📊 Korrelationsdiagramm – Beziehungen zwischen Merkmalen erkennen
Das Korrelationsdiagramm (auch Streudiagramm genannt) ist ein Werkzeug der statistischen Prozesskontrolle und dient dazu, Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen sichtbar zu machen. Durch die grafische Darstellung in einem Koordinatensystem lassen sich Ursache-Wirkungs-Beziehungen identifizieren und deren Stärke beurteilen. So kann beispielsweise überprüft werden, ob Temperatur, Zeit, Druck oder andere Prozessgrößen einen direkten Einfluss auf Produktmerkmale haben.
📈 Grundlagen des Korrelationsdiagramms
Im Korrelationsdiagramm werden die Werte zweier Merkmale als Punktepaare dargestellt. Je nach Anordnung der Punkte lässt sich die Art und Stärke der Korrelation bestimmen. Dies ermöglicht Rückschlüsse darauf, ob zwischen zwei Variablen ein Zusammenhang besteht – und wenn ja, welcher Art dieser ist.
Arten von Korrelationen: positiv, negativ, schwach positiv, keine
🔹 Positive Korrelation
Beide Merkmale steigen gleichzeitig an. Beispiel: Je höher die Temperatur, desto größer die Längenausdehnung eines Bauteils. Die Punkte liegen nah an einer aufwärts gerichteten Geraden.
🔹 Negative Korrelation
Steigt ein Merkmal, nimmt das andere ab. Beispiel: Je höher die Drehzahl, desto kürzer die Standzeit eines Werkzeugs. Die Punkte bilden eine abwärts verlaufende Linie.
🔹 Keine oder schwache Korrelation
Die Punkte sind zufällig verteilt und zeigen kein erkennbares Muster. Es besteht kein oder nur ein schwacher Zusammenhang zwischen den untersuchten Merkmalen. Beispiel: Farbe eines Produkts und Raumtemperatur.
🧩 Praktische Anwendung im Qualitätsmanagement
Das Korrelationsdiagramm unterstützt die Datenanalyse in Produktions- und Prüfprozessen. Es wird häufig verwendet, um Wechselwirkungen zwischen Prozessparametern und Qualitätsmerkmalen zu untersuchen.
📊 Vorgehensweise
- 1️⃣ Auswahl von zwei Merkmalen, die auf einen Zusammenhang geprüft werden sollen
- 2️⃣ Erfassung der Wertepaare (mindestens 30 Datensätze empfohlen)
- 3️⃣ Eintragung der Wertepaare als Punkte in ein Koordinatensystem
- 4️⃣ Interpretation der Punkteverteilung und Beurteilung der Korrelation
- 5️⃣ Ableitung von Maßnahmen oder Hypothesen aus dem erkannten Zusammenhang
📏 Vorteile der Methode
- ✅ Einfache grafische Darstellung komplexer Zusammenhänge
- ✅ Unterstützung bei Ursachen-Wirkungs-Analysen (z. B. Ishikawa, FMEA)
- ✅ Grundlage für Regressionsanalysen und Trendermittlungen
- ✅ Visualisierung von Prozessbeziehungen für KVP und SPC
📐 Beispiel: Zusammenhang zwischen Temperatur und Längendehnung
In diesem Beispiel wird der Einfluss der Temperatur auf die Längendehnung einer Welle untersucht. Die Messwerte zeigen eine deutliche positive Korrelation: Mit steigender Temperatur dehnt sich die Welle messbar aus.
Beispiel: Positive Korrelation zwischen Temperatur und Längendehnung
| Temperatur [°C] | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 |
|---|---|---|---|---|---|
| Längendehnung [µm] | 3 | 4 | 6 | 8 | 9 |
Die Regressionsgerade verdeutlicht den linearen Zusammenhang: je höher die Temperatur, desto größer die Längenausdehnung. Dieses Ergebnis bestätigt die angenommene Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Merkmalen.
✅ Fazit – Einsatz des Korrelationsdiagramms
Das Korrelationsdiagramm ist ein unverzichtbares Werkzeug in der Datenanalyse und im Qualitätsmanagement. Es ermöglicht, Beziehungen zwischen Prozessgrößen zu erkennen, zu bewerten und Maßnahmen abzuleiten. Besonders in Verbindung mit Methoden wie der FMEA oder der statistischen Prozesskontrolle (SPC) liefert es wertvolle Informationen zur Prozessoptimierung und Fehlervermeidung.
❓ FAQ – Korrelation & Regressionsanalyse im Qualitätsmanagement
Das Korrelationsdiagramm ist ein wichtiges Werkzeug der statistischen Prozesskontrolle (SPC) und wird häufig in Verbindung mit Methoden wie FMEA oder APQP eingesetzt. Hier findest du Antworten auf häufige Fragen zur Anwendung, Interpretation und Bedeutung im Qualitätskontext.
🔹 Was versteht man unter einer Korrelation?
Eine Korrelation beschreibt den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Wenn sich eine Variable verändert und die andere tendenziell mitverändert, spricht man von einer Korrelation. Sie kann positiv (beide Werte steigen), negativ (eine steigt, die andere fällt) oder nicht vorhanden sein. Die Stärke der Korrelation wird häufig mit dem Korrelationskoeffizienten r zwischen -1 und +1 angegeben.
🔹 Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität?
Eine Korrelation zeigt lediglich, dass zwei Größen zusammenhängen – nicht aber, dass eine die andere verursacht. Eine Kausalität besteht nur, wenn eine Variable direkt Einfluss auf die andere nimmt. Beispiel: Temperatur und Eiskonsum korrelieren positiv, aber die Temperatur verursacht den höheren Eiskonsum – nicht umgekehrt.
🔹 Wie wird ein Korrelationsdiagramm in der Praxis erstellt?
- 1️⃣ Auswahl von zwei Variablen, die in Beziehung stehen könnten (z. B. Temperatur und Längenausdehnung)
- 2️⃣ Erhebung mindestens 30 Wertepaare, um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten
- 3️⃣ Darstellung der Werte im Koordinatensystem
- 4️⃣ Beurteilung der Punktverteilung (steigend, fallend oder ungeordnet)
- 5️⃣ Optional: Einfügen einer Regressionsgeraden zur Darstellung des Trends
Dieses Vorgehen ermöglicht die Visualisierung und Bewertung von Zusammenhängen in Prozessen oder Prüfungen.
🔹 Wann ist eine Korrelation signifikant?
Eine Korrelation gilt als signifikant, wenn der Korrelationskoeffizient |r| > 0,5 beträgt und durch statistische Tests (z. B. t-Test) bestätigt wird.
- r ≈ +1: Starker positiver Zusammenhang
- r ≈ –1: Starker negativer Zusammenhang
- r ≈ 0: Kein Zusammenhang
🔹 Wie kann ein Korrelationsdiagramm in der IATF 16949 genutzt werden?
In der IATF 16949 dient das Korrelationsdiagramm zur Prozessüberwachung und Fehleranalyse. Typische Anwendungen:
- 📈 Untersuchung von Prozessparametern auf Wechselwirkungen (z. B. Temperatur vs. Maßabweichung)
- ⚙️ Unterstützung bei der Ursachenanalyse innerhalb der FMEA
- 📊 Nachweis statistischer Zusammenhänge im Rahmen der SPC
- 🧠 Grundlage für KVP-Maßnahmen zur Prozessstabilität
🔹 Welche typischen Fehler treten bei der Erstellung eines Korrelationsdiagramms auf?
Häufige Fehlerquellen in der Praxis sind:
- 🚫 Zu kleine Stichprobe (unter 30 Wertepaare)
- 📉 Falsche Skalierung der Achsen – verzerrt visuelle Einschätzung
- 🔄 Vermischung von Korrelation und Kausalität
- 📋 Fehlende Bereinigung von Ausreißern oder Messfehlern
- ⚠️ Unzureichende Dokumentation der Messbedingungen
Eine saubere Datenerfassung und klare Definition der Merkmale sind entscheidend für aussagekräftige Ergebnisse.
