite oder Standardabweichung). Diese werden gegen die Zeit aufgetragen. Um die Mittellinie werden Kontrollgrenzen berechnet, typischerweise bei ± 3 Sigma. Solange alle Punkte innerhalb der Kontrollgrenzen liegen und kein systematisches Muster erkennbar ist, gilt der Prozess als statistisch beherrscht.

Signale für Instabilität. Die Regelkarte zeigt Instabilität durch verschiedene Muster:

• Ein oder mehrere Punkte ausserhalb der Kontrollgrenzen
• Sieben oder mehr aufeinanderfolgende Punkte auf einer Seite der Mittellinie (Run)
• Sieben oder mehr aufeinanderfolgende Punkte mit steigendem oder fallendem Trend
• Auffällige Zyklen oder wiederkehrende Muster

Diese Regeln sind in der Western Electric Company (WECO) Regelsammlung und in der DIN ISO 8258 beschrieben. Sie helfen, besondere Ursachen zu erkennen, bevor der Prozess Ausschuss produziert.

Gängige Regelkartentypen in der Fertigung:

• x̄-R-Karte (Mittelwert und Spannweite): Für Stichprobenumfänge von 2 bis 10 Teilen. Der Klassiker in der diskreten Fertigung.
• x̄-s-Karte (Mittelwert und Standardabweichung): Für grössere Stichproben ab 10 Teilen.
• Einzelwert-Karte (I-MR): Wenn nur ein Messwert pro Zeitpunkt erfasst wird, beispielsweise bei kontinuierlichen Prozessen oder Prozessdaten wie Temperatur und Druck.

Gewöhnliche und besondere Ursachen

Shewhart unterschied zwei Arten von Streuung, und diese Unterscheidung ist der Kern jeder Stabilitätsbetrachtung.

Gewöhnliche Ursachen (common causes) sind die Summe vieler kleiner, zufälliger Einflüsse, die immer auf den Prozess wirken: Materialunterschiede innerhalb einer Charge, minimale Temperaturschwankungen in der Halle, natürlicher Werkzeugverschleiss, Vibrationen der Maschine. Diese Streuung ist dem Prozess inhärent. Sie lässt sich nur durch eine grundlegende Prozessänderung reduzieren (andere Maschine, anderes Material, anderes Verfahren).

Besondere Ursachen (special causes) sind identifizierbare, nicht zufällige Einflüsse, die sporadisch auftreten: eine fehlerhafte Materialcharge, ein defektes Werkzeug, ein falsch eingestellter Parameter nach dem Schichtwechsel, eine Temperaturänderung durch eine offene Hallentoröffnung. Diese Ursachen können und müssen gezielt beseitigt werden.

Der praktische Nutzen dieser Unterscheidung: Wenn ein Mitarbeiter auf einen Punkt ausserhalb der Kontrollgrenzen reagiert und die besondere Ursache findet und beseitigt, verbessert er den Prozess. Wenn er hingegen auf eine gewöhnliche Schwankung reagiert und den Prozess nachjustiert, verschlechtert er ihn. Das nennt man Überregelung (tampering). Die Regelkarte schützt vor genau diesem Fehler.

Was Prozessstabilität in der Praxis gefährdet

In der täglichen Fertigung gibt es wiederkehrende Ursachen für Instabilität. Die häufigsten aus über 30 Jahren Erfahrung in der Maschinenanbindung und Prozessdatenerfassung:

Werkzeugverschleiss. Ein Stanzwerkzeug, das sich über tausende Zyklen abnutzt, produziert schleichend grössere Toleranzen. Auf der Regelkarte zeigt sich das als Trend. Ohne kontinuierliche Messung fällt der Verschleiss erst auf, wenn Ausschuss entsteht.

Chargenunterschiede im Material. Zwei Chargen desselben Granulats können unterschiedliche Fliesseigenschaften haben. Das führt zu einer Mittelwertverschiebung, die ohne SPC nicht erkannt wird.

Unvollständige Rüstvorgänge. Nach einem Rüstwechsel sind Parameter wie Temperatur, Druck oder Vorschub noch nicht auf dem eingeschwungenen Niveau. Die ersten Teile nach dem Rüstwechsel zeigen eine erhöhte Streuung.

Umgebungsbedingungen. Temperatur und Luftfeuchtigkeit in der Fertigungshalle beeinflussen viele Prozesse. Eine Spritzgussmaschine verhält sich bei 18 °C anders als bei 28 °C. In Hallen ohne Klimatisierung ist die Tageszeit ein systematischer Einflussfaktor.

Schichtwechsel und Personalunterschiede. Verschiedene Bediener stellen die Maschine minimal unterschiedlich ein. Was auf dem Papier derselbe Prozess ist, verhält sich in der Nachtschicht anders als in der Frühschicht. Ohne Echtzeitdaten bleibt dieser Unterschied unsichtbar.

Die Rolle von Echtzeitdaten für die Prozessstabilität

Traditionelle SPC arbeitet mit Stichproben: Alle 30 Minuten entnimmt der Werker 5 Teile, misst sie und trägt die Werte in die Regelkarte ein. Zwischen den Stichproben ist der Prozess unsichtbar. Wenn ein Werkzeug nach 15 Minuten bricht, erkennt die Stichproben-SPC das erst bei der nächsten Entnahme. Bis dahin wurden möglicherweise hunderte Ausschussteile produziert.

Moderne Maschinendatenerfassung verändert diese Situation grundlegend. Wenn Prozessdaten wie Taktzeiten, Temperaturen, Drücke, Kräfte und Ströme automatisch und kontinuierlich erfasst werden, entsteht ein lückenloses Bild des Prozessverhaltens. Abweichungen werden in Sekunden erkannt, nicht in Stunden.

Das ersetzt die klassische SPC nicht, aber es ergänzt sie um eine entscheidende Dimension: die Zeit zwischen den Stichproben wird transparent. Ein MES mit Prozessdatenerfassung und automatischer Alarmierung bei Grenzwertverletzungen kann den Werker sofort benachrichtigen, wenn ein Prozessparameter den definierten Korridor verlässt. Die Reaktionszeit sinkt von Minuten auf Sekunden.

Bei Neoperl (Hersteller von Durchflussbegrenzern, vollautomatische Montageautomaten) wurde genau dieser Ansatz umgesetzt. SPS-basierte Alarmerfassung und automatische Stillstandsüberwachung ermöglichen die Korrelation von Maschinenalarmen mit Stillständen und Qualitätsdefekten. Das Ergebnis: 15 % weniger Ausschuss durch die Auswertung von Qualitätsdaten und 10 % weniger Stillstände durch automatische Erfassung und Begründung.

Prozessstabilität herstellen: ein pragmatischer Ablauf

Prozessstabilität ist kein Zustand, den man einmal erreicht und dann hat. Sie muss aktiv hergestellt, überwacht und verteidigt werden. In der Praxis hat sich folgender Ablauf bewährt:

Schritt 1: Datenbasis schaffen. Bevor Stabilität bewertet werden kann, braucht man Daten. Automatische Maschinendatenerfassung und Betriebsdatenerfassung liefern Taktzeiten, Stückzahlen, Stillstände und Prozessparameter. Ohne diese Datenbasis bleibt jede Stabilitätsbetrachtung eine Schätzung.

Schritt 2: Besondere Ursachen identifizieren und beseitigen. Die Regelkarte (oder das Echtzeit-Dashboard mit Kontrollgrenzen) zeigt, wo besondere Ursachen wirken. Diese werden systematisch identifiziert und abgestellt: defekte Werkzeuge tauschen, Rüstanweisungen standardisieren, Materialchargen prüfen, Umgebungsbedingungen stabilisieren.

Schritt 3: Standardisieren. Sobald der Prozess stabil läuft, werden die Bedingungen dokumentiert: Maschinenparameter, Materialspezifikationen, Rüstanweisungen, Prüfintervalle. Das Ziel ist Reproduzierbarkeit. Was heute funktioniert, muss morgen genauso funktionieren.

Schritt 4: Überwachen. Stabile Prozesse bleiben nur stabil, wenn sie überwacht werden. Echtzeitdaten, Alarme bei Grenzwertverletzungen und regelmässige Auswertung der OEE (insbesondere des Qualitätsfaktors) sorgen dafür, dass Abweichungen sofort erkannt werden.

Schritt 5: Verbessern. Wenn der Prozess stabil und fähig ist, beginnt die eigentliche Optimierung: gewöhnliche Streuung reduzieren, Toleranzen enger fahren, Ausschuss weiter senken. Das ist der Punkt, an dem KVP und Six Sigma ansetzen.

Was SYMESTIC zur Prozessstabilität beiträgt

SYMESTIC ist kein klassisches SPC-System mit Regelkarten und Cpk-Berechnung. Was SYMESTIC liefert, ist die Datenbasis und die Echtzeit-Überwachung, auf der jede Stabilitätsbetrachtung aufbaut.

• Automatische Prozessdatenerfassung. Temperaturen, Drücke, Kräfte, Ströme und andere Prozessparameter werden kontinuierlich und automatisch erfasst. Über OPC UA bei modernen Steuerungen, über digitale I/O-Gateways bei Bestandsanlagen.
• Alarmierung bei Grenzwertverletzungen. Wenn ein Prozessparameter einen definierten Korridor verlässt, löst SYMESTIC automatisch einen Alarm aus: per App, per E-Mail oder direkt auf dem Dashboard. Reaktionszeit: Sekunden statt Stunden.
• Korrelation von Prozessdaten mit Qualitätsdaten. SYMESTIC verknüpft Prozessparameter mit Stückzahlen, Ausschuss und Stillständen. Dadurch lassen sich Zusammenhänge erkennen, die bei isolierter Betrachtung unsichtbar bleiben.
• Historische Analyse. Alle Prozessdaten werden gespeichert und stehen für Trendanalysen, Schichtvergleiche und Ursachenforschung zur Verfügung. Wer verstehen will, warum die Qualität in der Nachtschicht schlechter ist, braucht historische Daten über Wochen und Monate.
• OEE-Qualitätsfaktor als Stabilitätsindikator. Der Qualitätsfaktor der OEE zeigt auf einen Blick, wie viel Prozent der produzierten Teile in Ordnung sind. Ein sinkender Qualitätsfaktor ist oft das erste Warnsignal für einen instabilen Prozess.

Bei Schmiedetechnik Plettenberg (Metallverarbeitung, komplexe Schmiedeprozesse) wurde die automatische Erfassung von Taktzeiten, Mengen und Stillständen mit bidirektionaler ERP-Integration (InforCOM) kombiniert. Das Team konnte nach kurzer Einsatzzeit Echtzeitdaten einsehen und Abweichungen direkt überprüfen. Die Folge: weniger Stillstände durch schnellere Ursachenanalyse und höhere Prozesssicherheit durch konsistente Rückmeldungen.

Häufige Fragen zur Prozessstabilität

Wann ist ein Prozess stabil?

Ein Prozess gilt als stabil (statistisch beherrscht), wenn alle Messwerte in der Regelkarte innerhalb der Kontrollgrenzen liegen und keine systematischen Muster erkennbar sind. Konkret: keine Punkte ausserhalb der 3-Sigma-Grenzen, keine Runs (sieben oder mehr Punkte auf einer Seite), keine Trends. Das bedeutet, dass nur gewöhnliche Streuung wirkt und keine besonderen Ursachen den Prozess beeinflussen.

Was ist der Unterschied zwischen Kontrollgrenzen und Toleranzgrenzen?

Kontrollgrenzen werden aus den Prozessdaten berechnet. Sie beschreiben, was der Prozess tatsächlich tut. Toleranzgrenzen werden vom Kunden oder von der Konstruktion vorgegeben. Sie beschreiben, was der Prozess tun soll. Kontrollgrenzen gehören zur Stabilitätsbeurteilung, Toleranzgrenzen zur Fähigkeitsbeurteilung.

Brauche ich ein SPC-System für Prozessstabilität?

Für die klassische Regelkarten-SPC ja. Aber der erste und oft wirksamste Schritt ist die automatische Erfassung von Prozessdaten und die Alarmierung bei Abweichungen. Viele Unternehmen im Mittelstand haben weder SPC-Software noch die personellen Ressourcen, um Regelkarten manuell zu führen. Eine automatische Maschinendatenerfassung mit Grenzwertüberwachung liefert bereits 80 % des Nutzens, weil sie besondere Ursachen in Echtzeit sichtbar macht.

Wie hängt Prozessstabilität mit OEE zusammen?

Direkt. Der Qualitätsfaktor der OEE misst den Anteil der Gutteile an der Gesamtproduktion. Ein instabiler Prozess produziert mehr Ausschuss und Nacharbeit, was den Qualitätsfaktor senkt. Ein sinkender Qualitätsfaktor ist deshalb oft das erste Warnsignal für Instabilität. Umgekehrt ist ein stabil hoher Qualitätsfaktor ein Indikator dafür, dass der Prozess beherrscht ist.

Kann ich Prozessstabilität ohne manuelle Messungen erreichen?

Teilweise. Für geometrische Masse (Wandstärke, Durchmesser, Länge) sind in der Regel physische Messungen nötig. Aber viele Prozessparameter, die direkt mit der Stabilität zusammenhängen (Taktzeiten, Temperaturen, Drücke, Kräfte), lassen sich automatisch und lückenlos aus der Maschinensteuerung erfassen. Die Kombination aus automatischer Prozessdatenerfassung und gezielten manuellen Stichproben ist der effizienteste Ansatz.

Über den Autor:

Martin Brandel

MES Consultant und Projektleiter bei der symestic GmbH. Über 30 Jahre Erfahrung in industrieller Automatisierung und Maschinenanbindung. Dipl.-Ing. Nachrichtentechnik.