{ "query": "\"Wer ist der Kunde? Wer ist der Endkunde? Wo ist der Aufstellort der Anlage (Ort, Werk des Endkunden, Geb\u00e4ude)? Wie hoch ist die Hallenh\u00f6he des Werkes oder Geb\u00e4udes in der die Anlage aufgestellt werden soll? Sales-Manager: Wer ist der verantwortliche FLT Sales Manager f\u00fcr diesen Kunden keine erl\u00e4uterung hinzuf\u00fcgen bitte nur die Tabelle Tabellen Titel: Kunde,Endkunde, Aufstellort, Hallenh\u00f6he (ohne die anderen definitionen zu nennen), Sales Manager\"", "namespace": "9b7a0d3b-f149-4977-879c-cf22ea8d011f", "messages": [ { "role": "user", "content": "\"Wer ist der Kunde? Wer ist der Endkunde? Wo ist der Aufstellort der Anlage (Ort, Werk des Endkunden, Geb\u00e4ude)? Wie hoch ist die Hallenh\u00f6he des Werkes oder Geb\u00e4udes in der die Anlage aufgestellt werden soll? Sales-Manager: Wer ist der verantwortliche FLT Sales Manager f\u00fcr diesen Kunden keine erl\u00e4uterung hinzuf\u00fcgen bitte nur die Tabelle Tabellen Titel: Kunde,Endkunde, Aufstellort, Hallenh\u00f6he (ohne die anderen definitionen zu nennen), Sales Manager\"" }, { "role": "assistant", "content": " " } ], "stream": true, "language_level": "", "chat_channel": ":166:1029", "language": "German", "tone": "neutral", "writing_style": "standard", "model": "gemini-1.5-flash", "knowledgebase": "ki-dev-large", "seed": 1029, "client_id": 1029, "all_context": true, "follow_up_for": null, "knowledgebase_files_count": 35, "override_command": "", "disable_clarity_check": false, "custom_primer": "", "logging": true, "query_route": "" } INITIALIZATION Knowledgebase: ki-dev-large Base Query: "Wer ist der Kunde? Wer ist der Endkunde? Wo ist der Aufstellort der Anlage (Ort, Werk des Endkunden, Gebäude)? Wie hoch ist die Hallenhöhe des Werkes oder Gebäudes in der die Anlage aufgestellt werden soll? Sales-Manager: Wer ist der verantwortliche FLT Sales Manager für diesen Kunden keine erläuterung hinzufügen bitte nur die Tabelle Tabellen Titel: Kunde,Endkunde, Aufstellort, Hallenhöhe (ohne die anderen definitionen zu nennen), Sales Manager" Model: gemini-1.5-flash Use Curl?: ================================================== **Elapsed Time: 0.00 seconds** ================================================== ROUTING Query type: list ================================================== **Elapsed Time: 1.73 seconds** ================================================== PRIMER Primer: You are Simon, a highly intelligent personal assistant in a system called KIOS. You are a chatbot that can read knowledgebases through the "CONTEXT" that is included in the user's chat message. Your role is to act as an expert at summarization and analysis. In your responses to enterprise users, prioritize clarity, trustworthiness, and appropriate formality. Be honest by admitting when a topic falls outside your scope of knowledge, and suggest alternative avenues for obtaining information when necessary. Make effective use of chat history to avoid redundancy and enhance response relevance, continuously adapting to integrate all necessary details in your interactions. Use as much tokens as possible to provide a detailed response. ================================================== **Elapsed Time: 0.41 seconds** ================================================== FINAL QUERY Final Query: CONTEXT: ########## File: VW%2010130_DE.pdf Page: 1 Context: # Volkswagen AG Maschinenfähigkeitsuntersuchung für messbare Merkmale VW 101 30 --- **Konzennorm** Schlagwörter: Maschinenfähigkeitsuntersuchung, Fähigkeitskennwert, Qualitätsfähigkeit, Maschinenfähigkeit ## Inhalt 1. Zweck und Anwendungsbereich .......................... 2 2. Prinzip der Maschinenfähigkeitsuntersuchung ... 3 3. Theoretische Grundlagen ................................. 4 3.1 Verteilungsmodelle ......................................... 4 3.1.1 Normalverteilung ................................... 4 3.1.2 Betragsverteilung 1. Art ....................... 5 3.1.3 Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) 6 3.2 Fähigkeitsmittlung ......................................... 10 3.2.1 Fähigkeitsermittlung bei definierten Verteilungsmodellen ... 10 3.2.2 Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen ... 16 3.3 Grenzwert zur Maschinenfähigkeit ................. 18 4. Statistische Tests ................................................ 18 4.1 Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung ... 21 4.2 Prüfmittelanwendung .................................... 22 4.3 Stichprobenentnahme ................................. 22 4.4 Sonderregelung für eingeschränkte MFU ....... 24 4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells ... 25 4.4.2 Test auf Ausreißer .................................. 25 4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kenngrößen nehmen ... 26 4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage ... 26 4.4.5 Test auf Abweichung von festgelegten Verteilungsmodellen ... 26 4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung ........ 26 4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell .... 26 4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung ..................... 27 5. Dokumentation .................................................... 28 6. Ergebnisbeurteilung ........................................... 28 7. Maschinenoptimierung ..................................... 29 8. Behandlung nicht fähiger Maschinen ................ 29 9. Beispiele ............................................................ 30 10. Mitgeltende Unterlagen .................................. 30 11. Literaturhinweise ............................................... 33 12. Stichwortverzeichnis ....................................... 34 Image Analysis: **1. Localization and Attribution:** There is only one image on the page. Therefore, it will be referred to as "Image 1." **4. Text Analysis:** - **Title and Headers:** - "Maschinenfähigkeitsuntersuchung für messbare Merkmale" (Machine Capability Testing for Measurable Features) - **Subtitle:** - "Konzernnorm" (Group Standard) - **Keywords:** - "Schlagwörter: Maschinenfähigkeitsuntersuchung, Fähigkeitskenwert, Qualitätsfähigkeit, Maschinenfähigkeit" (Keywords: Machine Capability Testing, Capability Index, Quality Capability, Machine Capability) - **Content Table:** - This image contains a table of contents for a document related to machine capability testing. It includes 13 main sections and various subsections detailing different aspects of machine capability testing and evaluation. - **Sections and Page Numbers:** - Section 1: Zweck und Anwendungsbereich (Purpose and Application Area) - Page 2 - Section 2: Prinzip der Maschinenfähigkeitsuntersuchung (Principle of Machine Capability Testing) - Page 3 - Section 3: Theoretische Grundlagen (Theoretical Basics) - Page 4 - Section 3.1: Verteilungsmodelle (Distribution Models) - Page 4 - Section 3.1.1: Normalverteilung (Normal Distribution) - Page 4 - Section 3.1.2: Betragsverteilung 1. Art (Magnitude Distribution 1st Type) - Page 5 - Section 3.1.3: Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) (Magnitude Distribution 2nd Type - Rayleigh) - Page 6 - Section 3.2: Fähigkeitsermittlung (Capability Determination) - Page 8 - Section 3.2.1: Fähigkeitsermittlung bei definierten Verteilungsmodellen (Capability Determination with Defined Distribution Models) - Page 8 - Section 3.2.2: Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen (Capability Determination without Defined Distribution Models) - Page 16 - Section 3.3: Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit (Limit Values for Machine Capability) - Page 18 - Section 3.4: Statistische Tests (Statistical Tests) - Page 20 - Section 4: Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung (Conducting a Machine Capability Study) - Page 23 - Section 4.1: Prüfmittelanwendung (Application of Test Equipment) - Page 23 - Section 4.2: Stichprobenentnahme (Sampling) - Page 24 - Section 4.3: Sonderregelung für eingeschränkte MFU (Special Regulation for Limited MFU) - Page 25 - Section 4.4: Datenauswertung (Data Evaluation) - Page 25 - Section 4.4.1: Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells (Selection of the Expected Distribution Model) - Page 25 - Section 4.4.2: Test auf Ausreißer (Outlier Test) - Page 25 - Section 4.4.3: Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kenwerrte nehmen (Exclude Outliers from the Calculation of Statistical Parameters) - Page 25 - Section 4.4.4: Test auf Änderung der Fertigungslage (Test for Manufacturing Shift) - Page 26 - Section 4.4.5: Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell (Test for Deviation from the Established Distribution Model) - Page 26 - Section 4.4.6: Auswertung nach Normalverteilungen (Evaluation According to Normal Distributions) - Page 26 - Section 4.4.7: Auswertung nach festgelegtem Modell (Evaluation According to the Established Model) - Page 26 - Section 4.4.8: Verteilungsfreie Auswertungen (Distribution-Free Evaluations) - Page 27 - Section 4.5: Dokumentation (Documentation) - Page 28 - Section 4.6: Ergebnisbeurteilung (Result Assessment) - Page 28 - Section 4.7: Maschinenoptimierung (Machine Optimization) - Page 29 - Section 4.8: Behandlung nicht fähiger Maschinen (Handling Non-Capable Machines) - Page 29 - Section 5: Beispiele (Examples) - Page 30 - Section 6: Mitgliedende Unterlagen (Member Documents) - Page 30 - Section 7: Literaturhinweise (References) - Page 33 - Section 8: Stichwortverzeichnis (Index) - Page 34 **7. Anomaly Detection:** No anomalies or unusual elements are identified in the image. **8. Color Analysis:** The image is primarily composed of black and white text on a white background, following a standard format for technical documents. There are no dominant colors other than black text, contributing to a formal and professional look. **9. Perspective and Composition:** The image is taken from a bird's eye view, directly above the document, ensuring all text and elements are visible and readable. The composition consists of a header, follo1:wed by a detailed table of contents. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 2 Context: # Einleitung Eine Bewertung der Maschinenfähigkeit bezüglich betrachteter messbarer Fertigungsmerkmale ist eine wichtige Voraussetzung zur Erfüllung der festgelegten Qualitätsanforderungen. Für viele Praxisfälle der Fähigkeitsuntersuchung gab es jedoch bisher keine Normen oder einheitlichen Konzeptionen, sodass in gleichen Fällen völlig unterschiedliche Fähigkeitsbewertungen ergeben konnten. Um die Fähigkeitsuntersuchung nach einheitlichen Regeln für alle Praxisfälle durchführen zu können und damit die Vergleichbarkeit der Ergebnisse im VW-Konzern sicherzustellen, wurde daher diese Norm erarbeitet. Die Norm enthält in geschlossenem Text vollständig die theoretischen Grundlagen, die zur Anwendung und zum Verständnis erforderlich sind. Lediglich die statistischen Tests, die bereits in Normen oder Standardwerken der Statistikliteratur ausführlich beschrieben sind, werden nur mit Verweisen angegeben. Zur Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung nach dieser Norm ist ein EDV-Programm erforderlich, in dem die beschriebenen Algorithmen implementiert sind. Steht ein solches EDV-Programm zur Verfügung, so kann sich der Anwender im Wesentlichen auf die in Abschnitt 4 beschriebenen Regelungen beschränken und hat Bedarf theoretische Grundlagen nachzulesen. Die wichtigsten Unterabschnitte darin sind wiederum: - 4.2 Stichprobenahme - 4.5 Dokumentation - 4.6 Ergebnisevaluierung Im Abschnitt 5 sind zudem Beispiele aufgeführt, die als Hilfe zur Ergebnisevaluierung dienen sollen. ## 1 Zweck und Anwendungsbereich Ziel einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung ist eine dokumentierte Bewertung, ob die zu untersuchende Maschine eine sichere Fertigung eines betrachteten Merkmals innerhalb definierter Grenzwerte ermöglicht. Idealweise sollen dabei nur maschinenbedingte Einflüsse auf den Fertigungsprozess zur Wirkung kommen. Wie und unter welchen Voraussetzungen Maschinenfähigkeitsuntersuchungen durchzuführen sind, ist Gegenstand dieser Norm. Sie ist anwendbar auf beliebige kontinuierliche (messbare) Fertigungsmerkmale. Image Analysis: ### Text Analysis **Image 1** - **Localization and Attribution:** - There is a single page containing text. - This is the only image on the page, so it is referred to as Image 1. **Text Detected (Translated to English for Context):** - **Page Header:** - "Seite 2" - "VW 101 30: 2005-02" - **Main Heading:** - "Einleitung" - **Body Text:** - "Eine Bewertung der Maschinenfähigkeit bezüglich betrachter messbarer Fertigungsmerkmale ist eine wichtige Voraussetzung zur Erfüllung der festgelegten Qualitätsforderungen..." - "4.2 Stichprobenentnahme" - "4.5 Dokumentation" - "4.6 Ergebnissbeurteilung" - "Im Abschnitt 5 sind zudem Beispiele aufgeführt, die als Hilfe zur Ergebnissbeurteilung dienen sollen." - **Section 1 Heading:** - "1 Zweck und Anwendungsbereich" - **Section 1 Body Text:** - "Ziel einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung ist eine dokumentierte Bewertung, ob die zu untersuchende Maschine eine sichere Fertigung eines betrachteten Merkmals innerhalb definierter Grenzwerte ermöglicht..." **Analysis of the Text:** - **Page Header and Document Title:** - "Seite 2" indicates this is page 2 of the document. - "VW 101 30: 2005-02" appears to be a reference code for the document, suggesting it belongs to a series of standards or guidelines, potentially related to the Volkswagen Group (VW). - **Introduction (Einleitung):** - Discusses the importance of assessing the capability of machines in the context of measurable manufacturing features to meet quality requirements. - Emphasizes the need for consistent rules for practical applications and comparisons among different VW group results. - Identifies sections 4.2, 4.5, and 4.6 as critical parts of the standard. - **Purpose and Application Area (Zweck und Anwendungsbereich):** - Highlights the purpose of machine capability studies, which is to provide a documented assessment of whether a machine can securely manufacture the considered characteristic within defined limits. - Underlines the significance of machine-based influences on the manufacturing process. - Mentions the usage conditions under which such studies should be conducted, indicating its applicability to any continuously measurable manufacturing feature. ### Diagram and Chart Analysis - **None Presented:** ### Product Analysis - **None Presented:** ### Anomaly Detection - **None Identified:** ### Perspective and Composition - The image is a scan or a photograph of a document page. - Standard text layout typical of formal documents with headings, paragraphs, and sections. ### Contextual Significance - Given the detailed review and the structured format, this document seems to be a technical standard or guideline related to the quality and capability assessment of manufacturing machines. - The specific headings and sections suggest it is meant for professionals in a manufacturing or engineering context, likely within the VW group or associated industries. ### Metadata Analysis - **None Available:** ### Color Analysis - The image content is monochromatic, typical for text documents, enhancing readability and focus on the textual content without visual distractions. ### Process Descriptions and Prozessbeschreibungen - The document describes a process for the capability evaluation of machines in manufacturing, indicating steps and methodologies for ensuring quality control within specified limits. ### Trend and Interpretation - The document highlights a trend in quality management standards focusing on the machine capability to produce consistent, measurable features, likely reflecting broader industry practices. ### Tables, Ablaufprozesse, Typen Bezeichnung - **None Presented:** This analysis provides a comprehensive understanding of the content and purpose of the presented document page, focused on the standards for machine capability in manufacturing. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 3 Context: # 2 Prinzip der Maschinenfähigkeitsuntersuchung Aufgrund von Zufallseinflüssen ergeben sich bei der Fertigung von gleichartigem Teilen mit der untersuchten Maschine grundsätzlich unterschiedliche Werte eines betrachteten Merkmals. Diese Merkmalswerte¹ streuen in nach Fertigungsqualität emittierenden Einflussbedingungen. Es wird daher untersucht, wie die Verteilung der Merkmalswerte in den Konstrukteur definierte Toleranzintervalle passt (Bild 1). Die Bewertung darf und durch die Fähigkeitskennwerte \( C_{pk} \) und \( C_{mk} \) (von capability) ausgedrückt, wobei durch den \( C_{pk} \)-Wert nur die Fertigungsgüte und durch den \( C_{mk} \)-Wert auch die Fertigungslage berücksichtigt wird. Diese Kenntnisse müssen mindestens so groß wie definierte Grenzwerte sein, um die Forderung nach einer fähigen Maschine zu erfüllen. Zur Ermittlung der Fähigkeitskennwerte bezüglich des betrachteten Merkmals wird eine genügend große Stückprobe (in der Regel n = 50) gefertigter Teile in direkter Folge unter möglichst idealen Bedingungen der Einflusskategorie Material, Mensch, Methode und Umfeld entnommen, um wesentliche Informationen über den Maschineninfluss zu erfassen. Aus dieser Stichprobe werden Lage \( \mu \) und Streubreiten \( X_{0,135} \) und \( X_{0,865} \) für die Grundsamtheit der Merkmalswerte (theoretisch unendliche Anzahl) erwartungsgemäß geschätzt und mit dem Toleranzintervall \([G_L, G_U]\) verglichen (Bild 1). Die Streubreiten werden dabei so festgelegt, dass der Anteil von Merkmalswerten außerhalb des Streubereichs zu beiden Seiten jeweils \( p_L = 0,135\%\) beträgt. Zusätzlich wird überprüft, ob die Verteilung der Merkmalswerte einer erwarteten Gesetzmäßigkeit entspricht. ![Bild 1 - Beispiel einer Verteilung von Merkmalswerten innerhalb eines definierten Toleranzintervalls](image_url_placeholder) ¹ Der Begriff Merkmalswert ist nicht zu verwechseln mit dem Begriff Messwert, da letzterer gegenüber ersterem eine Unsicherheit enthält. ² Zur Bezeichnung der Grenzwerte ist auch USG, OSG oder USL OSL oder Tu zuzulässig. Image Analysis: ### Analysis of Attached Visual Content #### Image Localization and Attribution - **Image 1**: Located on the single page provided. There is only one image on this page. #### Object Detection and Classification - **Image 1**: - **Object Detected**: Graph illustrating normal distribution. - **Category**: Diagram/Chart. - **Key Features**: A bell curve representing the distribution of "Merkmalswerte" (characteristic values) within a specified tolerance range. #### Scene and Activity Analysis - **Image 1**: - **Scene Description**: The scene depicts a graph with a normal distribution curve. The context seems to be related to machine capability studies and quality control. - **Activity**: The illustration is used to convey the concept of tolerance intervals and the distribution of characteristic values in a production process. #### Text Analysis - **Image 1**: - **Text Detected**: - Title: "Prinzip der Maschinenfähigkeitsuntersuchung" - Caption: "Bild 1 - Beispiel einer Verteilung von Merkmalswerten innerhalb eines definierten Toleranzintervalls" - Labels: "Toleranz," "definierte Prozessstreubreite," "Häufigkeit," "pₑ = 0,135%," "G_L," "G_O," "X0,135%," "X 99,865%," "μ," "Merkmalswert". - **Significance**: The text discusses principles of machine capability studies, focusing on how characteristic values must stay within tolerance intervals defined by the manufacturing process. #### Diagram and Chart Analysis - **Image 1**: - **Data and Trends**: The chart shows a bell curve (normal distribution) with the characteristic values (Merkmalswerte) spread within a specified tolerance range. The extreme points (G_L and G_O) represent the lower and upper tolerance limits. - **Axes, Scales, Legends**: The x-axis is labeled "Merkmalswert" (characteristic value) and the y-axis shows "Häufigkeit" (frequency). The scale illustrates a typical normal distribution, marking the mean (μ) and specific points at 0.135% and 99.865% of the distribution. - **Key Insights**: The chart is used to demonstrate how characteristic values in a manufacturing process are distributed within set tolerance limits, ensuring quality control. #### Product Analysis - Not applicable. #### Anomaly Detection - No anomalies identified. #### Color Analysis - The image predominantly uses black and white, which is typical for technical documents. The lack of color focus on providing clear, unambiguous information. #### Perspective and Composition - **Perspective**: Standard head-on view appropriate for technical diagrams. - **Composition**: The diagram and the accompanying text are centrally aligned, giving a balanced and structured presentation. #### Contextual Significance - This image provides a visual representation of the data explanation in the surrounding text. It enhances understanding of the statistical analysis involved in machine capability studies within a manufacturing quality control context. #### Metadata Analysis - Not applicable. #### Graph and Trend Analysis - Detailed above under Diagram and Chart Analysis. #### Graph Numbers - Not applicable as the graph is illustrative rather than numerical. #### Additional Aspects ##### Ablaufprozesse (Process Flows): - The text outlines the process flow of evaluating machine capability through characteristic value distribution within tolerance limits. ##### Prozessbeschreibungen (Process Descriptions): - The process described involves using a suitable sample size (typically 50 parts) and evaluating characteristic values to ensure they fall within defined tolerance intervals, taking material, human, technological, and environmental influences into account. ##### Typen Bezeichnung (Type Designations): - The document specifies terms like "Merkmalswerte" for characteristic values, "Toleranzinterval" for tolerance interval, and "Streuverteilung" for distribution spread. ##### Trend and Interpretation: - The trend shows that most characteristic values cluster around the mean (μ) within the tolerance range, indicating a stable production process with minimal deviation beyond the defined limits. ##### Tables: - Not applicable in the provided content. By detailing these aspects, this analysis provides a comprehensive examination of the content within the attached visual, focusing on key elements relevant to machine capability studies and ensuring quality control in manufacturing processes. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 4 Context: # 3 Theoretische Grundlagen ## 3.1 Verteilungsmodelle Die Verteilung von Merkmalwerten lässt sich für die meisten Arten von Fertigungsmerkmalen durch ein Verteilungsmodell beschreiben. So lässt sich für die meisten zweisitig tolerierten Fertigungsmerkmale, z.B. Längenmaße, Durchmesser und Drehmomente, eine Normalverteilung zugrunde legen. Das Steuerverhalten einseitig nach oben tolerierter Fertigungsmerkmale lässt sich dagegen in der Regel durch Betragsverteilungen der 1. oder 2. Art beschreiben. So lässt sich z.B. die Betragsverteilung 1. Art für die Merkmalsarten Parallelität, Asymmetrie und die Betragsverteilung 2. Art für die Merkmalsarten Position, Koaxialität zugrunde legen. ### 3.1.1 Normalverteilung Die Funktion der Wahrscheinlichkeitsdichte (kurz Dichtefunktion) einer Normalverteilung, die grafisch in Bild 2 dargestellt ist, lautet: $$f_X(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}} \quad (1.1)$$ mit den Parametern Mittelwert \(\mu\) und Standardabweichung \(\sigma\), die Lage und Breite einer Verteilung kennzeichnen, wobei das Quadrat der Standardabweichung \(\sigma^2\) als Varianz bezeichnet wird. ![Bild 2 - Funktion der Wahrscheinlichkeitsdichte einer Normalverteilung](link-zum-bild) | Merkmalwert | p = 0.135 | p = 0.135 | |-------------|-----------|-----------| | μ - 4σ | | | | μ - 3σ | | | | μ - 2σ | | | | μ - σ | | | | μ | | | | μ + σ | | | | μ + 2σ | | | | μ + 3σ | | | | μ + 4σ | | | Image Analysis: ### Analysis #### 1. **Localization and Attribution:** - **Image 1:** - It is the only image on the page and is referred to as "Bild 2" in the text. #### 2. **Object Detection and Classification:** - **Image 1:** - **Objects:** A graph depicting a probability density function (Normalverteilung). - **Categories:** Scientific chart, mathematical curve. #### 3. **Scene and Activity Analysis:** - **Image 1:** - The scene shows a graph illustrating the probability density function of a normal distribution. - The main activity involves explaining the concept of normal distribution through its mathematical formula and graphical representation. #### 4. **Text Analysis:** - **Main Text:** - The text discusses theoretical foundations, specifically distribution models and the normal distribution. - The formula for the probability density function of a normal distribution is provided. - The significance lies in understanding how characteristics can be described using this statistical model. - **Graph Text:** - Labels include "Wahrscheinlichkeitdichte" (Probability Density), "Merkmalswert" (Characteristic Value), and various μ (mean) and σ (standard deviation) points. - It describes key points such as the mean (μ), standard deviations (μ ± σ), and turning points. #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Graph:** - **Axes:** - **Y-Axis:** "Wahrscheinlichkeitdichte" (Probability Density) - **X-Axis:** "Merkmalswert" (Characteristic Value) - **Scale:** - The X-axis has marked deviations from the mean (μ ± nσ). - **Key Insights:** - The curve visually depicts the properties of a normal distribution. - The areas under the curve between μ ± σ show significant probability mass. #### 10. **Contextual Significance:** - The image is used to visually complement the explanation of normal distribution. - It provides a concrete example to better understand the abstract mathematical formula and theory discussed in the text. #### 12. **Graph and Trend Analysis:** - **Analysis:** - The graph represents a typical bell curve of a normal distribution. - Appreciable trends include the symmetry around the mean (μ) and the decreasing probability as you move away from the mean. - Points of inflection are located at μ ± σ, emphasizing standard deviation's role in spreading data. #### 13. **Graph Numbers:** - **Data Points:** - μ - 4σ - μ - 3σ - μ - 2σ - μ - σ - μ - μ + σ - μ + 2σ - μ + 3σ - μ + 4σ #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - The flow of reasoning in the text proceeds from defining general distribution models to focusing on the normal distribution specifically. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The text describes the distribution process where data tends to cluster around a mean value following a bell-shaped curve, typical for many natural phenomena. ### Insights and Interpretation: - The page functions as an educational resource to explain the properties and significance of the normal distribution. - Understanding the graphical depiction of the normal distribution helps in practical applications such as quality control and statistical analysis in manufacturing and other fields. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 5 Context: Als Wahrscheinlichkeit lässt sich in Bild 2 der Flächenanteil unterhalb des Grafen innerhalb eines betrachteten Intervalls interpretieren. Die Wahrscheinlichkeit, einen Merkmalswert \( x \) in einer Grundgesamtheit vorzufinden, der höstens so groß wie ein betrachteter Grenzwert \( x_1 \) ist, wird somit durch die Integralfunktion, die Verteilungsfunktion, angegeben. Diese lautet für die Normalverteilung \[ F_v(x) = \int_{-\infty}^{x} f_v(x) \, dx \quad (1.2) \] wobei \[ \int_{-\infty}^{x} f_v(x) \, dx = 1 \quad (1.3) \] und \( f_v(x) \geq 0 \) für alle Werte \( x \) gilt. Mit der Transformation \[ u = \frac{x - \mu}{\sigma} \quad (1.4) \] ergibt sich aus (1.1) die Wahrscheinlichkeitsdichte der standardisierten Normalverteilung \[ \phi(u) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{u^2}{2}} \quad (1.5) \] und die Verteilungsfunktion \[ \Phi(u) = \int_{-\infty}^{u} \phi(u) \, du \quad (1.6) \] mit der Standardabweichung \( \sigma = 1 \). ### 3.1.2 Betragsverteilung 1. Art Die Betragsverteilung 1. Art entsteht durch Faltung der Dichtefunktion einer Normalverteilung am Nullpunkt, wobei die Funktionswerte links vom Faltungspunkt zu denen rechts davon addiert werden. Die Dichtefunktion und die Verteilungsfunktion der Betragsverteilung 1. Art lauten somit \[ f_{a}(x) = \frac{1}{\sigma_N \cdot \sqrt{2\pi}} \left( e^{-\frac{|x - \mu_N|}{\sigma_N}} + e^{-\frac{x + \mu_N}{\sigma_N}} \right) \quad \text{für } x \geq 0 \quad (1.7) \] \[ F_{B}(x_{g}) = \Phi\left(\frac{x_{g} - \mu_N}{\sigma_N}\right) + \Phi\left(\frac{x_{g} + \mu_N}{\sigma_N}\right) - 1 \quad (1.8) \] wobei - \( \mu_N \): Mittelwert der ursprünglichen Normalverteilung, der eine systematische Nullpunktverschiebung kennzeichnet - \( \sigma_N \): Standardabweichung der ursprünglichen Normalverteilung - \( \Phi \): Verteilungsfunktion der standardisierten Normalverteilung Image Analysis: ### Text Analysis: - **Section Headers and Content:** - **3.1.2 Betragsverteilung 1. Art:** - This title refers to the "Absolute Distribution of the 1st Kind". It appears to be a focus on a specific type of statistical distribution. - **In-line Mathematical Expressions and Their Practical Interpretation:** - There are several mathematical expressions, each connected to probability functions and transformations: 1. **\( F_{N}(x) = ∫_{-∞}^{x} f_{x}(x) dx \)** (1.2) 2. **\( ∫_{-∞}^{∞} f_{x}(x) dx = 1 \)** (1.3): Ensures that the total probability distribution sums to 1. 3. **\( f_{x}(x) ≥ 0 \)** for all values of x. 4. **Transformation: \( u = \frac{X - µ}{σ} \)** (1.4) 5. **Probability density of the standardized normal distribution:** - \( φ(u) = \frac{1}{√(2π)} e^{-\frac{u²}{2}} \)** (1.5) 6. **Distribution function \( Φ(u) = ∫_{-∞}^{u} φ(u) du \)** (1.6): Indicates the cumulative distribution function (CDF) with standard deviation σ=1. - **Further Mathematical Definitions:** - **Betragsverteilung 1. Art:** - Emerges from the folding density function of a normal distribution at the zero point (null point). - Equations (1.7) and (1.8) show the probability density function and cumulative distribution function (CDF) for this kind of distribution, respectively: - \( f_{B₁}(x) = \frac{1}{σ_{N} √(2π)} \left( e^{(-\frac{(x-µ_{N})²}{2σ_{N}²})} + e^{(-\frac{(x + µ_{N})²}{2σ_{N}²})} \right)\) for \( x ≥ 0 \) (1.7) - \( F_{B₁}(x_{B₁}) = \left[Φ_{J} \left(\frac{x_{B₁} - µ_{N}}{σ_{N}} \right) + Φ_{J} \left( \frac{x_{B₁} + µ_{N}}{σ_{N}} \right) - 1 \right]\) (1.8) - Definitions: - \( µ_{N} \): Mean of the original normal distribution, which signifies a systematic deviation at the zero point. - \( σ_{N}: Standard deviation of the original normal distribution. - \( Φ_{J}: Distribution function of the standardized normal distribution. ### Diagram and Chart Analysis: - **Description:** This segment appears to provide theoretical and mathematical derivations related to statistical distributions, particularly focusing on probability distributions like the normal distribution and transformations to standardized forms. However, the provision of actual diagrams or explicit charts is missing. ### Process Descriptions: - **Probability Integration:** - Equations provided ensure integration of probability density functions to confirm total probability equals 1. - Transformation into standardized forms using z-scores facilitates easier understanding and application. - **Folded Normal Distribution:** - The method describes modifying a normal distribution around a null point, producing a distribution function that symmetrically accounts for deviations both left and right. ### Trend and Interpretation: - **Normal Distribution's Statistical Properties:** - Standardization (mean removal and division by standard deviation) simplifies comparing different data sets. - Folding around zero enhances understanding probabilistic behaviors essential in diverse scenarios, ranging from basic statistics to advanced theoretical applications. In conclusion, these textual fragments delve into critical aspects of understanding and leveraging normal distribution in statistical analyses, helping ensure robust, standardized, and comparable interpretations across different datasets. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 6 Context: # Seite 6 ## VW 101 30: 2005-02 Das Bild 3 zeigt Dichtefunktionen, die sich aus der Faltung der Dichte der Normalverteilung bei verschiedenen Nullpunktverschiebungen ergeben. ![Bild 3 - Dichtefunktion der Betragsverteilung 1. Art mit verschiedenen Nullpunktverschiebungen](Bild3.png) ### Mittelwert und Varianz der Betragsverteilung 1. Art lauten: \[ \mu = \mu_N \left( \frac{\mu_N}{\sigma_N} - \Phi\left(\frac{-\mu_N}{\sigma_N}\right) + \frac{2\sigma_N}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(\mu_N)^2}{2\sigma_N^2}} \right) \] (1.9) \[ \sigma^2 = \sigma_N^2 + \mu_N^2 \] (1.10) Für den Fall einer Nullpunktverschiebung \(\mu_N = 0\) ergibt sich aus (1.9) und (1.10): \[ \mu = \frac{2 \cdot \sigma_N}{\sqrt{2\pi}} \] (1.11) \[ \sigma^2 = \left(1 - \frac{2}{\pi}\right) \sigma_N^2 \] (1.12) Wie Bild 3 zeigt, nährt sich die Betragsverteilung 1. Art mit zunehmender Nullpunktverschiebung einer Normalverteilung. Somit kann für den Fall \[ \frac{\mu}{\sigma} \geq 3 \] (1.13) die Betragsverteilung 1. Art mit guter Näherung durch eine Normalverteilung ersetzt werden. Image Analysis: ### Comprehensive Examination of Attached Visual Content 1. **Localization and Attribution:** - **Image Location and Numbering:** - The page contains a single image, referred to as **Image 1**. 2. **Object Detection and Classification:** - **Image 1:** - **Objects Detected:** - A graph depicting multiple curves, axes, and labels. - **Classification:** - **Graph Components:** - X-axis: Labeled "Merkmalswert" - Y-axis: Labeled "Wahrscheinl4ichkeitsdichte" - Multiple curves corresponding to different μ\_N values (0, 1σ\_N, 2σ\_N, 3σ\_N) - **Equations:** - Located below the graph. 3. **Scene and Activity Analysis:** - This image is a graph representation of probability density functions for different parameter shifts, and mathematical equations related to these functions. 4. **Text Analysis:** - **Detected Text:** - **Title:** - "Bild 3 - Dichtefunktion der Betragsverteilung 1. Art mit verschiedenen Nullpunktverschiebungen" - **Graph Labels:** - "Wahrscheinl4ichkeitsdichte" (y-axis) - "Merkmalswert" (x-axis) - Various notations for different μ\_N values. - **Mathematical Equations and Explanations:** - Descriptions and formulas related to the mean value and variance of the probability distribution. - **Text Significance:** - The text provides critical information and context about the depicted graph and mathematical concepts. 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Image 1:** - **Graph Analysis:** - **X-Axis (Merkmalswert):** - Ranges from 0 to 6σ\_N. - **Y-Axis (Wahrscheinl4ichkeitsdichte):** - Represents probability density. - **Curves:** - Differently shaped curves represent different μ\_N shifts (0, 1σ\_N, 2σ\_N, 3σ\_N). - **Insights:** - The graph shows how the probability density function changes with different null point shifts (μ\_N). 6. **Anomaly Detection:** - No anomalies or unusual elements are detected in the image. 7. **Color Analysis:** - **Image 1:** - **Dominant Colors:** - Black (used for curves and text). - **Impact:** - The use of black provides clear visibility and distinction of the curves and mathematical notations on a white background. 8. **Perspective and Composition:** - **Image 1:** - **Perspective:** - The perspective is a standard 2D graph view. - **Composition:** - The graph is centrally located on the page with explanatory text and equations positioned below it. 9. **Contextual Significance:** - The image is part of a document that likely covers statistical methods or concepts, particularly focusing on density functions and their behavior under different conditions. - The graph and equations contribute to understanding the document’s discussion of probability distributions. 10. **Metadata Analysis:** - No metadata is available for this image. 11. **Graph and Trend Analysis:** - **Image 1:** - The graph indicates that as the null point shift increases (μ\_N), the shape and peak of the probability density functions change. - **Data Points and Trends:** - With increasing μ\_N, the curves spread out and decrease in height, illustrating broader distribution with increasing shifts. ### Conclusion The page presents a detailed graph (Image 1) showing various configurations of a probability density function under different null point shifts, accompanied by mathematical equations and explanatory text. The graph and text work together to illustrate important statistical concepts related to probability distributions. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 7 Context: # 3.1.3 Betragverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) Die Betragverteilung 2. Art ergibt sich aus den vektoriellen Beträgen der orthogonalen Komponenten x und y einer zweidimensionalen Normalverteilung, wobei für die Komponenten gleiche Standardabweichungen angenommen werden. Dieser Fall liegt bei vielen Fertigungsmerkmalen im Form radialer Abweichungen von einem betrachteten Punkt oder einer betrachteten Achse vor. Die Dichtefunktion und die Verteilungsfunktion der Betragverteilung 2. Art lauten allgemein: ## Dichtefunktion \[ f_{g2}(r) = \frac{r}{2\pi \sigma_N^2} e^{-\frac{r^2}{2\sigma_N^2}} \int_0^{\frac{z}{\sigma_x}} z \cdot \cos(\alpha) \, d\alpha \quad \text{für } r \geq 0 \tag{1.14} \] ## Verteilungsfunktion \[ F_{g2}(r) = \int_0^{r} f_{g2}(r) \, dr \tag{1.15} \] wobei - \(\sigma_x\): Standardabweichung der orthogonalen Komponenten x und y, aus denen sich die radiale Abweichung r von einem Bezugspunkt oder einer Bezugsgasse ergibt - z: Exzentrizität, Abstand zwischen Koordinatenursprung und Häufigkeitsmittelpunkt Das Bild 4 zeigt Dichtefunktionen der Betragverteilung 2. Art, die sich bei verschiedenen Exzentrizitäten in Einheiten von \(\sigma_N\) ergeben. ![Dichtefunktionen der Betragverteilung 2. Art](path/to/image) # Mittelwert und Varianz der Betragverteilung 2. Art laufen Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Visual Content #### 1. **Localization and Attribution** - The content consists of a single page. - **Image Number:** Image 1 - **Location:** Lower part of the page, occupying about half of the total space. #### 2. **Object Detection and Classification** - **Object Detected:** - A graph with multiple lines representing different functions. - textual content includes mathematical expressions, figures, and annotations. #### 3. **Scene and Activity Analysis** - **Scene Description:** - The scene showcases a mathematical context focused on the distribution functions of a certain kind, specifically Rayleigh distribution. - **Main Activities:** - Presentation and explanation of mathematical functions and their implications. - Graphical representation of distribution functions with varying eccentricities. #### 4. **Text Analysis** - **Detected Text:** - **Title and Heading:** - "3.1.3 Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung)" - **Main Body Text:** - Explanation of Rayleigh distribution, its function and significance. - Definitions for key terms: "σ_N", "z". - **Formulas:** - Mathematical expressions (e.g., \( f_{\text{BZ2}}(r) = \frac{r}{2π * σ_N^2} * e^{-\frac{r^2}{2σ_N^2}}, z r * cosα dα = \int_{0}^{r} \int_{0}^{2π z r * cosα dα \), etc.). - **Legend and labels in the graph:** - "Z=0", "Z=1σ_N", "Z=2σ_N", "Z=3σ_N". - **Graph Title:** - "Bild 4 - Dichtefunktionen der Betragsverteilung 2. Art mit verschiedenen Exzentrizitäten." - Axis labels: "Wahrscheinlichkeitsdichte" (Probability Density, y-axis), "Merkmalswert" (Feature Value, x-axis). #### 5. **Diagram and Chart Analysis** - **Graph Analysis:** - **Axes and Scales:** - X-axis labeled "Merkmalswert" (Feature Value), with values ranging from 0 to 60 with specific points marked for different values of Z. - Y-axis labeled "Wahrscheinlichkeitsdichte" (Probability Density), indicating density values. - **Lines:** - Four distinct curves corresponding to different Z values (0, 1σ_N, 2σ_N, 3σ_N). - **Trends:** - Each curve represents how the probability density changes as the feature value increases for different eccentricities. #### 12. **Graph and Trend Analysis:** - **Trend Identification:** - As the Z value increases, the curves shift to the right indicating that higher eccentricities correspond to higher feature values. - Probability density decreases as feature value increases for higher Z values. - The peak of the curves tends to flatten with increasing Z, suggesting a wider spread of feature values for larger eccentricities. #### 13. **Graph Numbers** - The exact numerical data points are not provided in the image, only the conceptual graph lines are present. ### Additional Aspects #### **Process Flows and Descriptions** - The image is focused on mathematical distribution and does not include process flows or process descriptions. #### **Type Designations** - Types of distribution functions based on eccentricities (Z values): Z=0, Z=1σ_N, Z=2σ_N, Z=3σ_N. #### **Trend and Interpretation** - Higher eccentricities (Z values) result in wider and lower distribution peaks, indicating that as eccentricity increases, the values become more spread out with a lower probability density at any specific value. #### **Tables** - There are no tables present in the image for analysis. ### Conclusion: This image provides a specialized mathematical exploration of Rayleigh distribution functions with varying eccentricities. The graph illustrates how changes in eccentricity affect the probability density and feature values, providing insights into the statistical behavior of such distributions. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 8 Context: # Seite 8 ## VW 101 30: 2005-02 \[ \mu = \int f_{2}(r) \cdot r \cdot dr \tag{1.16} \] \[ \sigma^{2} = 2 \cdot \sigma_{N}^{2} + z^{2} - \mu^{2} \tag{1.17} \] Für den Fall einer Exzentrizität \( z = 0 \) ergeben sich aus (1.14) und (1.15) Dichtefunktion und Verteilungsfunktion der Weibull-Verteilung mit dem Formparameterwert 2: \[ f_{2}(r) = \frac{r}{\sigma_{N}} \cdot e^{- \left( \frac{r}{\sigma_{N}} \right)^{2}} \tag{1.18} \] \[ F_{2}(r) = 1 - e^{- \left( \frac{r}{\sigma_{N}} \right)^{2}} \tag{1.19} \] und daraus wiederum Mittelwert und Varianz: \[ \mu = \sigma_{N} \cdot \sqrt{\frac{\pi}{2}} \tag{1.20} \] \[ \sigma^{2} = \left( 2 - \frac{\pi}{2} \right) \cdot \sigma_{N}^{2} \tag{1.21} \] Wie Bild 4 zeigt, nähert sich die Betragsverteilung 2. Art mit zunehmender Exzentrizität einer Normalverteilung. Somit kann für den Fall \[ \frac{H}{\sigma} \geq 6 \] die Betragsverteilung 2. Art mit guter Näherung durch eine Normalverteilung ersetzt werden. ## 3.2 Fähigkeitsermittlung Die Fähigkeitkennwerte \( c_{N} \) und \( c_{pk} \) geben an, wie gut die Fertigungsergebnisse das Toleranzintervall eines betrachteten Merkmals einhalten. Dabei wird durch den \( c_{N} \)-Wert nur die Fertigungsstreuung berücksichtigt. Die Fertigungslage wird durch den \( c_{pk} \)-Wert berücksichtigt. Damit lässt sich einerseits ausdrücken, welcher Wert bei einer idealen Fertigungslage möglich ist, und andererseits lässt sich durch Vergleich der beiden Werte ausdrücken, wie stark die Fertigungslage vom Sollwert abweicht: Je größer der ermittelte Fähigkeit kennwerte sind, desto besser ist die Fertigung. Zur Ermittlung der Fähigkeit kennwerte gibt es verschiedene Auswerteformen, die dem jeweiligen Fall entsprechend auszuwählen sind. Da die Ermittlung der Fähigkeit kennwerte nur aus Stichproben erfolgen kann, sind stets die Ergebnisse nur Schätzungen der gesuchten Werte der Grundgesamtheit der und sind somit durch ein Dach-Symbol gekennzeichnet. Image Analysis: ### Comprehensive Examination #### 1. Localization and Attribution: - **Single Image**: - There is only one page to analyze, and it includes a single image containing text and mathematical formulas. #### 2. Object Detection and Classification: - **Image 1**: - **Detected Objects**: - Text blocks - Mathematical equations #### 3. Scene and Activity Analysis: - The page includes a structured section with textual content and mathematical formulas. There are no additional actors or discernible activities. #### 4. Text Analysis: - **Detected Text**: - **Header**: "Seite 8", "VW 101 30: 2005-02" - **Section Number**: "3.2" - **Title**: "Fähigkeitsermittlung" - **Main Text**: - Discusses the determination of capability indices \(C_{mk}\) and \(C_{pk}\), used to assess the quality of manufacturing results relative to tolerance intervals. - **Notes**: - A footnote marked with a "4)" elaborates that the characterization of estimated capability indices with a roof symbol is intended for theoretical understanding only. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - There are no diagrams or charts in this image. #### 6. Product Analysis: - There are no product images to analyze. #### 7. Anomaly Detection: - No noticeable anomalies are present in the image. #### 8. Color Analysis: - **Color Composition**: - The image is black and white. The dominant color is black text on a white background, which provides clear readability. #### 9. Perspective and Composition: - **Perspective**: - The image is taken from a straight-on perspective, typical for scanned documents or digital text, emphasizing readability. - **Composition**: - Organized into sections with clear headings and mathematical notations, following a logical sequence. #### 10. Contextual Significance: - **Overall Document/Website Context**: - This image seems to be a page from a technical document, possibly related to mathematical or engineering principles, given the detailed mathematical equations and technical language. - **Contribution to Overall Message**: - The page contributes explicitly to understanding a specific technical methodology, focusing on determining and understanding capability indices in a manufacturing process context. #### 11. Metadata Analysis: - Metadata is not available in the image for analysis. #### 12. Graph and Trend Analysis: - No graphs are present to analyze. #### 13. Graph Numbers: - No numerical data from graphs is included in this image. ### Additional Aspects: - **Ablaufprozesse (Process Flows)**: - No process flows are depicted. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions)**: - Describes the process of determining capability indices \(C_{mk}\) and \(C_{pk}\). - **Typen Bezeichnung (Type Designations)**: - Identifies capability indices \(C_{mk}\) and \(C_{pk}\), and notation for forming densities and distribution functions, such as \(f_{R2}\), \(F_{R2}\). - **Trend and Interpretation**: - Not applicable as no trends are illustrated beyond static text and equations. - **Tables**: - No tables are present in the image. The image serves as an informative excerpt from a detailed technical or academic document, focusing on statistical methods for assessing manufacturing capability. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 9 Context: # 3.2.1 Fähigkeitsermittlung bei definierten Verteilungsmodellen ## 3.2.1.1 Fähigkeitskennwerte Für ein zu untersuchendes Fertigungsmerkmal, dessen Stichprobenwerte nicht im Widerspruch mit einem theoretisch zu erwartenden Verteilungsmodell sind, werden die Fähigkeitskennwerte den jeweiligen Fall entsprechend (siehe auch Beispiele 1 und 2 in Abschnitt 5) nach folgenden Formeln geschätzt: ### Fähigkeitskennwerte für zweiseitig toleriertes Merkmal (nach DIN 55319, Methode M4), z.B. für Längene: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{G_{0} - G_{L}}{x_{99,865}\sigma_{0,135}} \] (2.1) \[ \hat{c}_{mk} = \min \left\{ \frac{G_{0} - \bar{\mu}}{x_{99,865} - \mu} ; \frac{\bar{\mu} - G_{L}}{ \mu - x_{0,135}} \right\} \] (2.2) ### Fähigkeitskennwerte für einseitig nach oben toleriertes Merkmal mit natürlichem unteren Grenzwert Null, z.B. für Rundlaufabweichung: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{G_{0}}{x_{99,865} \sigma_{0,135}} \] (2.3) \[ \hat{c}_{mk} = \frac{G_{0} - \bar{\mu}}{x_{99,865} - \mu} \] (2.4) ### Fähigkeitskennwerte für einseitig nach unten toleriertes Merkmal, z.B. für Zugfestigkeit: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{\bar{\mu} - G_{L}}{\mu - x_{0,135}} \] (2.5) wobei - \(G_{0}, G_{L}\): Höchstmaß, bzw. Mindestmaß - \(\bar{\mu}\): geschätzter Mittelwert - \(x_{0,135}, x_{99,865}\): Schätzwerte für Streubereichsgrenzen (Quantile, unterhalb derer der angegebene Anteil p von Messwerten liegt) Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution - **Position**: Single-page document. #### Text Analysis **Detected and Extracted Text**: 1. **Header**: ``` Seite 9 VW 101 30: 2005-02 ``` 2. **Main Title**: ``` 3.2.1 Fähigkeitensermittlung bei definierten Verteilungsmodellen ``` 3. **Subsection Title**: ``` 3.2.1.1 Fähigkeitskennwerte ``` 4. **Paragraph Text**: ``` Für ein zu untersuchendes Fertigungsmerkmal, dessen Stichprobenwerte nicht im Widerspruch mit einem theoretisch zu erwartenden Verteilungsmodell sind, werden die Fähigkeitskennwerte dem jeweiligen Fall entsprechend (siehe auch Beispiele 1 und 2 im Abschnitt 5) nach folgenden For- meln geschätzt: ``` 5. **Formulas**: ``` Fähigkeitskennwerte für zweiseitig toleriertes Merkmal (nach DIN 55319, Methode M4), z.B. für Längenmaß: δ c^m = ------------------- x_99.865% - x_0.135% c^mk = min --------------- (2.2) x_99.865% - μ- x_0.135% Fähigkeitskennwerte für einseitig nach oben toleriertes Merkmal mit natürlichem unteren Grenzwert Null, z.B. für Rundlaufabweichung: δ (2.3) c^m = ---- x_99.865% - x_0.135% δ - x (2.4) c^mk = ------------- x_99.865% - μ Fähigkeitskennwerte für einseitig nach unten toleriertes Merkmal, z.B. für Zugfestigkeit: μ - δ c^mk = ---------- μ - x_0.135% ``` 6. **Additional Text**: ``` wobei δ_0, δ_u: Höchstmaß, bzw. Mindestmaß μ : geschätzter Mittelwert x_: Schätzwerte für Streubereichsgrenzen (Quantile, unterhalb derer der angege- bene Anteil p von Messwerten liegt) ``` #### Formula Analysis - **Formula 2.1**: \[ \hat{c}_m = \frac{G_o - G_u}{x_{99.865\%} - x_{0.135\%}} \] - **Key Features**: Indicates measurement of a specific length. - **Formula 2.2**: \[ \hat{c}_{mk} = \min \left(\frac{G_o - \mu}{x_{99.865\%} - \mu - x_{0.135\%}}, \frac{\mu - G_u}{\mu - x_{0.135\%}}\right) \] - **Key Features**: Indicates calculation for minimization in measurement standards. - **Formula 2.3**: \[ \hat{c}_m = \frac{G_o}{x_{99.865\%} - x_{0.135\%}} \] - **Key Features**: Indicates upper limit thresholds. - **Formula 2.4**: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{G_o - \mu}{x_{99.865\%} - \mu} \] - **Key Features**: Represents standard deviations in upper tolerance limits. - **Formula 2.5**: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{\mu - G_u}{\mu - x_{0.135\%}} \] - **Key Features**: Signifies lower tolerance limits. #### Contextual Significance - **Significance**: - The document provides mathematical models for evaluating manufacturing tolerance, crucial for quality assurance in production. - Definitions of upper and lower tolerance limits help to maintain product consistency. #### Diagram and Chart Analysis - **Formulas**: - Presented formulas effectively leverage quantiles for quality capability indices within manufacturing processes. - These indices (c_m and c_mk) help assess whether the production processes comply with the specific tolerances set by standards such as DIN 55319. --- This analysis covers most critical aspects of the visual and textual data presented on the page. The discussed formulas, text, and their contextual implications provide a comprehensive understanding required for technical evaluations in manufacturing quality control. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 10 Context: # 3.2.1.2 Schätzung der statistischen Kenngrößen Die statistischen Kenngrößen Mittelwert µ und Standardabweichung σ einer Grundgesamtheit lassen sich unabhängig vom Verteilungsmodell aus den Messwerten einer Stichprobe erwartungstreu schätzen durch \[ \bar{x} = \frac{1}{n_e} \sum_{i=1}^{n_e} x_i \quad (2.6) \] \[ s^2 = s^2 = \frac{1}{n_e - 1} \sum_{i=1}^{n_e} (x_i - \bar{x})^2 \quad (2.7) \] wobei \[ n_e = n - n_a : \quad \text{effektiver Stichprobenumfang} \quad (2.8) \] - \( n \): gewählter Stichprobenumfang - \( n_a \): Anzahl der Ausreißer - \( x_i \): \(i\)-ter Merkmalwert Im Fall auswertender Daten in Form einer Häufigkeitsverteilung klassierter Messwerte, z.B. aus manuellen Aufzeichnungen in Form von Strichen in einer Klasseneinteilung des Werbereichs (Strichliste), lassen sich die Kenngrößen µ und σ schätzen durch \[ \bar{x} = \frac{1}{n_e} \sum_{k=1}^{K} a_k \cdot x_k \quad (2.9) \] \[ \sigma = \frac{1}{\sqrt{n_e - 1}} \sqrt{\sum_{k=1}^{K} a_k \cdot (x_k - \bar{x})^2} \quad (2.10) \] wobei - \( x_k \): Mittelwert der k-ten Klasse - \( a_k \): absolute Häufigkeit der Messwerte in der k-ten Klasse (ohne Ausreißer) - \( K \): maximale Anzahl der Messwertklassen ## 3.2.1.3 Schätzung der Streuereichsgrenzen Die Streuereichsgrenzen hängen vom Verteilungsmodell ab und werden wie folgt geschätzt: ### Streuereichsgrenzen der Normalverteilung: Im Fall einer Normalverteilung als passendes Verteilungsmodell ergeben sich aus den nach (2.6) und (2.7) bzw. (2.9) und (2.10) ermittelten Werten µ und σ als Schätzwerte für die Streuereichsgrenzen \[ x_{0.9685} \leq \mu \leq x_{0.1335} \quad (2.11) \] die wiederum in Formel (2.1) und (2.2) eingesetzt die klassischen Formeln zur Berechnung der Fähigkeitskennwerte ergeben (siehe auch Beispiel 1 im Abschnitt 5). Image Analysis: ### Content Examination #### 1. Localization and Attribution - **Image Number**: Single Image #### 2. Object Detection and Classification - **Objects Identified**: - Text segments. - Mathematical equations/formulas. - Section headings and numbered listings. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description**: The image depicts a page from a document, specifically titled "VW 101 30: 2005-02." The page number is "Seite 10." The content appears to be technical, focused on statistical estimations and calculations. The document is structured with headings, formulas, and detailed descriptions. - **Activities**: The primary activity is the presentation and explanation of statistical estimation methods, including the mean value (`µ`), standard deviation (`s`), and tolerance limits. #### 4. Text Analysis - **Detected Text**: - Section 3.2.1.2: "Schätzung der statistischen Kenngrößen" (Estimation of Statistical Characteristics) - Explanation of mean and standard deviation estimation. - Formulas for `µ ̂`, `σ ̂`, and notations involving `n_e`, `n`, `n_A`, `x_i`, etc. - Section 3.2.1.3: "Schätzung der Streubereichsgrenzen" (Estimation of Scatter Range Limits) - Details on scatter range limits for normal distribution: `Ξ_{99.865}`, `K_{0.135}`. - Formulas and explanations for calculations. - **Text Significance**: The text provides mathematical and statistical guidelines for estimating key parameters used in quality control or analysis within an engineering or technical domain. This includes how to handle classified measurements and outliers and how to calculate scatter range limits under normal distribution assumptions. #### 6. Product Analysis - No products depicted in the image. #### 7. Anomaly Detection - No anomalies detected in the image; all elements appear consistent with a technical document. #### 9. Perspective and Composition - **Perspective**: Front-facing, flat perspective, typical of scanned or digitally created document pages. - **Composition**: Structured in a clearly organized format with headings and subheadings indicating different sections. Equations are properly formatted and aligned. #### 10. Contextual Significance - **Document Context**: The image is part of a technical manual or standard, likely related to industrial or engineering processes. - **Contribution to Overall Message**: The image contributes detailed statistical methods that are crucial for the overall understanding of the document’s theme, which is likely related to quality control, process optimization, or data analysis in an engineering context. #### 13. Graph Numbers - There are no visible graphs in the image, only formulas and textual descriptions. #### Additional Aspects - **Ablaufprozesse (Process Flows)**: - No explicit process flows depicted. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions)**: The descriptions detail the processes for statistical estimation: - Estimation of mean and standard deviation. - Handling of classified measurements and outliers. - Calculation of scatter range limits under normal distribution. - **Typen Bezeichnung (Type Designations)**: The types are designated in terms of statistical and mathematical variables and parameters relevant to quality control and data analysis. - **Trend and Interpretation**: The statistical methods and formulas indicate a trend towards methodical and accurate quality control processes. The emphasis is on precise calculations to ensure data reliability. - **Tables**: No tables are included in the image. In conclusion, the image serves as a critical section of a technical manual, explaining the estimation of statistical characteristics and scatter range limits, essential for quality control and data analysis in engineering. The clear structure and detailed explanations are key to understanding and implementing these statistical methods. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 11 Context: # Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 1. Art Zur Ermittlung der Streubereichsgrenzen für eine Betragsverteilung 1. Art werden zunächst nach Formel (2.6) und (2.7) bzw. (2.9) und (2.10) die Kenngrößen μ und σ geschätzt. Für den Fall μ/σ < 3 werden dann aus den geschätzten Kenngrößen μ und σ die gesuchten Parameterwerte μ₁ und σ₁ der anzupassenden Betragsverteilung 1. Art in der folgenden Weise geschätzt: Aus Gleichung (1.9) erhält man die Funktion \[ \frac{\hat{\mu}}{\hat{\sigma}} = v \cdot \sqrt{\left(\frac{ \hat{N}}{N} \cdot \left( \frac{\hat{\mu}}{\hat{N}} - \frac{\hat{\sigma}}{\hat{N}} \right) + \frac{\hat{\sigma}}{\hat{N}} \cdot \left( \frac{\hat{\mu}}{\hat{N}} - \frac{\hat{\mu}}{\hat{N}} \right)\right) + \frac{2}{\sqrt{2}} \left(\frac{\hat{\sigma}}{\hat{\mu}}\right)} \] Mit Gleichung (1.10) ergibt sich daraus die Funktion \[ \frac{\hat{c}}{\hat{\sigma}} = \frac{v \cdot \hat{b}}{\hat{N}} \sqrt{1 + \left(\frac{ \hat{\mu}}{\hat{N}}\right)^2} \] Aus den Gleichungen (1.11) und (1.12) ergibt sich die Bedingung \[ \frac{\hat{\mu}}{\hat{\sigma}} = \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{-2}} = 1,3236 \] Die gesuchten Parameterwerte der Betragsverteilung 1. Art lassen sich somit unter der Bedingung (2.14) durch \[ d\hat{\sigma} = \hat{d} \cdot \frac{1 + \left(\frac{ \hat{\mu}}{ \hat{c}}\right)^2}{1 + \left(\frac{ \hat{\sigma}}{ \hat{c}}\right)^2} \] \[ \hat{\mu}_N = \xi_{5} \cdot \left(\frac{\hat{\mu}}{\hat{d}}\right) \quad \text{schätzen, wobei} \quad \xi_{5} = \text{inverse Funktion von (2.13)} \] Für den Fall, dass das Verhältnis \( \frac{\hat{\mu}}{\hat{d}} \) aufgrund von Zufallsabweichungen der Stichprobenkenngrößen kleiner ist als der Grenzwert 1,3236 aus der Bedingung (2.14), wird das Verhältnis \( \frac{\hat{\mu}}{\hat{d}} \) auf diesen Grenzwert gesetzt, bei dem sich die folgenden Parameterwerte ergeben: \[ \hat{\mu}_N = 0 \quad \text{und nach Formel (1.12)} \] \[ d\hat{\sigma} = \frac{\pi}{\sqrt{2}} - \hat{b} = 1,659 \cdot \hat{d} \] Image Analysis: **Image Localization and Attribution:** - There is a single image on the page. **Text Analysis:** - The image contains a substantial amount of German text with mathematical equations and formulae. - The heading reads: "Streuereichsgrenzen der Betragverteilung 1. Art," which translates to "Range limitations of the magnitude distribution of the 1st type." - The text addresses the determination of spreading range limits for a magnitude distribution of the first type, initially estimating parameters μ and σ via various formulae. - Several Greek symbols (μ, σ, ξ, etc.) and mathematical expressions are utilized consistently, indicating the text is likely discussing statistical functions and their derivations. - Key equations include: - Equation (2.12) introduces a function involving μ and σ. - Equation (2.13) derives another function from previous ones. - Equation (2.14) sets a condition involving the ratio μ/σ. - Equations (2.15) and (2.16) solve parameters for the distribution. - Equation (2.17) provides parameter values under specific conditions. - The paragraphs under the equations explain the interpretations and conditions for these mathematical derivations. **Diagram and Chart Analysis:** - No diagrams or charts are present in this image. **Color Analysis:** - The image is predominantly in black and white, indicating that it is a text-based document or page without colored elements. **Perspective and Composition:** - The image appears to be a scanned document taken from a bird's eye view (straight on) perspective. - The composition is straightforward, with text neatly aligned and equations systematically numbered. **Contextual Significance:** - Given the technical and mathematical nature of the content, the image is probably part of a scientific or statistical document, perhaps dealing with probability, distributions, and statistical parameters. - This specific page contributes to a broader theme of data analysis and statistical theory, particularly focusing on the distribution limits of given parameters. **Additional Observations:** - There is an identifier at the top right corner: "Seite 11" (Page 11) and "VW 101 30: 2005-02," likely indicating the document's pagination and reference code. - The structure of the text with numbered equations and explanations resembles that of a scientific paper or textbook in a technical field such as statistics or engineering. In summary, the image is a detailed examination of statistical range limits for magnitude distribution, containing essential formulas and conditions for determining parameters under specific statistical frameworks. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 12 Context: # Seite 12 VW 101 30: 2005-02 Der Zusammenhang zwischen den Parameterwerten \( \mu_N \) und \( \sigma_N \) der Betragverteilung 1. Art und den statistischen Kennwerten \( \mu \) und \( \sigma \) ist in Bild 5 auf \( \sigma \) bezogen grafisch dargestellt. ## Bild 5 - Relative Parameterwerte der Betragverteilung 1. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage ![Bild 5](path/to/image5) Für die angepasste Betragverteilung 1. Art lassen sich dann die Streubreichsgrenzen numerisch ermitteln, deren Abhängigkeiten von der relativen Lage in Bild 6 dargestellt sind. ## Bild 6 - Relative Streubreichsgrenzen der Betragverteilung 1. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage ![Bild 6](path/to/image6) Image Analysis: ## Comprehensive Examination of the Attached Visual Content: ### Image Localization and Attribution: - **Image 1**: The first graph located at the top of the page. - **Image 2**: The second graph located at the bottom of the page. ### Object Detection and Classification: - **Image 1**: - Objects Detected: - Axes (X and Y) for a graph - Two curves labeled `μ_N / σ` and `σ_N / σ` - Grid lines - Data Points - Classification: Graph/Chart, Scientific Visualization - Key Features: - X-axis labeled "relative Lage μ / σ" - Y-axis labeled "relativer Verteilungsparameter" - Two distinct curves representing different parameters - **Image 2**: - Objects Detected: - Axes (X and Y) for a graph - Two curves labeled `Χ_99.865% / σ` and `Χ_0.135% / σ` - Grid lines - Data Points - Classification: Graph/Chart, Scientific Visualization - Key Features: - X-axis labeled "relative Lage μ / σ" - Y-axis labeled "relative Streubreichsgrenze" - Two distinct curves representing different parameters ### Scene and Activity Analysis: - **Image 1**: - Scene Description: A scientific graph displaying the relationship between relative parameter values and relative location. - Activities: Visualization of parameter values indicative of statistical or probabilistic study. - Main Actors: The two curves `μ_N / σ` and `σ_N / σ`. - Actions: The curves represent the change in relative distribution parameters against relative location. - **Image 2**: - Scene Description: A scientific graph showing relative scatter range boundaries depending on the relative location. - Activities: Visualization of scatter range boundaries. - Main Actors: The two curves `Χ_99.865% / σ` and `Χ_0.135% / σ`. - Actions: The curves represent the numerical scatter range limits against relative location. ### Text Analysis: - **Image 1**: - Detected Text: - Titles, axis labels, and annotations such as "relativer Verteilungsparameter", "relative Lage μ / σ", "μ_N / σ", and "σ_N / σ". - Analysis: - The text provides context to understand the graph, indicating what the axes and curves represent. - **Image 2**: - Detected Text: - Titles, axis labels, and annotations such as "relative Streubreichsgrenze", "relative Lage μ / σ", "Χ_99.865% / σ", and "Χ_0.135% / σ". - Analysis: - The text offers essential information necessary to grasp the significance of the curves in relation to the scatter range boundaries. ### Diagram and Chart Analysis: - **Image 1**: - Data and Trends: - The graph contains two curves showcasing the relationship between the relative parameter values and relative location. - One curve (likely representing `μ_N / σ`) shows a steady increase, while the other (likely representing `σ_N / σ`) starts high, decreases, and then stabilizes. - Axes: - X-axis: "relative Lage μ / σ" ranges from 1.2 to 3.0. - Y-axis: "relativer Verteilungsparameter" ranges from 0 to 3.5. - Key Insights: - The parameter `μ_N / σ` increases non-linearly with relative location. - The parameter `σ_N / σ` starts high but becomes less affected by relative location as it ranges out. - **Image 2**: - Data and Trends: - The graph illustrates two curves indicating scatter range boundaries. - The upper curve (Χ_99.865% / σ) is almost flat, while the lower curve (Χ_0.135% / σ) slightly increases. - Axes: - X-axis: "relative Lage μ / σ" ranges from 1.2 to 3.0. - Y-axis: "relative Streubreichsgrenze" ranges from 0 to 7. - Key Insights: - The upper boundary (Χ_99.865% / σ) is relatively constant. - The lower boundary (Χ_0.135% / σ) shows a slight increase with the relative location. ### Trend and Interpretation: - **Image 1**: - Trends: - Increasing trend for `μ_N / σ`. - Decreasing then stabilizing trend for `σ_N / σ`. - Interpretations: - The parameter `μ_N / σ` becomes more dominant as relative location increases. - `σ_N / σ` suggests a higher initial value that stabilizes over the range. - **Image 2**: - Trends: - Almost constant trend for `Χ_99.865% / σ`. - Slightly increasing trend for `Χ_0.135% / σ`. - Interpretations: - The scatter range upper boundary remains steady, indicating consistent upper boundary behavior. - The lower boundary trend increase indicates a gradual widening of the scatter range. These analyses provide a detailed examination of the visual content, focusing on different aspects specified in the request. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 13 Context: ```markdown Zur direkten Ermittlung der Kenwerte \(\mu_n\) und \(\sigma_n\) aus den Kenwerten \(\mu\) und \(\sigma\) kann für \(1{,}3236 < \frac{\sigma}{\bar{x}} < 3\) auch die folgende Näherung als inverse Funktion von (2.13) mit ausreichender Genauigkeit (auf bezogener Fehler kleiner als 0,01) verwendet werden: \[ \bar{e}_\sigma = 1{,}64 \cdot \left( \frac{\sigma}{\bar{x}} \right)^{0{,}296} + 0{,}634 \cdot \left( \frac{\sigma}{\bar{x}} \right)^{1{,}3236} \tag{2.18} \] Zudem kann die Ermittlung der Streubereichsgrenzen für \(1{,}3236 < \frac{\sigma}{\bar{x}} < 3\) direkt mit Hilfe der folgenden Näherung (auf bezogener Fehler kleiner als 0,02) erfolgen: \[ \hat{\xi}_{0{,}965} = -2{,}47 \cdot \left( \frac{\sigma}{\bar{x}} \right)^{0{,}67} + 2{,}505 \cdot \left( \frac{\sigma}{\bar{x}} \right)^{3{,}5} + 3{,}1711 \tag{2.19} \] \[ \hat{\xi}_{0{,}18} = 0{,}18 \cdot \left( \frac{\sigma}{\bar{x}} \right)^{3{,}236} + 0{,}0028 \] Für \(\frac{\sigma}{\bar{x}} \ge 3\) erfolgt die Berechnung der Streubereichsgrenzen nach Formel (2.11). ### Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 2. Art: Zur Ermittlung der Streubereichsgrenzen für eine Betragsverteilung 2. Art (siehe auch Beispiel 2 im Abschnitt 5) werden zunächst nach Formel (2.6) und (2.7) bzw. (2.9) und (2.10) die Kenngrößen \(\mu\) und \(\sigma\) geschätzt. Für den Fall \(|\sigma| < 6\) werden dann aus den geschätzten Kenngrößen \(\mu\) und \(\sigma\) die gesuchten Parameterwerte \(z\) und \(\alpha_n\) der anzupassenden Betragsverteilung 2. Art in der folgenden Weise ermittelt: Aus den Gleichungen (1.14) und (1.16) erhält man die Funktion \[ \frac{\bar{\sigma}}{\bar{n}} = v = \sqrt{2} \cdot \frac{\hat{z}}{\sqrt{2\pi}} \int_0^{\frac{z}{\hat{\sigma}}} \left( \frac{1}{\sqrt{2}} e^{-\frac{\alpha^2}{2}} \right) d\alpha \cdot dv \tag{2.20} \] wobei \[ v = \frac{r}{\bar{n}} \tag{2.21} \] Mit Gleichung (1.17) ergibt sich daraus die Funktion \[ \frac{\bar{\sigma}}{\bar{n}} = \sqrt{2} \cdot \hat{z} \left( \frac{\hat{z}}{\bar{\sigma}} - \sqrt{2} \cdot \frac{(\hat{z})^2 - \bar{\sigma}}{\bar{n}} \right) \tag{2.22} \] Aus den Gleichungen (1.20) und (1.21) ergibt sich die Bedingung \[ \frac{\bar{\sigma}}{r} = \frac{\sqrt{4}}{\pi} = 1{,}9131 \tag{2.23} \] ``` Image Analysis: ### Detailed Examination of the Visual Content 1. **Localization and Attribution:** - **Image Position and Numbering:** - This content consists of a single page with multiple sections but no subdivided images. Therefore, it is referred to as **Image 1**. 2. **Text Analysis:** - **Extracted Text:** - The page is titled "Seite 13 VW 101 30: 2005-02." - The content primarily consists of mathematical formulae and explanations related to the concepts of statistical error boundaries, specifically dealing with "Kenngrößen" (characteristics), "Streuereichsgrenzen" (scatter range boundaries), and related parameters. - The following text blocks and formulae are extracted: - Equation (2.18) for direct determination: \[ ξ_β \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} \right) = 1.64 \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} - 1.3236 \right) + 0.634 \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} - 1.3236 \right)^{0.365} + 1.635 \] - Equation (2.19) involving Scatter Range Boundaries: \[ \begin{aligned} λ_{95.865} \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} \right) &= -2.47 \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} - 1.3236 \right) + 2.505 \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} - 1.3236 \right)^{0.687} + 5.3711\\ λ_{0.135} \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} \right) &= 0.018 \left( \frac{\tilde{A}}{\widetilde{σ}} - 1.3236 \right) + 0.0028 \end{aligned} \] - Further mathematical functions and derivations presented in Equations (2.20), (2.21), and (2.22): \[ \frac{\mu}{\sigma_N} = \langle V R Z \rangle \] - Where variables such as \( \langle V R Z \rangle \) and related parameters are defined. - Final solution equation (2.23): \[ \frac{\tilde{μ}}{\sigma} = 1.9131 \] 3. **Anomaly Detection:** - **Possible Anomalies:** - There do not appear to be any obvious anomalies or unusual elements in the image. The text and equations are presented in a formal and structured manner, typical of technical or scientific documentation. 4. **Color Analysis:** - **Color Composition:** - The image is primarily black and white with shades of gray. The text and mathematical formulae are in black, while the background is white, which is standard for documents of this type. 5. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** - The document uses a straight-on perspective, typical for reading or analyzing written content. - **Composition:** - The content is organized into structured blocks with headings and equations neatly arranged, facilitating understanding and readability. 6. **Contextual Significance:** - **Document Context:** - This document appears to be from a technical or scientific report dealing with statistical methods to determine error boundaries in a specific parameterization. - The information is likely used to provide detailed methodologies for calculating error margins and scatter range boundaries for specific statistical parameters within a defined precision. 7. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - **Process Descriptions:** - The document describes processes for calculating statistical error boundaries and scatter ranges, likely contributing to understanding the reliability and variability of certain parameters in a technical or engineering context. 8. **Tables:** - **Table Descriptions:** - No tables are present in the visual content provided. ### Summary The given visual content is a single page from a technical document, likely a scientific or engineering manual, focused on statistical error boundary calculations for specific parameters. It contains detailed mathematical formulae and explanations aimed at determining and adjusting error margins and scatter ranges to ensure precision in measurements or assessments. The document is formally structured with clear, black and white text, following a standardized format typical of technical documentation. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 14 Context: # Seite 14 **VW 101 30: 2005-02** Die gesuchten Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art lassen sich somit unter der Bedingung (2.23) durch $$ \bar{d}_N = \bar{d} \cdot \left(1 + \left(\frac{\mu}{\sigma}\right)^2\right)^{\frac{1}{2}} \cdot \left(2 + \left(\frac{\varepsilon}{\sigma}\right)^2\right)^{\frac{1}{2}} \tag{2.24} $$ $$ \bar{z} = \xi = \left(\frac{\mu}{\sigma}\right) \cdot \bar{d}_N \tag{2.25} $$ schätzen, wobei $$ \bar{\xi}_{22} = \text{inverse Funktion von (2.22)} $$ Für den Fall, dass das Verhältnis $\frac{\mu}{\sigma}$ aufgrund von Zufallsabweichungen der Stichprobenkenngrößen kleiner ist als der Grenzwert 1,9131 aus der Bedingung (2.23), wird das Verhältnis $\frac{\mu}{\sigma}$ auf diesen Grenzwert gesetzt, bei dem sich die folgenden Parameterwerte ergeben: $$ \bar{z} = 0 \quad \text{und nach Formel (1.21)} $$ $$ \bar{d}_N = \frac{\sqrt{2}}{4 \cdot \pi} \cdot \bar{d} = 1,526 \cdot \bar{d} \tag{2.26} $$ Der Zusammenhang zwischen den Parameterwerten z und $\bar{d}$ der Betragsverteilung 2. Art und den statistischen Kennwerten $\mu$ und $\sigma$ ist in Bild 7 auf bezogen grafisch dargestellt. ![Bild 7 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage](image_path_here) **Bild 7 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage** Image Analysis: ### Image Analysis: #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1**: Located in the lower half of the page. - There is a single image on the page (graph). #### 2. Object Detection and Classification: - **Image 1**: Contains a graph with x and y axes, curves, and annotations. #### 4. Text Analysis: - **Upper text**: Contains mathematical formulas and explanatory text related to parameter values for a certain type of distribution. - Example Formula from the Text: \[\sigma_N = \sigma \cdot \sqrt{ 1 + \left(\frac{\mu}{\sigma}\right)^2 }\] - **Graph Title**: "Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage" - Translation: "Relative parameter values of the distribution of type 2 depending on the relative position." - **Axes Labels**: - **X-Axis**: "relative Lage \(\mu / \sigma\)" - Translation: "relative position \(\mu / \sigma\)" - **Y-Axis**: "relativer Verteilungsparameter" - Translation: "relative distribution parameter" - **Curve Labels**: - \( Z / \sigma \) - \( \sigma_N / \sigma \) #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Axes**: - **X-Axis Range**: 1.5 to 6.0 with major ticks at intervals of 0.5. - **Y-Axis Range**: 0 to 7 with major ticks at intervals of 1. - **Curves**: - **Z / σ Curve**: Indicates a rising trend, steepening with increasing values of \( \mu / \sigma \) - **σN / σ Curve**: Represents a more gently rising curve compared to \( Z / \sigma \) #### 12. Graph and Trend Analysis: - **Trends**: - As the relative position \(\mu / \sigma\) increases, both \( Z / \sigma \) and \( \sigma_N / \sigma \) increase, but at different rates, with \( Z / \sigma \) having a steeper slope. - **Significance**: - The graph communicates how different relative distribution parameters vary with the relative position of \(\mu\) to \(\sigma\), which would be crucial for understanding the behavior of distribution parameters in statistical models. #### 13. Graph Numbers: - Specific data points aren't plotted/numeric on the graph, but the curves show continuous increases within plotted ranges. #### Additional Aspects: - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions)**: - The text explains the methodology for estimating parameter values based on given conditions, providing a detailed process for deriving certain statistical measures. In summary, the page is a detailed explanation of statistical parameter calculations for a specific type of distribution, augmented with a graph that visualizes the relationship between these parameters and the relative position of certain variables. This detailed mathematical breakdown supports statistical analysis and interpretation within the context provided. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 15 Context: # Seite 15 VW 101 30: 2005-02 Für die angepasste Betragsverteilung 2. Art lassen sich dann die Streubereichsgrenzen numerisch ermitteln, deren Abhängigkeiten von der relativen Lage in Bild 8 dargestellt sind. ![Bild 8 - Relative Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage](link-zum-bild) ## Dynamik der Streubereichsgrenzen Zur direkten Ermittlung der Kenngröße \( z \) und \( \sigma_N \) aus den Kenngrößen \( \mu \) und \( \sigma \) kann für \( 1,9131 \leq \frac{\mu}{\sigma} < 6 \) auch die folgende Näherung als inverse Funktion von (2.22) mit ausreichender Genauigkeit (auf \( \varepsilon \) bezogener Fehler kleiner als 0,02) verwendet werden: \[ \hat{z}_{22} \left( \frac{\mu}{\sigma} \right) = 2.1 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{0.343} + 0.466 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{1.22} \tag{2.27} \] Zudem kann die Ermittlung der Streubereichsgrenzen für \( 1,9131 \leq \frac{\mu}{\sigma} < 6 \) direkt mit Hilfe der folgenden Näherung (auf \( \varepsilon \) bezogener Fehler kleiner als 0,03) erfolgen: \[ \hat{x}_{90.9605} = 2.6 \cdot \exp \left( -1.64 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{0.92} + 2.07 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{0.9} + 5.5485 \right) \tag{2.28} \] \[ \hat{x}_{0.136} = 2.6 \cdot \exp \left( - \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.7031 \right) \cdot 0.8 \right) + 1.425 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{0.9} - 2.1206 \] Für \( \frac{\mu}{\sigma} \geq 6 \) erfolgt die Berechnung der Streubereichsgrenzen nach Formel (2.11). Image Analysis: ### Analysis of Attached Visual Content #### 1. **Localization and Attribution:** - **Image Number:** Image 1 - **Location:** Single image occupying the entire page. #### 2. **Object Detection and Classification:** - **Objects Identified:** - A graph - Text - Mathematical equations/formulas #### 3. **Scene and Activity Analysis:** - **Entire Scene Description:** - The image contains a graph and accompanying mathematical explanations along with specific numerical formulas relevant to the content. - **Main Activities:** - Presentation of data through a graph. - Calculation methods and formulas are displayed below the graph. #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Graph Analysis:** - **Title:** Bild 8 - Relative Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage - **Axes:** - X-axis: relative Lage μ/σ (range from 1.5 to 6.0) - Y-axis: relative Streubereichsgrenze (range from 0 to 9) - **Trends/Insights:** - As the relative Lage μ/σ increases, the relative Streubereichsgrenze slightly increases. - Two specific proportions are marked: - X_99,865% / c - X_0,135% / c #### 4. **Text Analysis:** - **Text Extracted:** - Title: "Für die angepasste Betragsverteilung 2. Art lassen sich dann die Streubereichsgrenzen numerisch ermitteln, deren Abängigkeiten von der relative Lage in Bild 8 dargestellt sind." - Additional Text: Descriptions related to direct determinations of boundary values and numerical methods. - Equations: Various equations provided for calculating Streubereichsgrenzen. - **Contextual Significance:** - The text alongside the graph explains methods to determine specific boundary values and emphasizes the accuracy and direct calculation methods. #### 12. **Graph and Trend Analysis:** - **Trends Identified:** - The graph reflects a relatively linear increase in relative boundary limits with respect to the relative location. - Specific markers (X_99.865% / c and X_0.135% / c) delineate upper and lower limits. ### **Additional Aspects Covered** #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - No process flows depicted. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - Detailed descriptions of the equations and their applications in calculating boundary values are provided. #### **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - Types specified include specific relative boundaries and various formulae representations (inverse functions etc.). #### **Tables:** - No tables are included or described in the attached visual content. #### **Trend and Interpretation:** - The graph suggests the boundary values increase with the relative location. The accompanying descriptive text and formulas provide methods to achieve accurate calculations and illustrate how boundaries can be determined numerically based on given parameters. ### **Summary** The document appears to be a technical paper focusing on statistical boundary calculations for a specific distribution (Betragsverteilung 2. Art), providing both graphical and mathematical analyses. The graph facilitates better understanding by visualizing how relative boundary limits scale with relative location parameters (μ/σ), supported by detailed formulas for precise data derivation. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 16 Context: ``` ## 3.2.2 Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen Lässt sich einem Fertigungsmerkmal kein passendes Verteilungsmodell zuordnen, oder widersprechen die Messwerte der entnommenen Stichprobe dem angenommenen Verteilungsmodell, so erfolgt eine verteilungsfreie Schätzung der Fähigkeitskenngröße nach der Spannweitenmethode in der folgenden modifizierten Form unter Berücksichtigung des Stichprobenumfangs (siehe auch Beispiel 1 in Abschnitt 5): ### Fähigkeitskenngr Werte für zweisseitig toleriertes Merkmal: \[ \hat{c}_m = \frac{G_o - G_u}{\bar{x} - \bar{x}_u} \tag{2.29} \] \[ \hat{c}_{mk} = \min \left( \frac{G_o - \bar{x}_o}{\bar{x} - \bar{x}_{95}}, \frac{\bar{x} - G_l}{\bar{x}_{95} - \bar{x}_o} \right) \tag{2.30} \] ### Fähigkeitskenngr Werte für einseitig nach oben toleriertes Merkmal mit natürlichem unteren Grenzwert Null: \[ \hat{c}_m = \frac{G_o}{\bar{x} - \bar{x}_u} \tag{2.31} \] \[ \hat{c}_{mk} = \frac{G_o - \hat{x}_{95}}{\bar{x} - \hat{x}_{95}} \tag{2.32} \] ### Fähigkeitskenngr Werte für einseitig nach unten toleriertes Merkmal: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{\hat{x}_{95} - G_l}{\hat{x}_{95} - \bar{x}_u} \tag{2.33} \] wobei - \(\bar{x}_o, \bar{x}_u\) : Schätzwerte der oberen und unteren Streubereichsgrenze - \(\hat{x}_{95}\) : Schätzwert des 50%-Quantils Im Fall von Einzelwerten ist \[ \hat{x}_{95} = \bar{x} \tag{2.34} \] wobei \(\bar{x} \): Medianwert, der Wert, der in der Mitte einer geordneten Folge von Messwerten liegt. Die Schätzung der Streubereichsgrenzen erfolgt durch \[ \bar{x}_o \ \bar{x}_u = \bar{x}_c \pm k \cdot \frac{R}{2} \tag{2.35} \] wobei ``` Image Analysis: Here’s a comprehensive examination of the attached visual content based on the specified aspects: ### Text Analysis 1. **Localization and Attribution:** - **Page Number and Document Identifier:** - "Seite 16" (Page 16) - "VW 101 30: 2005-02" (Document Identifier: VW 101 30, February 2005) 2. **Text Extraction:** - **Section Title:** - "3.2.2 Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen" - **Introduction Paragraph:** - "Lässt sich einem Fertigungsmerkmal kein passendes Verteilungsmodell zuordnen, oder widersprechen die Messwerte der entnommenen Stichprobe dem angenommenen Verteilungsmodell, so erfolgt eine wertungsfreie Schätzung der Fähigkeitskennwerte nach der Spannweitenmethode in der folgenden modifizierten Form unter Berücksichtigung des Stichprobenumfangs" **Explanatory Notes:** - Text clarifies that the section covers methods to estimate capability indices when no predefined distribution models are available, using a range-based method considering sample size. 3. **Equations and Descriptions:** - Several equations labeled from (2.29) to (2.35) describe calculations for capability indices. Here are brief descriptions: 1. **Equation (2.29) and (2.30):** - Capability indices for two-sided tolerances. - Equations detail how to compute capability when upper and lower specification limits are available. 2. **Equation (2.31) and (2.32):** - Capability indices for one-sided characteristics with a natural lower bound zero. - Details on how to compute capability when only the lower specification limit is present. 3. **Equation (2.33):** - Capability index for one-sided characteristics with a defined lower limit. - Detailed computation for such cases. 4. **Equation (2.34):** - Explains the median value (x̄) as the central value of a sorted series of measurements. 5. **Equation (2.35):** - Estimates of the upper and lower range limits considering standard deviation and mean. **Annotation (5):** - Provides additional context about simplified representations for compatibility with previous VW methods. ### Diagram and Chart Analysis 4. **Diagram and Chart Analysis:** - No diagrams or charts are present in the document image. ### Produkt Analysis 5. **Product Analysis:** - No specific products are depicted. ### Anomaly Detection 6. **Anomaly Detection:** - No anomalies or unusual elements detected in the image. All elements seem to be standard for technical documentation. ### Color Analysis 7. **Color Analysis:** - The document is largely monochromatic, consisting of black text on a white background. This high-contrast color scheme is standard for technical and academic papers, aiding readability and focus on the content without distractions. ### Perspective and Composition 8. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** - The image is taken from a flat, straightforward perspective typical of scanned or digitally created documents. - **Composition:** - The text is arranged in a structured, left-justified format, enhancing readability and clarity. - Equations are properly formatted and placed in-line, making them easy to follow. ### Contextual Significance 9. **Contextual Significance:** - **Overall Document:** - This section likely belongs to a larger document discussing quality control and capability assessment methods in manufacturing processes. - The equations and explanations are significant for professionals dealing with quality assurance, ensuring accurate capability measurements. ### Metadata Analysis 10. **Metadata Analysis:** - No metadata is visible within the provided image. ### Tables 11. **Tables:** - No tables are present in the image. This organized analysis covers the textual and visual elements present in the provided document image, focusing on content extraction and contextual understanding. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 17 Context: ```markdown x_c = \frac{x_{max} + x_{min}}{2} (2.36) R = x_{max} - x_{min} : \text{ Spannweite} (2.37) x_{max} , x_{min} : \text{ maximaler bzw. minimaler Messwert der effektiven Gesamtstichprobe} \text{Durch den Korrekturfaktor} k = \frac{6}{d_n} ; (2.38) \text{wird dabei der effektive Stichprobenumfang } n_e \text{ berücksichtigt, wobei} d_n : \text{ Erwartungswert der w-Verteilung}^\dagger \text{Für einige Stichprobenumfänge } n_e \text{ ist der Wert } d_n \text{ in Tabelle 1 angegeben.} \begin{table}[h] \centering \caption{Erwartungswert der w-Verteilung in Abhängigkeit von n_e} \begin{tabular}{|c|c|} \hline \textbf{n_e} & \textbf{d_n} \\ \hline 20 & 3,74 \\ 25 & 3,93 \\ 30 & 4,09 \\ 35 & 4,21 \\ 40 & 4,32 \\ 45 & 4,42 \\ 50 & 4,50 \\ \hline \end{tabular} \end{table} \text{Für Stichprobenumfänge, die größer als 20 sind, können die Erwartungswerte der w-Verteilung nach der folgenden Näherungsformel ermittelt werden:} d_n = 1,748 \cdot \left(\ln(n_e)\right)^{-0.683} (2.39) \text{Im Fall einer Häufigkeitsverteilung klassierter Messwerte ist} \bar{x}_0, \bar{x}_u \text{ gleich obere Grenze bzw. Untergrenze der obersten bzw. untersten besetzten Klasse} \text{und} \hat{x}_{n95} = \bar{x}_k + \frac{n/2 - A_k}{a_k} \cdot \Delta x \text{ für } A_k < \frac{n}{2} \leq A_k + a_k (2.40) \text{wobei} \begin{align*} x_L & : \text{ untere Grenze der k-ten Klasse} \\ \Delta x & : \text{ Klassenbreite} \\ a_k & : \text{ absolute Häufigkeit der Messwerte in der k-ten Klasse} \\ A_k & : \text{ absolute Summenhäufigkeit der Messwerte bis zur untere Grenze der k-ten Klasse} \end{align*} \text{(6) Strenggenommen wird für den Erwartungswert der w-Verteilung eine normalverteilte Grundgesamtheit der Einzelwerte vorausgesetzt. In Ermanglung einer geeigneten Methode für die verlaufsklassierte Berechnung der Fähigkeitsklassenkennwerte wird aber dieses Vorwissen nicht berücksichtigt.} ``` Image Analysis: ### Analysis of the Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1**: This is the only image on the page, so it’s not necessary to number it in this context. #### 4. Text Analysis: - **Equations and Text**: - Multiple mathematical equations are present; they seem to define statistical measures and corrections. - The variables and symbols are related to effective sample sizes, correction factors, and range calculations. - Equations: - \( x_c = \frac{x_{max} + x_{min}}{2} \) - \( R = x_{max} - x_{min} \) - \( k = \frac{6}{d_n} \) - \( d_n = 1.748 - (\ln(n_e))^{0.863} \) - **Details from Text**: - Definitions provided next to the equations explain the terms like "Spannweite” (range), “maximaler” (maximum), and “minimaler” (minimum) Gross value. - Specificiations for the effective sample size and correction factors. - Explanation for calculating the effective distribution (w-Verteilung) when sample sizes are greater than 20. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Table Analysis**: - **Table 1 - Erwartungswert der w-Verteilung in Abhängigkeit von \(n_e\)**: - This table highlights the values of \(d_n\) for different effective sample sizes \(n_e\). - **Columns**: - \(n_e\): Effective sample sizes listed (20, 25, 30, 35, 40, 45, 50). - \(d_n\): Corresponding expectation values for the w-distribution (ranging from 3.74 to 4.50). #### 12. Graph and Trend Analysis: - **Interpretation of Data Points**: - As \(n_e\) increases, the expectation value \(d_n\) also increases, indicating a trend that larger sample sizes are associated with higher expectation values of w-distribution. #### 16. Tabellen (Tables): - **Content and Data**: - The table details the relationship between sample sizes and corresponding expectation values. - Numerical data for different sample sizes and their contrasts can be observed. #### 17. Prozessbeschreibungen (Process Descriptions): - **Process for Calculating Expectation Values**: - The expectation values for sample sizes greater than 20 can be approximated using a formula: - \(d_n = 1.748 - (\ln(n_e))^{0.863}\) - **In Case of Frequency Distribution of Classified Measured Values**: - Detailed rules are given for calculating the expected range of values. Overall, this image presents detailed statistical information related to effective sample sizes, the calculation of w-distribution expectations, and associated correction factors. The formulas and tables provide a structured methodology for these calculations. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 18 Context: # 3.3 Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit Zur Erlangung der Maschinenfähigkeit für ein betrachtetes Merkmal müssen die ermittelten Fähigkeitskenwerte folgende Forderung bezüglich festgelegter Grenzwerte \( c_{m,max} \) und \( c_{m,min} \) erfüllen: - **zweiseitig toleriertes Merkmal:** \[ \hat{c}_{m,max} \geq c_{m,max} \quad \text{und} \quad \hat{c}_{m,min} \leq c_{m,min} \tag{3.1} \] - **einseitig toleriertes Merkmal\(^7\)** \[ \hat{c}_{m,max} \geq c_{m,min} \tag{3.2} \] bei einem effektiven Stichprobenumfang von \( n_e \geq 50 \). Sofern nichts anderes vereinbart, gelten folgende Fähigkeitsgrenzwerte: \[ c_{m,max} = 2,0 \] \[ c_{m,min} = 1,67 \] In Fällen, in denen unter vertretbarem Aufwand nur eine Untersuchung mit einem kleineren effektiven Stichprobenausgang als 50 möglich ist, muss der daraus folgenden größeren Unsicherheit der ermittelten Fähigkeitskenngröße durch entsprechend größere Grenzwerte wie folgt Rechnung getragen werden. Die Ermittlung der Grenzwerte für effektive Stichprobeneinheiten kleiner als 50 wird dabei auf die Grenzwerte bezogen, die sich aus der Forderung (3.1) oder (3.2) für die zu untersuchende Grundgesamtheit mit 95%-iger Wahrscheinlichkeit einhalten lassen (unter Vertrauensbereichsgrenzen). Diese Ergebnisse sich unter der Annahme einer normalverteilten Grundgesamtheit aus der oberen Vertrauensbereichsgrenze der Standardabweichung: \[ \sigma_s = \frac{\hat{c} - \overline{X}}{\sqrt{2\, \sigma_{R}^2}} \tag{3.3} \] und dem statistischen Anteisbereich für die Fertigungsstreuung: \[ x_{90,865} \quad \text{bis} \quad x_{10,135} \approx \hat{X}_{99,865} \pm \left(1 + \frac{1}{2 \cdot 50}\right) \cdot \sqrt{\frac{49}{2 \cdot 5.49}} \tag{3.4} \] wobei \[ \hat{X}_{99,865} = 3,0: \quad \text{Quantil der standardisierten Normalverteilung} \] \[ \chi^{2}_{k=49} = 33,93: \quad \text{Quantil der Chiquare-Verteilung bei einem Freiheitsgrad von } f = 49 \, (\text{siehe auch [1]}) \] Image Analysis: ### Image Analysis **Localization and Attribution:** - **Image 1:** The entire page consists of one image containing text and mathematical equations relevant to the subject matter. **Text Analysis:** - **Detected Text:** The content of the text is in German and discusses threshold values for machine capability, focusing on statistical parameters and formulas. - **Significant Content:** - **Section Title:** "3.3 Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit" - **Subtitles and Formulas:** - "zweiseitig toleriertes Merkmal:" with corresponding formulas (3.1) - "einseitig toleriertes Merkmal" with corresponding formula (3.2) - Capability index thresholds (e.g., \(c_{mk,\text{Grenz}} = 1,67\)) - Formula explanations and statistical quantiles (3.3, 3.4) - **Text in Fine Print:** There is a footnote marked as "7)" providing additional context about the applicability of machine capability parameters. **Diagram and Chart Analysis:** - **Diagram/Chart Content:** - **Formula Analysis:** - The formulas described include: - Derivations for two-sided and one-sided tolerances. - The effective sample sizes. - Calculation of the standard deviation's confidence limit. - **Formula Notations:** - \( \hat{c}_m \), \( \hat{c}_{mk} \), \( \hat{\sigma} \), quantiles such as \( \tilde{U}_{99,865\%} \) and \( \chi_{\nu, 95\%}^{2} \). - These formulas are essential for determining process capability indices. **Contextual Significance:** - **Significance in the Document:** - This image is a part of a larger technical document, possibly a standard or a guideline (indicated by "VW 101 30: 2005-02"). - The formulas and explanations are vital for practitioners in manufacturing and quality assurance to determine the capability of their machines in meeting specified tolerances. **Ablaufprozesse (Process Flows):** - **Described Process Flows:** - The text details the process of calculating threshold values for machine capabilities using statistical parameters and effective sample sizes. - It also includes methods for handling smaller sample sizes by adjusting confidence limits. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The process described includes: - Determining capability index thresholds for machines. - Using statistical methods to allow for uncertainties when sample sizes are small. - Ensuring that the results fall within a 95% confidence interval under a normal distribution assumption. **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - **Types/Categories Specified:** - Multiple quantitative tolerance types (e.g., two-sided/one-sided). - Different specific capability indices thresholds (\(c_{mk, \text{Grenz}}\)). **Trend and Interpretation:** - **Identified Trends:** - Increasing stringency in capability indices as effective sample sizes decrease. - The document emphasizes adherence to statistical confidence limits to ensure reliability. **Tables:** - **Content of the Footnote/Table:** - The footnote provides additional clarification about the values used for capability indices and their interpretation. **Conclusion:** The image primarily provides in-depth technical guidelines and statistical formulas crucial for assessing machine capability in manufacturing settings. It lays out the quantitative measures and the statistical boundary conditions required for determining the capability indices under different tolerance conditions, ensuring compliance with high reliability and confidence intervals. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 19 Context: # Durch Umformen und Einsetzen in die Auswerteformeln (2.1) und (2.2) ergeben sich daraus die Fähigkeitsgrenzenwerte für die Grundgesamtheit \[ c_m \geq c_{\text{m,grenz}} \; = \; 0.832 \cdot c_{\text{m,grenz}} \tag{3.5} \] \[ c_m \geq c_{\text{m,grenz}} \; = \; 0.824 \cdot c_{\text{m,grenz}} \tag{3.6} \] Somit ergeben sich für effektive Stichprobumfänge \( n_e < 50 \) folgende angepasste Fähigkeitsgrenzenwerte: \[ c_m \geq c_{\text{m,grenz}} \; = \; 0.832 \cdot \left( \frac{f}{\sqrt{2 \cdot k}} \right) \tag{3.7} \] \[ \hat{c}_{mk} \geq c_{\text{m,grenz}} \; = \; 0.824 \cdot \left( 1 + \frac{1}{2 - n_e} \right) \cdot \frac{f}{\sqrt{2 \cdot k}} \tag{3.8} \] mit dem Freiheitsgrad \[ f = n_e - 1 \tag{3.9} \] ## Beispiel: Bei festgelegten Fähigkeitsgrenzenwerten von \( c_{\text{m,grenz}} = 2.0 \), \( c_{\text{mk,grenz}} = 1.67 \) und einem effektiven Stichprobenumfang von \( n_e = 20 \) ergeben sich nach den Formeln (3.7) bis (3.9) die folgenden angepassten Grenzwerte für ein zweistufig toleriertes Merkmal: \[ \hat{c}_m \geq 2.0 \cdot 0.832 \cdot \sqrt{\frac{20-1}{10.1}} = 2.28 \] \[ \hat{c}_{mk} \geq 1.67 \cdot 0.824 \cdot \left( 1 + \frac{1}{2 - 20} \right) \cdot \frac{20 - 1}{10.1} = 1.93 \] > 9) Die Ermittlung der angepassten Fähigkeitsgrenzenwerte mit Hilfe der Formeln (7) bis (14) wird nicht für nicht normalverteilte Grundgesamtheiten verwendet, da es für diese zur Zeit keine anderen Methoden gibt und damit zumindest eine brauchbare Berücksichtigung eines Stichprobumfanges erfolgt, der kleiner als 50 ist. Image Analysis: ### Image Analysis of Provided Content #### Image 1 (Single Page Document) 1. **Localization and Attribution:** - Single image on the page, identified as Image 1. 2. **Text Analysis:** - **Detected Text:** - Main text includes a series of formulas and an example problem. - Title at the top right corner of the page: "Seite 19 VW 101 30: 2005-02" - Introduction Paragraph: ``` Durch Umformen und Einsetzen in die Auswerteformeln (2.1) und (2.2) ergeben sich daraus die Fähigkeitsgrenzwerte für die Grundgesamtheit ``` - Formulas (numbered 3.5 to 3.9) are presented in equations format. - Beispiel (Example): ``` Bei festgelegten Fähigkeitsgrenzwerten von cm,grenz = 2.0 , cmk,grenz =1.67 und einem effektiven Stichprobenumfang von ne = 20 ergeben sich nach den Formeln (3.7) bis (3.9) die folgenden ange- passen Grenzwerte für ein zweiseitig toleriertes Merkmal: ``` - Two example calculations are shown for \( \hat{cm} \) and \( \hat{cmk} \). 3. **Diagram and Chart Analysis:** - No diagrams or charts are present in the image. 4. **Object Detection and Classification:** - Objects detected: Primarily text and equations, no other discernible objects. 5. **Scene and Activity Analysis:** - The entire scene depicts a mathematical and statistical analysis context. - The activity involves displaying formulas and an example for determining capability indices (capability limits) for statistical process control. 6. **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - The document discusses capability indices \( cm \) and \( cmk \) which are types of statistical measures used in quality control. 7. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The process described involves converting and substituting equations to derive capability limits for general populations. - The document gives details on how to calculate effective sample capability indices for sample sizes less than 50. 8. **Trend and Interpretation:** - The formulas and example calculations guide the reader to understand the trend of how capability indices are affected by certain parameters and sample sizes. - It illustrates the necessity to adjust indices based on the sample size and degrees of freedom. 9. **Tables:** - No tables are present in the image. 10. **Contextual Significance:** - The image appears to be a detailed page from a technical manual or standards document. - It contributes to the overall theme of statistical quality control by providing key formulas and examples for practical use. ### Summary This document page provides detailed formulas for adjusting capability indices for given sample sizes in statistical quality control. Additionally, it includes a practical example to illustrate the application of these formulas. The content primarily involves text and mathematical equations with a strong focus on explaining and demonstrating the process of adjusting statistical capability limits. There are no diagrams, charts, or tables present in this image. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 20 Context: # 3.4 Statistische Tests Die Messwerte einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung dürfen in der Regel keine - unerwartet große Abweichung einzelner Messwerte (Ausreißer) gegenüber der Streuung der anderen Messwerte, - signifikante Änderung der Fertigungslage während der Stichprobenentnahme und - signifikante Abweichung vom erwarteten Verteilungsmodell aufweisen. Andernfalls ist mit zusätzlichen systematischen Einflüssen auf die Fertigung zu rechnen. Für dieses Verhalten sollten dann die Ursachen bekannt und deren Wirkung akzeptabel sein, um die Voraussetzung eines sicheren Fertigungsprozesses zu erfüllen. Zur Überprüfung der oben genannten Kriterien sind daher bei einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung entsprechende statistische Tests anzuwenden. Da diese Tests in Normen und Standardswerken der Statistikliteratur ausführlich beschrieben sind, werden sie im Folgenden nur mit Verweisen angegeben: Folgende Tests sind im Rahmen einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung durchzuführen: - **Test auf Ausreißer** mittels verlustunabhängigen Test nach Hampel in modifizierter Form (siehe VW 10133) - **Test auf Änderung der Fertigungslage** mittels verlustunabhängigem Run-Test nach Swed-Eisenhärd (siehe [1]) - **Test auf Abweichung von der Normalverteilung** nach Epps-Pulley (siehe ISO 5479) - **Test auf Abweichung von einem beliebig festgelegten Verteilungsmodell** mittels Chi-Quadrat-Test (siehe [1]) Die statischen Tests laufen alle nach dem folgenden Schema ab: 1. Aufstellen der **Nullhypothese** H₀ und der **Alternativhypothese** H₁, z.B. - H₀: Die Grundgesamtheit der Messwerte des betrachteten Merkmals ist normalverzerrt. - H₁: Die Grundgesamtheit der Messwerte des betrachteten Merkmals ist nicht normalverzerrt. 2. Festlegen der **Aussagewahrscheinlichkeit** γ = 1 - α oder **Irrtumswahrscheinlichkeit** α. 3. Aufstellen der Form für die **Prüfkörper**. 4. Berechnen des **Prüfwertes** aus den Stichprobenwerten nach der Prüfkörperformel. 5. Ermitteln des **Schwellenwertes** der Testreihe. 6. Vergleichen des Prüfwertes mit dem Schwellenwert zur Entscheidung, ob ein Widerspruch zur Nullhypothese vorliegt und damit die Alternativhypothese gilt. Zu beachten ist, dass bei einem statistischen Test mit der angegebenen Aussagewahrscheinlichkeit γ gegebenenfalls nur im Widerspruch zur Nullhypothese nachgewiesen werden kann, z.B. wenn die signifikante Abweichung der Messwerte von einer normalverteilten Grundgesamtheit vorliegt. Ergibt sich aus dem Testergebnis kein Widerspruch zur Nullhypothese, so ist dies keine Bestätigung für die Gültigkeit der Nullhypothese. Es lässt sich also in diesem Fall mit der angegebenen Aussagewahrscheinlichkeit z.B. nicht nachweisen, dass eine normalverteilte Grundgesamtheit vorliegt. Man entscheidet sich dann in Analogie zum Rechtssprinzip 2 im Zweifel für den angenommene H₀: „lediglicher folgt die Annahme der Nullhypothese“. Durch die Irrtumswahrscheinlichkeit α wird das Risiko angegeben, aufgrund des Testergebnisses die Nullhypothese zu verwerfen, obwohl sie zutrifft (α-Risiko). Für die Irrtumswahrscheinlichkeit kann nun aber nicht einfach ein beliebig kleiner Wert festgelegt werden, denn dadurch würde z.B. das Risiko steigen, eine tatsächliche Abweichung von einer Normalverteilung nicht zu entdecken (β-Risiko). Image Analysis: ### Analysis of Image Content #### 1. **Localization and Attribution**: - **Image Number**: This is **Image 1** located at the top of the page. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 20 Context: #### 4. **Text Analysis**: - **Extracted Text**: ``` Seite 20 VW 101 30: 2005-02 3.4 Statistische Tests Die Messwerte einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung dürfen in der Regel keine - unerwartet große Abweichung einzelner Messwerte (Ausreißer) gegenüber der Streuung der anderen Messwerte, - signifikante Änderung der Fertigungsanlage während der Stichprobenentnahme und - signifikante Abweichung vom erwarteten Verteilungsmodell aufweisen. Anderenfalls ist mit zusätzlichen systematischen Einflüssen auf die Fertigung zu rechen. Für Dieses Verhalten sollten dann die Ursachen bekannt und deren Wirkung akzeptabel sein, um die Voraussetzung eines sicheren Fertigungsprozesses zu erfüllen. Zur Überprüfung der oben genannten Kriterien sind daher bei einer Maschinenfähigkeits Untersuchung entsprechende statistische Tests anzuwenden.Da diese Tests in Normen und Standardwerken der Statistikliteratur ausdrücklich beschrieben sind, werden sie in folgenden nur mit Hinweise angegeben.. Folgende Tests sind im Rahmen einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung durchzuführen: - Test auf Ausreißer mittels verteilungsunabhängigen Test nach Hampel in modifizierter Form (siehe VW 10133) - Test auf Änderung der Fertigungsanlage mittels verteilungsunabhängigen Run-Testnach Swed-Eisenhard (siehe [1]) - Test auf Abweichung von der Normalverteilung nach Epps-Pulley (siehe ISO 5479) - Test auf Abweichung von einem beliebigen festgelegten Verteilungsmodell mittels Chiquadrat-Test (siehe [1]) Die statistischen Tests laufen alle nach dem folgenden Schema ab: -Aufstellen der Nullhypothese H0 und der Alternaibhypothese Hi ,z.B. Ho: Die Grundgesamtheit der Messwerte des betrachteten Merkmals ist nicht normalverteilt H1 : Die Grundgesamthe fit der Messwerte des betrachteten Merkmals ist nicht normalverteilt - Festlegen der Aussaugewahrscheinlichkeit γ = F 1 - a oder Irrtumswahrscheinlichkeit α - Aufstellen der Formel für die Prüfgröße - Berechnen des Prüfwertes aus den Stichprobenwerten nach der Prüffiörsnen der - Ermifn des Schwellenwertes des Testverteilung - Vergleich des Prüfwertes mit dem Schwellenwert zur Entscheidung, ob ein Widerspruch zur Nullhypothese vorliegt und damit die Alternativhypothese gilt Zu Beachten ist, dass bei einem statistischen Test mit der angegebenen Aussaugewahrscheinlichkeit g gegebenenfalls nur ein Widerspruch zur Nullhypothese nachgewiesen werden kann, z.B. es dass eine signifikante Abweichung der Messwerte von einer normalverteilten Grundgesamtheit vorliegt. Ergibt sich aus dem Testergebnis kein Widerspruch zur Nullhypothese, so 1st dies keine Bestätigung für die Gültigkeit der Nullhypothese. Es lässt sich also in diesen Fall mit der angegebenen Aussaugewahrscheinlichkeit z.B nicht nachweisen, dass eine normalverteilte Grundgesamtheit nie vorliegt. Man entscheidet sich dann in Analogie zum Testprinzip „Im Zweifel für den Angeklagten" lediglich für die Annahme der Nullhypothese. Durch die Irrtumswahrscheinlichkeit W, wird das Risiko angegeben, aufgrund des Testergebnisses die Nullhypothese zu verwerfen, obwohl sie zutrifft (a-Risiko). Für dieIr Tumswahrscheinlichkeit kann nun aber nicht einfach ein beliebig kleiner Wert.festgelegt werden, denn dadurch würde z.B: das Risiko stiegen, eine tatsächliche Abweichung von einer Normalverteilung nicht zu entdecken (β-Risiko). ``` - **Text Analysis**: This document seems to be a technical or academic text discussing statistical tests for a machine capability study. The following statistical tests are mentioned and described briefly: - **Outlier Test**: Modified Hampel test. - **Change of Production Facility Test**: Run-Test according to Swed-Eisenhard. - **Deviation from Normal Distribution Test**: Epps-Pulley Test. - **Deviation from a Specified Distribution Model**: Chi-Square Test. The text also outlines the general schema for these statistical tests: - Establishing the null hypothesis \( H_0 \) and alternative hypothesis \( H_1 \). - Determining the significance level (\(\gamma\) or \(\alpha\)). - Setting up the formula for the test statistic. - Calculating the test statistic from sample values. - Comparing the test statistic to the critical value to decide whether to reject \( H_0 \). - **Significance**: This extracted text provides guidelines and procedures for performing statistical tests to analyze the capability of machines in a production process. It is of critical importance for quality control and assurance within manufacturing practices. This document is intended for professionals involved in quality and manufacturing engineering, aiming to ensure the precision and reliability of production processes by applying statistical methods. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 21 Context: # 4 Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung Eine Maschinenfähigkeitsuntersuchung (MFU) ist nach dem in den Bildern 9 bis 11 dargestellten Ablauf durchzuführen. ## Ablauf einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung - **Start** - 4.1 Prüfmittelanwendung - 4.2 Stichprobenentnahme ### Bedingungen zur MFU erfüllt? - ja - 4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU - 4.4 Datenauswertung - 4.5 Dokumentation - 4.6 Ergebnisbeurteilung - ja: Auswertungswiederholung - nein: - nein - Maschine fähig? - ja: 4.7 Maschinenoptimierung - machbare Maschinenoptimierung - nein: 4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen - **Ende** Image Analysis: ### Analysis of Visual Content #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1**: This is the only image in the provided content. #### 4. Text Analysis: - **Detected Text**: - Title: "Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung" - Context: It guides on how to execute a machine capability investigation as per images 9 to 11. - Key Steps in Flowchart: - Start - 4.1 Prüffittelanwendung - 4.2 Stichprobenentnahme - Bedigungen zur MFU erfüllt (ja/nein) - 4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU - 4.4 Datenauswertung - 4.5 Dokumentation - 4.6 Ergebnisbeurteilung - Auswertungswiederholung (ja) - Maschine fähig (ja/nein) - 4.7 Maschinenoptimierung - machbare Maschinenoptimierung (ja/nein) - 4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen - Ende - Bildunterschrift: "Bild 9 - Ablauf einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung" - **Significance**: - The text provides a structured approach for conducting machine capability analysis. - It outlines a flowchart of steps and decisions needed to assess and document the machine's capability. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Diagram Type**: Flowchart - **Explanation**: - Starts with a testing method application (4.1 Prüffittelanwendung). - Includes sampling (4.2 Stichprobenentnahme) and then checks if conditions for machine capability investigation (MFU) are met. - If conditions are not met, a special regulation for limited MFU is applied (4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU). - If conditions are met, it proceeds to data evaluation (4.4 Datenauswertung), documentation (4.5 Dokumentation), and result assessment (4.6 Ergebnisbeurteilung). - Based on the assessment, either the evaluation is repeated or the machine is deemed capable. - If incapable, machine optimization (4.7 Maschinenoptimierung) or treatment of non-capable machines (4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen) is executed. - **Axes, Scales, and Legends**: - The flowchart does not include traditional axes or scales but uses directional arrows and decision boxes to guide the workflow. #### 8. Color Analysis: - **Color Composition**: - The flowchart is monochrome, predominantly black text and lines on a white background. - This format emphasizes clarity and readability. #### 9. Perspective and Composition: - **Perspective**: - The flowchart is viewed from a standard, straight-on perspective. - **Composition**: - The elements are arranged linearly from top to bottom, guiding the reader through the process with decision points branching left or right. #### 12. Graph and Trend Analysis: - **Trends**: - The decision-based structure indicates a systematic investigation process with multiple checks and corrective actions. - Trends show the importance of conditional checks and optimization steps in ensuring machine capability. #### Ablaufprozesse (Process Flows): - **Process Flow Description**: - The flowchart depicts a step-by-step process flow for machine capability investigation. - It includes initialization, sampling, condition checks, evaluation, documentation, and decision-making for optimization or treatment of non-capable machines. #### Prozessbeschreibungen (Process Descriptions): - **Detailed Steps**: - Each step (like Prüffittelanwendung, Stichprobenentnahme, etc.) describes a distinct phase in the machine capability investigation process. - Decision points guide whether the machine can proceed to the next step or requires special attention. #### Typen Bezeichnung (Type Designations): - **Types/Categories**: - The flowchart categorizes steps into application, sampling, condition check, data evaluation, documentation, result assessment, and optimization/treatment. #### Trend and Interpretation: - **Trends Identification**: - The flowchart emphasizes corrective actions and repetitions to ensure machine readiness. - **Interpretation**: - The iterative nature shows the focus on thorough evaluation and readiness of machinery before declaring it capable. This comprehensive analysis elucidates the workflow of a machine capability investigation as depicted in the provided flowchart, highlighting the systematic approach and decision-making involved in the process. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 22 Context: # 4.4 Datenauswertung ## 4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells ## 4.4.2 Test auf Ausreißer ### Ausreißer vorhanden? - **ja** - 4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kennwerte nehmen - **nein** - 4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage - 4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell ### Abweichung vom Verteilungsmodell? - **ja** - 4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung - **nein** - Normalverteilung? - **ja** - 4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung - 4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell - **nein** - Fortsetzung in 4 Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Visual Content **Image Identification:** - **Image Number:** Image 1 **Diagram and Chart Analysis:** - **Diagram Type:** Flowchart - **Title:** Ablauf der Datenauswertung (Data Evaluation Process) - **Language:** German **Components of the Diagram:** 1. **Start Point:** - **Element:** Ellipse - **Text:** "4.4 Datenauswertung" 2. **Processes and Decisions:** - Several rectangular and diamond-shaped boxes representing processes and decision points. - **Key Processes (Rectangular Boxes):** - "4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells" - "4.4.2 Test auf Ausreißer" - "4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage" - "4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell" - "4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung" - "4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell" - "4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung" - **Key Decisions (Diamond Boxes):** - "Ausreißer vorhanden" - Options: "ja" (yes) or "nein" (no) - "Abweichung vom Verteilungsmodell" - Options: "ja" (yes) or "nein" (no) - "Normalverteilung" - Options: "ja" (yes) or "nein" (no) 3. **Connector Arrows:** - Indicating the flow and progression between different processes and decision points. - **Example:** From "4.4.2 Test auf Ausreißer" to decision "Ausreißer vorhanden" with options leading to "4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statischen Kennwerte nehmen" if "ja" or "4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage" if "nein." 4. **Continuation:** - **Element:** Ellipse marked "Fortsetzung in 4" indicating continuation to another section not included in this diagram. **Text Analysis:** - **Header Information:** - **Page Number:** Seite 22 - **Document Identifier:** VW 101 30: 2005-02 - **Title of the Diagram:** - **Bottom Text:** Bild 10 - Ablauf der Datenauswertung **Process Descriptions:** - **4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells:** - Selection of the expected distribution model. - **4.4.2 Test auf Ausreißer:** - Testing for outliers. - **4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statischen Kennwerte nehmen:** - Removing outliers from the calculation of statistical parameters. - **4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage:** - Testing for changes in production conditions. - **4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell:** - Testing for deviations from the established distribution model. - **4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung:** - Evaluation according to normal distribution. - **4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell:** - Evaluation according to the established model. - **4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung:** - Distribution-free evaluation. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** Top-down view, typical for flowcharts and diagrams. - **Composition:** - Organized with a clear hierarchy, starting from top (4.4 Datenauswertung) and branching out through various processes and decisions. **Contextual Significance:** - **Context:** Likely a section from a technical or methodological guide on data evaluation procedures. - **Contribution:** Provides a detailed process flow for data analysis, ensuring consistency and comprehensiveness in evaluating statistical data, including handling outliers and distribution models. ### Key Takeaways: - The flowchart outlines a comprehensive process for data evaluation. - Includes decision points for handling outliers and deviations in data analysis. - Helps ensure thoroughness and systematic approach in statistical evaluation tasks. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 23 Context: # 4.6 Ergebnisevaluation ## Ablauf der Ergebnisevaluation - **Ausreißer vorhanden** - ja - **Ausreißer durch fehlerhafte Messungen** - nein - nein - **Änderung der Fertigungslage** - ja - nein - **Abweichung vom Verteilungsmodell** - ja - **anderes Verteilungsmodell möglich** - ja - **Auswertungswiederholung** - Fortsetzung in 4 - **Ursache bekannt und Wirkung akzeptabel** - ja - nein - nein - nein - **Fähigkeitskennwerte kleiner als Grenzwerte** - ja - **Maschine fähig** - Fortsetzung in 4 - nein - **Maschine nicht fähig** - Fortsetzung in 4 _Bild 11 - Ablauf der Ergebnisevaluation_ Image Analysis: ## Analysis of the Visual Content ### 1. Localization and Attribution - **Image Number**: Image 1 ### 5. Diagram and Chart Analysis - **Diagram Type**: Flowchart - **Title**: "Bild 11 - Ablauf der Ergebnisbeurteilung" (Figure 11 - Flow of Result Evaluation) - **Axes, Scales, and Legends**: Not applicable as this is a process flow diagram. ### Ablaufprozesse (Process Flows) - **Starting Point**: The process begins with the decision point "4.6 Ergebnisbeurteilung". - **Flow of Process**: 1. **Decision Point**: "Ausreißer vorhanden" (Are outliers present?) - If *no*, move to "Änderung der Fertigungslage" (Change in production situation). - If *yes*, - Next decision on whether outliers are due to erroneous measurements ("Ausreißer durch fehlerhafte Messungen"). - If *yes*, move to "Auswertungswiederholung" (Evaluation repetition). - If *no*, move to "Abweichung vom Verteilungsmodell" (Deviation from distribution model). - If *no*, go to "Auswertungswiederholung". - If *yes*, decide on the possibility of another distribution model. - If *no*, move to "Auswertungswiederholung". - If *yes*, go to "Fähigkeitskennwerte kleiner als Grenzwerte" (Capability indices less than limits). - If *yes*, proceed to evaluate "Maschine fähig" (Machine capable). - If *no*, the machine is marked as not capable. ### Prozessbeschreibungen (Process Descriptions) - The diagram details the steps and decisions required to evaluate results within a manufacturing or quality control context. - Anomalies like outliers initiate different branches of the process to ensure accurate measurements and quality control. - If the outliers are due to erroneous measurements, processes are repeated to ensure reliability. - If deviations from the distribution model are found, further checks for alternative models are carried out to accommodate realistic scenarios. ### Typen Bezeichnung (Type Designations) - The process designations (e.g., "Ausreißer", "Änderung der Fertigungslage") indicate types of errors or adjustments possible during the evaluation phase. ### 8. Color Analysis - **Color Composition**: The flowchart is black and white. - **Dominant Colors**: Only black is used to delineate process steps and decisions. - **Impact on Perception**: Use of monochrome ensures clarity without distractions, focusing the viewer's attention on the content and flow of the process. ### 9. Perspective and Composition - **Perspective**: The diagram is presented from a top-down view. - **Composition**: Elements are arranged logically and sequentially to illustrate decision points and paths clearly. Diamonds denote decisions, while rectangles represent processes and outcomes. ### 10. Contextual Significance - **Overall Document or Website Context**: This flowchart illustrates a standardized procedure likely from a quality assurance or control manual. - **Contribution to Overall Message or Theme**: This contributes to ensuring that processes are systematically followed to maintain quality and reliability in manufacturing or other evaluative processes. ### Text Analysis - **Detected Text**: - "Seite 23" - "VW 101 30: 2005-02" - Detailed process steps and decisions such as "Änderung der Fertigungslage" and "Maschine nicht fähig". - **Content Significance**: The text labels critical decision points and their outcomes, guiding the user through the evaluation procedure efficiently. The page numbering and document code indicate its place within a larger manual. ### Anomaly Detection - **Possible Anomalies**: None detected; the diagram is clear and follows a structured flow without apparent errors or misalignments. This comprehensive analysis provides a detailed examination of the flowchart, focusing on the flow of result evaluation within a structured process setting. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 24 Context: # 4.1 Prüfmittelanwendung Zur MFU ist nur ein Prüfmittel anzuwenden, dass von der zuständigen Stelle für den vorgesehenen Prüfprozess freigegeben wurde. ## 4.2 Stichprobenentnahme Eine MFU bezieht sich auf ein Fertigungsmerkmal oder einen Maschinenparameter. In der Regel sind zur Auswertung die einzelnen Messwerte der Stichprobe zu erfassen. Im Fall von manuell aufgezeichneten Messwerten in Form von Strichen in einer Klasseneinteilung des Werbebereichs (Stichliste) kannassat auch die Häufigkeitsverteilung der klassifizierten Merkmale erfasst werden. Um bei einer MFU im wesentlichen nur den Maschineninfluß zu erfassen, sind folgende Bebingungen bei der Fertigung der Stichproben zu einhalten: - Eine einheitliche Rohteilcharge und eine einheitliche Vorbereitung (Lieferant, Werkstoff) muss bei der Untersuchung gewährleistet sein. Während der MFU ist die Maschine oder Anlage immer von gleich Bediener zu fahren. - Die Vorbereitungsqualität der zu bereitellenden Merkmale muss den geforderten Fertigungsrichtlinien entsprechen. - Die Anzahl der zu fertigen Teile (Stichprobenumfang) sollte in der Regel 50 betragen. Ist dieser Stichprobenumfang aus wirtschaftlichen oder technischen Gründen schwer realisierbar, so ist auch ein kleinerer zulässig. Zu beachten sind dann entsprechend größere Grenzwerte nach Tabelle 3 oder Formeln (3.7) und (3.8). Der effektive Stichprobenumfang (d.h. ohne Ausreißer) muss aber mindestens 20 betragen. - Die Teile sind unmittelbar hintereinander zu fertigen und der Fertigungsreihenfolge entsprechend zu nummerieren. An jedem Teil sind alle festgelegten Merkmale zu untersuchen. - Die MFU darf nur bei betriebswarmer Maschine erfolgen. „Betriebswarm“ ist für jeden Anwendungsfall zu definieren. - Die Prüfteile sind unter den für die Maschine geforderten Serienbedingungen (d.h. mit der Taktzeit und den Maschineninparametern) zu fertigen. - Entsprechend dem Projekt müssen spezielle Festlegungen getroffen werden, damit zu Beginn der MFU gewährleistet ist, dass z.B. das Werkstück eingearbeitet ist und dass Ende der Werkstückszeit auch innerhalb der MFU liegt. - Werkzeugwechsel, manuelle Werkzeugverstellungen oder sonstige Änderungen von Maschinenparametern dürfen während der MFU nicht vorgenommen werden. Ausgenommen sind automatische Werkzeugkorrekturen durch integrierte Steuerungen. - Bei Maschinenstörungen während der MFU, die das untersuchte Merkmal beeinflußen, muss mit der MFU neu begonnen werden. - Die Messdaten müssen vor der Untersuchung festgelegt und zwischen Lieferant und Abnehmer abgestimmt sein. - Bei der Fertigung unterschiedlicher Teile (unterschiedliche Teilnummern, z.B. Stahlbleche/Gussstücke) auf einer Maschine, die außerdem verschiedene Merkmale aufweisen können, sind für alle diese Teile MFUs durchzuführen. Image Analysis: ### Page Analysis #### Localization and Attribution - **Image Identification**: This is a single-page document containing text. - **Image Position**: Entire page. - **Image Number**: 1 #### Text Analysis - **Text Extraction**: - Title: "4.1 Prüfmittelanwendung" and "4.2 Stichprobenentnahme". - Main content: The main text content discusses guidelines and instructions concerning the use of testing equipment (Prüfmittelanwendung) and sampling procedures (Stichprobenentnahme) for production quality assessment. - **Text Content Summary**: - **Section 4.1**: Outlines that the testing equipment (MFU) should only be used in pre-approved scenarios where approval has been granted by the corresponding body. - **Section 4.2**: Details how samples should be taken for quality testing, including: - Ensuring consistent raw materials and preparation. - Maintaining the quality of preparation for test pieces. - Specified number of test pieces generally recommended to be 50. - Test samples should be sequentially ordered and labeled. - Sample parts must be produced only under operational conditions. - Examination under specified serial conditions of machine or production parameters. - Specific requirements to be met during the project. - Provisions for using multiple tools and manual adjustments. - Stipulations for machine breakdowns affecting the MFU. ### Contextual Significance - **Document Context**: The information appears to be part of a quality control manual or a technical specification guideline for manufacturing processes. - **Contribution to Overall Document**: This page is significant as it provides detailed procedural steps for sampling and testing, ensuring that quality control measures are standardized and consistent during production. This contributes to upholding product quality and reliability. ### Color Analysis - **Color Composition**: The document is primarily black and white. This contributes to a professional and formal appearance suitable for technical guidelines. ### Perspective and Composition - **Perspective**: The document appears to be scanned or digitized from a hard copy. - **Composition**: The text is arranged in a structured format with clear headings and bullet points, which makes it easy to navigate and read. ### Anomaly Detection - **Noticeable Elements**: There do not appear to be any anomalies or unusual elements in this document page. ### Summary The image contains part of a technical manual detailing the use of test equipment and sample extraction methods for quality control in manufacturing processes. The page is structured and clear, emphasizing procedural adherence to ensure consistency and reliability in quality assessment. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 25 Context: # 4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU Lassen sich die in 4.2 genannten Bedingungen zur Stichprobenahme nicht vollständig erfüllen, so kann in begründeten Fällen eine eingeschränkte MFU durchgeführt werden, für die Sonderregelungen zwischen Lieferanten und Abnehmer zu vereinbaren und unter dem Vermerk „Eingeschränkte MFU“ zu dokumentieren sind. ## 4.4 Datenauswertung ### 4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells Das zu erwartende Verteilungsmodell hängt von der Merkmalsart ab. Für die wichtigsten Arten von Merkmalen (siehe auch VW 01056) sind die zugeordneten Verteilungsmodelle aus Tabelle 2 zu entnehmen. | Merkmalsart | Verteilungsmodell | |--------------------------------|-------------------| | Längenmaße | N | | Durchmesser, Radius | N | | Geradheit | B1 | | Ebenheit | B1 | | Rundheit | B1 | | Zylinderform | B1 | | Linienform | B1 | | Flächenform | B1 | | Parallelität | B1 | | Rechtwinkligkeit | B1 | | Neigung (Winklichkeit) | B1 | | Position | B2 | | Koaxialität / Konzentrizität | B2 | | Symmetrie | B1 | | Rundlauf | B2 | | Planlauf | B2 | | Rauheit | B1 | | Unwucht | B2 | | Drehmoment | N | Legende: N: Normalverteilung B1: Betragverteilung 1. Art B2: Betragverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) Für nicht aufgeführte Merkmalsarten kann in den meisten Fällen eine Zuordnung einer Verteilung nach der folgenden Regel erfolgen: - bei zweiseitiger oder einseitiger nach unten tolerierten Merkmalen eine Normalverteilung - und bei einseitig nach oben tolerierten Merkmalen eine Betragverteilung 1. oder 2. Art Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution: - The provided document has a single page with text and a table. - This content can be labeled as **Image 1**. #### Text Analysis (Image 1): - **Section Title:** "4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU" - **Subheading:** "4.4 Datenauswertung" - **Sub-subheading:** "4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells" - **Body Text:** - Discusses conditions for restricted MFU (Measurement and Analysis Unit). - Explains data evaluation and the selection of the expected distribution model. - Instructs on how to agree and document any special arrangements. #### Diagram and Chart Analysis (Image 1): - **Table Title:** "Tabelle 2 - Zuordnung von Merkmalsarten und Verteilungsmodellen" - This table is a mapping of characteristics ("Merkmalsart") to distribution models ("Verteilungsmodell"). **Content of Table:** - **Characteristics (Merkmalsart):** - Längenmaße (Length dimensions) - Durchmesser, Radius (Diameter, Radius) - Geradheit (Straightness) - Ebenheit (Flatness) - Rundheit (Roundness) - Zylinderform (Cylindrical form) - Linienform (Line form) - Flächenform (Surface form) - Parallelität (Parallelism) - Rechtwinkligkeit (Perpendicularity) - Neigung (Winkligkeit) (Inclination) - Position - Koaxialität / Konzentrizität (Coaxiality / Concentricity) - Symmetrie (Symmetry) - Rundlauf (Circular run-out) - Planlauf (Planar run-out) - Rauheit (Roughness) - Unwucht (Imbalance) - Drehmoment (Torque) - **Distribution Models (Verteilungsmodell):** - N: Normal distribution (Normalverteilung) - B1: Beta distribution type 1 (Betragsverteilung 1. Art) - B2: Beta distribution type 2 (Rayleigh distribution) (Betragsverteilung 2. Art) **Legend:** - N: Normalverteilung (Normal distribution) - B1: Betragsverteilung 1. Art (Beta distribution type 1) - B2: Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) (Beta distribution type 2) **Rules Mentioned:** - "Für nicht aufgeführte Merkmalsarten kann in den meisten Fällen eine Zuordnung einer Verteilung nach der folgenden Regel erfolgen: - bei zweiseitig oder einseitig nach unten tolerierten Merkmalen eine Normalverteilung - und bei einseitig nach oben tolerierten Merkmalen eine Betragsverteilung 1. Oder 2. Art" #### Text Analysis Significance: - This section of the document focuses on the classification of different measurement attributes and the corresponding statistical distribution models. - The information is crucial for engineers or quality control specialists in determining which statistical model to apply when analyzing measurement data for specific characteristics. #### Contextual Significance: - Within the overall document, this page seems to pertain to standards or guidelines for quality assessments and statistical analysis of measurement data in a manufacturing or engineering context. - It provides structured guidance on how to handle different types of measurements and ensure consistency in quality control processes. #### Metadata Analysis: - No metadata provided or available from the analysis. ### Conclusion This document page is a critical part of a larger manual or standards document, detailing processes for measurement and quality assurance. The table helps to map different measurement attributes to their appropriate statistical distribution models, ensuring proper data evaluation in quality control procedures. The detailed and structured approach enhances consistency and reliability in manufacturing or engineering quality assessments. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 26 Context: ### 4.4.2 Test auf Ausreißer Mit Hilfe des verteilungsunabhängigen Ausreißertests nach VW 10133 ist zunächst zu ermitteln, ob die erfassten Messwerte Ausreißer enthalten. Ausreißer sind Messwerte, die so weit von den anderen Messwerten entfernt liegen, dass sie mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht aus derselben Grundgesamtheit stammen wie die übrigen Werte, wie z.B. fehlerhafte Messungen. Der Ausreißer-Test ist mit einer Aussagewahrscheinlichkeit von 99% durchzuführen. ### 4.4.3 Ausreißer zur Berechnung der statistischen Kenngröße nehmen Im Fall identifizierter Ausreißer werden diese bei der Berechnung der statistischen Kenngrößen nicht berücksichtigt. Die Ausreißer dürfen aber nicht gelöscht werden. Sondern sie sind in der grafischen Darstellung des Einzelverlaufes entsprechend zu kennzeichnen, und ihre Anzahl ist in der Dokumentation anzugeben. ### 4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage Mit Hilfe des verteilungsunabhängigen Run-Tests nach Swed-Eisenhard (siehe [1]) ist zu ermitteln, ob sich die Fertigungslage während der Stichprobenahme systematisch geändert hat. Eine systematische Änderung der Fertigungslage kann z.B. durch Temperaturintervalle oder durch werkzeugabhängige Streuungen entstehen (Trendverlauf). Dieser Test ist mit einer Aussagewahrscheinlichkeit von 95% durchzuführen. Falls nur die Häufigkeitsverteilung klassischer Messwerte erfasst wurde, lässt sich dieser Test nicht anwenden. ### 4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell Die erfassten Messwerte sind zu prüfen, ob sie eine signifikante Abweichung von dem Verteilungsmodell aufweisen, das für das betreffende Merkmal festgelegt wurde. Dazu ist im Fall einer festgelegten Normalverteilung der Epps-Pulley-Test (siehe [50 5497]) und im Fall eines anderen festgelegten Verteilungsmodells, z.B. bei einer Bereitevorgabe 1, oder 2. Art der Quadrat-Test (siehe [1]) mit einer Aussagewahrscheinlichkeit von 95% anzuwenden. Eine Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell kann z.B. durch unterschiedliche Materialfehler an der Stichprobenahme entstehen (Mischverteilung, siehe Beispiel 3 im Abschnitt 5). Eine Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell kann z.B. durch Stichprobenanomalien von verschiedenen Werkzeugen entstehen (Mischverteilung, siehe auch Beispiel 3, im Abschnitt 5). ### 4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung Im Fall einer festgelegten oder einer nach den Kriterien (1.13), (1.22) genährten Normalverteilung, in dem die Messwerte keine signifikante Abweichung vom Verteilungsmodell aufweisen, erfolgt die Berechnung der Fähigkeitskennwerte nach der Tolerierung nach den Formen (2.1) bis (2.5), wobei die Streubrechungsgrenze nach (2.6) ermittelt werden. ### 4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell Im Fall eines festgelegten Verteilungsmodells, z.B. Betragsverteilung 1. oder 2. Art, in dem die Messwerte keine signifikante Abweichung vom Verteilungsmodell aufweisen, erfolgt die Berechnung der Fähigkeitskennwerte nach den Formen (2.1) bis (2.5), wobei die Kenwerte der einzuspezifizierenden Verteilung nach den Formen (2.15) und (2.16) bzw. (2.24) und (2.25) mit Hilfe der genähernten Funktion (2.18) bzw. (2.27) ermittelt und die Streubrechungsgrenzen nach den genähernten Funktionen (2.19) bzw. (2.28) berechnet werden können. Image Analysis: ## Image Analysis ### 1. **Localization and Attribution:** - **Single Content Page:** - The entire page is text-based. No additional images are present. ### 4. **Text Analysis:** - **General Content:** - The page contains detailed procedures and methods in German for statistical testing and quality control as outlined in the document VW 101 30: 2005-02. - **Sections Identified:** - **4.4.2 Test auf Ausreißer:** Method for independent outlier testing with VW 10133, procedure to remove erroneous measurements. - **4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statischen Kennwerte nehmen:** Instructions for handling outliers in statistical calculations. - **4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungsanlage:** Procedure to detect changes in the production system via run-tests like Swed-Eisenhardt. - **4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell:** Assessing significant deviations from a predefined distribution model, using methods like the Epps-Pulley Test and Chi-squared test. - **4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung:** Procedure for evaluation based on normal distribution and its criteria. - **4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell:** Instructions for evaluation using a predefined distribution model and its criteria. ### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Absence of Diagrams/Charts:** - This text-based image does not include diagrams or charts for analysis. ### 7. **Anomaly Detection:** - **No Anomalies** detected: - The page features consistent formatting and structured information without any visible anomalies. ### 9. **Perspective and Composition:** - **Text Layout:** - The text is presented in a structured format with sections numbered sequentially. - The headers are in bold, which helps in distinguishing different sections. - The text follows a left-aligned, paragraph structure, typical for official documents. ### 10. **Contextual Significance:** - **Professional/Technical Document:** - The content pertains to quality control and statistical methods in a production or manufacturing context. - It is likely part of a larger manual or standard operating procedure (SOP) document for ensuring data integrity and accuracy during the production process. ### 12. **Graph and Trend Analysis:** - **Absence of Graphs/Trends:** - No graphs or trend lines are present to analyze in this text-based image. ### Additional Aspects: #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - **Process Descriptions:** - Various statistical methods and testing procedures are described, outlining systematic steps for identifying outliers, evaluating production changes, and ensuring conformity to established models. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - **Detailed Steps Provided:** - Each section provides a detailed description of specific processes and methodologies, indicating the steps and criteria involved in statistical quality control. #### **Typenbezeichnung (Type Designations):** - **Types and Categories:** - Specific types of tests and methods such as Epps-Pulley Test, Chi-squared test (Quadrattest), Run-Test (Swed-Eisenhard) are designated and their applications described. In summary, this page is from a technical document outlining procedures for statistical analysis and quality control in manufacturing, detailing methods to manage outliers, assess production changes, and evaluate distribution models. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 27 Context: ``` 4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung Ergibt sich aus dem statistischen Test ein Widerspruch zwischen den erfassten Messwerten und dem festgelegten Verteilungsmodell, oder lässt sich zum betrachteten Fertigungsmerkmal kein passendes Verteilungsmodell finden, so erfolgt eine verteilungsfreie Berechnung der Fähigkeitskennwerte nach den Formeln (2.29) bis (2.40). 4.5 Dokumentation Die Dokumentation einer MFU bezüglich eines Merkmals muss folgende Informationen und Darstellungen enthalten: - **Kopfdaten:** - Abteilung, Bearbeiter und Erstellungsdatum - Angaben über das Teil - Benennung, Nennmaß und Toleranz des Merkmals - Maschinenangaben - Prüfmittelangaben - Zeitraum der Fertigung - **Ergebnisse:** - grafische Darstellung des Einzelwertverlaufs mit den Stichprobenmittelwerten mit Grenzlinien des Toleranzintervalls (sofern Einzelwerte erfasst wurden) - Histogramm mit dem eingegebenen Verteilungsmodell, Grenzlinien des Toleranzintervalls und Streubereichs, sowie Mittelwert- bzw. Medianwertlinie - Darstellung in Wahrscheinlichkeitsnetz mit dem eingegebenen Verteilungsmodell, Grenzlinien des Toleranzintervalls und Streubereichs, sowie Mittelwert- bzw. Medianwertlinie - Anzahl der gemessenen Werte - Anzahl der ausgewerteten Messwerte oder gefundenen Ausreißer - Schätzwert der Fertigungslage - Schätzwert der Streuereichsgrenzen oder Schätzwert der Streubreite - das angewandte Verteilungsmodell - das Ergebnis des Tests auf Änderung der Fertigungslage - das Ergebnis des Tests auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell - berechnete Fähigkeitskennwerte für Cm und Cmk (auf zwei Stellen nach dem Komma) - geforderte Grenzwerte für Cm und Cmk - **Hinweise und Bemerkungen:** - gegebenenfalls Hinweis auf eingeschränkte MFU - gegebenenfalls besondere Vereinbarungen zwischen Lieferanten und Abnehmer - gegebenenfalls besondere Ereignisse während der Stichprobenahme ``` Image Analysis: This document appears to be a technical report or guideline, specifically focusing on the evaluation and documentation of manufacturing process capability. Below is a comprehensive examination based on the provided instructions: --- ### Text Analysis #### Detected Text The entire document is in German and contains technical jargon related to manufacturing and process evaluation. Key sections include: **4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung**: - Discusses non-parametric evaluation. It mentions statistical tests and the computations of capability indices based on non-parametric formulas. **4.5 Dokumentation**: - Outlines the necessary documentation requirements for Measurement System Analysis (MSA) for specific characteristics. It includes: - **Kopfdaten (Header Information)**: - Department, editor, creation date - Part information - Designation, nominal value, and tolerance of the characteristic - Machine specifications - Test equipment details - Manufacturing period - **Ergebnisse (Results)**: - Graphical representation of individual value progress within tolerance intervals - Histogram with fitted distribution model - Representation of probability density network with a comparison to tolerance intervals and scatter range - Number of measured values - Number of selected measurements or detected outliers - Manufacturing situation scatter values - Scatter range limits or scatter value deviation - Used distribution model - Test results for manufacturing position or deviation from the fixed distribution model - Calculated capability indices for Cm and Cmk - Required limit values for Cm and Cmk - **Hinweise und Bemerkungen (Notes and Remarks)**: - Possible hint about limited MSA - Potential special agreements between suppliers and customers - Any special events during sample collection #### Significance This document seems to be part of a manual or standard operating procedure for documenting and assessing the measurement system used in manufacturing, specifically aimed at understanding how well the manufacturing process is controlled and capable. ### Localization and Attribution There is only one textual page present in the image, hence only **Image 1** needs to be noted. ### Contextual Significance Given the technical content, this document likely serves as a standard or guideline for engineers and quality assurance specialists in the manufacturing industry, offering structured and detailed instructions on how to document the capability of measurement systems. This helps in ensuring that the manufactured products meet quality standards and specifications. --- ### Types and Classifications 1. **Kopfdaten** - Critical initial data required for the documentation. 2. **Ergebnisse** - Detailed results and visual representations of the measurement system's evaluation. 3. **Hinweise und Bemerkungen** - Additional notes and special circumstances that might affect the measurement system analysis. ### Analysis Summary The document provides a highly structured approach to documenting manufacturing process capabilities, ensuring consistent and reliable measurement system analysis. It emphasizes thorough documentation, graphical results presentation, capability indices calculation, and special conditions communication, all of which are crucial for maintaining high-quality production standards. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 28 Context: # 4.6 Ergebnisbeurteilung Ob eine Maschine bezüglich der Fertigung eines betrachteten Merkmals als fähig bewertet werden kann, hängt von der folgenden Ergebnisbeurteilung ab: Ergebnis bei einer Auswertung \(A_{seri}\) ist der Ursache zu klären. Ausreißer dürfen nur durch fehlerhafte Messverfahren verursacht oder durch den Ausreißer selbst aufgrund der festgelegten Toleranzschwelle nicht fähig zu beurteilen. Würden mehr als 5% der ersten Messwerte für mehr als 2 Werte als Ausreißer identifiziert, dann ist zu untersuchen, ob der Prüfprozess fehlerhaft ist. Die MFU ist dann gegebenenfalls zu wiederholen. Hat sich die Fertigungsbeurteilung während der Stichprobenahme signifikant geändert, so muss in der Regel deren Ursache bekannt und deren Wirkung akzeptabel sein, um die Voraussetzungen zur Maschinenfähigkeit zu erfüllen (Annahme siehe letzten Absatz dieses Abschnitts). Liegt eine unzulässige Ausschussrate vor oder signifikante Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell vor und lässt sich kein anderes Verteilungsmodell dem betrachteten Merkmal widerspruchsfrei zuordnen, so muss die Ursache bekannt und die Wirkung akzeptabel sein. Sofern nichts anderes vereinbart, müssen die ermittelten Fähigkeitenkennwerte bei einem effektiven Stichprobenumfang von \(n_s \geq 50\) (d.h. ohne Ausreißer) die Forderung \[ \hat{c}_{mk} \geq 2,20 \quad \text{und} \quad \hat{c}_{mk} \geq 1,67 \] für ein zweisigentlich toleriertes Merkmal \[ c_{mk} \geq 1,67 \] für ein einseitig toleriertes Merkmal erfüllen, um die Maschine als fähig beurteilen zu können. Dabei sind zum Vergleich mit den Grenzwerten die ermittelten Fähigkeitenkennwerte auf zwei Stellen nach dem Komma zu runden, so dass z.B. ein ermittelter Wert von \(\hat{c}_{mk} = 1,665415\) mit der sich daraus ergebenen Rundung von 1,67 die Forderung noch erfüllt. Bei einem effektiven Stichprobenumfang \(20 \leq n_s < 50\) sind entsprechend größere Grenzwerte einzuhalten. Für einige Stichprobenumfänge sind in Tabelle 3 die angesetzten Grenzwerte angegeben. Bei Vereinbarung anderer Grenzwerte darf der Basis von \(n_s \geq 50\) sind die entsprechenden angepassten Grenzwerte nach Formel (3.7) bis (3.9) zu ermitteln. ## Tabelle 3 - Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit für \(20 \leq n_s \leq 50\) | \(n_s\) | \(\hat{c}_{mk}\) | \(\hat{c}_{mk}\) | |---------|-------------------|-------------------| | 20 | 2,28 | 1,93 | | 25 | 2,19 | 1,85 | | 30 | 2,13 | 1,79 | | 35 | 2,08 | 1,75 | | 40 | 2,05 | 1,72 | | 45 | 2,02 | 1,70 | | 50 | 2,00 | 1,67 | Ergibt sich ein Fähigkeitskennwert, der kleiner ist als der entsprechende Grenzwert, dann ist die Maschine als nicht fähig zu beurteilen. Image Analysis: **Localization and Attribution:** - **Image 1**: Entire page of the document provided. **Text Analysis:** - **Extracted Text:** - Title: "4.6 Ergebnisbeurteilung" - Main body of text: Several paragraphs discussing the evaluation of manufacturing processes and the determination of machine capability. Specific statistical values and their interpretations are provided. - Footnote: Provides additional context or exceptions regarding certain measurements. - Table: "Tabelle 3 - Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit für 20 ≤ n₀ ≤ 50" listing various sample sizes (n₀) and corresponding values (c̅m and c̅mk). - **Content Analysis:** - The section is concerned with evaluating whether a machine can be deemed capable of a particular manufacturing process. - Details the criteria for identifying and addressing outliers in measurements. - Discusses changes in sampling size and their impacts on evaluations. - Provides specific statistical thresholds (e.g., c̅m ≥ 2.20 and c̅mk ≥ 1.67) that must be met for different categories. - Footnote emphasizes how minor tolerances (T < 5µm) can lead to significant deviations. **Diagram and Chart Analysis:** - **Table Analysis:** - **Title:** "Tabelle 3 - Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit für 20 ≤ n₀ ≤ 50" - **Columns:** - n₀: Sample size - c̅m: Capability index for two-sided tolerance - c̅mk: Capability index for one-sided tolerance - **Values:** Presents specific values for different sample sizes ranging from 20 to 50, indicating the required capability indices (c̅m and c̅mk) for determining machine capability. **Analyzed Table Content:** | n₀ | c̅m | c̅mk | |----|-------|------| | 20 | 2.28 | 1.93 | | 25 | 2.19 | 1.85 | | 30 | 2.13 | 1.79 | | 35 | 2.08 | 1.75 | | 40 | 2.05 | 1.72 | | 45 | 2.02 | 1.70 | | 50 | 2.00 | 1.67 | - **Key Insights:** - The table sets minimum thresholds for machine capability (c̅m and c̅mk) to ensure reliability and accuracy. - As the sample size (n₀) increases, the required capability indices generally decrease, indicating tighter control requirements for smaller sample sizes. **Process Descriptions:** - The process of evaluation involves: - Identifying and clarifying causes for outliers. - Adjusting sampling sizes and evaluating their significant impact on the production process. - Using set statistical criteria to determine machine capability. - Special considerations for measurements with very small tolerances (e.g., T < 5µm). **Perspective and Composition:** - **Perspective:** The text is taken from a straight-on perspective, typical for document scanning. - **Composition:** The document is segmented into sections with clear headings, paragraphs, and a table, making it structured and easy to follow. **Contextual Significance:** - **Overall Message:** This document section is a technical write-up on how to evaluate and confirm the capability of machines in a manufacturing setting, emphasizing the importance of statistical measures and precise evaluation criteria. - **Contribution:** Provides standardized methods for assessing machine performance, ensuring consistency and reliability in manufacturing processes. The table aids in quick reference for required capability indices. This analysis covers the relevant aspects of the provided document image, focusing on the detailed content and its significance for determining machine capability in a manufacturing context. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 29 Context: ```markdown # 4.7 Maschinenoptimierung Für den Fall, dass die Maschinenfähigkeit bezüglich des untersuchten Merkmals nicht nachgewiesen werden konnte, sind Maßnahmen zur Maschinenoptimierung erforderlich. Dazu sind die entsprechendenden Einflüsse zu identifizieren (z.B. mittels statistischer Versuchsmethodik DOE) und zu beseitigen. # 4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen Lässt sich die Maschinenfähigkeit mit wirtschaftlich vertretbaren Maschinenoptimierungen nicht erreichen, so sollte zunächst mit Hilfe der statistischen Toleranzenrechnung nach VW 01057 untersucht werden, ob eine Toleranzerweiterung zur Erreichung der Maschinenfähigkeit möglich ist. Ist auch durch diese Maßnahmen keine Maschinenfähigkeit zu erreichen, so ist zu entscheiden, ob die Maschine nach schriftlich vereinbarten Sonderregelungen abgenommen wird oder nicht. Diese Sonderregelungen sollten folgende Punkte enthalten: - Begründungen für die Abnahme - Risiko- und Kostenbetrachtungen - gegebenenfalls einschränkende Fertigungs- und zusätzliche Prüfbedingungen - Angabe der Verantwortlichkeit ``` Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - The visual content is a single page document. #### 2. Object Detection and Classification - **Detected Objects and Categories:** - Textual Content: The page contains typed German textual content. - Sections/Sub-sections: The document is organized into distinct sections and sub-sections. - Headers and Bullet Points: The document uses sections and bullet points to organize information. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description:** - The scene is a static page of a document containing structured written content. - **Activities Taking Place:** - There is no dynamic activity; the content is purely informational. #### 4. Text Analysis - **Detected Text:** - Header: "Seite 29 VW 101 30: 2005-02" - Section Header: "4.7 Maschinenoptimierung" - Section Header: "4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen" - Main Text Content: Provides information on machine capability, machine optimization, and handling of non-capable machines. Bulleted points list actions to be taken. - **Content Analysis:** - **Section 4.7 Maschinenoptimierung:** - Discusses steps required for machine optimization if machine capability regarding the examined characteristic could not be proven. - Recommends identifying influencing factors and eliminating them. - **Section 4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen:** - Addresses how to handle machines that are not capable (non-capable machines). - Suggests investigating the possibility of statistical tolerance calculation according to VW 01057 or tolerance expansion to achieve machine capability. - Lists points to consider in special regulations for non-capable machines: - Reasons for acceptance - Risk and cost considerations - Possible restrictive manufacturing conditions and additional testing conditions - Indication of responsibility #### 5. Diagram and Chart Analysis - Not applicable. #### 6. Product Analysis - Not applicable. #### 7. Anomaly Detection - No anomalies are detected. The document appears to be structured and organized according to standard document formatting. #### 8. Color Analysis - The document is primarily in grayscale, consisting of black text on a white background. #### 9. Perspective and Composition - **Perspective:** - The document is viewed from a straight, head-on perspective typical of scanned or digitally created documents. - **Composition:** - The document composition includes a header, section titles, main text, and bullet points. - Text is aligned to the left margin with consistent spacing and font size. #### 10. Contextual Significance - **Overall Document Analysis:** - This page appears to be part of a technical document or manual likely related to Volkswagen (indicated by the header "VW 101 30: 2005-02"). - **Contribution to Overall Message:** - The page provides detailed guidelines on improving machine capability and handling non-capable machines, essential for maintaining and improving manufacturing processes. #### 12. Graph and Trend Analysis - Not applicable. #### 13. Graph Numbers - Not applicable. #### Process Descriptions - **Section 4.7:** - Describes a process for optimizing machines, involving identification and elimination of influences. - **Section 4.8:** - Outlines steps for investigating and handling non-capable machines, including statistical tolerance evaluation and consideration of regulatory factors. #### Trend and Interpretation - A clear trend toward structured problem-solving and process optimization in machine management. #### Tables - Not applicable. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 30 Context: # 5 Beispiele ## Beispiel 1: Wellenmittelmesser mit einem Nennmaß von 20 mm, einem Mindestmaß von \(G_L = 19.7 \, \text{mm}\) und einem Höchstmaß von \(G_H = 20.3 \, \text{mm}\). Aus den \(n = 50\) Messwerten der Stichprobe ergeben sich durch die statistischen Tests keine auffälligen, keine signifikante Lageänderung und keine signifikante Abweichung von einer zu erwartenden Normalverteilung. Es wurden folgende Stichprobenkennwerte ermittelt: \[ \overline{x} = 20.05 \quad \text{und} \quad s = 0.05 \] Es ergeben sich daher nach Formel (2.11) aus den Stichprobenkennwerten die folgenden Schätzwerte der Streuungsgrenzen für die normalverteilte Grundgesamtheit: \[ x_{0.135} = \overline{x} - 3 \cdot s = (20.05 - 3 \cdot 0.05) \, \text{mm} = 19.9 \, \text{mm} \] \[ x_{99.865} = \overline{x} + 3 \cdot s = (20.05 + 3 \cdot 0.05) \, \text{mm} = 20.2 \, \text{mm} \] Und daraus ergeben sich schließlich die folgenden Fähigkeitskennwerte: \[ \hat{C}_m = \frac{G_H - G_L}{x_{99.865} - x_{0.135}} = \frac{20.3 - 19.7}{20.2 - 19.9} = \frac{0.6}{0.3} = 2.0 \] \[ \hat{C}_{mk} = \min \left( \frac{G_H - \overline{x}}{x_{99.865} - \overline{x}}, \frac{\overline{x} - G_L}{\overline{x} - x_{0.135}} \right) = \min \left( \frac{20.3 - 20.05}{20.2 - 20.05}, \frac{20.05 - 19.7}{20.05 - 19.9} \right) \] \[ = \min \left( \frac{0.25}{0.15}, \frac{0.35}{0.15} \right) = \min \left( 1.67, 2.33 \right) = 1.67 \] Durch die ermittelten Fähigkeitskennwerte wird somit nachgewiesen, dass die Maschine bezüglich des betrachteten Wellenmitteldurchmessers die Fähigkeitsanforderungen gerade noch erfüllt. **Abbildung 12**: Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Normalverteilung und den Fähigkeitskennwerten \(C_m = 2.0\) und \(C_{mk} = 1.67\). Image Analysis: ### Analysis of Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Image 1:** Located on page 30 of the document. The page number and document identifier are found at the top of the page. - **Image 2:** A diagram at the bottom of the page. The diagram includes a histogram with a normal distribution curve and descriptive text below it ("Bild 12 - Beispiel..."). #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - Text content consisting of an example problem involving statistical analysis of a waveform diameter. - Mathematical formulas and calculations. - A diagram labeled "Bild 12" illustrating a normal distribution. - **Image 2 (Diagram Analysis):** - Histogram showing data distribution. - A normal distribution curve overlaying the histogram. - Axes labeled "Häufigkeit" (Frequency) and "Messwert" (Measurement value). #### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** The document appears to be structured as a technical or mathematical text, providing an example problem involving measurements and statistical evaluation. There are no physical activities taking place as the content is purely textual and illustrative. - **Image 2:** The histogram and normal distribution curve in the diagram visually represent a statistical analysis related to waveform measurements. #### 4. Text Analysis - The text includes German content and provides an example calculation involving diameter measurements of waveforms. It describes how to compute critical values and capability indices (\(\hat{c}_m\) and \(\hat{c}_{mk}\)). - Relevant text extracted: - Page header: "Seite 30" and "VW 101 30: 2005-02". - Section title: "5 Beispiele. Beispiel 1: Wellendurchmesser..." #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Image 2:** - Histogram bars representing frequency distribution of measurement values. - Normal distribution curve with key points: Mean (\( \mu \)), \( x_{0.135\%} \), and \( x_{99.865\%} \). - Axes and Scales: - X-axis (Messwert): Ranges from 19.70 to 20.30 mm with key measurements (19.7, 19.75, ..., 20.3). - Y-axis (Häufigkeit): Represents the frequency but no specific numerical scale is provided. - Insights: - The machine's capability just meets the requirements (\( \hat{c}_m = 2.0 \) and \( \hat{c}_{mk} = 1.67 \)). #### 8. Color Analysis - Predominantly black and white. - The histogram bars are grey. - The normal distribution curve is black. - The minimal use of color directs attention primarily to the data presentation. #### 9. Perspective and Composition - The perspective is straightforward with a standard frontal view typical for technical and scientific documents. - Compositionally, the text provides detailed explanations and formulas, followed by a supporting diagram (histogram and normal curve) to visualize statistical results. #### 10. Contextual Significance - This document appears to be a technical standard or guideline, given its structured problem-solving approach and detailed statistical analyses. - The image (diagram) substantially supports the textual content, demonstrating the distribution of measurements and the machine's capability indices visually. #### 12. Graph and Trend Analysis - **Image 2:** - Trend: The histogram shows a roughly normal distribution of measurement frequencies around the mean value (~20.05 mm). - Key points: The graph identifies critical measurement points \( x_{0.135\%} \) and \( x_{99.865\%} \) and highlights capability indices suggesting whether the manufacturing process meets the required standards. #### 14. Tables - No explicit tables are present in this image. The table-like structure may include numerical or mathematical data calculated in different parts of the text. ### Additional Aspects - **Ablaufprozesse (Process Flows) and Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The text details a process for evaluating waveform diameter measurements by stating procedures and calculations based on statistical analysis. - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - The document specifies different types of statistical values (e.g., \( \hat{\mu}, d = \pm 0.05 \)) and capability indices. - **Trend and Interpretation:** - The machine's capability values indicate near compliance with the required manufacturing standards. This comprehensive analysis contains a detailed examination of each requested aspect of the attached visual content. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 31 Context: # Beispiel 2 Bohrung mit einer maximal zulässigen Positionsabweichung von \( G_0 = 0,2 \, \text{mm} \). Aus den \( n = 50 \) Messwerten der Stichprobe ergaben sich durch die statistischen Tests keine Ausreißer, keine signifikanten Lagendauer und keine signifikante Abweichung von einer zu erwartenden Betragverteilung 2. Art. Es wurden folgende Stichprobenkenndaten ermittelt: \[ \mu = 0,038 \, \text{mm} \quad \text{und} \quad d = 0,02 \, \text{mm} \] Aus den Stichprobenkenndaten ergibt sich das Verhältnis \[ \frac{\mu}{d} = \frac{0,038}{0,02} = 1,9 \] Da dieser Wert aufgrund der Zufallsstreuung der Stichprobenkenndaten kleiner als der Grenzwert 1,9131 nach Bedingung (2.23) ist, wird das Verhältnis auf diesen Grenzwert gesetzt, woraus sich wiederum eine Exzentrität von \( z = 0 \) ergibt. Somit lässt sich der zweite Parameterwert der anpassenden Betragverteilung 2. Art nach dem Sonderfall (2.26) wie folgt berechnen: \[ \sigma_{n} = 1,526 \cdot d = 1,526 \cdot 0,0305 \, \text{mm} \] Nach Formel (2.27) ergeben sich schließlich die Schätzwerte der Streubereichsgrenzen: \[ x_{9,865} = 5,5485 - x_{0,135} = 5,5485 - 0,02 = 0,1111 \] Nach den Formeln (2.3) und (2.4) ergeben sich schließlich die folgenden Fähigkeitskenndaten: \[ C_{mk} = \frac{x_{9,865} - x_{0,135}}{G_0} = \frac{0,111 - 0,006}{0,2} = 1,83 \] \[ C_{pk} = \frac{G_0 - \mu}{\sigma} = \frac{0,2 - 0,038}{0,111 - 0,038} = 2,22 \] ![Bild 13 - Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Betragverteilung 2. Art und den Fähigkeitskennwerten \( C_{mk} = 1,83 \) und \( C_{pk} = 2,22 \)](https://via.placeholder.com/500) Durch den ermittelten Kennwert \( C_{mk} \) wird somit nachgewiesen, dass die Maschine bezüglich der Positionsabweichung einer Bohrung die Fähigkeitsanforderung erfüllt. Für den Kennwert \( C_{mk} \) ergibt sich aber eine Information über die Fertigungslage, wobei der kleinere \( C_{mk} \)-Wert angibt, dass dieser näher an der natürlichen Grenze Null liegt als am Höchstmaß. Image Analysis: ### Comprehensive Examination of Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Image 1:** - Located at the top half of the page. - **Image 2:** - Found in the bottom half of the page, specifically depicting a chart. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - Objects: Text, Mathematical Formulas. - Key Features: The detected objects primarily consist of paragraphs of text and several mathematical formulas or equations that deal with statistical analysis and manufacturing tolerances. - **Image 2:** - Objects: Chart. - Key Features: A line chart with statistical data including curves and data points. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** - Scene: A text-heavy explanation of results from statistical tests and calculations regarding positional deviations in manufacturing. - Activity: The main actors are the statistical tests and calculations being presented and explained. - **Image 2:** - Scene: The chart visualizes the results of testing and modeling the statistical data related to manufacturing processes. - Activity: Displaying the frequency distribution and capability indices from the calculated model. #### 4. Text Analysis - **Image 1:** - Extracted Text: - Title: "Beispiel 2:" - Content discusses positional deviations in boreholes (G₀ = 0.2 mm), statistical tests on 50 measurements, and the determination of distribution parameters (μ and σ). - Significance: Provides a detailed statistical analysis representing a manufacturing scenario where the positional deviation is tightly controlled and analyzed. Key calculations and their relevance are discussed. - **Image 2:** - Extracted Text: - "Bild 13: Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Betragsverteilung 2.Art und den Fähigkeitskennwerten 𝐶_𝑚 = 1,83 und 𝐶_𝑚,𝑘 = 2,22" - Significance: The chart exemplifies the manufacturing capability using the statistical model and highlights key capability indices (Cm and Cmk). #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Image 2:** - Axes: - X-axis: "Messwert" (Measurement Value), ranging from 0.00 to 0.18. - Y-axis: "Häufigkeit" (Frequency), ranging from 0.00 to 1.40 approximately. - Trends: The chart shows a distribution curve with key points marked (x0.135%, μ, x99.865%). The Cmk value indicates that the machine is meeting the required tolerance for positional deviation. - Key Insights: The data visualization indicates that the manufacturing process is within the acceptable tolerance limits, as indicated by the calculated indices. #### 8. Color Analysis - **Image 2:** - Dominant Colors: The chart is primarily in grayscale with black curves and axes. - Impact: The use of grayscale in the chart makes the key points and distribution curves clear and easy to interpret. #### 9. Perspective and Composition - **Image 2:** - Perspective: The chart is presented in a standard 2D view. - Composition: The elements are arranged logically, with clear labeling of axes, key points, and a descriptive legend. #### 12. Graph and Trend Analysis - **Image 2:** - Analysis of the graph shows the positional capabilities of the machine in relation to the tolerance specified (G₀ = 0.2 mm). - The key trends indicate that most measurements lie within the acceptable range, and the capability indices (Cm = 1.83 and Cmk = 2.22) suggest high accuracy and precision in the manufacturing process. #### 13. Graph Numbers - **Image 2:** - Data Points: The x-values range from 0.00 to 0.18 with the main distribution peak around the μ (mean) value. Specific numerical data points are not explicitly presented but are implied within the bounds of the curves plotted. #### Additional Aspects - **Process Descriptions:** - The image describes processes involved in statistical testing for manufacturing deviations and adjustments based on the results. - **Type Designations:** - Types referred to include statistical parameters (e.g., mean (μ), standard deviation (σ), and capability indices (Cm, Cmk)). - **Trend and Interpretation:** - The trends indicate a reliable and capable manufacturing process, with measurements tightly grouped around the specified tolerance limits, reflecting process stability and control. ### Conclusion The analysis of the attached visual content reveals a detailed examination of manufacturing positional deviations and statistical validation through charts and formulas. The provided explanations, charts, and statistical values (μ, σ, Cm, Cmk) collectively demonstrate a robust control over the manufacturing process, ensuring high precision and meeting the necessary quality standards. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 32 Context: # Beispiel 3: **Wellendurchmesser mit einem Nennmaß von 20 mm, einem Mindestmaß von \( G_L = 19.7 \, mm \) und einem Höchstmaß von \( G_S = 20.3 \, mm \). Aus den \( n = 50 \) Messwerten der Stichprobe ergaben sich durch die statistischen Tests keine signifikanten Lageänderungen aber eine signifikante Abweichung von einer zu erwartenden Normalverteilung. Es erfolgt daher eine verteilungsfreie Auswertung nach Abschnitt 3.2.2. Dazu wurden folgende Stichprobenkennerwerte ermittelt:** - \( \bar{x} = 20.202 \, mm, \, x_{max} = 20.199 \, mm \, und \, x_{min} = 19.85 \, mm \) **Korrekturfaktor nach Formel (2.38) und Tabelle 1:** - \( k = \frac{6}{d_n} = \frac{6}{4.5} = 1.33 \) **Spannweite nach Formel (2.37):** - \( R = x_{max} - x_{min} = (20.19 - 19.85) \, mm = 0.34 \, mm \) **Nach Formel (2.36):** - \( x_c = \frac{x_{max} + x_{min}}{2} = \frac{20.19 + 19.85}{2} = 20.02 \, mm \) **Schätzer \( k \) für Streubreitengrenzen nach Formel (2.35):** - \( \hat{x}_L = x_c - k \frac{R}{2} = 20.02 - 1.33 \frac{0.34}{2} = \frac{20.246 \, mm}{19.794} \) **Somit ergeben sich nach den Formeln (2.29) und (2.30) die Fähigkeitskennerwerte:** - \( \hat{c}_m = \frac{G_S - G_L}{\bar{x} - \hat{x}_L} = \frac{20.3 - 19.7}{20.246 - 19.794} = 1.33 \) - \( \hat{c}_{mk} = \min \left( \frac{G_S - \bar{x}_{50%}, \, \bar{x}_{50%} - G_L}{\hat{x}_k - \hat{x}_{50%}} \right) = \frac{20.3 - 20.02}{20.246 - 20.02} = 1.24 \) ![Bild 14 - Beispiel einer Fertigung ohne definiertes Verteilungsmodell mit den Fähigkeitskennwerten \( c_m = 1,33 \) und \( c_{mk} = 1,24 \)](path/to/image) **Aus den ermittelten Fähigkeitskennwerten ist zu entnehmen, dass die Maschine bezüglich des betrachteten Merkmals nicht die Fähigkeitsanforderung erfüllt. Einen interessanten Hinweis in diesem Zusammenhang liefert die signifikante Abweichung von einer erwarteten Normalverteilung. Denn damit wird Optimierungspotenzial erkennbar, wie hier im Fall einer Mischverteilung.** Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Attached Visual Content #### 1. **Localization and Attribution:** - A single page is analyzed with both text and a chart. - **Image 1**: Contains the textual content and mathematical formulas. - **Image 2**: Contains the chart labeled "Bild 14" at the bottom half of the page. #### 2. **Object Detection and Classification:** - **Image 1**: Text, mathematical formulas, and a table. - **Image 2**: A histogram chart. #### 3. **Scene and Activity Analysis:** - **Image 1**: Describes a statistical analysis of manufacturing results for a wave diameter. - **Image 2**: Shows a histogram chart analyzing measurement data. #### 4. **Text Analysis:** - **Detected Text**: - The text provides a detailed analysis of manufacturing statistical results for a wave diameter. - It includes formulas and calculations to determine various statistical measures like average, range, and capability indices (`c_m`, `c_mk`). - Significant values such as mean (`x̄` = 20.02mm), max (`x_max` = 20.19mm), and min (`x_min` = 19.85mm) are provided. - Conclusions are drawn regarding machine capability with specified capability indices (`c_m` = 1.33, `c_mk` = 1.24). #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Chart (Image 2)**: - The x-axis is labeled "Messwert" (measurement), and the y-axis is labeled "Häufigkeit" (frequency). - The histogram shows the frequency distribution of the measurement values with significant labels (`G_u`, `x̄_u`, `x̄_50%`, `x̄_o`). #### 7. **Anomaly Detection:** - No apparent anomalies are detected in the analysis. Everything aligns with the described process and analysis. #### 8. **Color Analysis:** - The image predominantly uses shades of gray (grayscale). The chart is also monochrome. #### 9. **Perspective and Composition:** - The perspective is a flat, front-facing view typical for scientific documentation. - The composition is structured, with textual explanations, followed by visual representation. #### 10. **Contextual Significance:** - The image contributes to the understanding of statistical quality control in a manufacturing context. - It provides clarity on how statistical measures and capability indices are calculated and interpreted. #### 12. **Graph and Trend Analysis:** - The histogram shows the variability and distribution of wave diameter measurements, highlighting the central tendency around `x̄_50%`. #### 13. **Graph Numbers:** - The graph illustrates the following data points for each bin: - 19.7: frequency ~5 - 19.75: frequency ~7 - 19.8: frequency ~8 - 19.85: frequency ~10 - 19.9: frequency ~12 - 19.95: frequency ~15 - 20.0: frequency ~18 - 20.05: frequency ~15 - 20.10: frequency ~12 - 20.15: frequency ~10 - 20.20: frequency ~8 - 20.25: frequency ~4 #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - Describes a quality control process through statistical analysis. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The process for calculating capability indices (`c_m`, `c_mk`) is detailed. #### **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - Specifies the capability indices (`c_m` and `c_mk`) as key performance indicators. #### **Trend and Interpretation:** - The histogram suggests that while the process is centered around the target value, there is some dispersion indicating potential areas for optimization. #### **Tables:** - A table is included with corrections and calculations based on formulas 2.35, 2.38, 2.36, and 2.29 for estimating statistical measures. ### Summary: The document provides a comprehensive statistical analysis of manufacturing results for wave diameter, including detailed calculations and a visual representation of the data distribution. The main takeaway is the machine's statistical capability, highlighted by the capability indices derived from the data. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 33 Context: # 6 Mitgeltende Unterlagen - **VW 010 56** Zeichnungen; Form- und Lagetoleranzen - **VW 010 57** Statistische Toleranzrechnung von Maßketten - **VW 101 33** Test auf Auserßer - **DIN 55319** Qualitätsfähigkeitskenngrößen - **ISO 5479** Statistical interpretation of data – Tests for departure from the normal distribution # 7 Literaturhinweise 1. Graf, Henning; Stange, W. ; Wilrich, Formeln und Tabellen der angewandten mathematischen Statistik, Springer-Verlag, Dritte Auflage, 1987 2. Kühlmeyer, M., Statistische Auswertungsmethoden für Ingenieure, Springer-Verlag, 2001 Image Analysis: **Comprehensive Examination of the Attached Visual Content** **1. Localization and Attribution:** - **Image Placement:** The image is positioned occupying the entire visible space of the page. - **Image Number:** Image 1 **4. Text Analysis:** - **Detected Text:** ``` Seite 33 VW 101 30: 2005-02 6 Mitgeltende Unterlagen VW 010 56 Zeichnungen; Form- und Lagetoleranzen VW 010 57 Statistische Toleranzrechnung von Maßketten VW 101 33 Test auf Ausreißer DIN 55319 Qualitätsfähigkeitskenngrößen ISO 5479 Statistical interpretation of data - Tests for departure from the normal distribution 7 Literaturhinweise [1] Graf, Henning, Stange, Wilrich, Formeln und Tabellen der angewandten mathematischen Statistik, Springer-Verlag, Dritte Auflage, 1987 [2] Kühlmeyer M., Statistische Auswertungsmethoden für Ingenieure, Springer-Verlag, 2001 ``` - **Text Content Analysis:** - The text appears to be a part of a technical or academic document, specifically a standard or guideline related to statistical methods and quality control in engineering or manufacturing. - **Section 6 "Mitgeltende Unterlagen" (Applicable Documents):** Lists standards and guidelines relevant to the main document, indicating topics like drawing and geometric tolerances (VW 010 56), statistical tolerance calculation of dimension chains (VW 010 57), outlier tests (VW 101 33), statistical capability indices (DIN 55319), and tests for departure from normal distribution (ISO 5479). - **Section 7 "Literaturhinweise" (References):** Lists references to literature for further reading, including mathematical statistics formulas and tables (Graf et al., 1987) and a book on statistical evaluation methods for engineers (Kühlmeyer, 2001). **9. Perspective and Composition:** - The image is a direct scan or digital capture of a single page from a larger document. - The composition is a standard layout for technical documents with headings, lists, and references clearly formatted. **10. Contextual Significance:** - The image contributes to the overall understanding of the document by providing references and applicable documents, which are essential for ensuring that the content is well-supported by existing standards and literature. - It indicates the document’s technical nature, focusing on statistical methods and standards used in engineering or manufacturing contexts. **Conclusion:** - The analyzed image serves as a page from a technical document, detailing relevant standards and literature references. It adds significant context to the document, aiding readers in understanding the basis and authoritative sources of the document's content. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 34 Context: # Stichwortverzeichnis ## Stichwort | Seite ----------------------|------ A | I absolute Häufigkeit α | 10, 17 absolute Summenhäufigkeit A | 17 K α-Risiko | 20 Alternativhypothese | 20 angepasste Fähigkeitsgrenzwerte | 19, 28 A usrüster | 20, 26 L Aussagewahrscheinlichkeit γ | 20, 26 L B | M Bedingungen zur MFU | 24 β-Risiko | 20 Beitragsverteilung 1. Art | 5, 11 Beitragsverteilung 2. Art | 7, 13 betriebswarme Maschine | 24 C | Capability | 3 Chiquadrat-Verteilung | 18 D | Datenauswertung | 25 Dichtefunktion f(x) | 4 Dokumentation | 27 E | eingeschränkte MFU | 25 effektiver Stichprobenumfang n_e | 10, 24 Epps-Pulley-Test | 20, 26 Ergebnisbeurteilung | 28 Erwartungswert der w-Verteilung d_n | 17 Exzentrizität z | 7 F | Fähigkeitsermittlung | 8 Fähigkeitskennwerte c_n und c_rk | 3, 9 Fähigkeitskennwerte | 18, 28 Fertigungslage | 3, 28 Fertigungsgesteuerung | 3, 4 Fertigungseinfolge | 24 Freiheitsgrad | 18 G | Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit | 18, 28 H | Hampel-Test | 20 Häufigkeitsverteilung | 10, 17 Höchstmaß G_0 | 3, 9 I | Irrtumswahrscheinlichkeit α | 20 K | Klassenzweite Δx | 17 Klassische Messwerte | 10, 17 Korrekturfaktor k | 17 L | Lage | 3 M | Maschinenoptimierung | 29 Maschinenstörungen | 24 N | Medianw ert | 16 Merkmalart | 4, 25 Merkmalwert | 3 Messmethode | 24 O | Mindestma G_u | 3, 9 P | Parameter einer Verteilung | 3 Prüfkörper | 20 Prüfwert | 20 Prüfmittelanwendung | 24 Q | Quantil | 9 R | Rayleigh-Verteilung | 7 radiale Abweichung | 8 Rohtieichung | 24 Rundung von Fähigkeitswerten | 18 Run-Test | 20 Image Analysis: ### Detailed Image Analysis **Localization and Attribution:** - **Image Number**: Image 1 - **Position**: Full Page **Text Analysis:** #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 34 Context: **Text Analysis:** 1. **Detected Text:** - Title: "VW 101 30: 2005-02" - Page Number: "Seite 34" - Sections: - **A**: - Absolute Häufigkeit a: Seite 10, 17 - Absolute Summenhäufigkeit A: Seite 17 - α-Risiko: Seite 20 - Alternativhypothese: Seite 20 - Angepasste Fähigkeitsgrenzwerte: Seite 19, 28 - Ausreißer: Seite 20, 26 - Aussagewahrscheinlichkeit γ: Seite 20, 26 - **B**: - Bedingungen zur MFU: Seite 24 - β-Risiko: Seite 20 - Betragsverteilung 1. Art: Seite 5, 11 - Betragsverteilung 2. Art: Seite 7, 13 - Betriebswarme Maschine: Seite 4 - **C**: - Capability: Seite 3 - Chi-Quadrat-Verteilung: Seite 18 - **D**: - Datenauswertung: Seite 25 N - Dichtefunktion f(x): Seite 4 - Dokumentation: Seite 27 - **E**: - Eingeschränkte MFU: Seite 25 P - Effektiver Stichprobenumfang ne: Seite 10, 24 - Epps-Pulley-Test: Seite 20, 26 Pri - Ergebnisbeurteilung: Seite 28 - Erwartungswert der v-Verteilung dn: Seite 17 - Exzentrizität z: Seite 7 Q - **F**: - Fähigkeitskennwerte: Seite 18, 28 R - Fähigkeitsermittlung: Seite 8 - Fähigkeitskennwerte cn und cmk: Seite 3, 9 - Fähigkeitsgrenzwerte: Seite 18, 28 - Fertigungslage: Seite 3, 28 - Fertigungsauslegung: Seite 3, 8 radiale - Fertigungsreinfolge: Seite 24 - Fertigungsgrad: Seite 18 - **G**: - Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit: Seite 18, 28 - **H**: - Hampel-Test: Seite 20 - Häufigkeitsverteilung: Seite 10, 17 - Höchstmaß Go: Seite 3, 9 - **I**: - Irrtumswahrscheinlichkeit α: Seite 20 - **K**: - Klassenbreite Δx: Seite 17 - Klassierte Messwerte: Seite 10, 17 - Korrekturfaktor k: Seite 17 - **L**: - Lage: Seite 3 - **M**: - Maschinenoptimierung: Seite 29 - Maschinenstörungen: Seite 24 - Medianwert: Seite 16 - Merkmalart: Seite 4, 25 - Merkmalswert: Seite 3 Merkmethod - Mesmethode: Seite 24 - Mindestmaß Gu: Seite 3, 9 - Mischverteilung: Seite 26, 32 - Mittelwert μ: Seite 4, 10 - **N**: - Normalverteilung: Seite 4, 10 - Nullhypothese: Seite 20 - Nullpunktverschiebung: Seite 6 - **P**: - Parameter einer Verteilung: Seite 3 - Prüfgröße: Seite 20, 26 - Prüfwert: Seite 20 - Prüfmitteleanwendung: Seite 24 - **Q**: - Quantil: Seite 9 - - der stardarisierten Normalverteilung: Seite 18 - - der Chi-Quadratverteilung: Seite 18 - **R**: - R: Seite 28 - Rayleigh-Verteilung: Seite 7 - radiale Abweichung r: Seite 7 - Rohteillage: Seite 24 - Rundung von Fähigkeitswerten: Seite 18 R.-Test - Run-Test: Seite 20 - The text indicates a comprehensive index, listing various statistical terms, methods, and related concepts, each tagged with corresponding page numbers. **Contextual Significance:** - This page appears to be an index from a statistical or technical manual, potentially related to quality management, data analysis, or a specific standard (as indicated by "VW 101 30"). - The structured layout and extensive vocabulary suggest it is meant for professional use, likely by engineers, statisticians, or quality control managers. There were no other aspects (such as specific objects, scenes, diagrams, or charts) presented within this image, primarily focusing on text indexing. #################### File: VW%2010130_DE.pdf Page: 35 Context: # Stichwortverzeichnis | Stichwort | Seite | Stichwort | Seite | |-------------------------------------------|-------|----------------------------------------|-------| | S | | V | | | Schätzung / Schätzwert | 8, 9 | Varianz σ² | 4 | | Schwellenwert | 20 | Verteilung | 4 | | Serienbedingungen | 24 | Verteilungsfreie Schätzung | 16, 27| | signifikante Änderung / Abweichung | 20 | Verteilungsfunktion F(x) | 5 | | Spannweite R | 17 | Verteilungsmodell | 4 | | Standardabweichung σ | 4, 10 | Vertrauensbereichsgrenze | 18 | | standardisierte Normalverteilung | 5 | Verarbeitungsqualität | 17 | | - U-Transformation | | W | | | - Verteilungsfunktion Φ(μ₀) | | Wahrscheinlichkeitsfunktion p | 5 | | - Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion f(x) | | Wahrscheinlichkeitsnetz | 27 | | statistische Tests | 25 | Wahrscheinlichkeit 2 | 28 | | statistische Toleranzrechnung | | Fehlervorstellung | 29 | | statistischer Anteilbereich | | Werkzeugwechsel / -verstellung | 24 | | Stichprobenentnahme | 24 | W-Verteilung | 17 | | Stichprobenumfang | 24 | Z | 3 | | Streubereichsgrenzen | 3, 10 | Zufallseinflüsse | 3 | | Swed-Eisenhard-Test | 20 | | | # T ## Test - auf Ausreißer | 20, 26 - auf festgelegtes Verteilungsmodell | 20, 26 - auf Änderung der Fertigungslage | 20, 26 - Toleranzerweiterung | 29 - Toleranzintervall | 3, 8 - toleriertes Merkmal | 4 - einseitig nach oben | 9, 16 - einseitig nach unten | 9, 16 - zweiseitig | 9, 16 - Trendverlauf | 26 Image Analysis: Here is the comprehensive examination of the provided visual content: ### 1. Localization and Attribution: - **Image Position**: The content consists of a single page. - **Image Number**: This will be referred to as **Image 1**. ### 4. Text Analysis: - **Detected Text**: The image contains a list of keywords (Stichwort), their corresponding page numbers (Seite), and is organized into sections based on the initial letter of the keywords. - **Content Analysis**: - The keywords are organized alphabetically under various letters such as S, T, V, and Z. - Each keyword is associated with a specific page number, indicating where more detailed information can be found in the document. **Example Entries**: - **S:** - Schätzung / Schätzwerte (8, 9) - Schwellenwert (20) - Signifikante Änderung / Abweichung (20) - Streubereichsgrenzen (3, 10) - **V:** - Varianz σ² (4) - Verteilung (4) - Vertrauensbereichsgrenze (18) - Verteilungsmodell (4) - **T:** - Test auf Ausreißer (20, 26) - Toleranzintervall (3, 8) - **Z:** - Zufallseinflüsse (3) The entries under each letter appear to cover a range of statistics-related terms, likely part of a larger statistical or quality control manual. ### 11. Metadata Analysis: - **Document Information**: - The document seems to be part of a larger manual or standard, labeled as “VW 101 30: 2005-02”. - Page reference at the top right indicates this page is “Seite 35” (Page 35). ### 12. Graph and Trend Analysis: - **Trends and Interpretation**: While no graphical data or trends are directly shown in this specific image, the text references to statistical terms, distributions, and tests suggest that the broader document might include detailed statistical data and analyses. ### Additional Aspects: - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions)**: - The mention of specific test types (e.g., Test auf Ausreißer, Toleranzintervall) implies that the document contains detailed processes for statistical testing and tolerance interval determination. - **Typen Bezeichnung (Type Designations)**: - Designations such as Vertrauensbereichsgrenze (confidence interval), Varianz (variance), and Verteilungsmodell (distribution model) indicate categorization of statistical concepts. ### Overall Analysis: - **Contextual Significance**: - The page appears to be part of an index or glossary from a larger statistical or quality control manual, used for navigating the document and finding specific statistical terms and test procedures. - This contributes to the ease of use of the manual, allowing users to quickly locate the information they need based on standardized keywords. This analysis provides a comprehensive overview of the detected elements and their contextual significance within the provided page. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 2 Context: # Einleitung Eine Bewertung der Maschinenfähigkeit bezüglich betrachtbarer messbarer Fertigungsmerkmale ist eine wichtige Voraussetzung zur Erfüllung der festgelegten Qualitätsforderungen. Für viele Praxisfälle der Fähigkeitsuntersuchung gab es jedoch bis dahin keine normativen oder einheitlichen Konzeptionen, sodass in gleichen Fällen völlig unterschiedliche Fähigkeitsbewertungen ergeben konnten. Um die Fähigkeitsuntersuchung nach einheitlichen Regeln für alle Praxisfälle durchzuführen und damit die Vergleichbarkeit der Ergebnisse im VW-Konzern sicherzustellen, wurde daher diese Norm erarbeitet. Die Norm enthält in geschlossenem Text vollständig die theoretischen Grundlagen, die zur Anwendung und zum Verständnis erforderlich sind. Lediglich die statistischen Tests, die bereits in Normen oder Standardwerken der Statistikliteratur ausführlich beschrieben sind, werden nur mit Verweisen angegeben. Zur Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung nach dieser Norm ist ein EDV-Programm erforderlich, in dem die beschriebenen Algorithmen umgesetzt sind. Steht ein solches EDV-Programm zur Verfügung, so kann sich der Anwender im Wesentlichen auf die in Abschnitt 4 beschriebenen Regelungen beschränken und hat Bedarf theoretische Grundlagen nachzulesen. Die wichtigsten Unterabschnitte darin sind wiederum: - 4.2 Stichprobenahme - 4.5 Dokumentation - 4.6 Ergebnisbeurteilung Im Abschnitt 5 sind zudem Beispiele aufgeführt, die als Hilfe zur Ergebnisbeurteilung dienen sollen. ## 1 Zweck und Anwendungsbereich Ziel einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung ist eine dokumentierte Bewertung, ob die zu untersuchende Maschine eine sichere Fertigung eines betrachteten Merkmals innerhalb definierter Grenzwerte ermöglicht. Idealerweise sollen dabei nur machinebedingte Einflüsse auf den Fertigungsprozess zur Wirkung kommen. Wie und unter welchen Voraussetzungen Maschinenfähigkeitsuntersuchungen durchzuführen sind, ist Gegenstand dieser Norm. Sie ist anwendbar auf beliebige kontinuierliche (messbare) Fertigungsmerkmale. Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution 1. **Image Position:** - There is a single image present, and it is labeled as **Image 1**. #### Text Analysis 1. **Text Content:** - Title: "VW 101 30: 2005-02" - Sections: - **Introduction:** - Discussion about the importance of evaluating machine capabilities concerning measurable production features to fulfill quality requirements. - The need to ensure comparability of results across VW companies by following unified rules for practical cases. - The norm contains theoretical foundations and procedures for carrying out machine capability evaluations. - Specific Sections: Sampling (4.2), Documentation (4.5), and Results Evaluation (4.6). - **Purpose and Application Area:** - Aim: Documented evaluation to ensure that a machine can produce within defined limits for observed features. - Emphasis on machine-induced effects and process conditions. - Applicability: Any continuous measurable production features. - Footnote: - Clarification on terminology usage, stating that "measurable features" are used according to VW standards, instead of the DIN recommended "continuous features". 2. **Analysis and Significance:** - The document appears to discuss a standardized method for evaluating machine capability within VW companies. - It emphasizes the importance of clear, consistent measurements and documentation to ensure production quality. - The sections mentioned (Sampling, Documentation, Results Evaluation) suggest a structured approach to capability evaluation. #### Language Analysis: - The text is written in German and addresses technical and procedural guidelines for evaluating machine capabilities. ### Contextual Significance 1. **Context and Contribution:** - The image seems to be a part of a technical manual or standard document for Volkswagen (VW). - It provides foundational information laying out the importance, procedures, and application guidelines for machine capability assessments. - Its contribution to the overall document or website would be foundational, ensuring that readers understand the purpose and methods of evaluation right from the onset. ### Conclusion This single image provides a detailed introduction to the criteria and methods for assessing machine capabilities within VW companies, emphasizing the significance of standardized procedures for quality assurance in production processes. The text is methodical and likely part of a larger document detailing comprehensive procedures for these evaluations. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 3 Context: # 2 Prinzip der Maschinenfähigkeitsuntersuchung Aufgrund von Zufallseinflüssen ergeben sich bei der Fertigung von ähnlichen Teilen mit der untersuchten Maschine grundsätzlich unterschiedliche Werte eines betrachteten Merkmals. Diese Merkmalswerte\* streuen in nach Fertigungsqualität ein von systematischen Einflüssen bedingte Lage. Es wird daher untersucht, wie die Verteilung der Merkmalswerte in eine konstruktiver definierte Toleranzintervalle passt (Bild 1). Die Bewertung dazu wird durch die Fähigkeitskennwerte \(C_{pk}\) und \(C_{mk}\) (von capability) ausgedrückt, wobei durch den \(C_{pk}\)-Wert nur die Fertigungsstreuung und durch den \(C_{mk}\)-Wert auch die Fertigungslage berücksichtigt wird. Diese Kenntnisse müssen mindestens so groß wie definierte Grenzwerte sein, um die Forderung nach einer fähigen Maschine zu erfüllen. Zur Ermittlung der Fähigkeitskennwerte bezüglich des betrachteten Merkmals wird eine genügend große Stichprobe (in der Regel n = 50) gefertigter Teile in direkter Folge unter möglichst idealen Bedingungen der Einflusskategorie Material, Mensch, Methode und Umwelt entnommen, um wesentliche nur den Maschineneinfluss zu erfassen. Aus dieser Stichprobe werden Lage \(μ\) und Streubreiten \(X_{0,135}\) und \(X_{0,865}\) für die Grundsamtheit der Merkmalswerte (theoretisch unähnliche Anzahl) erwartungstreu geschätzt und mit dem Toleranzintervall \([G_L, G_U]\) verglichen (Bild 1). Die Streubreiten werden dabei so festgelegt, dass der Anteil von Merkmalswerten außerhalb des Streubereichs zu beiden Seiten jeweils \(p_L = 0,135\%\) beträgt. Zudem wird überprüft, ob die Verteilung der Merkmalswerte einer erwarteten Gesetzmäßigkeit entspricht. ## Toleranz ### Bild 1 - Beispiel einer Verteilung von Merkmalswerten innerhalb eines definierten Toleranzintervalls \[ p_L = 0,135\% \] \[ p_U = 0,135\% \] \[ G_L = 0,135\% \] \[ μ \] \[ X_{0,865} \text{ und } G_U = 99,865\% \] \* Der Begriff Merkmalswert ist nicht zu verwechseln mit dem Begriff Messwert, da letzterer gegenüber ersteren eine Unsicherheit enthält. Zur Bezeichnung der Grenzwerte ist auch USG, OSG oder USL, OSL oder TL zuzulässig. Image Analysis: ## Comprehensive Analysis of the Image ### 1. Localization and Attribution - **Image Placement:** The document contains a single page with one chart/diagram at the bottom. - **Numbering of Images:** - Image 1: Entire document page including the diagram ### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - **Objects Detected:** - Text blocks: The majority of the page is occupied by a text block. - Chart/Diagram: A graph with accompanying labels and legends. - **Key Features:** - The document appears to be a technical or instructional page. - The diagram is positioned below the main textual content. ### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** - **Scene Description:** The scene depicts a technical document page focusing on machine capability investigation or "Maschinenfähigkeitsuntersuchung." - **Activities:** The document describes the principles and procedures for assessing machine capability with the assistance of a chart explaining the distribution of characteristic values within a defined tolerance interval. ### 4. Text Analysis - **Image 1:** - **Text Extracted:** - **Main Heading:** "Prinzip der Maschinenfähigkeitsuntersuchung" - **Text Content:** - The main body discusses factors influencing machine capability, the concept of manufacturing variability, and how this affects the quality of produced parts. - A figure label: "Bild 1 - Beispiel einer Verteilung von Merkmalswerten innerhalb eines definierten Toleranzintervalls," which translates to "Figure 1 - Example of a distribution of characteristic values within a defined tolerance interval." - Detailed explanations of constraints and machine capability indicators. - **Significance:** The text introduces theoretical and practical aspects of machine capability analysis and provides explanations on how to interpret the data in the chart. ### 5. Diagram and Chart Analysis - **Image 1:** - **Diagram Placement:** Located at the bottom of the page. - **Data and Trends:** - The chart illustrates a normal distribution curve representing characteristic values within tolerance limits \(G_L\) and \(G_O\). - Key data points include values at \(p_{L} = 0.135\%\) for the left tail and \(p_{O} = 0.135\%\) for the right tail, highlighting specific tolerance margins. - **Axes, Scales, and Legends:** - The x-axis is labeled "Merkmalswert" (Characteristic Value). - The y-axis is labeled "Häufigkeit" (Frequency). - The chart shows the "definierte Prozessstreubreite" (defined process spread width) and labels the mean values \(\mu\). - **Key Insights:** This diagram provides a visual representation of how characteristic values are distributed within the tolerance interval and emphasizes the importance of controlling variability to maintain quality. ### 8. Color Analysis - **Image 1:** - **Color Composition:** Primarily black-and-white, typical for technical documents. - **Dominant Colors:** Black text and lines on a white background. - **Impact on Perception:** The monochromatic color scheme underscores the technical nature of the document and facilitates clear readability and comprehension. ### 9. Perspective and Composition - **Image 1:** - **Perspective:** The image is a front-facing view of a page from a technical document. - **Composition:** - The text occupies the upper two-thirds of the page. - The diagram is centrally located at the bottom, framed by the surrounding text. - This layout helps in a structured flow of information from theoretical explanations to practical illustration (diagram). ### 10. Contextual Significance - **Image 1:** - **Document Context:** The document appears to be an excerpt from a technical manual or educational material about machine capability testing. - **Contribution to Overall Message:** The image emphasizes the importance of understanding and controlling process variation to ensure manufacturing quality. It contributes to the overall educational intent of the document by combining theoretical descriptions with a visual tool for better understanding. ### 12. Graph and Trend Analysis - **Image 1:** - **Trend Analysis:** The diagram illustrates the normal distribution of characteristic values and highlights the deviation from the mean within the tolerance limits. - **Interpretation Significance:** Such a distribution is crucial for understanding process capability and quality control, showing how well a process can produce outputs within specified limits. ### 13. Graph Numbers - **Image 1:** - **Data Points:** - \(G_L (X_{0.135\%})\) on the left side indicating the lower specification limit. - \(\mu\) indicating the mean value. - \(G_O (X_{99.865\%})\) on the right side indicating the upper specification limit. - \(p_{L} = 0.135\%\) and \(p_{O} = 0.135\%\) ### Ablaufprozesse (Process Flows) - **Image 1:** - **Described Process Flows:** The document describes the process flow of evaluating machine capability by investigating characteristic value distribution within tolerance limits. ### Prozessbeschreibungen (Process Descriptions) - **Image 1:** - **Detailed Descriptions:** Detailed steps and considerations for conducting machine capability studies, addressing influences of material, environmental conditions, and inherent process variability. ### Typen Bezeichnung (Type Designations) - **Image 1:** - **Specified Types/Categories:** "Fähigkeitskennwerte" (capability indices) including \(C_{mk}\) are discussed as measures for machine capability. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 3 Context: ### Trend and Interpretation - **Image 1:** - **Trends:** The focus on maintaining high capability indices to ensure quality production. - **Interpretations:** Reinforces the need for precise control and monitoring in manufacturing processes. ### Tables (Included Internally) - **Image 1:** - **Analyzed Elements:** - Not applicable as there are no separate tables outside of the chart/diagram analyzed. This comprehensive analysis covers the various aspects of the image while highlighting the important technical elements provided in the document. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 4 Context: # 3 Theoretische Grundlagen ## 3.1 Verteilungsmodelle Die Verteilung von Merkmalwerten lässt sich für die meisten Arten von Fertigungsmerkmalen durch ein Verteilungsmodell beschreiben. So lässt sich für die meisten zweigleisig tolerierten Fertigungsmerkmale, z.B. Längenmaße, Durchmesser und Drehmomente, eine Normalverteilung zugrunde legen. Das Streuverhalten einseitig nach oben tolerierter Fertigungsmerkmale lässt sich dagegen in der Regel durch Betragsverteilungen der 1. oder 2. Art beschreiben. So lässt sich z.B. die Betragsverteilung 1. Art für die Merkmalsarten Parallelität, Asymmetrie und die Betragsverteilung 2. Art für die Merkmalsarten Position, Koaxialität zugrunde legen. ### 3.1.1 Normalverteilung Die Funktion der Wahrscheinlichkeitstichte (kurz Dichtefunktion) einer Normalverteilung, die grafisch in Bild 2 dargestellt ist, lautet: $$ f_X(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}} $$ mit den Parametern Mittelwert \(\mu\) und Standardabweichung \(\sigma\), die Lage und Breite einer Verteilung kennzeichnen, wobei das Quadrat der Standardabweichung \(\sigma^2\) als Varianz bezeichnet wird. ![Bild 2 - Funktion der Wahrscheinlichkeitstichte einer Normalverteilung](link-zum-bild) - **Merkmalswert** - \( \mu - 4\sigma \) - \( \mu - 3\sigma \) - \( \mu - 2\sigma \) - \( \mu - \sigma \) - \( \mu \) - \( \mu + \sigma \) - \( \mu + 2\sigma \) - \( \mu + 3\sigma \) - \( \mu + 4\sigma \) - **Wendepunkte** - \( p_e = 0.135 \) - \( p_e = 0.135 \) Image Analysis: ### Comprehensive Examination #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1**: Located in the lower half of the page. #### 2. Object Detection and Classification: - **Image 1**: - Contains a graphical representation (line graph). - The graph is accompanied by annotations and a textual legend. #### 3. Scene and Activity Analysis: - **Image 1**: - The scene depicts a standard bell curve graph illustrating the probability density function of a normal distribution. - Key activities: Visualization of mathematical concepts related to the normal distribution. #### 4. Text Analysis: - **Page Text**: - Contains explanations about distribution models, specifically normal distribution. - Key terms identified: "Verteilungsmodelle", "Normalverteilung", "Wahrscheinlichkeitsdichte", "Mittelwert", "Standardabweichung", "Varianz", and others. - Equations: \[ f_{\text{N}}(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] - The significance of the text lies in explaining the concept of the normal distribution, its properties, and its mathematical formulation. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Image 1** (Graph Analysis): - Axes: - X-axis: Labeled "Merkmalswert" (Characteristic value), showing intervals such as \( \mu-4\sigma \), \( \mu-3\sigma \), up to \( \mu+4\sigma \). - Y-axis: Labeled "Wahrscheinlichkeitsdichte" (Probability density). - Graph Type: Bell curve representing the normal distribution. - Key features include: - Peak at \(\mu\) (mean). - Points marked at one standard deviation (\(\sigma\)) intervals. - Probability value (\(p\)) of 0.135% indicated at the tails (\( \mu-3\sigma\) and \(\mu+3\sigma\)). - Labels for significant points like "Wendepunkte" (inflection points). #### 7. Anomaly Detection: - **Image 1**: - There are no noticeable anomalies; the elements are consistent with a typical normal distribution curve. #### 8. Color Analysis: - **Image 1**: - Predominantly uses black, white, and variations of grey. - The monochromatic color scheme aids in clarity and focuses on the data without color distraction. #### 9. Perspective and Composition: - **Image 1**: - The perspective is a standard 2D view. - The composition is central, with the graph centered horizontally and balanced vertically, ensuring clear visibility of all annotations. #### 10. Contextual Significance: - **Image 1**: - The image serves as a visual aid to the surrounding textual explanation of normal distribution. - It supports the theoretical content by providing a tangible example of the probability density function. #### 13. Graph Numbers: - **Image 1**: - Data points are not numerically explicit but indicated through standard deviation markers and probability annotations. - Equally spaced intervals with significant points labeled relative to the mean (\(\mu\)) and standard deviations (\(\sigma\)). #### Additional Aspects: - **Ablaufprozesse (Process Flows)**: - Not directly depicted. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions)**: - Detailed explanation of how normal distributions function and their key parameters. - **Typen Bezeichnung (Type Designations)**: - Types of distribution: Explained as Normalverteilung (Normal Distribution). - **Trend and Interpretation**: - Emphasizes the symmetric property and tails of the normal distribution. ### Summary The attached content is a detailed extension on the concept of normal distribution within statistical models. It explains theoretical foundations, mathematical formulations, and includes a significant diagram to visualize the normal distribution's probability density function. The image and accompanying text synergize to elaborate on statistical concepts crucial for understanding distribution models in a comprehensive manner. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 5 Context: ```markdown Als Wahrscheinlichkeit lässt sich in Bild 2 der Flächenanteil unterhalb des Grafen innerhalb eines betrachteten Intervalls interpretieren. Die Wahrscheinlichkeit, einen Merkmalswert x in einer Grundgesamtheit vorzufinden, der höchsten so groß wie ein betrachteter Grenzwert x ist, wird somit durch die Integralfunktion, die Verteilungsfunktion, angegeben. Diese lautet für die Normalverteilung: \[ F_V(x) = \int_{-\infty}^{x} f_V(t) \, dt \] (1.2) wobei \[ \int_{-\infty}^{x} f_V(x) \, dx = 1 \] (1.3) und \( f_V(x) \geq 0 \) für alle Werte x gilt. Mit der Transformation \[ u = \frac{x - \mu}{\sigma} \] (1.4) ergibt sich aus (1.1) die Wahrscheinlichkeitsdichte der standardisierten Normalverteilung \[ \varphi(u) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2}u^2} \] (1.5) und die Verteilungsfunktion \[ \Phi(u) = \int_{-\infty}^{u} \varphi(t) \, dt \] (1.6) mit der Standardabweichung \( \sigma = 1 \). ### 3.1.2 Betragverteilung 1. Art Die Betragverteilung 1. Art entsteht durch Faltung der Dichtefunktion einer Normalverteilung am Nullpunkt, wobei die Funktionswerte links vom Faltungsunkt zu denen rechts davon addiert werden. Die Dichtefunktion und die Verteilungsfunktion der Betragverteilung 1. Art lauten somit: \[ f_{A}(x) = \frac{1}{\sigma_N \sqrt{2\pi}} \left( e^{-\frac{(x - \mu_N)^2}{2\sigma_N^2}} \right) \text{ für } x \geq 0 \] (1.7) \[ F_{B}(x) = \Phi\left( \frac{x - \mu_N}{\sigma_N} \right) + \Phi\left( \frac{x + \mu_N}{\sigma_N} \right) - 1 \] (1.8) wobei: - \( \mu_N \): Mittelwert der ursprünglichen Normalverteilung, der eine systematische Nullpunktverschiebung kennzeichnet - \( \sigma_N \): Standardabweichung der ursprünglichen Normalverteilung - \( \Phi \): Verteilungsfunktion der standardisierten Normalverteilung ``` Image Analysis: 1. **Localization and Attribution:** - Single image on the page. 2. **Object Detection and Classification:** - The image consists primarily of text with mathematical formulas. - The text is structured with headings and subheadings to detail the context of probability distribution functions. 3. **Scene and Activity Analysis:** - The document appears to be a technical or scientific one, likely from a textbook or research paper. - The main activity involves explaining probability concepts with specific references to integral functions, transformation variables, and probability densities. 4. **Text Analysis:** - The text is predominantly in German, explaining mathematical concepts related to probability distribution functions. - Key terms include "Normalverteilung" (normal distribution), "Verteilungsfunktion" (distribution function), and "Wahrscheinlichkeitsdichte" (probability density). - Specific formulas are given: - General integral of the probability density function: \[ F_{N}(x_s) = \int_{-\infty}^{x_s} f_{N}(x)dx \] - Standard normal distribution density: \[ \varphi(u) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{u^2}{2}} \] - Distribution function of the standard normal distribution: \[ \Phi(u_j) = \int_{-\infty}^{u_j} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{u^2}{2}} du \] 5. **Diagram and Chart Analysis:** - No diagrams or charts are present in the image. 6. **Product Analysis:** - Not applicable. 7. **Anomaly Detection:** - There are no noticeable anomalies in the image. 8. **Color Analysis:** - The image is monochrome, predominantly black text on a white background, which is standard for technical documents. 9. **Perspective and Composition:** - The perspective is a straightforward bird’s-eye view, typical for reading documents. - The composition follows a structured outline with headings, equations, and explanatory text. 10. **Contextual Significance:** - The contents likely form part of a larger discussion on statistical methods and probability theory, making it significant for readers needing detailed mathematical explanations. - It contributes to an in-depth understanding of probability distributions. 11. **Metadata Analysis:** - No metadata is available directly from the image. 12. **Graph and Trend Analysis:** - Not applicable. 13. **Graph Numbers:** - Not applicable. **Additional Aspects to Include:** - **Ablaufprozesse (Process Flows):** - Derivation and transformation of probability density functions. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - Explanation of normal distribution characteristics. - Analysis of the transformation to standard normal form. - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - Normalverteilung (normal distribution). - Standardnormalverteilung (standard normal distribution). - **Trend and Interpretation:** - Trends indicated pertain to the standard transformation in probability theory. - **Tables:** - No tables are included. This analysis covers the mathematical and technical details provided in the document, focusing on the explanation and formulation of normal and standard normal distributions within probability theory. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 6 Context: # Seite 6 ## VW 101 30: 2005-02 Das Bild 3 zeigt Dichtefunktionen, die sich aus der Faltung der Dichte der Normalverteilung bei verschiedenen Nullpunktverschiebungen ergeben. ![Bild 3 - Dichtefunktion der Betragverteilung 1. Art mit verschiedenen Nullpunktverschiebungen](path_to_image) ### Mittelwert und Varianz der Betragverteilung 1. Art lauten: \[ \mu = \mu_N \left( \frac{H_N}{\sigma_N} - \frac{-\mu_N}{\sigma_N} \right) + \frac{2 \cdot \sigma_N}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{|\mu|}{2 \sigma^2}} \tag{1.9} \] \[ \sigma^2 = \sigma_N^2 + \mu_N^2 \tag{1.10} \] Für den Fall einer Nullpunktverschiebung \(\mu_N = 0\) ergibt sich aus (1.9) und (1.10): \[ \mu = \frac{2 \cdot \sigma_N}{\sqrt{2\pi}} \tag{1.11} \] \[ \sigma^2 = \left( \frac{1 - \frac{2}{\pi}}{2} \right) \sigma_N^2 \tag{1.12} \] Wie Bild 3 zeigt, nähert sich die Betragverteilung 1. Art mit zunehmender Nullpunktverschiebung einer Normalverteilung. Somit kann für den Fall \(\frac{\mu}{\sigma} \geq 3\) die Betragverteilung 1. Art mit guter Näherung durch eine Normalverteilung ersetzt werden. Image Analysis: ### Analysis of the Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - The attached content consists of a single page. - Only one image is present on the page, which includes a diagram/graph. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - Objects: Graph with multiple lines representing different data sets. - Key Features: The graph has labeled axes, multiple curves with different characteristics, and a legend indicating variances in data sets. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** - Scene: A graph illustrating different density functions. - Activities: Presentation of data showing how the folding of the density of the normal distribution results from various null point shifts. #### 4. Text Analysis - **Text in Image:** - Top of the page: "Seite 6" (Page 6), "VW 101 30: 2005-02." - Below the graph: "Das Bild 3 zeigt Dichtefunktionen, die sich aus der Faltung der Dichte der Normalverteilung bei verschiedenen Nullpunktverschiebungen ergeben." - Translation: "Figure 3 shows density functions that result from the folding of the density of the normal distribution for various null point shifts." - Graph Title: "Bild 3 - Dichtefunktion der Betragsverteilung 1. Art mit verschiedenen Nullpunktverschiebungen" - Translation: "Figure 3 - Density Function of the First Kind Distribution with Different Null Point Shifts." - Equations at the bottom with references (1.9), (1.10), etc., providing formulas for mean and variance calculations: - μ = ... (equation 1.9) - σ² = ... (equation 1.10) - Additional details are provided on calculations and implications of null point shifts. #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Axes:** - X-axis: "Merkmalswert" (Feature Value) ranges from 0 to 6σN. - Y-axis: "Wahrscheinlichkeitdichte" (Probability Density). - **Legend and Data Visualization:** - Multiple curves indicate different μN values (μN = 0, μN = 1σN, μN = 2σN, μN = 3σN). - Each curve represents a varying null point shift, illustrating changes in the density function. - **Key Insights:** - The graph shows that as the null point shift (μN) increases, the density function changes. - The spread and peak of the curves illustrate how the distribution varies with different μN values. #### 12. Graph and Trend Analysis - **Trends:** - For μN = 0, the curve resembles a normal distribution. - As μN increases (1σN, 2σN, 3σN), the peak of the curves shifts, becoming less centralized and more spread out. - **Data Points:** - The graphs indicate a progressive shift and broadening of the distribution as μN increases. #### 13. Graph Numbers - **Data Points:** - Exact numerical values are not provided in the graph itself, but the trend illustrates a continuous and smooth transition in density functions with increasing μN. #### Process Descriptions and Contextual Significance - **Context:** - The diagram and equations provide a mathematical explanation for distribution density functions influenced by null point shifts. - **Process Descriptions:** - The text explains the derivation of mean (μ) and variance (σ²) formulas for the first kind of distribution. - It indicates that as the null point shift increases, the distribution approximates normal distribution properties, showing that for large shifts (μ/σ ≥ 3), the first kind of distribution can be effectively replaced by a normal distribution. #### Conclusion - The attached visual content gives a detailed mathematical and graphical representation of how density functions change with various null point shifts. It is clear that as shifts increase, the distributions adjust in their variance and mean, becoming comparable to regular normal distributions for large shifts. The equations and graph provide a comprehensive understanding of these changes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 7 Context: # 3.1.3 Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) Die Betragsverteilung 2. Art ergibt sich aus den vektoriellen Beträgen der orthogonalen Komponenten \(x\) und \(y\) einer zweidimensionalen Normalverteilung, wobei für die Komponenten gleiche Standardabweichungen angenommen werden. Dieser Fall liegt bei vielen Fertigungsmerkmalen in Form radialer Abweichungen von einem betrachteten Punkt oder einer betrachteten Achse vor. Die Dichtenfunktion und die Verteilungsfunktion der Betragsverteilung 2. Art lauten allgemein: \[ f_{gZ}(r) = \frac{r}{2\pi\sigma_N^2} e^{-\frac{r^2}{2\sigma_N^2}} \quad \text{für } r \geq 0 \tag{1.14} \] \[ F_{Z}(r) = \int_{0}^{r} f_{gZ}(r) \, dr \tag{1.15} \] wobei - \(\sigma\) = Standardabweichung der orthogonalen Komponenten \(x\) und \(y\), aus denen sich die radiale Abweichung \(r\) von einem Bezugspunkt oder einer Bezugssach ergibt - \(z\) = Exzentricität: Abstand zwischen Koordinatenursprung und Häufigkeitsmittelpunkt Das Bild 4 zeigt Dichtefunktionen der Betragsverteilung 2. Art, die sich bei verschiedenen Exzentrizitäten in Einheiten von \(\sigma_N\) ergeben. ![Bild 4 - Dichtefunktionen der Betragsverteilung 2. Art mit verschiedenen Exzentrizitäten](image_link) Mittelwert und Varianz der Betragsverteilung 2. Art lauten. Image Analysis: ### Comprehensive Examination of Attached Visual Content **1. Localization and Attribution:** - **Image 1:** Positioned at the top, it contains textual descriptions of the Rayleigh distribution. - **Image 2:** Positioned at the bottom, it is a chart illustrating density functions of the Rayleigh distribution under various eccentricities. **2. Object Detection and Classification:** - **Image 1:** - Objects: Text blocks, equations - Classification: Academic text, mathematical equations - **Image 2:** - Objects: Graph, axes, legends - Classification: Statistical graph, density functions **3. Scene and Activity Analysis:** - **Image 1:** Describes the Rayleigh distribution and provides mathematical equations. The main actors are the equations and definitions of standard deviation and eccentricity. - **Image 2:** Shows a graph with multiple curves representing the density functions. The activity includes the visualization of different eccentricities. **4. Text Analysis:** - **Image 1:** Contains German text explaining the Rayleigh distribution (Betraeverteilung 2. Art), its density function, and related terms. - Key excerpts: - "Die Betragsverteilung 2. Art ergibt sich aus den vektoriellen Beträgen der orthogonalen Komponenten x und y..." - Equations (1.14) and (1.15) provide the mathematical formulations of the density function. - Definitions of "Standardabweichung" (Standard deviation) and "Exzentrizität" (Eccentricity). - **Image 2:** The text below the graph provides a description: - "Bild 4 - Dichtefunktionen der Betragsverteilung 2. Art mit verschiedenen Exzentrizitäten" translates to "Figure 4 - Density functions of the Rayleigh distribution 2nd type with different eccentricities." **5. Diagram and Chart Analysis:** - **Axes:** - Horizontal Axis (x-axis): Labeled "Merkmalswert" (Feature value) - Vertical Axis (y-axis): Labeled "Wahrscheinlichkeitsdichte" (Probability density) - **Legends:** - Different curves for z = 0, z = 1σ_N, z = 2σ_N, z = 3σ_N - **Key Insights:** - The graph shows how the probability density changes with varying eccentricity values (z). - As eccentricity increases, the peak of the density function tends to flatten and spread out more. **8. Color Analysis:** - **Dominant Colors:** Black and white (monochromatic) - Impact: A formal and academic appearance, suitable for technical and mathematical documentation. **9. Perspective and Composition:** - **Perspective:** The graph is presented in a standard view typical for academic papers. - **Composition:** Text explanations form the upper section, and the graph is centered in the lower section, allowing clear association between the explanations and the visual representation. **10. Contextual Significance:** - **Image 1:** Provides theoretical background and necessary definitions for understanding the Rayleigh distribution. - **Image 2:** Uses graphical representation to illustrate the theoretical concepts explained in the text, thus helping in visual comprehension. **12. Graph and Trend Analysis:** - **Trends:** - With increasing eccentricity (z), the density functions peak lowers and the spread increases, indicating more variability and higher spread in data points. By analyzing the density function changes with different eccentricities, one can infer the impact of such parameters on the distribution, which is crucial for applications in various fields such as signal processing and reliability engineering. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 8 Context: # Seite 8 ## VW 101 30: 2005-02 \[ \mu = \int f_{G2}(r) \cdot r \cdot dr \quad (1.16) \] \[ \sigma^2 = 2 \cdot \sigma_N^2 + z^2 - \mu^2 \quad (1.17) \] Für den Fall einer Exzentrizität \( z = 0 \) ergeben sich aus (1.14) und (1.15) Dichtefunktion und Verteilungsfunktion der Weibull-Verteilung mit dem Formparameterwert 2: \[ f_{G2}(r) = \frac{r}{\sigma_N} \cdot e^{-\left(\frac{r}{\sigma_N}\right)^2} \quad (1.18) \] \[ F_{G2}(r) = 1 - e^{-\left(\frac{r}{\sigma_N}\right)^2} \quad (1.19) \] und daraus wiederum Mittelwert und Varianz: \[ \mu = \sigma_N \cdot \sqrt{\frac{\pi}{2}} \quad (1.20) \] \[ \sigma^2 = \left(2 - \frac{\pi}{2}\right) \cdot \sigma_N^2 \quad (1.21) \] Wie Bild 4 zeigt, nähert sich die Betragsverteilung 2. Art mit zunehmender Exzentrizität einer Normalverteilung. Somit kann für den Fall \[ \frac{\mu}{\sigma} \geq 6 \quad (1.22) \] die Betragsverteilung 2. Art mit guter Näherung durch eine Normalverteilung ersetzt werden. ## 3.2 Fähigkeitensermittlung Die Fähigkeitenkennwerte \( c_n \) und \( c_{pk} \) geben an, wie gut die Fertigungsergebnisse das Toleranzintervall eines betrachteten Merkmals einhalten. Dabei wird durch den \( c_n \)-Wert nur die Fertigungsstreuung berücksichtigt. Die Fertigungslage wird durch den \( c_{pk} \)-Wert berücksichtigt. Damit lässt sich einerseits ausdrücken, welcher Wert bei einer idealen Fertigungslage möglich ist, und andererseits lässt sich durch Vergleich der beiden Werte ausdrücken, wie stark die Fertigungslage vom Sollwert abweicht. Je größer die ermittelten Fähigkeitenkennwerte sind, desto besser ist die Fertigung. Zur Ermittlung der Fähigkeitenkennwerte gibt es verschiedene Auswertemethoden, die dem jeweiligen Fall entsprechend auszuwählen sind. Da die Ermittlung der Fähigkeitenkennwerte nur aus Stichproben erfolgen kann, sind die Ergebnisse nur Schätzungen der gesuchten Werte der Grundgesamtheit und sind somit durch ein Dach-Symbol gekennzeichnet. Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution - **Image 1**: Located at the top of the page. Contains mathematical formulas and text. - **Image 2**: Located at the bottom portion of the page. Contains a section header and a detailed paragraph with some footnotes. #### Text Analysis - **Image 1**: - **Formulas and Equations**: - \( \mu = \int_0^r f_{32}(r) \cdot r \cdot dr \) (1.16) - \( \sigma^2 = 2r_N^2 + z^2 - \mu^2 \) (1.17) - \( f_{32}(r) = \left( \frac{r}{\sigma_N} \right) \cdot e^{-\left( \frac{r}{\sigma_N} \right)^2} \) (1.18) - \( F_{32}(r) = 1 - e^{-\left( \frac{r}{\sigma_N} \right)^2} \) (1.19) - \( \mu = \sigma_N \cdot \sqrt{\frac{\pi}{2}} \) (1.20) - \( \sigma^2 = \left( 2 - \frac{\pi}{2} \right) \cdot \sigma_N^2 \) (1.21) - \( \frac{\mu}{\sigma} \geq 6 \) (1.22) - **Description**: - The text and formulas describe the calculation of the mean (\( \mu \)) and variance (\( \sigma^2 \)) of a distribution, particularly focusing on the case with zero eccentricity. The Weibull distribution with a shape parameter of 2 is utilized, and the resulting density and distribution functions are explained and formulated. The image also notes the approximation to a normal distribution under certain conditions. - **Image 2**: - **Header**: - "3.2 Fähigkeits­ermittlung" (3.2 Capability Determination) - **Paragraph**: - Discusses the capability indices Cp and Cpk, explaining their significance in assessing the conformity of production outcomes with tolerance intervals. The text elaborates on how these indices are calculated and the information they provide about the production process and its adherence to target values. - It mentions that estimated capability indices are marked with a roof symbol and suggests this notation is for theoretical purposes and may not be necessary for practical evaluations. - **Footnotes**: - Die Kennzeichnung der geschätzten Fähigkeitskennwerte durch ein Dach-Symbol ist nur zum Verständnis der Theorie von Bedeutung, so dass bei den Auswertungen in der Praxis darauf verzichtet werden kann. (The marking of estimated capability indices with a roof symbol is only for theoretical understanding, so in practical evaluations, it can be omitted.) #### Contextual Significance - **Mathematical Context**: - The formulas and text in **Image 1** provide a detailed mathematical treatment of the calculation of statistical measures (mean and variance) in specific distribution contexts, emphasizing their approximation to well-known distributions like the normal distribution. - **Practical Context**: - **Image 2** delves into the practical aspects of quality control in manufacturing, specifically addressing how capability indices (\( C_p \), \( C_{pk} \)) are used to assess how well production processes meet specified quality targets. This section is crucial for understanding the practical application of statistical methods in quality management. ### Summary The document page integrates detailed mathematical equations and theoretical explanations of distribution functions, particularly the Weibull distribution, in its upper section. The lower section transitions to a practical discussion on the determination of capability indices, underscoring their importance in the manufacturing process and quality control. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 9 Context: # 3.2.1 Fähigkeitsermittlung bei definierten Verteilungsmodellen ## 3.2.1.1 Fähigkeitskennwerte Für ein zu untersuchendes Fertigungsmerkmal, dessen Stichprobenwerte nicht im Widerspruch mit einem theoretisch zu erwartenden Verteilungsmodell sind, werden die Fähigkeitskennwerte den jeweiligen Fall entsprechend (siehe auch Beispiele 1 und 2 in Abschnitt 5) nach folgenden Formeln geschätzt: Fähigkeitskennwerte für zweiseitig toleriertes Merkmal (nach DIN 55319, Methode M4), z.B. für Längenmaß: \[ \hat{c_m} = \frac{G_o - G_u}{x_{99.865\%} - x_{0.135\%}} \] \[ \hat{c_{mk}} = \min \left( \frac{G_o - \bar{\mu}}{x_{99.865\%} - \bar{\mu} - x_{0.135\%}} \right) \] Fähigkeitskennwerte für einseitig nach oben toleriertes Merkmal mit natürlichem unteren Grenzwert Null, z.B. für Rundlaufabweichung: \[ \hat{c_m} = \frac{G_o}{x_{99.865\%} - x_{0.135\%}} \] \[ \hat{c_{mk}} = \frac{G_o - \bar{\mu}}{x_{99.865\%} - \bar{\mu}} \] Fähigkeitskennwert für einseitig nach unten toleriertes Merkmal, z.B. für Zugfestigkeit: \[ \hat{c_{mk}} = \frac{\bar{\mu} - G_u}{\bar{\mu} - x_{0.135\%}} \] wobei \(G_o, G_u\): Höchstmaß, bzw. Mindestmaß \(\bar{\mu}\): geschätzter Mittelwert \(x_{0.135\%}, x_{99.865\%}\): Schätzwerten für Streubereichsgrenzen (Quantile, unterhalb derer der angegebene Anteil p von Messwerten liegt) Image Analysis: ### Analysis of the Provided Document Page: #### Aspect: Localization and Attribution 1. **Image Position and Numbering:** - **Image 1:** The entire document page. #### Aspect: Text Analysis 1. **Detected Text:** - The entire document contains German text with formulas and a heading. - Heading: "3.2.1 Fähigkeitsermittlung bei definierten Verteilungsmodellen" 2. **Content Analysis:** - **Heading:** - "3.2.1 Fähigkeitsermittlung bei definierten Verteilungsmodellen" translates to "Determination of Capability with Defined Distribution Models". - **Subheading:** - "3.2.1.1 Fähigkeitskennwerte" translates to "Capability Indices". - **Formulas and Descriptions:** - Several formulas calculate capability indices for various features. - The usage of parameters G_o, G_u, \(\hat{\mu}\), \(\hat{σ}_{0.135%}\), \(\hat{σ}_{99.865%}\). - Text explains the application of these formulas for bilateral tolerances, upper limit tolerances, and lower limit tolerances. - Symbols and descriptions include: - \(G_o, G_u\): High and low limits. - \(\hat{\mu}\): Estimated mean value. - \(\hat{σ}_{0.135%}, \hat{σ}_{99.865%}\): Quantile estimates for the boundaries. - **Formula Descriptions:** - Equation (2.1) and (2.2) describe a capability index formula for bilaterally tolerable characteristics. - Equations (2.3) and (2.4) show the capability index for characteristics with a natural lower limit. - Equation (2.5) deals with capability indices for characteristics with a lower limit. #### Aspect: Diagram and Chart Analysis 1. **Absent in the Document:** - No diagrams or charts are presented on the page that needs analysis. #### Aspect: Process Flows (Ablaufprozesse) 1. **Explanation of Processes:** - Step-by-step manual calculation processes for determining various capability indices are explained using mathematical formulas. #### Aspect: Perspective and Composition 1. **Perspective:** - The document is in a typical document layout view with clear sections and formulae structures. - Composition is focused on presenting information clearly with wide margins. #### Aspect: Contextual Significance 1. **The Overall Context:** - The document appears to be a technical standard or a part of a technical manual for calculating manufacturing process capabilities using statistical distribution models. - It likely targets quality assurance professionals or engineers involved in manufacturing and process design. ### Summary This document page primarily serves as a technical instruction for calculating several statistical capability indices for manufacturing processes described using clear mathematical formulas and parameters. It focuses on ensuring product quality through precise capability assessment. There are no graphs, charts, or additional images, nor are there unusual anomalies. The layout is typical of technical or standards documents, emphasizing clarity, precise formula representation, and extensive notations for contextual understanding. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 10 Context: # 3.2.1.2 Schätzung der statistischen Kenngrößen Die statistischen Kenngrößen Mittelwert \( \mu \) und Standardabweichung \( \sigma \) einer Grundgesamtheit lassen sich unabhängig vom Verteilungsmodell aus den Messwerten einer Stichprobe erwartungstreu schätzen durch \[ \hat{\mu} = \frac{1}{n_e} \sum_{i=1}^{n_e} x_i \tag{2.6} \] \[ \hat{\sigma}^2 = s^2 = \frac{1}{n_e - 1} \sum_{i=1}^{n_e} (x_i - \bar{x})^2 \tag{2.7} \] wobei \[ n_e = n - n_a : \text{effektiver Stichprobenumfang} \tag{2.8} \] \[ n : \text{gewählter Stichprobenumfang} \] \[ n_a : \text{Anzahl der Ausreißer} \] \[ x_i : \text{i-ter Merkmalwert} \] Im Fall auswertender Daten in Form einer Häufigkeitsverteilung klassierter Messwerte, z.B. aus manuellen Aufzeichnungen in Form von Strichen in einer Klasseneinteilung des Werbebereichs (Strichliste), lassen sich die Kenngrößen \( \mu \) und \( \sigma \) schätzen durch \[ \hat{\mu} = \frac{1}{n_e} \sum_{k=1}^{K} a_k \cdot x_k \tag{2.9} \] \[ \hat{\sigma} = \frac{1}{\sqrt{n_e - 1}} \sqrt{\sum_{k=1}^{K} a_k \cdot (x_k - \bar{x})^2} \tag{2.10} \] wobei \[ \bar{x} : \text{Mittelwert der k-ten Klasse} \] \[ a_k : \text{absolute Häufigkeit der Messwerte in der k-ten Klasse (ohne Ausreißer)} \] \[ K : \text{maximale Anzahl der Messwertklassen} \] # 3.2.1.3 Schätzung der Streubereichsgrenzen Die Streubereichsgrenzen hängen vom Verteilungsmodell ab und werden wie folgt geschätzt: **Streubereichsgrenzen der Normalverteilung:** Im Fall einer Normalverteilung als passendes Verteilungsmodell ergeben sich aus den nach (2.6) und (2.7) bzw. (2.9) und (2.10) ermittelten Werten \( \mu \) und \( \sigma \) Schätzwerte für die Streubereichsgrenzen \[ x_{0.9965} \leq \mu \pm 3 \hat{\sigma} \tag{2.11} \] die wiederum in Formel (2.1) und (2.2) eingesetzt die klassischen Formeln zur Berechnung der Fähigkeitskennwerte ergeben (siehe auch Beispiel 1 im Abschnitt 5). Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution - **Image 1** is located on a single-page document that is indexed as "Seite 10" in the upper-left corner, indicating it is page 10. #### Text Analysis - The document is predominantly composed of text written in German, with sections, equations, and formulae relating to statistical concepts. - Key headings and text: - **Main Section: "3.2.1.2 Schätzung der statistischen Kenngrößen"** - Translation: "Estimation of statistical parameters" - **Sub Section: "Schätzung der Mittelwert und Standardabweichung"** - Translation: "Estimation of mean value and standard deviation" - Various formulae and their explanations are presented. - **Equations:** - (2.6): \(\hat{\mu} = \frac{1}{n_e} \sum_{i=1}^n X_i\) - Describes the estimation of the mean. - (2.7): \(\hat{\sigma}^2 = \frac{1}{n_e - 1} \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2\) - Describes the estimation of variance. - (2.9) and (2.10): Additional formulae extending for grouped data. - Down to: \(\hat{\sigma_{99,865}} = \hat{\mu} \pm 3\sigma\) - Indicates calculation incorporating deviation. #### Diagram and Chart Analysis - No diagrams or charts are present in this image. #### Process Descriptions (Prozessbeschreibungen) - **Process Flows:** - The text develops the formula for the estimation of statistical parameters step by step. - The process involves identifying the sample size, calculating mean, variance, and then adjusting these calculations according to the nature of the data (e.g., in the case of grouped data). #### Typen Bezeichnung (Type Designations) - **Statistical Terms:** - \(\hat{\mu}\): Estimation of mean (Mittelwert) - \(\hat{\sigma}^2\): Estimation of variance (Standardabweichung) - \(n\): Size of sample (Stichprobenumfang) - Various variables for data points and frequencies are used in the given formulae. #### Perspective and Composition - The perspective is directly front-facing, typical of a scanned document or a digitally created page. - The composition is set in a structured layout geared towards readability, especially for mathematical and technical documentation. ### Contextual Significance - **Overall context**: This document appears to be a technical guide or academic text on statistical methods, particularly focusing on estimation techniques for statistical parameters. - **Contribution to the overall message**: The image supplies detailed processes and formula derivations essential to statistically analyzing data, a crucial part of research methodologies where accuracy and precision in calculations are emphasized. ### Metadata Analysis - No metadata is available directly from the image content. Overall, the primary function of this document image is educational and technical, providing in-depth statistical formulas and their derivations essential for understanding statistical estimation processes. The text is highly structured, focusing clearly on the explanation of mean and variance estimations within statistics. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 11 Context: # Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 1. Art Zur Ermittlung der Streubereichsgrenzen für eine Betragsverteilung 1. Art werden zunächst nach Formel (2.6) und (2.7) bzw. (2.9) und (2.10) die Kenngrößen μ und σ geschätzt. Für den Fall μ/σ < 3 werden dann aus den geschätzten Kenngrößen μ und σ die gesuchten Parameterwerte μₑ und σₑ der anzupassenden Betragsverteilung 1. Art in der folgenden Weise geschätzt: Aus Gleichung (1.9) erhält man die Funktion \[ \frac{\mu}{\sigma} = v \cdot \sqrt{\left(\frac{N}{n}\right) \cdot \left(\frac{\partial \mu}{\partial N}\right) - \left(\frac{N - n}{N}\right) \cdot \left(\frac{\partial \mu}{\partial N}\right) + \frac{2}{\sqrt{2\pi}} \cdot \frac{f(a)}{f(b)}} \] Mit Gleichung (1.10) ergibt sich daraus die Funktion \[ \frac{\sigma}{\bar{g}} = \frac{\beta\mu}{\sigma} \cdot \sqrt{\left(\frac{\partial \mu}{\partial N}\right) + \left(\sqrt{\frac{N}{n}}\right) - \left(\frac{N - n}{N}\right) \cdot \left(\frac{\partial \mu}{\partial N}\right)}^2 \] Aus den Gleichungen (1.11) und (1.12) ergibt sich die Bedingung \[ \frac{\mu}{\sigma} = \frac{\sqrt{2}}{\sqrt{n}} = 1,3236 \] Die gesuchten Parameterwerte der Betragsverteilung 1. Art lassen sich somit unter der Bedingung (2.14) durch \[ \sigma_N = \sigma \cdot \frac{1 + \left(\frac{\mu}{\sigma}\right)^2}{1 + \left(\frac{\sigma}{\sigma}\right)^2} \] \[ \mu_N = \xi_{B} \left(\frac{\mu}{\sigma}\right) \cdot \sigma_N \] schätzen, wobei \[ \xi_{B} \left(\frac{\mu}{\sigma}\right) = \text{inverse Funktion von (2.13)} \] Für den Fall, dass das Verhältnis μ/σ aufgrund von Zufallsabweichungen der Stichprobenkenntnissen kleiner ist als der Grenzwert 1,3236 aus der Bedingung (2.14), wird das Verhältnis μ/σ auf diesen Grenzwert gesetzt, bei dem sich die folgenden Parameterwerte ergeben: \[ \mu_N = 0 \quad \text{und nach Formel (1.12)} \] \[ \sigma_N = \frac{\pi}{\sqrt{2}} \cdot 1,659 \] Image Analysis: **Text Analysis:** 1. **Localization and Attribution:** - The content is a single page, labeled "Seite 11," which translates to "Page 11" in English. - The document is identified with "VW 101 30: 2005-02," likely indicating a standard or technical document from February 2005. 2. **Text Analysis:** - The primary heading states: "Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 1. Art," which translates to "Scatter range limits of the absolute distribution of the 1st kind." - The page describes the process of determining the scatter range limits for an absolute distribution of the first kind, using various equations and conditions. 3. **Equations and Mathematical Content:** - Equations labeled (2.12), (2.13), (2.14), (2.15), (2.16), and (2.17) are provided throughout the text, specifying various functions and conditions related to statistical parameters like mean (μ) and standard deviation (σ). 4. **Key Mathematical Concepts:** - The document discusses assessing statistical properties using formulas such as: - \(\frac{\mu}{\sigma} = \sqrt{\frac{2}{\pi}} \cdot \frac{1}{1,3236} \) - \(\sigma_N = \sigma \cdot \sqrt{ \frac{ 1 + \left(\frac{\mu}{\sigma}\right)^2}{ 1 + \xi_{gr} \left(\frac{\mu}{\sigma}\right)^2} } \) - \(\mu_N = \xi_{gr} \left(\frac{\mu}{\sigma}\right) \cdot \sigma_N\) - \(\frac{\mu}{\sigma} = \frac{\pi}{\sqrt{\pi - 2}} \) for a specific condition \(\frac{\mu}{ \sigma} < 1.659 \) **Conclusion:** This single-page excerpt appears to be from a technical document detailing the parameters and mathematical methods for analyzing statistical distributions, specifically focusing on the first kind of absolute distribution. The provided equations assist in estimating parameters like mean and standard deviation for various conditions. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 12 Context: # Seite 12 VW 101 30: 2005-02 Der Zusammenhang zwischen den Parameterwerten \(\mu_N\) und \(\alpha_N\) der Betragsverteilung 1. Art und den statistischen Kennwerten \(\mu\) und \(\sigma\) ist in Bild 5 auf \(\sigma\) bezogen grafisch dargestellt. ## Bild 5 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 1. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage ![Relative Parameterwerte](path/to/image5.png) Für die angepasste Betragsverteilung 1. Art lassen sich dann die Streubreichsgrenzen numerisch ermitteln, deren Abhängigkeiten von der relativen Lage in Bild 6 dargestellt sind. ## Bild 6 - Relative Streubreichsgrenzen der Betragsverteilung 1. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage ![Relative Streubreichsgrenzen](path/to/image6.png) Image Analysis: ### Localization and Attribution: 1. **Image 1**: Located at the top half of the page. 2. **Image 2**: Located at the bottom half of the page. ### Object Detection and Classification: #### Image 1: - **Objects**: Graph - **Categories**: - x-axis labeled "relative Lage μ / σ" - y-axis labeled "relativer Verteilungsparameter" - Two plotted lines labeled as \(\mu_{N1}\ / \sigma\) and \(\sigma_{N1} / \sigma\) #### Image 2: - **Objects**: Graph - **Categories**: - x-axis labeled "relative Lage μ / σ" - y-axis labeled "relative Streubereichsgrenze" - Two plotted lines labeled as \(X_{0,8685}σ / σ\) and \(X_{0,1315}σ / σ\) ### Scene and Activity Analysis: #### Image 1: - **Scene**: A graphical representation depicting relative parameter values for the 1st type of value distribution as a function of relative position. - **Activity**: The plotting of two distinct curves on a graph. #### Image 2: - **Scene**: A graphical representation showing relative scatter range limits for the 1st type of value distribution in relation to relative position. - **Activity**: The plotting of two distinct lines on a graph to indicate scatter range boundaries. ### Text Analysis: #### Image 1: - **Detected Text**: - Title: "Bild 5 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 1. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage" - Graph Labels: \(\mu_{N1} / σ\) and \(\sigma_{N1} / σ\) #### Image 2: - **Detected Text**: - Title: "Bild 6 - Relative Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 1. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage" - Graph Labels: \(X_{0,8685}σ / σ\) and \(X_{0,1315}σ / σ\) ### Diagram and Chart Analysis: #### Image 1: - **Axes**: - x-axis: "relative Lage μ / σ" - y-axis: "relativer Verteilungsparameter" - **Scales**: - x-axis ranges from 1.2 to 3.0 in consistent increments. - y-axis ranges from 0.0 to 3.5. - **Legends**: - \(\mu_{N1} / σ\): Indicates the relative position parameter. - \(\sigma_{N1} / σ\): Represents the relative spread parameter. - **Key Insights**: - Identify the relationship between the distribution parameters as the relative position varies. #### Image 2: - **Axes**: - x-axis: "relative Lage μ / σ" - y-axis: "relative Streubereichsgrenze" - **Scales**: - x-axis ranges from 1.2 to 3.0 in consistent increments. - y-axis ranges from 0 to 7. - **Legends**: - \(X_{0,8685}σ / σ\): Upper scatter boundary. - \(X_{0,1315}σ / σ\): Lower scatter boundary. - **Key Insights**: - Illustrate how the scatter boundaries change with respect to the relative position. ### Graph and Trend Analysis: #### Image 1: - **Analysis**: - The graph shows two lines, with one (\(\mu_{N1} / σ\)) increasing steadily while the other (\(\sigma_{N1} / σ\)) shows a non-linear decrease before stabilizing. - **Trends**: - \(\mu_{N1} / σ\) trend is upward indicating an increase in the parameter with relative position. - \(\sigma_{N1} / σ\) decreases initially and then stabilizes suggesting a complex initial relationship before stabilization. #### Image 2: - **Analysis**: - The graph shows two nearly parallel lines with slight positive trends, indicating upper and lower scatter boundaries. - **Trends**: - Both lines maintain a nearly constant distance apart, suggesting upper and lower bounds that are relatively stable. ### Graph Numbers: #### Image 1: 1. **\(\mu_{N1} / σ\) Data Points**: - (1.2, range from 0 to 3.5) 2. **\(\sigma_{N1} / σ\) Data Points**: - (1.4, range from 0 to 1.5) #### Image 2: 1. **\(X_{0,8685}σ / σ\) Data Points**: - (1.4, range from 0 to 7) 2. **\(X_{0,1315}σ / σ\) Data Points**: - (1.2, range from 0 to 4) ### Typen Bezeichnung (Type Designations): #### Image 1 and Image 2: - The types or categories specified are: - 1st type of value distribution. ### Trend and Interpretation: #### Image 1: - **Trend**: Increases for \(\mu_{N1} / σ\) with stabilization for \(\sigma_{N1} / σ\). - **Interpretation**: Indicates how distribution parameters behave proportionally to relative position. #### Image 2: - **Trend**: Stable upper and lower scatter boundaries. - **Interpretation**: Reflects consistent scatter range bound stability over the varied relative position. By covering the mentioned aspects, the above examination gives a comprehensive view of the visual content provided. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 13 Context: ``` Zur direkten Ermittlung der Kenngrößen \(\mu\) und \(\sigma\) aus den Kenngrößen \(j\) und \(k\) kann für \(1,3236 < \frac{\sigma}{\hat{j}} < 3\) auch die folgende Näherung als inverse Funktion von (2.13) mit ausreichender Genauigkeit (auf \( \bezüglich \) Fehler kleiner als 0,01) verwendet werden: \[ \hat{\epsilon} = 1,64 \cdot \left(\frac{\hat{j}}{\sigma}\right)^{0.296} + 0,634 \cdot \left(\frac{\hat{j}}{\sigma}\right)^{0.196} \] \[ (2.18) \] Zudem kann die Ermittlung der Streubreitengrenzen für \(1,3236 < \frac{\sigma}{\hat{j}} < 3\) direkt mit Hilfe der folgenden Näherung (auf \( \bezüglich \) Fehler kleiner als 0,02) erfolgen: \[ \hat{\xi}_{0.969} = \widehat{\epsilon} \, \cdot \, \left(\frac{\sigma}{\hat{j}}\right)^{-2.47} \cdot \left( \frac{\hat{j}}{\sigma}\right)^{0.67} + 2.505 \cdot \left( \frac{\hat{j}}{\sigma}\right)^{0.332} + 3,5711 \] \[ (2.19) \] \[ \hat{\xi}_{0.031} = 0.018 \cdot \left(\frac{\hat{j}}{\sigma}\right)^{1.236} + 0.0028 \] Für \(| \frac{j}{\sigma} | \ge 3\) erfolgt die Berechnung der Streubreitengrenzen nach Formel (2.11). ### Streubreitengrenzen der Betragsverteilung 2. Art: Zur Ermittlung der Streubreitengrenzen für eine Betragsverteilung 2. Art (siehe auch Beispiel 2 im Abschnitt 5) werden zunächst nach Formel (2.6) und (2.7) bzw. (2.9) und (2.10) die Kenngrößen \(j\) und \(k\) geschätzt. Für den Fall \(| \frac{j}{\sigma} | < 6\) werden dann aus den geschätzten Kenngrößen \(j\) und \(k\) die gesuchten Parameterwerte \(z\) und \( \alpha \) der anzupassenden Betragsverteilung 2. Art in der folgenden Weise ermittelt: Aus den Gleichungen (1.14) und (1.16) erhält man die Funktion \[ \frac{\hat{\mu}}{\hat{\sigma}} = \frac{z}{\sqrt{2\pi}} \cdot \int_{0}^{\theta} \left(\frac{z}{\sigma}\right) \cdot \left( \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2} z^2} \right) d\alpha \, dv \] \[ (2.20) \] wobei \[ v = \frac{r}{\sigma} \] \[ (2.21) \] Mit Gleichung (1.17) ergibt sich daraus die Funktion \[ \frac{\hat{\mu}}{\hat{\sigma}} = \sqrt{\frac{z \cdot \hat{j}}{\hat{\sigma}}} \cdot \left( \sqrt{z} - \left(\frac{z}{\hat{\sigma}}\right) \right) \] \[ (2.22) \] Aus den Gleichungen (1.20) und (1.21) ergibt sich die Bedingung \[ \frac{z}{\sigma} = \frac{z}{4 \cdot \pi} = 1,9131 \] \[ (2.23) \] ``` Image Analysis: ### Image Analysis #### 1. Localization and Attribution: - **Single image**: The page contains one full-page image. - **Image Number**: Image 1. #### 2. Object Detection and Classification: - **Objects Identified**: - Blocks of text - Formulas and mathematical equations - **Classification**: - Category: Text and Mathematical expressions - **Key Features**: - The page predominantly features German text and complex mathematical formulas. #### 4. Text Analysis: - **Text Detection and Extraction**: - The image contains extensive text written in German. - Example text: - "Zur direkten Ermittlung der Kennwerte..." - "Streebreichsgrenzen der Beitragsverteilung 2. Art:" - **Content Analysis**: - The page appears to be a technical document or manual, possibly related to statistical analysis or engineering. - The text discusses methods to determine certain coefficients and parameters, likely in a scientific or engineering context. - Significant use of mathematical formulas indicates detailed procedural or methodological instructions. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Mathematical Equations**: - Multiple mathematical equations are used throughout. - Examples include integrals and equations involving standard deviations and parameters (e.g., \(\hat{\xi}\), \(\overbar{\sigma}\)). #### 10. Contextual Significance: - **Contribution to Overall Message**: - The image seems to be an excerpt from a technical manual or report. - The detailed formulas suggest it is providing a method for precise calculation or statistical evaluations, potentially for quality control or distribution analysis. #### 12. Graph and Trend Analysis: - **Analysis of Formulas and Calculations**: - The formulas indicate calculations are precise, aiming for determined accuracy (\( \epsilon \)). - The formulas include complex integrals and mathematical symbols, indicating advanced statistical methods. ### Additional Insights: #### Ablaufprozesse (Process Flows): - The document outlines specific procedural steps for mathematical determination, suggesting a standardized method for engineers or scientists to follow. #### Prozessbeschreibungen (Process Descriptions): - Detailed descriptions of the mathematical formulas and their appropriate applications are provided, aiming to foster precision in statistical or engineering calculations. #### Typen Bezeichnung (Type Designations): - Different types of error terms and statistical boundaries (e.g., relative errors, distribution boundaries) are specified and described. ### Summary: - The page analyzed (Image 1) is part of a technical manual likely focused on statistical methods or engineering principles. It contains detailed German text discussing precise mathematical procedures and methodologies for accurately determining statistical parameters and coefficients. The content is dense with mathematical equations and integrals, indicating it is designed for an audience well-versed in advanced mathematics and related applications. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 14 Context: # Seite 14 VW 101 30: 2005-02 Die gesuchten Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art lassen sich somit unter der Bedingung (2.23) durch \[ \hat{d}_{N} = \hat{d} \cdot \frac{1 + \left( \frac{\hat{\beta}}{\hat{d}} \right)^{2}}{2 + \left( \frac{\hat{\epsilon}}{\hat{d}} \right)^{2}} \quad (2.24) \] \[ \hat{z} = \hat{z}_{2} \cdot \hat{d}_{N} \quad (2.25) \] schätzen, wobei \[ \hat{z}_{2} = \frac{\hat{\beta}}{\hat{d}} : \text{inverse Funktion von (2.22)} \] Für den Fall, dass das Verhältnis \(\hat{\beta} / \hat{d}\) aufgrund von Zufallsabweichungen der Stichprobenkenngrößen kleiner ist als der Grenzwert 1,9131 aus der Bedingung (2.23), wird das Verhältnis \(\hat{\beta} / \hat{d}\) auf diesen Grenzwert gesetzt, bei dem sich die folgenden Parameterwerte ergeben: \[ \hat{z} = 0 \quad \text{und nach Formel (1.21)} \] \[ \hat{d}_{N} = \sqrt{\frac{2}{4 - \pi}} \cdot \hat{d} = 1,526 \cdot \hat{d} \quad (2.26) \] Der Zusammenhang zwischen den Parameterwerten \(z\) und \(\hat{d}\) der Betragsverteilung 2. Art und den statistischen Kennwerten \(\mu\) und \(\sigma\) ist in Bild 7 auf der nächsten Seite grafisch dargestellt. ![Bild 7 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage](path/to/image) **Bild 7 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage** relative Lage \( \mu / \sigma \) Image Analysis: **Analysis of the Visual Content** **Image Localization and Attribution:** - There is one image on the page, referred to as Image 1. **Object Detection and Classification:** - Image 1 contains a graph, mathematical equations, and a text explaining the equations and the graph. **Text Analysis:** - **Top of the Page:** - Subtitle: "Seite 14" (Page 14) - Document identifier: "VW 101 30: 2005-02" - **Mathematical Equations:** - The mathematical text appears to be explaining parameter values of a certain distribution. Equations (2.24), (2.25), and (2.26) are referenced. - Supporting text mentions conditions and critical values for parameters µ (mean), σ (standard deviation), and related parameters. - **Graph Caption:** - "Bild 7 - Relative Parameterwerte der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage" - Translation: "Figure 7 - Relative parameter values of the magnitude distribution of the 2nd kind depending on the relative position." **Diagram and Chart Analysis:** - **Type:** Line graph. - **Axes:** - X-axis labeled "relative Lage µ / σ" (relative position µ / σ), ranges from 1.5 to 6.0. - Y-axis labeled "relativer Verteilungsparameter" (relative distribution parameter), ranges from 0 to 7. - **Data and Trends:** - The graph has two curves representing \( \frac{Z}{\sigma} \) and \( \frac{\sigma_N}{\sigma} \). - \( \frac{Z}{\sigma} \) increases monotonically. - \( \frac{\sigma_N}{\sigma} \) displays a trend starting low and increasing before plateauing at higher values. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** - The image is a frontal view of a page, ensuring ease of reading and analysis. - **Composition:** - The text explains the context and equations are placed above the graph. - The graph stands alone at the bottom, clear and uncluttered, making it easy to interpret. **Contextual Significance:** - **In the Document:** - This page, labeled "Seite 14," is part of a larger document, suggesting it is in the middle of a section discussing statistical distribution parameters. - The graph (Figure 7) visually represents the relationship between relative positions and distribution parameters, reinforcing the equations and textual explanations provided above it. **Metadata Analysis:** - No metadata such as capture date or camera settings are available from the image. The content likely originates from a scanned or digital academic or technical document. **Graph Numbers:** - The precise data points on the curves are not explicitly given in the graph but are typically interpolated within the drawn curves. --- This detailed examination should help in understanding the context and significance of the provided page, with a focus on statistical distribution analysis. If there's any more specific aspect or deeper analysis desired, feel free to ask! #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 15 Context: ```markdown Für die angepasste Betragverteilung 2. Art lassen sich dann die Streubereichsgrenzen numerisch ermitteln, deren Abhängigkeiten von der relativen Lage in Bild 8 dargestellt sind. ### Bild 8 - Relative Streubereichsgrenzen der Betragverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage | relative Lage \( \mu / \sigma \) | relative Streubereichsgrenze | |-----------------------------------|-------------------------------| | 1.5 | 0.8 | | 2.0 | 2.1 | | 2.5 | 4.0 | | 3.0 | 5.5 | | 3.5 | 7.0 | | 4.0 | 7.5 | | 4.5 | 8.0 | | 5.0 | 9.0 | | 5.5 | 8.0 | | 6.0 | 7.0 | Zur direkten Ermittlung der Kennwerte \( z \) und \( \sigma_N \) aus den Kennwerten \( \mu \) und \( \sigma \) kann für \( 1.9131 \leq \mu / \sigma < 6 \) auch die folgende Näherung als inverse Funktion von (2.22) mit ausreichender Genauigkeit (auf bezogenen Fehler kleiner als 0.02) verwendet werden: \[ \hat{z}_{2,2} \left( \frac{\mu}{\sigma} \right) = 2.1 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{0.343} + 0.466 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{1.22} \tag{2.27} \] Zudem kann die Ermittlung der Streubereichsgrenzen für \( 1.9131 \leq \mu / \sigma < 6 \) direkt mit Hilfe der folgenden Näherung (auf bezogenen Fehler kleiner als 0.03) erfolgen: \[ \hat{x}_{90.865} = 2.6 \exp \left( -\left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.7031 \right) \cdot 0.8 \right) + 1.425 \left( \frac{\mu}{\sigma} - 1.9131 \right)^{0.9} - 2.1206 \tag{2.28} \] Für \( \mu / \sigma \geq 6 \) erfolgt die Berechnung der Streubereichsgrenzen nach Formel (2.11). ``` Image Analysis: ### Analysis of Attached Visual Content #### 1. **Localization and Attribution:** - **Image Position:** There is a single image located at the top of the page, just beneath the text. This image will be referred to as **Image 1** for the purpose of this analysis. #### 4. **Text Analysis:** - **Detected Text:** - **ToprightText:** - "Seite 15" - "VW 101 30: 2005-02" - **Caption Below the Graph:** - "Bild 8 - Relative Streubereichsgrenzen der Betragsverteilung 2. Art in Abhängigkeit von der relativen Lage" - **Main Body Text:** - "Für die angepasste..." - "Zur direkten Ermittlung..." - ... - **Text Significance:** - The text in the image explains the methodology and findings related to the relative scatter band limits for a certain type of distribution, dependent on relative location (\(\mu/\sigma\)). - Mathematical formulas and conditions are provided to calculate the scatter band limits (\(\epsilon\)). #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Graph Analysis:** - **Axes:** - **X-Axis:** Relative Lage \( \mu / \sigma \) (Relative Location). - **Y-Axis:** Relative Streubereichsgrenze (Relative Scatter Band Limit). - **Scales:** - **X-Axis:** Range from 1.5 to 6.0 in increments of 0.5. - **Y-Axis:** Range from 0 to 9 in increments of 1. - **Legends and Data Points:** - **\( X_{0.8655}/c \):** Represents one set of data points; generally increasing trend. - **\( X_{0.135}/c \):** Represents another set of data points; also generally increasing but slower. - **Key Insights:** - The graph shows how the relative scatter band limits change with the relative location. - Both data sets (\( X_{0.8655}/c \) and \( X_{0.135}/c \)) increase with increasing \( \mu / \sigma \), indicating a positive relationship between these variables. #### 13. **Graph Numbers:** - **Data Points from Graph:** - **\( X_{0.8655}/c \):** - At \( \mu / \sigma = 2.0 \): Approx. 4 - At \( \mu / \sigma = 3.0 \): Approx. 6 - At \( \mu / \sigma = 4.0 \): Approx. 6.5 - At \( \mu / \sigma = 5.0 \): Approx. 7.5 - At \( \mu / \sigma = 6.0 \): Approx. 8 - **\( X_{0.135}/c \):** - At \( \mu / \sigma = 2.0 \): Approx. 1 - At \( \mu / \sigma = 3.0 \): Approx. 2 - At \( \mu / \sigma = 4.0 \): Approx. 2.5 - At \( \mu / \sigma = 5.0 \): Approx. 3 - At \( \mu / \sigma = 6.0 \): Approx. 4 #### **Additional Aspects to Include:** - **Ablaufprozesse (Process Flows):** - The flow from calculating scatter band limits using direct measurements and approximations is depicted with conditions and formulas, showing a methodological approach to derivations. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - Detailed process descriptions are provided for calculating the scatter band limits, emphasizing on different conditions and respective formulas to use. - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - Types or categories described in the formulas, such as \(\epsilon_{BZ}\) and data points like \( X_{0.8655}/c \) and \( X_{0.135}/c \). - **Trend and Interpretation:** - The trend shows increasing scatter band limits with increasing relative location, suggesting variability depends significantly on the location within the distribution. ### Conclusion: The visual content primarily revolves around the analysis of relative scatter band limits against the relative location for a type of distribution. The graph displays a clear positive relationship between these two variables, supported by detailed formulas and procedural descriptions in the text to compute these limits. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 16 Context: # 3.2.2 Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen Lässt sich einem Fertigungsmerkmal kein passendes Verteilungsmodell zuordnen, oder widersprechen die Messwerte der entnommenen Stichprobe dem angenommenen Verteilungsmodell, so erfolgt eine verteilungsfreie Schätzung der Fähigkeitskennwerte nach der Spannweitenmethode in der folgenden modifizierten Form unter Berücksichtigung des Stichprobenumfangs (siehe auch Beispiel 1 in Abschnitt 5): ## Fähigkeitskennwerte für zweisided toleriertes Merkmal: \[ \hat{c}_{m} = \frac{G_{o} - G_{u}}{\bar{x}_{o} - \bar{x}_{u}} \tag{2.29} \] \[ \hat{c}_{mk} = \min \left( \frac{G_{o} - \bar{x}_{o}}{G_{u} - G_{l}}, \frac{\bar{x}_{o} - \bar{x}_{s}}{x_{90s} - G_{l}} \right) \tag{2.30} \] ## Fähigkeitskennwerte für einseitig nach oben toleriertes Merkmal mit natürlichem unteren Grenzwert Null: \[ \hat{c}_{m} = \frac{G_{o}}{\bar{x}_{o} - \bar{x}_{u}} \tag{2.31} \] \[ \hat{c}_{mk} = \frac{G_{o} - \hat{x}_{mk}}{\bar{x}_{o} - x_{90s}} \tag{2.32} \] ## Fähigkeitskennwerte für einseitig nach unten toleriertes Merkmal: \[ \hat{c}_{mk} = \frac{x_{90s} - G_{u}}{x_{90s} - \bar{x}_{u}} \tag{2.33} \] wobei: - \(\bar{x}_{o}, \bar{x}_{u} :\) Schätzerwerte der oberen und unteren Streubereichsgrenze - \(\hat{x}_{90s} :\) Schätzwert des 50%-Quantils Im Fall von Einzelwerten ist: \[ \hat{x}_{90s} = \bar{x} \tag{2.34} \] wobei \(\bar{x} :\) Medianwert, der Wert, der in der Mitte einer geordneten Folge von Messwerten liegt. Die Schätzung der Streubereichsgrenzen erfolgt durch: \[ \bar{x}_{o} \ \bar{x}_{u} = x_{c} \pm k \cdot \frac{R}{2} \tag{2.35} \] wobei 5) Es handelt sich hierbei nur in etwas anderer Darstellung um die gleiche Berechnungsmethode wie in der bisherigen VW-Betriebsmitteilungsvorschrift BV 1.40 für nicht normalverteilte Merkmale. Image Analysis: ### Analysis of the Attached Visual Content 1. **Localization and Attribution:** - **Image Position:** The visual content is a single page, so it is designated as **Image 1**. 2. **Text Analysis:** - **Text Content Overview:** - **Title:** "Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen" - **Sections/Headings:** - "Seite 16" (indicates page number 16) - "VW 101 30: 2005-02" (likely a document identifier or version) - "3.2.2 Fähigkeitsermittlung bei nicht definierten Verteilungsmodellen" - **Formulas and Equations:** The document includes several mathematical formulas labeled with equations numbers (e.g., (2.29), (2.30), etc.). - **Detailed Content:** The content explains different statistical parameters, estimation methods, and tolerance limits for capability determination with undetermined distribution models. 3. **Diagram and Chart Analysis:** - **Formulas and Equations:** - Several equations describe the determination and estimation of capability indices for different scenarios (e.g., two-sided tolerance, one-sided tolerance with natural lower boundary at zero). - **Equations Overview:** - Equation (2.29) for two-sided tolerance: \[ \hat{c}_m = \frac{G_o - G_u}{\bar{x}_o - \bar{x}_u} \] - Equation (2.30) for a minimized capability index: \[ \hat{c}_{mk} = \min \left( \frac{G_o - \bar{x}_{50\%}, \bar{x}_{95\%} - G_u}{\bar{x}_o - \bar{x}_u} \right) \] - Equations (2.31) to (2.35) for other parameter estimations. 4. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The text describes statistical process estimations and calculations for capability determination when specific distribution models are undefined. It includes methods to estimate upper and lower scattering boundaries and outlines processes for individual value estimation. 5. **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - The document categorizes different types of estimations: - For two-sided tolerance limits. - For one-sided tolerance limits with a natural boundary. - For one-sided tolerance limits without a natural boundary. 6. **Text Analysis:** - **Significance:** The text is a technical description intended for a specialized audience, likely quality engineers or statisticians working within manufacturing or production environments, dealing with capability analysis and quality control. 7. **Contextual Significance:** - **Document Context:** The page appears to be part of a larger technical document or manual related to quality management processes within Volkswagen (indicated by "VW"). - **Contribution:** This section of the document explains statistical methods for quality control, which are crucial for maintaining product standards and conforming to production requirements. Given the technical nature and the presence of mathematical formulas and specialized vocabulary, the content is primarily valuable for professionals in the quality control and assurance domain, providing detailed methodologies for capability assessment without predefined models. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 17 Context: ``` x_c = \frac{x_{max} + x_{min}}{2} \tag{2.36} R = x_{max} - x_{min} \quad \text{Spannweite} \tag{2.37} x_{max}, x_{min} : \text{maximaler bzw. minimaler Messwert der effektiven Gesamtstichprobe} Durch den Korrekturfaktor k = \frac{6}{d_n} \tag{2.38} wird dabei der effektive Stichprobenumfang n_e berücksichtigt, wobei d_n : \text{Erwartungswert der w-Verteilung}^6 Für einige Stichprobenumfänge n_e ist der Wert d_n in Tabelle 1 angegeben. # Tabelle 1 - Erwartungswert der w-Verteilung in Abhängigkeit von n_e | n_e | d_n | |-----|------| | 20 | 3,74 | | 25 | 3,93 | | 30 | 4,09 | | 35 | 4,21 | | 40 | 4,32 | | 45 | 4,42 | | 50 | 4,50 | Für Stichprobenumfänge, die größer als 20 sind, können die Erwartungswerte der w-Verteilung nach der folgenden Näherungsformel ermittelt werden: d_n = 1,748 \cdot \left(\ln(n_e)\right)^{0.63} \tag{2.39} Im Fall einer Häufigkeitsverteilung klassierter Messwerte ist \bar{x}_{0.95} = \bar{x}_k + \frac{n_e/2 - A_k}{a_k} \cdot \Delta x \quad \text{für} \quad A_k < \frac{n_e}{2} \quad \text{und} \tag{2.40} wobei x_{L_k} : \text{untere Grenze der k-ten Klasse} \Delta x : \text{Klassenbreite} a_k : \text{absolute Häufigkeit der Messwerte in der k-ten Klasse} A_k : \text{absolute Summenhäufigkeit der Messwerte bis zur unteren Grenze der k-ten Klasse} ``` Image Analysis: ### Image 1 Analysis #### Localization and Attribution: - **Numbering & Location:** There is only one image on the page, so it will be referred to as **Image 1**. #### Text Analysis: 1. **Mathematical Equations and Variables:** - Multiple equations are shown, including formulas for calculating statistical values such as span (R), maximum and minimum values (\(x_{max}, x_{min}\)), and the correction factor (k). - An equation for \( k = \frac{6}{d_n} \) (2.38) is used considering the sample size. - The formula \(d_n = 1.748 - (\ln(n_e))^{0.663}\) (2.39) is given for expected values when \(n_e > 20\). 2. **Content and Significance:** - Descriptions and mathematical derivations are given to assist in statistical analysis, specifically focusing on sample ranges (\(x_{max}, x_{min}\)), and corrections. - Formulae are tailored to aid in understanding the expected values distribution in statistical samples and aid in their adjustments. 3. **Table of Expected Values:** - **Table Title:** Erwartungswert der w-Verteilung in Abhängigkeit von \(n_e\). - **Columns:** - \(n_e\): representing the effective sample size. - \(d_n\): denoting the expected value for the w-distribution. - **Data Points in Table:** - \( n_e = 20, d_n = 3.74 \) - \( n_e = 25, d_n = 3.93 \) - \( n_e = 30, d_n = 4.09 \) - \( n_e = 35, d_n = 4.21 \) - \( n_e = 40, d_n = 4.32 \) - \( n_e = 45, d_n = 4.42 \) - \( n_e = 50, d_n = 4.50 \) #### Table Analysis: 1. **Data Points:** - The table clearly lists effective sample sizes \(n_e\) alongside their corresponding expected values \(d_n\). - **Insight:** The table demonstrates that as the effective sample size (\(n_e\)) increases, the expected value (\(d_n\)) also increases. 2. **Formula Application:** - For samples larger than \(n_e > 20\), the expected value \( d_n \) can be recalculated using the provided logarithmic formula. ### Additional Notes: - The document appears to be a technical or scientific text, possibly a manual or a statistical reference, providing detailed formulae and tables for statistical analysis. - The page label 'Seite 17' and 'VW 101 30: 2005-02' suggests it's from a technical or academic publication, indicating a systematic and highly detailed approach typical of such documents. ### Perspective and Composition: - **Perspective:** The perspective is a straightforward, document-style capture of a page, likely from a textbook or an academic paper. - **Composition:** The page is neatly organized with sections clearly delineated by numbers, equations, and tables. ### Contextual Significance: - This image appears to be part of a larger document focused on providing detailed statistical and mathematical information. Its well-structured format aims to aid readers in understanding and applying statistical methodologies. ### Trend and Interpretation: - **Trend:** The presented analyses suggest a systematic increase in expected values with increasing sample size, a common trend in statistical sampling and analysis. - **Interpretation:** The data and equations provided help in precise modeling and calculation, essential for accurate statistical analysis and decision-making. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 18 Context: ``` ## 3.3 Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit Zur Erlangung der Maschinenfähigkeit für ein betrachtetes Merkmal müssen die ermittelten Fähigkeitsschätzungen folgende Forderung bezüglich festgelegter Grenzwerte \( c_{\text{max},\text{grenz}} \) und \( c_{\text{min},\text{grenz}} \) erfüllen: - **zweiseitig toleriertes Merkmal:** \[ \hat{c}_{\text{max}} \geq c_{\text{max},\text{grenz}} \quad \text{und} \quad \hat{c}_{\text{min}} \geq c_{\text{min},\text{grenz}} \tag{3.1} \] - **einseitig toleriertes Merkmal** (7): \[ \hat{c}_{\text{max}} \geq c_{\text{max},\text{grenz}} \tag{3.2} \] bei einem effektiven Stichprobenumfang von \( n_e \geq 50 \). Sofern nichts anderes vereinbart, gelten folgende Fähigkeitsschätzwerte: \[ c_{\text{max},\text{grenz}} = 2,0 \] \[ c_{\text{min},\text{grenz}} = 1,67 \] In Fällen, in denen unter vertretbarem Aufwand nur eine Untersuchung mit einem kleineren effektiven Stichprobenumfang als 50 möglich ist, muss der daraus folgenden größeren Unsicherheit der ermittelten Fähigkeitsschätzwerte durch entsprechend größere Grenzwerte wie folgt Rechnung getragen werden. Die Ermittlung der Grenzwerte für effektive Stichprobenumfänge kleiner als 50 wird dabei auf die Grenzwerte bezogen, die sich aus der Forderung (3.1) oder (3.2) für die zu untersuchende Grundgesamtheit mit 95%-iger Wahrscheinlichkeit einhalten lassen (unter Vertrauensbereichsgrenzen). Diese ergeben sich unter der Annahme einer normalverteilten Grundgesamtheit aus der oberen Vertrauensbereichsgrenze der Standardabweichung \[ \sigma_s = \frac{\hat{c} - \bar{c}}{\sqrt{\frac{2}{n_e}}} \tag{3.3} \] und dem statistischen Anteilebereich für die Fertigungsstreuung \[ X_{90.965\%} \quad \text{bis} \quad X_{10.135\%} = \bar{c} \pm t_{0.965\%} \cdot \frac{1 + 1}{2 \cdot 50} \cdot \frac{49}{2 \cdot 5.49} \tag{3.4} \] wobei \[ t_{0.965\%} = 3,0: \quad \text{Quantil der standardisierten Normalverteilung} \] \[ \chi^2_{0.965\%} = 33,93: \quad \text{Quantil der Chi-Quadrat-Verteilung bei einem Freiheitsgrad von} \quad f = 49 \quad \text{(siehe auch [1])} ``` Image Analysis: 1. **Localization and Attribution:** - There is one image on the page, which I will refer to as Image 1. 2. **Object Detection and Classification:** - Image 1 contains text. 4. **Text Analysis:** - The text in Image 1 is in German and consists of a section from a document discussing the limits for machine capability. This includes mathematical formulas and conditions for determining capability indexes (\(c_{m,\text{Grenz}}\) and \(c_{mk,\text{Grenz}}\)). - The text is structured as follows: - Section header 3.3: "Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit" ("Limits for Machine Capability"). - Several formulas for different types of capability measures (e.g., for two-sided and one-sided toleranced characteristics). - Conditions for the sample sizes and required capability indices if not otherwise agreed upon (\(c_{m,\text{Grenz}} = 2.0\) and \(c_{mk,\text{Grenz}} = 1.67\)). - Descriptions of the statistical basis for calculating these values, including quantiles from the normal distribution (\(U_{99.865\%} = 3.0\)) and chi-square distribution (\(\chi_{49;2.5\%}^2 = 33.9\)). 8. **Color Analysis:** - The document is primarily black and white with different sections possibly highlighted using bold text and underlining for emphasis. 9. **Perspective and Composition:** - The image is a photographed or scanned single-page document from a manual or technical report. The text is structured into sections with subsections and formulas dispersed throughout. 10. **Contextual Significance:** - This image appears to be part of a technical guideline or standard, possibly for quality assurance in manufacturing. The detailed text and formulas are intended to set guidelines for assessing and maintaining machine capability. 11. **Metadata Analysis:** - The only metadata visible in the image is the document identifier "VW 101 30: 2005-02", suggesting it might be related to Volkswagen or a similar organization’s standard documentation. ### Summary: Image 1 contains detailed text from a technical document discussing thresholds for machine capability, including formulas and conditions for evaluating capability indices. The document appears to establish certain statistical measures and standards necessary for consistent quality control in manufacturing processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 19 Context: Durch Umformen und Einsetzen in die Auswerteformeln (2.1) und (2.2) ergeben sich daraus die Fähigkeitengrenzwerte für die Grundgesamtheit \[ c_m \geq c_{m,\text{grenz}} \; = \; 0,832 \cdot c_{m,\text{grenz}} \tag{3.5} \] \[ c_m \geq c_{m,\text{grenz}} \; = \; 0,824 \cdot c_{m,\text{grenz}} \tag{3.6} \] Somit ergeben sich für effektive Stichprobengrößen \(n_e < 50\) folgende angepasste Fähigkeitengrenzwerte: \[ c_m \geq c_{m,\text{grenz}} \; = \; 0,832 \cdot \sqrt{\frac{f}{2 \cdot t_k}} \tag{3.7} \] \[ \hat{c}_{mk} \geq c_{m,k,\text{grenz}} \; = \; 0,824 \cdot \left(1 + \frac{1}{2 - n_e} \right) \cdot \sqrt{\frac{f}{2 \cdot t_{k}}} \tag{3.8} \] mit dem Freiheitsgrad \[ f = n_e - 1 \tag{3.9} \] ### Beispiel: Bei festgelegten Fähigkeitengrenzwerten von \(c_{m,\text{grenz}} = 2,0\), \(c_{m,k,\text{grenz}} = 1,67\) und einem effektiven Stichprobenumfang von \(n_e = 20\) ergeben sich nach den Formeln (3.7) bis (3.9) die folgenden angepassten Grenzwerte für ein zweistellig toleriertes Merkmal: \[ \hat{c}_m \geq 2,0 \cdot 0,832 \cdot \sqrt{\frac{20-1}{10,1}} = 2,28 \] \[ \hat{c}_{mk} \geq 1,67 \cdot 0,824 \cdot \left(1 + \frac{1}{2 - 20} \right) \cdot \sqrt{\frac{20 - 1}{10,1}} = 1,93 \] \* Die Ermittlung der angepassten Fähigkeitengrenzwerte mit Hilfe der Formen (4.7) bis (4.9) wird nicht für nicht normalverteilte Grundgesamtheiten verwendet, da es für diese zur Zeit keine anderen Methoden gibt und damit zumindest eine brauchbare Berücksichtigung eines Stichprobenumfangs erfolgt, der kleiner als 50 ist. Image Analysis: ### Analysis of the Provided Visual Content: **Page Identification:** - This is a single page (Seite 19) from a document identified as "VW 101 30; 2005-02". ### 1. Localization and Attribution: - This document consists of a single image, so it is denoted as **Image 1**. ### 2. Object Detection and Classification: - **Image 1** contains textual content. - Key objects: Text, equations, and a footnote. ### 3. Scene and Activity Analysis: - **Scene Description:** The document appears to be a technical or engineering document, discussing mathematical formulations. - **Main Activities:** The scene involves the explanation and calculation of capability indices and associated limits based on different formulas. ### 4. Text Analysis: #### Upper Section: - **German Text:** - "Durch Umformen und Einsetzen in die Auswerteformeln (2.1) und (2.2)..." translates to "By rearranging and substituting into the evaluation formulas (2.1) and (2.2)..." - The section explains how specific capability limits for the basic population are derived. - **Equations:** - Several mathematical formulas are displayed, labeled, and referenced in the text: - Equation (3.5) to (3.9) provide calculations for capability indices \(C_m\) and \(C_{mk}\) along with the confidence intervals for small sample sizes. - **Example Calculation:** - Provides a process for calculating adjusted capability indices for a sample size \(n_e = 20\): - \( \hat{C}_m \geq 2.0 \times 0.832 - \sqrt{\frac{20 - 1}{10 \cdot 1}} = 2.28 \) - \( \hat{C}_{mk} \geq 1.67 \times 0.824 \left(1 + \frac{1}{2 \cdot 20}\right) - \sqrt{\frac{20 - 1}{10 \cdot 1}} = 1.93 \) #### Footnote: - The footnote clarifies the use of adjusted capability limit values using Formulas 4.7 and 4.9. It states that these should not be used for normally distributed basic populations nor generalized methods but are suitable for smaller sample counts less than 50. ### 7. Anomaly Detection: - There is no anomaly detected in this text or the formulas. The content appears to be typical for a mathematical or technical standard document. ### 9. Perspective and Composition: - **Perspective:** Top-down view, traditional text document style. - **Composition:** The page is composed of blocks of text, formulas, and footnotes. Formulas are paired with textual explanations. ### 10. Contextual Significance: - The content likely forms part of a larger technical manual or standard for evaluating process capabilities and quality control metrics. - This page contributes to understanding how to adjust capability indices for different sample sizes, a crucial aspect in quality engineering. ### 11. Metadata Analysis: - There is no visible metadata. There isn't any mention of dates, camera settings, or specific digital information beyond the document identification. ### 13. Graph Numbers: - No graphical data points are present; the information is strictly in text and formula format. ### Additional Aspects: **Ablaufprozesse und Prozessbeschreibungen (Process Flows and Descriptions):** - The document extracts describe processes for calculating and adjusting capability indices. **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - Refers to different types of capability indices (\(C_m\), \(C_{mk}\)). **Trend and Interpretation:** - The main trend is the adjustment of capability indices for smaller sample sizes. This indicates adapting standard quality control metrics for different contexts. **Tables:** - There are no tables present. This document serves as a technical reference for engineers or quality control specialists working on process capability and related metrics. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 20 Context: # 3.4 Statistische Tests Die Messwerte einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung dürfen in der Regel keine - unerwartet große Abweichung einzelner Messwerte (Ausreißer) gegenüber der Streuung der anderen Messwerte, - signifikante Änderung der Fertigungshäufigkeiten während der Stichprobenentnahme und - signifikante Abweichung vom erwarteten Verteilungsmodell aufweisen. Andernfalls ist mit zusätzlichen systematischen Einflüssen auf die Fertigung zu rechnen. Für dieses Verhalten sollten dann die Ursachen bekannt und deren Wirkung akzeptabel sein, um die Voraussetzungen eines sicheren Fertigungsprozesses zu erfüllen. Zur Überprüfung der oben genannten Kriterien sind daher bei einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung entsprechende statistische Tests anzuwenden. Da diese Tests in Normen und Standardwerken der Statistikliteratur ausführlich beschrieben sind, werden sie im Folgenden nur mit Verweisen angegeben: Folgende Tests sind im Rahmen einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung durchzuführen: - **Test auf Ausreißer** mittels verlustunabhängigen Test nach Hampel in modifizierter Form (siehe VW 10133) - **Test auf Änderung der Fertigungsgüte** mittels verlustunabhängigem Run-Test nach Swed-Eisenhärd (siehe [1]) - **Test auf Abweichung von der Normalverteilung** nach Epps-Pulley (siehe ISO 5479) - **Test auf Abweichung von einem beliebigen festgelegten Verteilungsmodell** mittels Chi-Quadrat-Test (siehe [1]) Die statistischen Tests laufen alle nach dem folgenden Schema ab: 1. **Aufstellen der Nullhypothese** \( H_0 \) und der Alternativhypothese \( H_1 \) - \( H_0 \): Die Grundsamtheit der Messwerte des betrachteten Merkmals ist nicht normalverteil - \( H_1 \): Die Grundsamtheit der Messwerte des betrachteten Merkmals ist normalverteilt 2. **Festlegen der Aussagewahrscheinlichkeit** \( \alpha = 1 - \beta \) oder Irrtumswahrscheinlichkeit \( \alpha \) 3. **Aufstellen der Form für die Prüfgröße** 4. **Berechnen des Prüfwertes** aus den Stichprobenwerten nach der Prüfgröße/Senorformel 5. **Ermitteln des Schwellenwertes** der Testverteilung 6. **Vergleich des Prüfwertes mit dem Schwellenwert zur Entscheidung**, ob ein Widerspruch zur Nullhypothese vorliegt und damit die Alternativhypothese gilt Zu beachten ist, dass bei einem statistischen Test mit der angegebenen Aussagewahrscheinlichkeit \( \alpha \) gegebenenfalls nur ein Mittelanspruch zur Nullhypothese nachgewiesen werden kann, z.B. dass eine signifikante Abweichung der Messwerte von einer normalverteilten Grundsamtheit vorliegt. Ergibt sich aus dem Testergebnis kein Widerspruch zur Nullhypothese, so ist dies keine Bestätigung der Gültigkeit der Nullhypothese. Es lässt sich also in diesem Fall mit der gegen einen Aussagewahrscheinlichkeitswert \( \alpha \) nicht nachweisen, dass eine normalverteilte Grundsamtheit nicht vorliegt. Man entscheidet sich dann in Analogie zum Rechtssprinzip \( 2 \) im Zweifelsfall für den Angeklagten" lediglich für die Annahme der Nullhypothese. Durch die Irrtumswahrscheinlichkeit \( \alpha \) wird das Risiko angegeben, aufgrund des Testergebnisses die Nullhypothese zu verwerfen, obwohl sie zutrifft (\( \alpha\)-Risiko). Für die Irrtumswahrscheinlichkeit kann nun aber nicht einfach eine beliebig kleine „Wert“ festgelegt werden, denn dadurch würde z.B. das Risiko steigen, eine tatsächliche Abweichung von einer Normalverteilung nicht zu entdecken (\( \beta \)-Risiko). Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Visual Content #### Localization and Attribution: - **Document Layout:** - The page contains a single image, positioned centrally on the page. - The image will be referred to as **Image 1** for this analysis. #### Text Analysis: - **Text Content:** - The document appears to be a technical manual or study, written in German. - The section referenced is **3.4 Statistische Tests** (Statistical Tests). - **Page Number:** Seite 20 - **Document Identification:** VW 101 30: 2005-02 - **Main Content Analysis:** - The text discusses statistical tests used in the context of machine capability investigations. - Key points include: - Avoidance of unexpected large deviations of individual measurements. - Significant changes in production quality during sampling phases. - Significant deviations from the expected distribution model. - Types of statistical tests mentioned: - **Test auf Ausreißer** - Test for outliers using Hampel's modified method. Reference: [VW 10133]. - **Test auf Änderung der Fertigungslage** - Test for changes in production position using the Run-Test by Swed-Eisenhart. - **Test auf Abweichung von der Normalverteilung** - Test for deviation from normal distribution using the Epps-Pulley test. Reference: [ISO 5479]. - **Test auf Abweichung von einem beliebig festgelegten Verteilungsmodell** - Test for deviation from a predefined distribution model using Chi-square test. - **Testing Methodology:** - Establishing null hypothesis (H0) and alternative hypothesis (H1). - Determining significance level (γ = 1 - α or error probability α). - Formulating the test statistic. - Extracting the test value from sample data to determine the level of confidence or decision-making threshold. - **Risk Analysis:** - **Alpha Risk (α-Risiko):** Probability of erroneously rejecting the null hypothesis. - **Beta Risk (β-Risiko):** Failing to detect a deviation from normal distribution. #### Contextual Significance: - **Document Context:** - The document appears to be a technical manual or guideline, likely related to quality control or engineering processes. - It focuses on statistical methodologies to analyze and ensure machine capability and production consistency. #### Process Descriptions: - **Statistical Test Process:** - Descriptions include the step-by-step process for conducting various statistical tests to ensure production quality and detect deviations or outliers. #### Typen Bezeichnung: - **Type Designations:** - Different types of statistical tests are designated, specifying the methodologies used and their applicable standards or references. ### Conclusion: The document is a technical guideline on statistical tests pertinent to machine capability investigations, providing detailed descriptions of the test types, methodologies, and associated risks. The content is highly focused on precision and reliability in production, emphasizing the importance of statistical validation in quality control processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 21 Context: # 4 Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung Eine Maschinenfähigkeitsuntersuchung (MFU) ist nach dem in den Bildern 9 bis 11 dargestellten Ablauf durchzuführen. ``` Start |-- 4.1 Prüfmittelanwendung |-- 4.2 Stichprobenentnahme |-- Bedingungen zur MFU erfüllt? |-- ja --> 4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU |-- nein |-- 4.4 Datenauswertung |-- 4.5 Dokumentation |-- 4.6 Ergebnisbeurteilung |-- Auswertungswiederholung? |-- ja --> 4.7 Maschinenoptimierung |-- nein |-- Maschine fähig? |-- ja --> machbare Maschinenoptimierung |-- nein --> 4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen ``` **Ende** ![Bild 9 - Ablauf einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung](link-zum-bild) Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Visual Content **Image 1 - Process Flowchart** #### **Localization and Attribution:** - This is the only image on the page, hence it is designated as Image 1. #### **Diagram and Chart Analysis:** - **Flowchart Analysis:** - This flowchart depicts a procedure titled "Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung" which translates to "Conducting a Machine Capability Study." - The flowchart starts with an oval labeled "Start" at the top. - It then branches out into different rectangles representing different steps and diamonds illustrating decision points. - **Key Components:** 1. **4.1 Prüffmittelanwendung** - (Use of test equipment) 2. **4.2 Stichprobenentnahme** - (Sampling) 3. **Bedingungen zur MFU erfüllt** - (Conditions for MFU met) - If conditions are met (ja/yes): - **4.4 Datenauswertung** - (Data evaluation) - **4.5 Dokumentation** - (Documentation) - **4.6 Ergebnisbeurteilung** - (Result assessment) - Decision diamond splits into: - **Auswertungswiederholung** - (Evaluation repeat) - If machinery is capable (ja/yes) -> leads to "Ende" (End) - If machinery isn't capable (nein/no) -> leads to **4.7 Maschinenoptimierung** - (Machine optimization) - Decision diamond for further machinery improvement: - If further improvement is possible (ja/yes) -> loop back to **4.7 Maschinenoptimierung** - If not (nein/no) -> leads to **4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen** - (Treatment of incapable machines) - If conditions are not met (nein/no): - **4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU** - (Special regulation for limited MFU) - Then it follows the same flow forward. #### **Text Analysis:** - The text primarily includes German terms used in a manufacturing or quality control context. - **Header Information:** - "Seite 21 VW 101 30: 2005-02" at the top right specifies the page number and a document reference code. - **Title:** - "Durchführung einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung" translates to "Conducting a Machine Capability Study." - **Content Description:** - "Eine Maschinenfähigkeitsuntersuchung (MFU) ist nach dem in den Bildern 9 bis 11 dargestellten Ablauf durchzuführen." - This statement explains that a machine capability study (MFU) must be conducted according to the sequence shown in images 9 to 11. - **Footnote:** - "Bild 9 - Ablauf einer Maschinenfähigkeitsuntersuchung" translates to "Figure 9 - Procedure of a Machine Capability Study." #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - The flowchart shows a step-by-step process to conduct an MFU, detailing various stages such as the application of test equipment, sampling, data evaluation, documentation, result assessment, and decisions regarding machine optimization or treatment of incapable machines. - The flow is logical and guides the user through different scenarios based on conditions being met or not met, and whether the machine is capable or not. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - Step **4.1**: Use of test equipment. - Step **4.2**: Sampling. - Step **4.3**: Special regulation for limited MFU if conditions aren't met. - Step **4.4**: Data evaluation. - Step **4.5**: Documentation. - Step **4.6**: Result assessment. - Step **4.7**: Machine optimization if it’s not capable and optimization is possible. - Step **4.8**: Treatment of incapable machines if further optimization isn’t feasible. #### **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - Identifies various steps (like data evaluation, documentation, etc.) and decisions (like machinery optimization). #### **Trend and Interpretation:** - If the machine conditions are favorable, the process moves towards data evaluation, documentation, and result assessment leading to regular operation if all conditions are satisfied. - If machine conditions are unfavorable, special regulations or machine optimization procedures are followed, indicating a structured approach to handle different scenarios. #### **Perspective and Composition:** - The flowchart is a classic top-down procedural diagram, making it easy to follow the sequence of steps from start to end. This detailed analysis offers insight into the methodical approach presented for conducting a machine capability study, helping in understanding the importance of evaluating and optimizing industrial machinery processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 22 Context: # 4.4 Datenauswertung ## 4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells ## 4.4.2 Test auf Ausreißer ### Ausreißer vorhanden? - **ja** - 4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kennwerte nehmen - **nein** - 4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage - 4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell ### Abweichung vom Verteilungsmodell? - **ja** - 4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung - **nein** - Normalverteilung? - **ja** - 4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung - 4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell - **nein** - Fortsetzung in 4 ![Bild 10 - Ablauf der Datenauswertung](image-url-here) Image Analysis: ### Image Analysis Report #### Localization and Attribution - **Image Number**: Image 1 (Starting from the top of the page). #### Diagram and Chart Analysis - **Diagram Type**: Flowchart - **Title**: Bild 10 - Ablauf der Datenauswertung (Figure 10 - Data Evaluation Process). - **Page Info**: Page 22, VW 101 30: 2005-02 - **Description**: - The diagram represents a flowchart detailing the process of data evaluation. - The flowchart starts with "4.4 Datenauswertung" (4.4 Data Evaluation). #### Scene and Activity Analysis - **Entire Scene**: The image is a structured flowchart that lays out steps involved in a process. - **Major Activities**: - The flowchart illustrates steps sequentially with decision points affecting the flow. - Process begins with the selection of an expected distribution model. - Tests are conducted for outliers and potential changes in manufacturing conditions, followed by assessing deviations from the set distribution model and determining normal distribution. - Depending on the results of these tests, subsequent steps of evaluation are selected, either to a predefined model or a distribution-free evaluation. #### Text Analysis - **Detected Text**: - **Header**: Seite 22, VW 101 30: 2005-02 - **Main Process**: "4.4 Datenauswertung" (4.4 Data Evaluation). - **Sub-processes**: - "4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells" (4.4.1 Selecting the expected distribution model). - "4.4.2 Test auf Ausreißer" (4.4.2 Test for outliers). - Further steps include handling outliers, changes in manufacturing conditions, deviations from distribution models, and opting for normal or distribution-free evaluation. - **Significance**: The text provides a clear and systematic procedure for data analysis, indicating specific steps and decisions to be made at each point in the process. #### Anomaly Detection - **Observation**: There are no noticeable anomalies or unusual elements in the diagram. The flowchart is logically structured and easy to follow. #### Color Analysis - **Color Composition**: The flowchart is monochromatic, primarily using black lines and text on a white background. - **Impact**: The use of monochrome allows for clear readability and focus on the content without distractions from colors. #### Perspective and Composition - **Perspective**: The image is a straightforward 2D flowchart. - **Composition**: The flowchart is well-organized, with a top-to-bottom hierarchical structure, providing a straightforward flow of information and decision points using standard flowchart symbols (ovals for process start/stop, diamonds for decision points, rectangles for process steps). #### Ablaufprozesse (Process Flows) - **Process Described**: Detailed process for data evaluation, involving several steps and decision points, ensuring thorough analysis and handling of data. - **Significance**: Ensures systematic analysis, identification, and handling of anomalies, enhancing data reliability and integrity in manufacturing or statistical evaluations. #### Typen Bezeichnung (Type Designations) - **Types and Categories**: Steps in the data evaluation process, such as testing for outliers or choosing evaluation models, defined by their process number (e.g., 4.4.1, 4.4.2, etc.). ### Conclusion This flowchart (Image 1) methodically details the evaluation process of data. It addresses decision points, the approach for handling outliers, changes in manufacturing conditions, and the adoption of relevant distribution models, ensuring a comprehensive and methodical process for data assessment. The absence of color and anomalies supports the professional and clear presentation of the significant technical process. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 23 Context: # 4.6 Ergebnisbeurteilung - Ausreißer vorhanden - ja - Ausreißer durch fehlerhafte Messungen - nein - Änderung der Fertigungslage - ja - nein - Abweichung vom Verteilungsmodell - ja - anderes Verteilungsmodell möglich - ja - Auswertungswiedertholung - Fortsetzung in 4 - nein - Ursache bekannt und Wirkung akzeptabel - ja - Fähigkeitskennwerte kleiner als Grenzwerte - ja - Maschine fähig - Fortsetzung in 4 - nein - Maschine nicht fähig - Fortsetzung in 4 - nein Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution: 1. **Image Identification and Numbering**: - This is the only image on the page, thus it is denoted as **Image 1**. #### Object Detection and Classification: 2. **Object Detection**: - The main object in the image is a flowchart, which consists of various shapes such as diamonds, ovals, and rectangles. - There are arrows connecting these shapes, indicating the direction of the process flow. #### Scene and Activity Analysis: 3. **Scene Description**: - The scene depicts a flowchart detailing a specific process titled "4.6 Ergebnisbeurteilung" (Result Evaluation). - The activities captured in the flowchart involve decision-making steps that lead to different outcomes based on various conditions. #### Text Analysis: 4. **Text Extraction and Analysis**: - The text in the flowchart includes numerous German terms and a few specific phrases: - "4.6 Ergebnisbeurteilung" (Result Evaluation) - This is the title and indicates the subject of the flowchart. - "Ausreißer vorhanden" (Outliers present) - "Änderung der Fertigungslage" (Change in production situation) - "Abweichung vom Verteilungsmodell" (Deviation from distribution model) - "Fähigkeitskennunwerte kleiner als Grenzwerte" (Capability values less than limits) - "Ursache bekannt und Wirkung akzeptabel" (Cause known and effect acceptable) - "Ausreißer durch fehlerhafte Messungen" (Outliers due to faulty measurements) - "Maschine fähig" (Machine capable) - "Maschine nicht fähig" (Machine not capable) 5. **Significance in Context**: - These terms indicate a step-by-step process to evaluate results, considering different factors and conditions to determine the capability of a machine within a production setting. #### Diagram and Chart Analysis: 6. **Diagram Analysis**: - The chart presents a process flow for result evaluation. It includes a number of decision points (diamonds) and actions (rectangles and ovals). - The diagram's flow is from top to bottom, moving from one decision/action to another based on the conditions met. 7. **Process Flow Description**: - The process begins with checking for outliers. If no outliers are present, it proceeds directly to evaluating machine capability. - If outliers are present, it checks if they're due to faulty measurements. If yes, it stops; if no, it proceeds to evaluate the production situation and potential deviations from the model. - Depending on these evaluations, it determines if the machine is capable or not, requiring repeats or acceptances based on known causes and acceptable effects. #### Typen Bezeichnung (Type Designations): 8. **Type Designations**: - Types are specified within the flowchart, indicating different decision points and actions attributed to them. Examples include "Ja" (Yes) and "Nein" (No) as decisions leading to specific processes. ### Summary: - **Image 1** is a flowchart diagram explaining the steps for result evaluation in a production setting, specifically focusing on the detection and treatment of outliers, production changes, model deviations, and machine capability. The flowchart uses various symbols to indicate decision points and actions, guiding the user through a logical sequence based on set conditions. Key elements include dealing with outliers, evaluating distribution models, and determining machine capability, significant to ensuring accurate production results. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 24 Context: # 4.1 Prüfmittelanwendung Zur MFU ist nur ein Prüfmittel anzuwenden, das von der zuständigen Stelle für den vorgesehenen Prüfprozess freigegeben wurde. # 4.2 Stichprobenentnahme Eine MFU bezieht sich auf ein Fertigungsmerkmal oder einen Maschinenparameter. In der Regel sind zur Auswertung die einzelnen Messwerte der Stichprobe zu erfassen. Im Fall von manuell aufgezeichneten Messwerten in Form von Strichen in einer Klasseneinteilung des Wertereinheits (Stichliste) kann statt dessen auch die Häufigkeitsverteilung der klassierten Messwerte erfasst werden. Um bei einer MFU im Wesentlichen nur den Maschineninfluss zu erfassen, sind folgende Bedingungen bei der Fertigung der Stichproben zu einhalten: - Eine einheitliche **Rohteilcharge** und eine einheitliche **Vorbereitung** (Lieferant, Werkstoff) muss bei der Untersuchung gewährleistet sein. Während der MFU ist die Maschine oder Anlage immer vom gleichen Bediener zu fahren. - Die **Vorbereitungsqualität** der zu beiliefernden Merkmale muss den geforderten Fertigungsvorschriften entsprechen. - Die Anzahl der gefertigten Teile (**Stichprobenumfang**) sollte in der Regel 50 betragen. Ist dieser Stichprobenumfang aus wirtschaftlichen oder technischen Gründen schwer realisierbar, so ist auch ein kleinerer zulässig. Zu beachten sind dann entsprechend größere Grenzwerte nach Tabelle 3 oder den Formen (3.7) und (3.8). Der effektive Stichprobenumfang (d.h. ohne Ausreißer) muss aber mindestens 20 betragen. - Die Teile sind unmittelbar hintereinander zu fertigen und der **Fertigungshäufigkeit** entsprechend zu nummerieren. An jedem Teil sind alle festgelegten Merkmale zu untersuchen. - Die MFU darf nur bei **betriebswarmer Maschine** erfolgen. **Betriebswarm** ist für jeden Anwendungsfall zu definieren. - Die Prüfpflichten sind unter den für die Maschine geforderten **Serienbedingungen** (d.h. mit der Taktzeit und den Maschineninflussparametern der Serienfertigung) zu fertigen. Entsprechend dem Projekt müssen spezielle Festlegungen getroffen werden, damit zu Beginn der MFU gewährleistet ist, dass z.B. das **Werkzeug** eingebaut ist und dass Ende der Werkzeugnutzungszeit nicht innerhalb der MFU liegt. - **Werkzeugwechsel**, manuelle Werkzeugverstellungen oder sonstige Änderungen von Maschinenparametern dürfen während der MFU nicht vorgenommen werden. Ausgenommen davon sind automatische Werkzeugrückführungen durch integrierte Steuerungen. - Bei **Maschinenstörungen** während der MFU, die das untersuchte Merkmal beeinflussen, muss mit der MFU neu begonnen werden. - Die **Messmittel** müssen vor der Untersuchung gefertigt und zwischen Lieferant und Abnehmer abgestimmt sein. - Bei der Fertigung unterschiedlicher Teile (einschließlich Teilunumfänge, z.B. B. Stahlblech/Gussteile) auf einer Maschine, die außerdem verschiedene Merkmale aufweisen können, sind für alle diese Teile MFUs durchzuführen. Image Analysis: **Image Analysis:** 1. **Localization and Attribution:** - **Image Position:** The provided image occupies a single page, containing one image. - **Image Number:** Image 1. 2. **Text Analysis:** - The image contains a document written in German. - **Content:** - **Section 4.1:** Prüfrnittelanwendung (Test Equipment Application) - Explanation on the necessity for the MFU to use only approved testing equipment. - **Section 4.2:** Stichprobenentnahme (Sampling) - Detailed guidelines on how sampling should be conducted for variability tests, highlighting factors like uniform raw materials, preparation quality, number of samples, requirement for operating conditions, and machine-specific parameters. - **Significance:** This document seems to be part of a procedural manual or guidelines related to quality control or production standards in a manufacturing setting. The content outlines critical steps and considerations for ensuring that tests and samples are taken consistently and effectively to capture the true quality and performance of the produced items. 3. **Contextual Significance:** - **Overall Document Theme:** The image represents a page from a technical or procedural document, most likely associated with manufacturing, quality control, or industrial processes. - **Contribution to the Message:** - The detailed guidelines and requirements detailed in sections 4.1 and 4.2 emphasize the importance of standardization and consistency in testing and production processes. - Highlight the necessary conditions and quality measures to be observed to ensure reliable and accurate production assessments. 4. **Color Analysis:** - The document is primarily in black and white, which is typical for formal procedural documentation, ensuring that the information is clear and focused without visual distractions. - **Impact:** The use of black text on a white background ensures maximum readability and clarity. 5. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** The image appears to be a scan or a direct capture of a page from a document, taken from a straight, overhead view. - **Composition:** The text is organized into structured sections with numbered headings (4.1 and 4.2), subsections, and bullet points, which make it easy to follow and extract specific information. 6. **Anomaly Detection:** - There are no apparent anomalies. The document appears standard, without irregularities. 7. **Ablaufprozesse (Process Flows):** - Discusses processes like sampling, preparation quality, ensuring machine-specific parameters, and defining operational states. - **Significance:** These processes are crucial for maintaining and verifying the consistency and quality of production batches. 8. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - Detailed descriptions include how the sampling should be done, what parameters should be maintained, and precautions during the testing procedure. - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - May refer to terms like "Rohteilcharge" (batch of raw parts), "Prüfteile" (test parts), and "Betriebswarmen Maschine" (operationally warm machine). **Summary:** This document page is highly specialized, providing structured guidelines for conducting sample testing and ensuring quality control in a manufacturing or production environment. The emphasis on detailed procedural steps indicates the importance of maintaining strict standards and consistency in the manufacturing process. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 25 Context: # 4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU Lassen sich die in 4.2 genannten Bedingungen zur Stichprobennahme nicht vollständig erfüllen, so kann in begründeten Fällen eine eingeschränkte MFU durchgeführt werden, für die Sonderregelungen zwischen Lieferanten und Abnehmer zu vereinbaren sind und unter dem Vermerk „Eingeschränkte MFU“ zu dokumentieren sind. # 4.4 Datenauswertung ## 4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells Das zu erwartende Verteilungsmodell hängt von der Merkmalsart ab. Für die wichtigsten Arten von Merkmalen (siehe auch VW 01056) sind die zugeordneten Verteilungsmodelle aus Tabelle 2 zu entnehmen. | Merkmalsart | Verteilungsmodell | |------------------------------|-------------------| | Längenmaß | N | | Durchmesser, Radius | N | | Geradheit | B1 | | Ebenheit | B1 | | Rundheit | B1 | | Zylinderform | B1 | | Linienform | B1 | | Flächenform | B1 | | Parallelität | B1 | | Rechtwinkligkeit | B1 | | Neigung (Winkligkeit) | B1 | | Position | B2 | | Koaxialität / Konzentrizität | B2 | | Symmetrie | B1 | | Rundlauf | B2 | | Planlauf | B2 | | Rauheit | B1 | | Unwucht | B2 | | Drehmoment | N | **Legende:** N: Normalverteilung B1: Betragsverteilung 1. Art B2: Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh-Verteilung) Für nicht aufgeführte Merkmalsarten kann in den meisten Fällen eine Zuordnung einer Verteilung nach der folgenden Regel erfolgen: - bei zweiseitiger oder einseitiger nach unten tolerierten Merkmalen eine Normalverteilung - und bei einseitig nach oben tolerierten Merkmalen eine Betragsverteilung 1. oder 2. Art Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Provided Visual Content **Localization and Attribution:** - There is a single page to analyze, containing one image. Hence, it will be referred to as **Image 1**. #### Image 1 Analysis: **Text Analysis:** 1. **Heading and Subheadings:** - **"4.3 Sonderregelung für eingeschränkte MFU"** - Special regulation for limited MFU. - **"4.4 Datenauswertung"** - Data Analysis. - **"4.4.1 Auswahl des zu erwartenden Verteilungsmodells"** - Selection of the expected distribution model. 2. **Main Text:** - **4.3:** This section indicates that if the conditions mentioned in section 4.2 for random sampling are not fully met, a limited MFU (Measurement for Uncertainty) can be conducted. This requires agreement between suppliers and customers and needs to be documented under the note "Eingeschränkte MFU." - **4.4.1:** This section explains that the selected distribution model depends on the type of feature. The distribution models for the most critical types of features (as per VW 01056) are provided in Table 2. 3. **Table 2 - Zuordnung von Merkmalsarten und Verteilungsmodellen (Assignment of Feature Types and Distribution Models):** - This table categorizes various feature types and assigns corresponding distribution models: - **Längenmaße:** Length measures - Normalverteilung (N) - **Durchmesser, Radius:** Diameter, radius - Normalverteilung (N) - **Geradheit:** Straightness - Betragsverteilung 1. Art (B1) - **Ebenheit:** Flatness - B1 - **Rundheit:** Roundness - B1 - **Zylinderform:** Cylindrical shape - B1 - **Linienform:** Line form - B1 - Additional attributes such as **Flächenform**, **Parallelität**, etc. with corresponding distribution models B1, B2, or N. 4. **Legende (Legend):** - **N:** Normalverteilung (Normal distribution) - **B1:** Betragsverteilung 1. Art (Distribution of the 1st type) - **B2:** Betragsverteilung 2. Art (Rayleigh distribution). 5. **Footnotes:** - Provides details on scenarios where features not listed can follow either normal distribution (N) or distribution type 1 or 2 based on the given rules. **Diagram and Chart Analysis:** - **Table 2:** This table is a key aspect containing a list of feature types and their corresponding distribution models. It is structured with feature types on the left and their distribution models on the right. - **Trends and Insights:** The table showcases the different distribution models based on the feature types, predominantly using normal and first-type distributions, with a smaller portion utilizing second-type distribution. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The text on the page delineates the process for selecting distribution models based on feature types. It highlights the importance of document agreements for certain deviations in sampling conditions and provides a systematic approach to categorize these feature types with appropriate distribution models. **Trend and Interpretation:** - A clear trend in the table is that many geometric and structural characteristics (e.g., straightness, flatness, roundness) align with the first-type distribution model (B1), suggesting a preference or norm for this method in process quality management. - The selection criteria for features not listed indicate a flexible, yet controlled approach to data analysis and measurement uncertainty. The presented information provides a structured approach to managing and documenting measurement uncertainties and distribution models for different feature types in quality management processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 26 Context: ``` ## 4.4.2 Test auf Ausreißer Mit Hilfe des verlustunabhängigen AusreißerTests nach VW 10133 ist zunächst zu ermitteln, ob die erfassten Messwerte Ausreißer enthalten. Ausreißer sind Messwerte, die so weit von den anderen Messwerten entfernt liegen, dass sie mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht aus derselben Grundgesamtheit stammen wie die übrigen Werte, wie z.B. fehlerhafte Messungen. Der AusreißerTest ist mit einer Aussagewahrscheinlichkeit von 99% durchzuführen. ### 4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kennwerte nehmen Im Fall identifizierter Ausreißer werden diese bei der Berechnung der statistischen Kennwerte nicht berücksichtigt. Die Ausreißer dürfen aber nicht gelöscht werden. Sondern sie sind in der grafischen Darstellung des Einzelverlaufes entsprechend zu kennzeichnen, und ihre Anzahl ist in der Dokumentation anzugeben. ### 4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungstiefe Mit Hilfe des verlustunabhängigen Run-Tests nach Swed-Eisenhardt (siehe [1]) ist zu ermitteln, ob sich die Fertigungstiefe während der Stichprobenahme systematisch geändert hat. Die systematische Änderung der Fertigungstiefe kann z.B. durch Temperaturunterschiede oder durch werkzeugspezifischen Trendverlauf (Trendverlauf). Dieser Test ist mit einer Aussagewahrscheinlichkeit von 95% durchzuführen. Falls nur die Häufigkeitsverteilung klassierter Messwerte erfasst wurde, lässt sich dieser Test nicht anwenden. ### 4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell Die erfassten Messwerte sind zu prüfen, ob sie eine signifikante Abweichung von dem Verteilungsmodell aufweisen, das für das betreffende Merkmal festgelegt wurde. Dazu ist im Fall einer festgelegten Normalverteilung der Epps-Pulley-Test (siehe ISO 5479) und im Fall eines anderen festgelegten Verteilungsmodells, z.B. bei einer Belastungsverteilung 1. oder 2. Art, der Chi-Quadrat-Test (siehe [1]) mit einer Aussagewahrscheinlichkeit von 95% anzuwenden. Eine Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell kann z.B. durch unterschiedliche Materialienberger der Stichprobenahme entstehen (Mischverteilung, siehe Beispiel 1 in Abschnitt 5). Eine Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell kann z.B. durch Stichprobenentnahmen von verschiedenen Werkzeugen entstehen (Mischverteilung, siehe auch Beispiel 3, in Abschnitt 5). ### 4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung Im Fall einer festgelegten oder einer nach den Kriterien (1.13), (1.22) größeren Normalverteilung, in dem die Messwerte keine signifikante Abweichung vom Verteilungsmodell aufweisen, erfolgt die Berechnung der Fähigkeitskennwerte nach der Tolerierung nach den Formen (2.1) bis (2.5), wobei die Streuungsgrenzen nach (2.6) ermittelt werden. ### 4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell Im Fall eines festgelegten Verteilungsmodells, z.B. Betragsermittlung 1. oder 2. Art, in dem die Messwerte keine signifikante Abweichung vom Verteilungsmodell aufweisen, erfolgt die Berechnung der Fähigkeitskennwerte nach den Formen (2.1) bis (2.5), wobei die Kenwerte der einzuspeisenden Verteilung nach den Formen (2.15) und (2.16) bzw. (2.24) und (2.25) mit Hilfe der genäherden Funktion (2.18) bzw. (2.27) ermittelt und die Streuungsgrenzen nach den genäherden Funktionen (2.19) bzw. (2.22) berechnet werden können. ``` Image Analysis: **Text Analysis:** 1. **Image 1:** - **Text Detected:** - **Title:** Test auf Ausreißer - **Sections:** - 4.4.2 Test auf Ausreißer - 4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kennwerte nehmen - 4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage - 4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell - 4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung - 4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell **Content Analysis & Significance:** - **4.4.2 Test auf Ausreißer:** Provides guidelines on how to conduct an outlier test using VW 10133 standard, specifying that extreme values should be removed if they deviate significantly from other measurements. The test aims to ensure a 99% confidence level in identifying outliers. - **4.4.3 Ausreißer aus der Berechnung der statistischen Kennwerte nehmen:** Discusses removing identified outliers from statistical calculations. Instead of deleting them, outliers should be marked and documented. - **4.4.4 Test auf Änderung der Fertigungslage:** Details the method to detect systematic changes in production position using Swed-Eisenhard run tests, ensuring a 95% probability of detecting significant changes due to factors like temperature or tool wear. - **4.4.5 Test auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell:** Describes the procedure to assess if measurements significantly deviate from the defined distribution model, using tests like the Epps-Pulley test or Chi-square test, with a 95% confidence level. Examples of misdistribution are provided in Section 5. - **4.4.6 Auswertung nach Normalverteilung:** Outlines the evaluation process when there's a significant deviation from normal distribution using specific formulas (2.1) to (2.5) based on tolerance and capability indicators. - **4.4.7 Auswertung nach festgelegtem Modell:** Explains the evaluation following a set distribution model using defined formulas to measure capability indicators and calculation limits, ensuring proper assessment protocols. **Contextual Significance:** - This document page is part of a larger technical manual or standard, specifically VW 101 30: 2005-02, section 4.4, related to quality control and statistical methods for production processes. The text ensures precision and accuracy in manufacturing by outlining standardized test procedures for identifying and handling data outliers and deviations. This contributes to maintaining high-quality production standards by providing structured methods to detect and address anomalies in measurements and processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 27 Context: 4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung --------------------------- Ergibt sich aus dem statistischen Test ein Widerspruch zwischen den erfassten Messwerten und dem festgelegten Verteilungsmodell, oder lässt sich zum betrachteten Fertigungsmerkmal kein passendes Verteilungsmodell finden, so erfolgt eine verteilungsfreie Berechnung der Fähigkeitskennnwerte nach den Formeln (2.29) bis (2.40). 4.5 Dokumentation ---------------- Die Dokumentation einer MFU bezüglich eines Merkmals muss folgende Informationen und Darstellungen enthalten: ### Kopfdaten: - Abteilung, Bearbeiter und Erstellungsdatum - Angaben über das Teil - Benennung, Nennmaß und Toleranz des Merkmals - Maschinenangaben - Prüfmittelangaben - Zeitraum der Fertigung ### Ergebnisse: - Grafische Darstellung des Einzelwerteverlaufs mit den Stichprobenmittelwerten mit Grenzlinien des Toleranzintervalls (sofern Einzelwerte erfasst wurden) - Histogramm mit dem eingepassten Verteilungsmodell, Grenzlinien des Toleranzintervalls und Streubereichs, sowie Mittelwert- bzw. Medianwertlinie - Darstellung in Wahrscheinlichkeitsnetz mit dem eingepassten Verteilungsmodell, Grenzlinien des Toleranzintervalls und Streubereichs, sowie Mittelwert- bzw. Medianwertlinie (siehe [2]) - Anzahl der gemessenen Werte - Anzahl der ausgewerteten Messwerte oder gefundenen Ausreißer - Schätzwerte der Fertigungslage - Schätzwerte der Streubreitegrenzen oder Schätzwert der Streubreite - Das angewandte Verteilungsmodell - Das Ergebnis des Tests auf Änderung der Fertigungslage - Das Ergebnis des Tests auf Abweichung vom festgelegten Verteilungsmodell - Berechnete Fähigkeitskennwerte für Cm und Cmk (auf zwei Stellen nach dem Komma) - Geforderte Grenzwerte für Cm und Cmk ### Hinweise und Bemerkungen: - Gegebenenfalls Hinweis auf eingeschränkte MFU - Gegebenenfalls besondere Vereinbarungen zwischen Lieferanten und Abnehmer - Gegebenenfalls besondere Ereignisse während der Stichprobenahme Image Analysis: ### Text Analysis #### Image 1 1. **Localization and Attribution:** - The image is located centrally. - It is labeled as **Image 1**. 2. **Text Analysis:** - **Section Titles and Subsections:** - The text is a snippet from a document detailing procedures and evaluations related to "Verteilungsfreie Auswertung" (Distribution-Free Evaluation) and "Dokumentation" (Documentation). - Main sections are labeled as **4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung** and **4.5 Dokumentation**. - "Seite 27 VW 101 30: 2005-02" indicates it is page 27 of a VW (Volkswagen) procedural document from 2005, version 02. - **Main Content Summary:** - **4.4.8 Verteilungsfreie Auswertung:** Discusses the statistical test for determining consistency between measured values and a distribution model. If no suitable distribution model is found, capability values are calculated using specific formulas (2.29 and 2.40). - **4.5 Dokumentation:** Outlines required information and representations for documenting a test feature, including: - **Header Data:** Department, editor, creation date, part information, naming, nominal size, tolerance of feature, machine details, test equipment, and production period. - **Results:** Graphical representation of individual value progression, histograms, distribution models, number of measured values, outliers, capability indices (Cm, Cmk), and specific agreements during sampling. ### Scene and Activity Analysis - The scene appears to be a scanned or digitally captured page from a corporate procedural document. - There are no active scenes or visible activities as it is text-based documentation. ### Object Detection and Classification - The image contains only text and is classified under documents or written materials. ### Contextual Significance - The documentation appears to be directed towards quality assurance and statistical evaluation in a manufacturing or production setting within the automobile industry. - It serves as a guide for documenting and evaluating test features of production components, ensuring compliance with specified tolerances and statistical models. ### Conclusion - **Key Insight:** This document page is part of a procedural manual providing guidelines for statistical evaluation and documentation of test features in production, emphasizing the importance of accurate and detailed documentation to ensure quality control in manufacturing processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 28 Context: # 4.6 Ergebnisauswertung Ob eine Maschine bezüglich der Fertigung eines betrachteten Merkmals als fähig bewertet werden kann, hängt von der folgenden Ergebnisauswertung ab: Ergebnis bei einer Auswertung \( c_{\text{ausreißer}} \) ist deren Ursache zu klären. Ausreißer dürfen nur durch fehlerhafte Messverfahren verursacht werden oder durch den Ausreißer selbst, aufgrund der festgelegten Toleranzschwellen nicht fähig zu beurteilen. Werden mehr als 5 % der ersten Messwerte dafür mehr als 2 Werte als Ausreißer identifiziert, dann ist zu untersuchen, ob der Prüfprozess fehlerhaft ist. Die MFU ist dann gegebenenfalls zu wiederholen. Hat sich die **Fertigungseigenschaft** während der Stichprobenahme signifikant geändert, so muss in der Regel deren Ursache bekannt und deren Wirkung akzeptabel sein, um die Voraussetzung zur Maschinenfähigkeit zu erfüllen (Annahme siehe letzten Absatz des Abschnitts). Liegt eine **einheitliche Ausreißerverteilung** vor und lässt sich kein anderes Verteilungsmodell den betrachteten Merkmalen widerspruchsfrei zuordnen, so muss die Ursache bekannt und die Wirkung akzeptabel sein. Sofern nichts anderes vereinbart, müssen die ermittelten Fähigkeitskennwerte bei einem effektiven Stichprobenumfang von \( n_{s} \geq 50 \) (d.h. ohne Ausreißer) die Forderung \[ \hat{c}_{mk} \geq 2,20 \quad \text{und} \quad \hat{c}_{mk} \geq 1,67 \] für ein zweifelsfrei toleriertes Merkmal \[ c_{mk} \geq 1,67 \] für ein einseitig toleriertes Merkmal erfüllen, um die Maschinen als fähig beurteilen zu können. Dabei sind zum Vergleich mit den Grenzwerten die ermittelten Fähigkeitskennwerte auf zwei Stellen nach dem Komma zu runden, so dass z.B. ein ermittelter Wert von \( \hat{c}_{mk} = 1,665415 \) mit der sich daraus ergebenen Rundung von 1,67 die Forderung noch erfüllt. Bei einem effektiven Stichprobenumfang \( 20 \leq n_{s} < 50 \) sind entsprechend größere Grenzwerte einzuhalten. Für einige Stichprobenumfänge sind in Tabelle 3 die angepassten Grenzwerte angegeben. Bei Vereinbarung anderer Grenzwerte auf der Basis von \( n_{s} \geq 50 \) sind die entsprechenden angepassten Grenzwerte nach Formel (3.7) bis (3.9) zu ermitteln. ## Tabelle 3 - Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit für \( 20 \leq n_{s} < 50 \) | \( n_{s} \) | \( \hat{c}_{mk} \) | \( c_{mk} \) | |-------------|-------------------|---------------| | 20 | 2,28 | 1,93 | | 25 | 2,19 | 1,85 | | 30 | 2,13 | 1,79 | | 35 | 2,08 | 1,75 | | 40 | 2,05 | 1,72 | | 45 | 2,02 | 1,70 | | 50 | 2,00 | 1,67 | Ergibt sich ein Fähigkeitskennwert, der kleiner ist als der entsprechende Grenzwert, dann ist die Maschine als nicht fähig zu beurteilen. Image Analysis: ### Image Analysis #### 1. Localization and Attribution - **Image:** Single image. - Located centrally on the page. #### 2. Object Detection and Classification - **Objects Detected:** - Text blocks. - Table (Tabelle 3). #### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description:** - The image seems to be a scanned document page or a screenshot of a textual document. - The text is primarily in German and discusses criteria for evaluating machine production capabilities. #### 4. Text Analysis - **Text Detected:** - Main Header: "4.6 Ergebnisbeurteilung" - Sub-headers and paragraphs discussing various aspects of evaluating machine production features and their tolerances. - Mathematical symbols and formulas indicating statistical values and acceptance criteria. - **Key Text Elements and Their Significance:** - The document part is about "Ergebnisbeurteilung" which translates to "Result Evaluation." - It details how to determine if a machine can be considered capable concerning a particular production feature. - Discusses conditions under which deviations (Ausreißer) must be addressed. - Contains formulas critical for determining machine capability indexes (Cm and Cmk). - References the consistency and adjustment of tolerance limits. - Contains a table (Tabelle 3) listing the thresholds for capability indices for different sample sizes. #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Table Analysis:** - **Table Content:** Tabelle 3 shows the "Grenzwerte zur Maschinenfähigkeit" (Threshold values for machine capability) for sample sizes from 20 to 50. - **Columns:** - \( n_0 \) - Sample size. - \( \bar{C}_m \) and \( \bar{C}_{mk}^2 \) - represent different capability indices. - **Data Points:** - 20: 2.28, 1.93 - 25: 2.19, 1.85 - 30: 2.13, 1.79 - 35: 2.08, 1.75 - 40: 2.05, 1.72 - 45: 2.02, 1.70 - 50: 2.00, 1.67 - **Trend and Interpretation:** - The table displays decreasing values for capability indices as the sample size increases. - Indicates tightening tolerance and increased scrutiny with larger sample sizes. #### 6. Product Analysis - Not Applicable (NA). #### 7. Anomaly Detection - **Possible Anomalies:** - NA. #### 8. Color Analysis - **Color Composition:** - Predominantly black and white. - Standard format for a document scan or screenshot of a text-based document. #### 9. Perspective and Composition - **Perspective:** - The image is taken from a direct, front-facing view commonly used for document digitization. - **Composition:** - Text is structured and organized into headings, paragraphs, and a table. #### 10. Contextual Significance - **Context:** - This section is likely part of a larger technical or quality manual, addressing processes and criteria for machine capability evaluations in a manufacturing context. - **Contribution:** - Provides specific guidelines and numerical thresholds crucial for the technical assessment of machinery. - Ensures consistency and standardization in production quality assessments. ### Summary The analyzed image is a document page from a technical manual discussing criteria for machine capability evaluation. It outlines conditions under which machines are evaluated, introduces statistical formulas, and provides a critical table of threshold values for different sample sizes to ensure production quality. The analysis centers around this structured text and numerical data that help in determining machine capabilities in a manufacturing setup. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 29 Context: 4.7 Maschinenoptimierung Für den Fall, dass die Maschinenfähigkeit bezüglich des untersuchten Merkmals nicht nachgewiesen werden konnte, sind Maßnahmen zur Maschinenoptimierung erforderlich. Dazu sind die entsprechend Einfluss nehmenden Faktoren zu identifizieren (z. B. mittels statistischer Versuchs-methodik (DOE)) und zu beseitigen. 4.8 Behandlung nicht fähiger Maschinen Lässt sich die Maschinenfähigkeit mit wirtschaftlich vertretbaren Maschinenoptimierungen nicht erreichen, so sollte zunächst mit Hilfe der statistischen Toleranzenrechnung nach VW 01057 untersucht werden, ob eine Toleranzerweiterung zur Erreichung der Maschinenfähigkeit möglich ist. Ist auch durch diese Maßnahmen keine Maschinenfähigkeit zu erreichen, so ist zu entscheiden, ob die Maschine nach schriftlich vereinbarten Sonderregelungen abgenommen wird oder nicht. Diese Sonderregelungen sollten folgende Punkte enthalten: - Begründungen für die Abnahme - Risiko- und Kostenbetrachtungen - gegebenenfalls einschränkende Fertigungs- und zusätzliche Prüfbedingungen - Angabe der Verantwortlichkeit Image Analysis: ### Image Analysis **Localization and Attribution:** - **Position Identification:** - This document appears to be a single-page text document. - No images are present on this page. ### Text Analysis: - **Detected Text:** - Main Text Sections: - **Heading:** - "Maschinenoptimierung" (4.7) - "Behandlung nicht fähiger Maschinen" (4.8) - **Body Text:** - "Bei einem ermittelten Fähigkeitskennwert c_mk ≥ 2,33 ..." - "Für den Fall, dass die Maschinenfähigkeit bezüglich des untersuchten Merkmals nicht nachgewiesen werden konnte, sind Maßnahmen zur Maschinenoptimierung erforderlich..." - "Lässt sich die Maschinenfähigkeit mit wirtschaftlich vertretbaren Maschinenoptimierungen nicht erreichen, so sollte zunächst..." - Subpoints under “Behandlung nicht fähiger Maschinen” include: - Begründungen für die Abnahme - Risiko- und Kostenbetrachtungen - gegebenenfalls einschränkende Fertigungs- und zusätzliche Prüfbedingungen - Angabe der Verantwortung - **Text Analysis:** - The text pertains to machine optimization and dealing with machines that do not meet capability requirements. - Section 4.7 outlines steps for machine optimization if the machine capability could not be demonstrated. - Section 4.8 details steps to address non-capable machines when optimization is economically unfeasible, suggesting statistical tolerance adjustments and other economic considerations. - Points to consider when accepting machines with special arrangements include justification for acceptance, risk and cost considerations, potential restrictive manufacturing conditions, and specifying responsibility. ### Color Analysis: - **Dominant Colors:** - The document is primarily black and white. - The text is black on a white background, maintaining high contrast and readability. ### Perspective and Composition: - **Perspective:** - The document is presented in a standard block text format typical of technical documents and instructions. - **Composition:** - The layout is straightforward, with headings, numbered sections, and bullet points to organize information efficiently. - The headings are clearly defined in bold, making it easy to discern different sections at a glance. ### Contextual Significance: - **Overall Document Context:** - The document is part of a technical instruction manual or specification guide likely dealing with machine operational standards and optimization protocols. - **Contribution to Message:** - The text contributes to the overall message by providing detailed guidelines and procedures for ensuring machine capability and steps to take when machines do not meet required standards. ### Tables and Diagrams: - **Presence:** - None are present in the provided page. ### Process Flow (Ablaufprozesse): - **Described Processes:** - The process for determining machine capability and subsequent optimization steps if initial capability is not demonstrated. - The process for managing machines that are not capability-compliant, including tolerance adjustments and special agreement approvals. ### Trend and Interpretation: - **Trends:** - Emphasis on systematic evaluation and optimization of machine capabilities. - Consideration of economic feasibility and pragmatic solutions when direct optimization is not viable. ### Summary: The document provides detailed procedural guidance on machine optimization and handling non-capability machines, emphasizing statistical methods, economic considerations, and clear responsibility delineation. The structured composition enhances clarity, making it a practical reference for technical personnel in manufacturing or quality assurance roles. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 30 Context: ``` # 5 Beispiele ## Beispiel 1: Wellenburchmesser mit einem Nennmaß von 20 mm, einem Mindestmaß von \( G_L = 19.7 \, \text{mm} \) und einem Höchstmaß von \( G_H = 20.3 \, \text{mm} \) Aus den \( n = 50 \) Messwerten der Stichprobe ergeben sich durch die statistischen Tests keine Ausreißer, keine signifikante Lageänderung und keine signifikante Abweichung von einer zu erwartenden Normalverteilung. Es wurden folgende Stichprobenkenngrößen ermittelt: - \( \bar{x} = 20.05 \, \text{mm} \) - \( s = 0.05 \) Es ergeben sich daher nach Formel (2.11) aus den Stichprobenkenngrößen die folgenden Schätzerwerte der Streubreitegrenzen für die normalverteilte Grundgesamtheit: - \( x_{0.135} = \bar{x} - 3 - 0.05 \, \text{mm} = 19.99 \, \text{mm} \) - \( x_{99.865} = \bar{x} + 3 + 0.05 \, \text{mm} = 20.21 \, \text{mm} \) und daraus ergeben sich schließlich die folgenden Fähigkeitskenngrößen: - \( C_m = \frac{G_H - G_L}{x_{99.865} - x_{0.135}} = \frac{20.3 - 19.7}{20.2 - 19.99} = 2.0 \) - \( C_{mk} = \min \left( \frac{G_H - \bar{x}}{ \bar{x} - x_{0.135}}, \frac{G_L - \bar{x}}{x_{99.865} - \bar{x}} \right) = \min \left( \frac{20.3 - 20.05}{20.2 - 20.05}, \frac{19.7 - 20.05}{20.21 - 20.05} \right) = \min \left( \frac{0.25}{0.15}, \frac{-0.35}{0.16} \right) = 1.67 \) Durch die ermittelten Fähigkeitskenngrößen wird somit nachgewiesen, dass die Maschine bezüglich des betrachteten Wellenburchmessers die Fähigkeitsanforderungen gerade noch erfüllt. ![Bild 12 - Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Normalverteilung und den Fähigkeitskennwerten \( C_m = 2.0 \) und \( C_{mk} = 1.67 \)](Bild12) ``` Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Image Location and Numbers:** - There is a single image on the page. - It is numbered as **Image 1**. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - Objects present: Bar graph with overlaid normal distribution curve, labelled axes, reference lines, and data points. #### 4. Text Analysis - **Text Extraction:** - The document contains several blocks of German text explaining a statistical example. - Key textual elements extracted: - "Beispiel 1:" introduces the example. - Detailed calculations of statistical limits and capability indices. - Labels and descriptions for the graph such as "Bild 12 - Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Normalverteilung und den Fähigkeitskennwerten 𝑐_𝑚 = 2,0 und 𝑐_𝑚𝑘 = 1,67." - **Text Content Significance:** - The text provides a detailed explanation of a capability study for a manufacturing process involving shaft diameters. - Descriptions include statistical calculations and figures, leading up to the interpretation of a normal distribution graph. #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Image 1:** - **Axes and Scales:** - X-axis: Labeled "Messwert" (measurement value), ranging approximately from 19.70 to 20.30. - Y-axis: Labeled "Häufigkeit" (frequency), symbolizing the count or frequency of measurements. - **Legends and Labels:** - G_u = 19.7 - 𝑥₀.₀₁₃₅% = 19.9 mm - μ = 20.05 mm - 𝑥₉₉.₈₆₅% = 20.2 mm - G_o = 20.3 - **Key Insights:** - The graph visually represents the distribution of shaft measurements around a mean (μ) of 20.05 with labels indicating the specific percentile points (𝑥₀.₀₁₃₅% and 𝑥₉₉.₈₆₅%). - The capability indices 𝑐_𝑚 and 𝑐_𝑚𝑘 calculated (2.0 and 1.67 respectively) suggest that the process capability barely meets the specified quality requirements. #### 6. Product Analysis - **Image 1:** - Products depicted: Shaft measurement values. - Features: The key feature being measured is the diameter of the shafts, which are represented in terms of measurement values. #### 8. Color Analysis - **Image 1:** - The image is primarily composed of black and white. - The graph features a grey-shaded histogram overlaid by a black normal distribution curve, depicting the normal distribution of the data. #### 9. Perspective and Composition - **Image 1:** - The image is composed in a clear and straightforward manner, with the histogram centred on the page and overlaid by a normal distribution curve. - The text and labels are strategically placed around the graph to enhance readability and comprehension. #### 13. Graph Numbers - **Image 1:** - Not specific numerical data points listed in detail on the graph that require extraction line-by-line. - Data points and values for capability indices and percentiles are summarized in the annotations around the graph. #### Additional Aspects: - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - References to types such as 𝑐_𝑚 (Process Capability Index) and 𝑐_𝑚𝑘 (Corrected Process Capability Index) are present, demonstrating the specific measures used to evaluate the process capability. #### Contextual Significance - **Image 1:** - The image serves as a visual illustration of the statistical analysis results discussed in the text. - It enhances the reader's understanding of the process capability by visualizing the distribution of measurements. #### Trend and Interpretation - **Image 1:** - Clear visual representation of a normal distribution with process capability indices indicating that the machine just meets the capability requirements. Overall, the combination of textual explanations and graphical representation effectively communicates the statistical analysis of the manufacturing process to the reader. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 31 Context: # Beispiel 2 Bohrung mit einer maximal zulässigen Positionsabweichung von \( G_0 = 0,2 \, \text{mm} \). Aus den n = 50 Messwerten der Stichprobe ergaben sich durch die statistischen Tests keine Ausreißer, keine signifikanten Lageänderungen und keine signifikante Abweichung von einer zu erwartenden Betragsverteilung. Es wurden folgende Stichprobenkennwerte ermittelt: \[ \mu = 0,038 \, \text{mm} \quad \text{und} \quad \sigma = 0,02 \, \text{mm} \] Aus den Stichprobenkennwerten ergibt sich das Verhältnis: \[ \frac{\mu}{\sigma} = \frac{0,038}{0,02} = 1,9 \] Da dieser Wert aufgrund der Zufallsstreuung der Stichprobenkennwerte kleiner als der Grenzwert 1,9131 nach Bedingung (2.23) ist, wird das Verhältnis auf diesen Grenzwert gesetzt, woraus sich wiederum eine Exzentrizität von \( z = 0 \) ergibt. Damit lässt sich der zweite Parameterwert der angepassten Betragsverteilung 2. Art nach dem Sonderfall (2.26) wie folgt berechnen: \[ \sigma_{1.3395} = 1,526 \cdot \sigma = 1,526 \cdot 0,02 \, \text{mm} = 0,0305 \, \text{mm} \] Nach Formel (2.27) ergeben sich schließlich die Schätzwerte der Streubereichsgrenzen: \[ x_{9.8695} = 5,5485 - x_{10.1359} = 5,5485 - 0,02 = 5,5485 \, \text{und} \quad x_{10.1359} = 0,0773 - \sigma = 0,0773 - 0,02 \, \text{mm} = 0,0016 \, \text{mm} \] Nach den Formeln (2.3) und (2.4) ergeben sich schließlich die folgenden Fähigkeitskennwerte: \[ C_{mk} = \frac{x_{9.8695} - x_{10.1359}}{G_0} = \frac{0,111 - 0,0016}{0,2} = 1,83 \] \[ C_{mk} = \frac{G_0 - \mu}{\sigma} = \frac{0,2 - 0,038}{0,111 - 0,038} = 2,22 \] ![Bild 13 - Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Betragsverteilung 2. Art und den Fähigkeitskennwerten \( C_{mk} = 1,83 \) und \( C_{mk} = 2,22 \)](reference_to_image) Durch den ermittelten Kennwert \( C_{mk} \) wird somit nachgewiesen, dass die Maschine bezüglich der Positionsabweichung einer Bohrung die Fähigkeitstagsforderung gut erfüllt. Für den Kennwert \( C_{mk} \) ergbit sich aber eine Information über die Fertigungslage, wobei der kleinere \( C_{mk} \) Wert angibt, dass dieser näher an der natürlichen Grenze Null liegt als am Höchstmaß. Image Analysis: ### Analysis of the Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Image 1:** Positioned at the lower half of the page. - **Text Content:** Located at the upper half and bottom half surrounding the image. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1: Line Graph** - **Objects Detected:** - X-axis: Labeled "Messwert" (Measurement Value) - Y-axis: Labeled "Häufigkeit" (Frequency) - Curve depicting a distribution - **Key Features:** - A curve representing a probability distribution. - Specific points marked on the curve: \( x_{0.135} \), \( \mu \), and \( x_{99.865\%} \). - Annotations indicating specific values and areas of interest. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** - **Scene Description:** A line graph is presented. - **Activities:** The graph illustrates the results of a production process using a model of a certain type of distribution (2nd type). #### 4. Text Analysis - **Text Detected and Content:** - "Beispiel 2:" — Example 2 - "Bohrung mit einer maximal zulässigen Positionsabweichung von G₀ = 0,2 mm." — Drilling with a maximum permissible positional deviation of G₀ = 0.2 mm. - Several lines of calculations and explanations describing the statistical testing and results. - "Bild 13 veranschaulicht das Auswertergebnis" — Figure 13 illustrates the evaluation result. - "Bild 13 - Beispiel einer Fertigung mit dem Modell einer Betragsverteilung 2. Art und den Fähigkeitskennwerten ..." — Figure 13 - Example of manufacturing with the model of a 2nd type distribution and the capability indices \( C_m = 1.83 \) and \( \hat{C_{mk}} = 2.22 \). #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Image 1: Line Graph** - **Axes and Scales:** - X-axis (Messwert): Range from 0.00 to 0.20 - Y-axis (Häufigkeit): No specific values marked on the graph. - **Data and Trends:** - The graph shows a bell-shaped curve representing the frequency of measurement values centered around a mean \( \mu \). - Points \( x_{0.135} \) and \( x_{99.865\%} \) represent specific values that likely denote bounds related to the distribution. #### 6. Product Analysis - **No products detected.** #### 7. Anomaly Detection - **No anomalies detected.** #### 8. Color Analysis - **Not applicable (greyscale document).** #### 9. Perspective and Composition - **Image 1:** - **Perspective:** Front-facing view of the graph. - **Composition:** The graph is centered horizontally on the page, with annotations and text above and below it providing context. #### 10. Contextual Significance - **Text and Graph Contribution:** - The text provides a detailed mathematical and statistical analysis of a drilling process with specific positional deviation constraints. - The graph illustrates the capability indices derived from the statistical model, reinforcing the theoretical explanations provided in the text. #### 11. Metadata Analysis - **None available from the screenshot.** #### 12. Graph and Trend Analysis - **Image 1:** - **Trends and Significance:** - The graph shows how the actual measurement values are distributed around a mean value, conforming to a certain type of distribution. - Capability indices \( C_m \) and \( \hat{C_{mk}} \) provide insights into the precision and reliability of the manufacturing process. #### 13. Graph Numbers - **Not applicable, no specific data points other than label values.** #### Additional Aspects - **Ablaufprozesse (Process Flows):** - The text describes a process pertaining to drilling and the statistical evaluation of the process accuracy. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - Detailed explanation of statistical methods used. - Calculations to determine process capability indices. - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - The document explicitly mentions a "2nd type of distribution" model. - **Trend and Interpretation:** - The trend indicates that the drilling process is statistically evaluated and meets the specified criteria. - \( C_m \) and \( \hat{C_{mk}} \) signify good process capability. - **Tables:** - None detected. Overall, this document provides a thorough statistical analysis of a drilling process's positional deviation and uses graphical representation to support the textual explanation. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 32 Context: # Seite 32 ## WV 101 30: 2005-02 ### Beispiel 3: Wellendurchmesser mit einem Nennmaß von 20 mm, einem Mindestmaß von \( G_L = 19,7 \, \text{mm} \) und einem Höchstmaß von \( G_S = 20,3 \, \text{mm} \). Aus den \( n = 50 \) Messerwerten der Stichprobe ergeben sich durch die statistischen Tests keine Ausreißer und keine signifikanten Lagenabweichungen, aber eine signifikante Abweichung von einer zu erwartenden Normalverteilung. Es erfolgt daher eine verteilungsfreie Auswertung nach Abschnitt 3.2.2. Dazu werden folgende Stichprobenkenngrößen ermittelt: \[ \bar{x} = \overline{x} = 20,202 \, \text{mm}, \quad x_{\max} = 20,199 \, \text{mm} \quad und \quad x_{\min} = 19,85 \, \text{mm} \] Korrekturfaktor nach Formel (2.38) und Tabelle 1: \[ k = \frac{6}{d_n} = \frac{6}{5} = 1,33 \] Spannweite nach Formel (2.37): \[ R = x_{\max} - x_{\min} = (20,19 - 19,85) \, \text{mm} = 0,34 \, \text{mm} \] Nach Formel (2.36): \[ x_c = \frac{x_{\max} + x_{\min}}{2} = \frac{20,19 + 19,85}{2} = 20,02 \, \text{mm} \] Schätzwerte für Streubreichsgrenzen nach Formel (2.35): \[ \hat{k}_0 = \bar{x} - k \frac{R}{2} = \left(20,02 - 1,33 \cdot \frac{0,34}{2}\right) \, \text{mm} = \frac{20,246}{19,794} \, \text{mm} \] Somit ergeben sich nach den Formeln (2.29) und (2.30) die Fähigkeitenkenngrößen: \[ \hat{c}_m = \frac{G_S - G_L}{\bar{x} - \hat{x}_u} = \frac{20,3 - 19,7}{20,246 - 19,794} = 1,33 \] \[ \hat{c}_{mk} = \min \left( \frac{G_S - \bar{x}}{\bar{x} - \hat{x}_u}, \frac{G_S - G_L}{\bar{x} - \hat{x}_{m}} \right) = \frac{20,3 - 20,02}{20,246 - 20,02} = 1,24 \] **Bild 14** - Beispiel einer Fertigung ohne definiertes Verteilungsmodell mit den Fähigkeitenkenngrößen \( c_m = 1,33 \) und \( c_{mk} = 1,24 \). Aus den ermittelten Fähigkeitenkennwerten ist zu entnehmen, dass die Maschine bezüglich des betrachteten Merkmals nicht die Fähigkeitenanforderung erfüllt. Ein interessanter Hinweis in diesem Zusammenhang liefert die signifikante Abweichung von einer erwarteten Normalverteilung. Denn damit wird Optimierungspotential erkennbar, wie hier im Fall einer Mischverteilung. Image Analysis: ### Image Localization and Attribution: - **Image Location**: The page contains a text block followed by a chart at the bottom. - **Image Numbering**: - **Image 1**: Text block containing equations and explanations. - **Image 2**: Bar chart. ### Object Detection and Classification: - **Image 1**: - **Objects**: Text, equations, numerical values. - **Category**: Mathematical/Engineering text and calculations. - **Image 2**: - **Objects**: Bar chart, axes, numerical values. - **Category**: Data visualization/chart. ### Scene and Activity Analysis: - **Image 1**: - **Scene**: The text describes a statistical analysis related to quality control in manufacturing. It includes formulas and calculated values. - **Activities**: Calculation, explanation of statistical methods, and quality assessment. - **Image 2**: - **Scene**: A bar chart visualizing frequency distribution. - **Activities**: Displaying and interpreting data related to quality metrics. ### Text Analysis: - **Image 1**: - **Extracted Text**: - The text describes an example of inspecting wave diameter, specifics of measurement such as mean, maximum, and minimum values. - Explanations include correction factors, span width, and various formulas to identify capability indices (e.g., \( \text{k}_0, \text{c}_{mk} \)). - **Significance**: This text is crucial for understanding the statistical methods and formulas used for determining process capability and how it applies to quality control. - **Image 2**: - **Extracted Text**: - Caption: “Bild 14 - Beispiel einer Fertigung ohne definiertes Verteilungsmodell mit den Fähigkeitskennwerten c_{\text{m}} = 1,33 und c_{\text{mk}} = 1,24” - **Significance**: This indicates an example manufacturing process with capability indices highlighting areas of improvement or deviation from expected distributions. ### Diagram and Chart Analysis: - **Image 2**: - **Axes**: - X-axis: Measurement values (Messwert) ranging from 19.7 to 20.3 mm. - Y-axis: Frequency (Häufigkeit), though the units are not clearly indicated. - **Legend/Labels**: The chart visualizes a histogram of measurement values with key markers (G_{\text{u}}, \(\bar{x}\), x_{30%}, x_{70%}, x_{0}). - **Data Trends**: The chart shows a skewed distribution of measurements, likely indicating a process deviation from normal distribution. ### Anomaly Detection: - **Image 2**: - **Unusual Elements**: The skew in the histogram suggests a potential issue in the manufacturing process, indicating process intervention may be necessary. ### Color Analysis: - **Image 2**: - **Color Composition**: Predominantly grayscale, with bars in a dark gray shade against a light gray background. - **Impact**: The monochrome color scheme focuses attention on the data without distractions, reinforcing the analytical nature of the content. ### Perspective and Composition: - **Image 2**: - **Perspective**: Front view, standard perspective for reading charts. - **Composition**: Centralized bar chart with labels and markers clearly identified, adhering to typical data representation standards for clarity. ### Contextual Significance: - **Overall Document Context**: The image and accompanying text contribute to a technical document, likely a manual or guideline for quality control in manufacturing, demonstrating how to apply statistical methods to assess and improve manufacturing processes. ### Graph and Trend Analysis: - **Image 2**: - **Trends**: The bar chart shows that most measurements fall within a certain range, but there is a significant tail, indicating non-normal distribution which might affect quality control processes. - **Significance**: This trend helps identify potential issues in the manufacturing process that require correction and highlights the importance of continuous process monitoring. ### Graph Numbers: - The histogram shows bars corresponding to measurement values ranging from: - 19.7 to 19.8 mm - 19.85 to 19.9 mm - 19.95 to 20.0 mm - 20.05 to 20.1 mm - 20.15 to 20.2 mm - 20.25 to 20.3 mm ### Tables: - **Image 1**: - **Table**: Contains calculated values such as mean (\(\bar{x}\)), correction factors, span width (R), and capability indices (\(c_m\) and \(c_{mk}\)). - **Content Description**: These values summarize the statistical assessment necessary for evaluating the capability of the manufacturing process. Overall, the images provide a detailed look into the application of statistical methods in evaluating and improving manufacturing processes. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 33 Context: # 6 Mitgelte Unterlagen - VW 010 56 Zeichnungen; Form- und Lagetoleranzen - VW 010 57 Statistische Toleranzrechnung von Maßketten - VW 101 33 Test auf Außerßer - DIN 55319 Qualitätsfähigkeitskenngrößen - ISO 5479 Statistical interpretation of data – Tests for departure from the normal distribution # 7 Literaturnhinweise [1] Graf, Henning; Stange, Willich, Formeln und Tabellen der angewandten mathematischen Statistik, Springer-Verlag, Dritte Auflage, 1987 [2] Kühlmeyer M., Statistische Auswertungsmethoden für Ingenieure, Springer-Verlag, 2001 Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution - **Image 1**: There is a single image present on the page. #### Text Analysis - **Detected Text**: **Section 6: Mitgeltende Unterlagen** - VW 010 56: Zeichnungen; Form- und Lagetoleranzen - VW 010 57: Statistische Toleranzrechnung von Maßketten - VW 101 33: Test auf Ausreißer - DIN 55319: Qualitätsfähigkeitskenngrößen - ISO 5479: Statistical interpretation of data – Tests for departure from the normal distribution **Section 7: Literaturhinweise** - [1] Graf, Henning, Stange, Wilrlich, Formeln und Tabellen der angewandten mathematischen Statistik, Springer-Verlag, Dritte Auflage, 1987 - [2] Kühlmeyer M., Statistische Auswertungsmethoden für Ingenieure, Springer-Verlag, 2001 - **Text Analysis and Significance**: - **Section 6: Mitgeltende Unterlagen**: This section lists relevant reference documents and standards. - **VW 010 56**: Relates to drawings and form and position tolerances, suggesting the importance of precision in measurements. - **VW 010 57**: Refers to statistical tolerance calculations of dimension chains, indicating the application of statistics in quality control. - **VW 101 33**: Pertains to the testing of outliers, likely in quality assessments. - **DIN 55319**: Discusses quality capability indices, which are crucial for determining the quality performance of processes. - **ISO 5479**: Focuses on statistical interpretation of data and tests for deviations from the normal distribution, which is essential for verifying process stability and capability. - **Section 7: Literaturhinweise**: Provides literature references. - **Reference [1]**: A book on formulas and tables used in applied mathematical statistics, useful for methodological and procedural reference. - **Reference [2]**: A book on statistical evaluation methods for engineers, essential for statistical analysis in engineering contexts. #### Contextual Significance - This image appears to be the 33rd page from a document titled "VW 101 30: 2005-02," suggesting it is part of a comprehensive standards or guidelines document used in an engineering or quality assurance context within the automotive industry (considering the use of "VW," likely referring to Volkswagen). #### Color Analysis - The image is predominantly composed of text in black on a white background which suggests a formal document and ensures readability and clarity. #### Perspective and Composition - The image is a direct scan or digital rendition of a document page. The text is centrally aligned with headings clearly demarcated in bold and sections numbered for easy navigation, indicating an organized and professional layout. ### No other aspects from the given list, including Object Detection and Classification, Scene and Activity Analysis, Diagram and Chart Analysis, Product Analysis, Anomaly Detection, Metadata Analysis, Graph and Trend Analysis, Graph Numbers, Ablaufprozesse, Prozessbeschreibungen, Typen Bezeichnung, Trend and Interpretation, or Tables, are applicable or present in this image. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 34 Context: # 8 Stichwortverzeichnis | Stichwort | Seite | Stichwort | Seite | |------------------------------------------------|-------|-------------------------------------|-------| | A | | I | | | absolute Häufigkeit a | 10 | Irrtumswahrscheinlichkeit α | 20 | | absolute Summenhäufigkeit A | 17 | K | 17 | | α-Risiko | 20 | Klassenbreite Δx | 17 | | Alternativhypothese | 20 | klassischer Messwerte | 10, 17| | angepasste Fähigkeitengrenzwerte | 19, 28| Korrekturfaktor k | 17 | | Ausreißer | 20, 26| L | | | Aussagewahrscheinlichkeit γ | 20, 26| Lage | 3 | | B | | M | | | Bedingungen zur MFU | 24 | Maschinenoptimierung | 29 | | β-Risiko | | Maschinenstörungen | 24 | | Betragsverteilung 1. Art | 5, 11 | Medianwert | 16 | | Betragsverteilung 2. Art | 7, 13 | Merkmalart | 4, 25 | | betriebswarme Maschine | 24 | Merkmalwert | 3 | | C | | Messmethode | 24 | | Capability | 3 | Mindestmaß Gu | 3, 9 | | Chiquadratl-Verteilung | 18 | Mischverteilung | 26, 32| | D | | Mittelwert μ | 4, 10 | | Datenauswertung | 25 | N | | | Dichtefunktion f(x) | 4 | Normalverteilung | 4, 10 | | Dokumentation | 27 | Nullhypothese | 20 | | E | | Nullpunktverschiebung | 6 | | eingeschränkte MFU | 25 | P | | | effektiver Stichprobenumfang nₑ | 10, 24| Parameter einer Verteilung | 3 | | Epps-Pulley-Test | 20, 26| Prüfgröße | 20 | | Ergebnisbeurteilung | 28 | Prüfwert | | | Erwartungswert der w-Verteilung dₙ | 17 | Prüfmittelanwendung | 24 | | Exzentristizität z | 7 | Q | | | F | | Quantil | 9 | | Fähigkeitsermittlung | 8 | - der standardisierten Normalverteilung| 18 | | Fähigkeitenkennwerte cₙ und cₘₖ | 3, 9 | - der Chiquadratverteilung | 18 | | Fähigkeitenzerwerte | 18, 28| R | | | Fertigungslage | 3, 28 | Rayleigh-Verteilung | 7 | | Fertigungsressourcen | 3, 6 | radiale Abweichung | 24 | | Fertigungsreihenfolge | 24 | Rohlgleichung | 24 | | Fertigungsgrad | 18 | Rundung von Fähigkeitswerten | 20 | | G | | Run-Test | 20 | | H | | Hampel-Test | 20 | | Häufigkeitsverteilung | 10, 17| Höchstmaß G₀ | 3, 9 | Image Analysis: ### 1. **Localization and Attribution:** There is only one image in the provided visual content. ### 4. **Text Analysis:** - **Detected Text:** **Title/Menu Section:** - Page number: "Seite 34" - Standard reference: "VW 101 30: 2005-02" - Section: "8 Stichwortverzeichnis" which translates to "8 Keyword Index". **Column Headers:** - "Stichwort" (Keyword) - "Seite" (Page) **Column Content:** - **Left Column:** - Keywords and page numbers listed alphabetically under the header "Stichwort" (Keywords) starting with letters A to H. - **Middle Column:** - Keywords and page numbers listed alphabetically under the header "Stichwort" (Keywords) starting with letters I to N. - **Right Column:** - Keywords and page numbers listed alphabetically under the header "Stichwort" (Keywords) starting with letters N to Z. - **Significance:** - This image appears to be a section of a technical or academic document, providing an index of keywords along with their respective page numbers. ### 13. **Graph Numbers (Tabular Data):** - **Left Column (A to H):** | Stichwort | Seite(s) | |--------------------------------|-------------| | absolute Häufigkeit α | 10, 17 | | absolute Summenhäufigkeit A | 17 | | α-Risiko | 20 | | Alternativhypothese | 20 | | angepasste Fähigkeitsgrenzwerte | 19, 28 | | Ausreißer | 20, 26 | | Aussagewahrscheinlichkeit γ | 20, 26 | | Bedingungen zur MFU | 24 | | β-Risiko | 20 | | Betragsverteilung 1. Art | 5, 11 | | Betragsverteilung 2. Art | 7, 13 | | betriebswarme Maschine | 24 | | Capability | 3 | | Chiquadrat-Verteilung | 18 | | Datenauswertung | 25 N | | Dichtenfunktion f(x) | 4 | | Dokumentation | 27 | | eingeschränkte MFU | 25 P | | effektiver Stichprobenumfang ne | 10, 24 | | Epps-Pulley-Test | 20, 26 | | Ergebnisbeurteilung | 28 | | Erwartungswert der v-Verteilung d_n | 17 | | Exzentrizität z | 7 | | Fähigkeitsbestimmung | 24 | | Fähigkeitskennwerte c_n und c_sink | 3, 9 | | Fähigkeitskennwerte | 18, 28 | | Fertigungslage | 3, 28 | | Fertigungsausrichtung | 3, 8 | | Fertigungsreihenfolge | 24 | | Fertigrad | 18 | - **Middle Column (I to N):** #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 34 Context: - **Middle Column (I to N):** | Stichwort | Seite(s) | |------------------------------------|----------| | Irrtumswahrscheinlichkeit α | 20 | | Klassenbreite Δx | 20 | | klassierte Messwerte | 20 | | Korrekturfaktor k | 17 | | Lage | 3 | | Maschinenoptimierung | 29 | | Maschinenstörungen | 24 | | Medianwert | 16 | | Merkmalsart | 4, 25 | | Merkmalswert | 3 | | Messmethode | 24 | | Mindestmaß Gu | 3, 9 | | Mischverteilung | 26, 32 | | Mittelwert μ | 4, 10 | | Normalverteilung | 4, 10 | | Nullhypothese | 20 | | Nullpunktsverschiebung | 6 | | Parameter einer Verteilung | 3 | | Prüfgröße | 20 | | Prüfwert | 20 | | Prüfmitteleinwendung | 24 | | Quantil | 9 | | - der standardisierten Normalverteilung | 18 | | - der Chiquadratverteilung | 18 | - **Right Column (N to Z):** | Stichwort | Seite(s) | |--------------------------------|-----------| | Rayleigh-Verteilung | 7 | | radiale Abweichung r | 24 | | Rohteilcharge | 24 | | Rundung von Fähigkeitswerten | 18 | | Run-Test | 20 | | Streuparameter γ | 6 | | Streuung U | 41 | | technische Kenngrößen | 121 | | Teststatistik | 8 | | Trennschärfe ß | 29 | | Varianz σ² | 15 | | - der Normalverteilung | 14 | | Varianzparameter | 10 | | Verfahrensfähigkeit | 17 | | Verteilungspareto und Paretoprinzip|13 | | Wahrscheinlichkeitsfunktion P(x) | 8 | | This visual content appears as the keyword index section of a technical document or manual. It is structured to allow readers to quickly locate topics of interest within the broader document using page numbers. This is a common feature in detailed technical manuals, quality control guides, or educational textbooks. #################### File: VW%2010130_DE%281%29.pdf Page: 35 Context: # Stichwortverzeichnis | Stichwort | Seite | |---------------------------------------------|-------| | S | | | Schätzung / Schätzwert | 8, 9 | | Schwellenwert | 20 | | Serienbedingungen | 24 | | signifikante Änderung / Abweichung | 17 | | Spannweite R | | | Standardabweichung σ | 4, 10 | | standardisierte Normalverteilung | 5 | | - U-Transformation | | | - Verteilungsfunktion Φ(μ) | | | - Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion f(x) | | | statistische Tests | | | statistische Toleranzrechnung | | | statistischer Anteilsbereich | | | Stichprobenahme | 24 | | Stichprobenumfang | 24 | | Streuungsgrenzen | 3, 10 | | Swed-Eisenhard-Test | 20 | | T | | | Test | | | - auf Ausreißer | 20, 26 | | - auf festgelegtes Verteilungsmodell | 20, 26 | | - auf Änderung der Fertigungslage | 20, 26 | | Toleranzerweiterung | 29 | | Toleranzintervall | 3, 8 | | toleriertes Merkmal | 4 | | - einseitig nach oben | 9, 16 | | - einseitig nach unten | 9, 16 | | - zweiseitig | 9, 16 | | Trendverlauf | 26 | | V | | | Varianz σ² | 4 | | Verteilung | 4 | | Verteilungsfreie Schätzung | 16, 27 | | Verteilungsfunktion F(x) | | | Verteilungsmodell | 4 | | Vertrauensbereichsgrenze | 18 | | Verbesserungsgüte | | | W | | | Wahrscheinlichkeit p | 5 | | Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion f | | | Wahrscheinlichkeitnetz | 27 | | Publizitätverteilung | 28 | | Werkzeugwechsel / -verstellung | 24 | | Z | | | Zufallseinflüsse | 3 | Image Analysis: ## Comprehensive Examination Report: ### 1. Localization and Attribution - **Image 1:** This is the single image provided for analysis. It spans the entire page. ### 2. Object Detection and Classification - **Detected Objects:** - The image contains text, which appears to be an index or a list. - Objects: Columns of text. ### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description:** - The scene consists of a neatly organized document page featuring an index or table of contents. - **Activities:** - No human activity is depicted. The action here is the informational purpose of the index. ### 4. Text Analysis - **Text Extraction:** - The page contains several keywords and their corresponding page numbers. - Column Headers: "Stichwort" (Keyword), "Seite" (Page). - Keywords: Various terms listed alphabetically with their page numbers. - Keywords span letters S to Z, with different associated numerical entries. - **Content Significance:** - The text appears to be from an index of a document or book, helping users find specific topics or terms. It's part of a larger document identified by "VW 101 30: 2005-02" on page 35. ### 7. Anomaly Detection - **Possible Anomalies:** - None detected. The index appears standard and formatted correctly. ### 8. Color Analysis - **Color Composition:** - Dominant Color: Black text on a white background. - The lack of other colors ensures clear readability and high contrast, aiding user navigation. ### 9. Perspective and Composition - **Perspective:** - The image is taken from a direct, head-on perspective typical for a document scan. - **Composition:** - The text is organized in two main columns with keywords on the left and corresponding page numbers on the right. The format is clean and structured, allowing easy navigation. ### 13. Graph Numbers - **Data Points:** - Keywords and page numbers are listed as follows: - **S:** - Schätzung: 8, 9 - Schätzwert: 8, 9 - Schwellenwert: 20 - Serienbedingungen: 24 - signifikante Änderung / Abweichung: 16 - Spannweite R: 17 - Standardabweichung: 4, 10 - standardisierte Normalverteilung: 5 - U-Transformation: 20 - Verteilungsfunktion: 16, 27 - Wahrscheinlichkeit: 4, 5 - statistische Toleranzrechnung: 29 - Werkzeugwechsel - verstellung: 24 - Zufalls einflüsse: 3 ### Additional Aspects - **Process Flows and Descriptions:** - Not applicable. This index page does not depict specific process flows or detailed process descriptions. - **Trend and Interpretation:** - Trends are not applicable because the image is an index page, not presenting trends or data variations. ### Summary - The image consists of page 35 from a larger document, labeled "VW 101 30: 2005-02." - It provides an alphabetical index of terms starting from "S" to "Z" and their associated page numbers. - The clean layout is functional, enhancing the ease with which users can locate topics within the document. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 1 Context: # Solutions for Powertrain **Volkswagen Group Components Global** **Differenzbeschreibung** --- **Ausgabe**: 01/2024 **Link**: [siemens.com/TRANSLINE](https://siemens.com/TRANSLINE) --- ## Technische Unterlage ### Overview This document provides comprehensive details on solutions for powertrains offered by Siemens for Volkswagen Group Components. It includes technological advancements, integration options, and support services available. ### Key Features - Advanced powertrain solutions - Tailored integration with Volkswagen components - Comprehensive support and consultancy services ### Specifications | Component | Description | |------------------|-----------------------------------------| | Electric Drive | High efficiency and performance | | Battery Management| Optimized charging and discharging | | Control Systems | Integrated for optimal performance | ### Benefits 1. **Increased Efficiency** - Reduced energy consumption 2. **Enhanced Performance** - Improved power delivery 3. **Sustainability** - Environmentally friendly solutions ### Conclusion The collaboration between Siemens and Volkswagen Group Components ensures leading-edge powertrain solutions that meet current and future mobility demands. --- For further details, please contact us through the provided link. Image Analysis: ### Analysis of Attached Visual Content: #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1** is the only image on the page. #### 2. Object Detection and Classification: - **Objects Identified:** - **Car Outline:** A wireframe model of a car, which is a schematic representation showing the powertrain components. - **Powertrain Components:** - **Electric Motor and Transmission:** Visible components within the schematic of the car. - **Battery Pack:** Indicated below the car's chassis. - **Category:** Automotive engineering schematics. #### 3. Scene and Activity Analysis: - **Scene Description:** The image presents a technical illustration of a car's powertrain system, focusing on electric vehicle components. - **Activities:** No activities involving human actors are depicted. The image serves a technical and explanatory purpose to showcase the powertrain solution. #### 4. Text Analysis: - **Text Detected:** - "SIEMENS" - “TECHNISCHE UNTERLAGE” - “Solutions for Powertrain” - “Volkswagen Group Components Global” - “Differenzbeschreibung” - “Ausgabe 01/2024” - “siemens.com/TRANSLINE” - **Text Content Analysis:** - **"SIEMENS"** indicates the company responsible for the content. - **"TECHNISCHE UNTERLAGE"** translates to "Technical Documentation." - **"Solutions for Powertrain"** indicates the focus on powertrain technology solutions. - **"Volkswagen Group Components Global”** suggests collaboration or targeting of Volkswagen Group’s components. - **“Differenzbeschreibung”** translates to “Description of Differences,” likely detailing differences in powertrain components or solutions. - **“Ausgabe 01/2024”** indicates the issue date (January 2024). - **“siemens.com/TRANSLINE”** provides a URL for more information. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - No charts or diagrams requiring analysis apart from the powertrain schematic within the car outline. #### 6. Product Analysis: - **Products Depicted:** - **Powertrain System:** Includes electric motor, battery pack, and transmission components. - **Main Features:** Highlighted with a neon-effect wireframe to emphasize the components' placement within the vehicle. #### 7. Anomaly Detection: - No anomalies or unusual elements detected in the image. #### 8. Color Analysis: - **Color Composition:** Dominant colors are blue and cyan used in the car's wireframe model and powertrain components. The background is a gradient of dark blue to black, enhancing the focus on the neon schematic. - **Impact:** The use of bright, neon colors against a dark background creates a high-contrast, futuristic, and technical aesthetic. #### 9. Perspective and Composition: - **Perspective:** The image is taken from an overhead/side angle, offering a clear view of the entire car and the embedded components. - **Composition:** Centralized composition of the car ensures focus on the powertrain system, with supporting text aligned to maintain visual balance. #### 10. Contextual Significance: - **Overall Document Context:** Likely part of a technical manual or brochure for automotive engineering solutions by Siemens for Volkswagen Group. - **Contribution to Overall Message:** Emphasizes Siemens' advanced technical solutions for automotive powertrain components, particularly for electric vehicles. #### 13. Ablaufprozesse (Process Flows): - The image implies a flow of process in powertrain integration within an electric vehicle, hinting at Siemens' involvement at various stages of component production and implementation. #### 14. Prozessbeschreibungen (Process Descriptions): - While detailed descriptions are not provided in the image, the title "Differenzbeschreibung" suggests the document contains detailed descriptions of differences or specific features in powertrain solutions. ### Summary: The single image analyzed presents a detailed schematic of a car's powertrain, specifically designed for electric vehicles, produced by Siemens in collaboration with Volkswagen Group Components Global. The technical illustration, along with the accompanying text, indicates this is a part of a technical document aimed at showcasing Siemens' advanced solutions for automotive powertrain systems, highlighted by futuristic design and clear, informative text. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 2 Context: # Projektspezifische Dokumentation ## Aufzeichnungsschlüssel Die nachfolgend aufgeführten Ausgaben sind bis zur vorliegenden Ausgabe erschienen. In der Spalte „Bemerkung“ ist durch Buchstaben gekennzeichnet, welchen Status die bisher erschienenen Ausgaben besitzen. ### Kennzeichnung des Status in der Spalte „Bemerkung“: - A .... Neue Dokumentation. - B .... Unveränderter Nachdruck mit neuer Ausgabe-Nummer. - C .... Überarbeitete Version mit neuem Ausgabenstand. | Ausgabe | Bemerkung | |----------|-----------| | 06/2011 | A | | 03/2012 | C | | 01/2013 | C | | 05/2013 | C | | 01/2015 | C | | 01/2018 | C | | 07/2018 | C | | 01/2020 | C | | 01/2021 | C | | 01/2022 | C | | 01/2023 | C | | 01/2024 | C | #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 3 Context: # Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie im Internet unter: [Siemens](http://www.siemens.com/information). Die Erstellung dieser Unterlage erfolgte mit Microsoft Word für Microsoft 365 MSO. ## Wichtige Hinweise Weder das Verfügbarmachen dieser Unterlage, Verwendung und Mitteilung ihres Inhalts ist gestattet, soweit nicht ausdrücklich zugestanden. Darüber hinausgehende Verpflichtungen zu Schadenersatz, Alle Rechte vorbehalten, insbesondere für den Fall der Patentierung oder GM-Eintragung. © Siemens AG 2024. All Rights Reserved. **Technische Änderungen vorbehalten.** Printed in the Federal Republic of Germany. Siemens Aktiengesellschaft. Es können weitere, in dieser Dokumentation nicht beschriebenen Funktionen in der Steuerung auffinden sein. Es besteht jedoch kein Anspruch auf diese Funktionen bei Neufertigung bzw. im Serieneinsatz. Wir haben den Inhalt der Druckschrift auf Übereinstimmung mit der beschriebenen Hard- und Software geprüft. Dennoch können Abweichungen nicht ausgeschlossen werden. Die Angaben in dieser Druckschrift werden regelmäßig überprüft, und notwendige Korrekturen sind in den nachfolgenden Auflagen enthalten. Für Verbesserungsvorschläge sind wir dankbar. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 4 Context: # Für Notizen **Notizen:** Hier können Sie alle wichtigen Informationen festhalten. ## Tabellen | Kategorie | Beschreibung | |-----------------|---------------------------| | Beispiel 1 | Beschreibung für Beispiel 1 | | Beispiel 2 | Beschreibung für Beispiel 2 | | Beispiel 3 | Beschreibung für Beispiel 3 | ## Listen ### Unordered List - Punkt 1 - Punkt 2 - Punkt 3 ### Ordered List 1. Erster Punkt 2. Zweiter Punkt 3. Dritter Punkt ## Links [Hier klicken für mehr Informationen](https://www.beispiel.com) ## Zitate > "Das ist ein Beispiel für ein Zitat." - Autor Für weitere Notizen können Sie die folgenden Bereiche nutzen. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 5 Context: # Inhalt Inhalt 0.5 ## 1 Allgemeines 1-1 ## 2 Ansprechpartner 2-1 ### 2.1 Zentrale Ansprechpartnerin Volkswagen Group Components 2-1 ### 2.2 Weitere Ansprechpartner 2-1 ### 2.3 Hotline und Customer Support 2-1 ### 2.4 Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet 2-2 ## 3 Projekthandbuch 3-1 ### 3.1 SINUMERIK Softwareversionen und VW Startup Sets 3-1 #### 3.1.1 SINUMERIK ONE 3-1 #### 3.1.2 SINUMERIK 840D sl 3-2 ### 3.2 Lizenzierung 3-2 ### 3.3 S7-1500 Runtimeeinzenzen 3-3 ### 3.4 Registrierungen der Siemens Komponenten 3-4 ### 3.5 Sprachen der Bedienoberflächen 3-4 ### 3.6 Dokumentation 3-5 #### 3.6.1 Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE (TIA Portal Engineering) 3-5 #### 3.6.2 Maschinen auf Basis SINUMERIK 840D sl (Classic Engineering) 3-6 #### 3.6.3 Maschinen auf Basis SIMATIC S7-1500 (TIA Portal Engineering) 3-6 ### 3.7 Vernetzung 3-7 ## 3.8 Berechtigungsstufenkonzept 3-8 ### 3.8.1 Vorbemerkungen 3-8 ### 3.8.2 Berechtigungsstufen 3-9 ### 3.8.3 Maschinenenden bei SINUMERIK-basierten Maschinen 3-9 ## 3.9 Uhrzeitsynchronisation 3-10 ### 3.9.4 Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE oder SINUMERIK 840D sl 3-10 #### 3.9.4.1 Maschinen mit SINUMERIK Operate auf IPC427... 3-11 #### 3.9.4.2 Maschinen mit SINUMERIK Operate auf NCU... 3-11 #### 3.9.5 Maschinen auf Basis SIMATIC S7-1500 3-11 #### 3.9.5.1 HMI Lite... 3-11 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 6 Context: # Inhalt 01/2023 ## 3.10 Festlegungen zu SINAMICS S120 ............................................................... 3-14 ## 3.11 Roboteranbindung ..................................................................................... 3-15 ## 3.12 Energieeffizienz .......................................................................................... 3-15 ## 4 Überblick .......................................................................................................... 4-1 ## 5 Betriebsmittel-Freigabeseite ............................................................................ 5-1 ## 6 Applikationsbeispiele ....................................................................................... 6-1 ### 6.1 Mechanische Fertigung (SINUMERIK ONE) .................................................. 6-1 #### 6.1.1 Flexible Bearbeitungslinie ...................................................................... 6-2 #### 6.1.2 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (ohne IPC) ........................ 6-3 #### 6.1.3 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (mit IPC) ......................... 6-4 #### 6.1.4 Maschine oder Lader/Portal auf PLC-Basis ........................................... 6-5 ### 6.2 Mechanische Fertigung (SINUMERIK 840D sl) ............................................. 6-6 #### 6.2.1 Flexible Bearbeitungslinie ...................................................................... 6-6 #### 6.2.2 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (ohne IPC) ....................... 6-7 #### 6.2.3 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (mit IPC) ......................... 6-8 #### 6.2.4 Maschine oder Lader/Portal auf PLC-Basis .......................................... 6-9 ### 6.3 Montage ....................................................................................................... 6-11 #### 6.3.1 Montagelinie .......................................................................................... 6-11 #### 6.3.2 Zentralsteuerung .................................................................................. 6-12 #### 6.3.3 Automatisierungsstation ....................................................................... 6-13 #### 6.3.4 Handarbeitsplatz ................................................................................... 6-14 ## 7 Software Guide ................................................................................................ 7-1 ### 7.1 Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE (TIA Portal Engineering) ............ 7-1 #### 7.1.1 Software Guide SINUMERIK ONE .......................................................... 7-1 #### 7.1.2 Programmierregeln SINUMERIK ONE .................................................. 7-2 #### 7.1.3 Projektierung von Baugruppenamen und PROFInet-Gerätenamen ..... 7-5 #### 7.1.4 Aufbau von HMI-PRO-Meldungen .......................................................... 7-6 ### 7.2 Maschinen auf Basis 840D sl (Classic Engineering) ............................... 7-7 #### 7.2.1 Software Guide 840D sl ......................................................................... 7-7 #### 7.2.2 Programmierregeln 840D sl ................................................................... 7-8 #### 7.2.3 Aufbau von HMI-PRO-Meldungen .......................................................... 7-8 ### 7.3 Maschinen auf Basis S7-1500 (TIA Portal Engineering) .......................... 7-9 #### 7.3.1 Programmierregeln S7-1500 .................................................................. 7-9 #### 7.3.2 Software Guide S7-1500 ....................................................................... 7-12 #### 7.3.3 GRAPH Schnittstelle S7-1500 ................................................................ 7-12 #### 7.3.4 ProDiag Diagnosesystem S7-1500 ........................................................ 7-14 #### 7.3.5 Safety-Vorgaben S7-1500 ....................................................................... 7-15 #### 7.3.6 Projektierung von Baugruppenamen und PROFInet-Gerätenamen ...... 7-19 ## 8 Visualisierung Bedienung Diagnose ............................................................... 8-1 ### 8.1 Bedienung Allgemein .................................................................................... 8-1 #### 8.1.1 Bedienfeld-Software ............................................................................... 8-1 #### 8.1.2 Bedienendgerät ...................................................................................... 8-3 ### 8.2 Bedienung SINUMERIK ONE ..................................................................... 8-4 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 7 Context: # Inhalt ## 8.1 Maschinensteuertafeln 8.1.1 Maschinensteuertafel MCP 190 ................................. 8-4 8.1.2 Maschinensteuertafel MCP 190 (VW Wolfsburg) .... 8-7 8.1.3 Push Button Panel MPP 464 .................................... 8-10 8.1.4 Erweiterungsblende .................................................... 8-13 ## 8.3 Bedienung SINUMERIK 840D 8.3.1 Maschinensteuertafel MCP 483 ................................. 8-15 8.3.2 Maschinensteuertafel MCP 483 (VW Wolfsburg) .... 8-18 8.3.3 Push Button Panel MPP 483 Volkswagen-Varianten .. 8-21 8.3.4 Erweiterungsblende .................................................... 8-25 ## 8.4 Belegung von Bedienplätzen 8.4.1 Bedienplätze ohne Maschinensteuertafel oder Push Button Panel .......................................... 8-26 8.4.2 Bedienplätze mit Maschinensteuertafel oder Push Button Panel .......................................... 8-27 8.4.3 Belegung von Bedienplätzen (VW Wolfsburg) .......... 8-28 - 8.4.3.1 Bedienplätze ohne Maschinensteuertafeln ............ 8-28 - 8.4.3.2 Bedienplätze mit Maschinensteuertafeln ............ 8-28 8.4.4 Belegung von Bedienplätzen (VW Kassel) ................. 8-29 ## 8.5 Visualisierung HMI Pro (SINUMERIK Panels) ............ 8-30 ## 8.6 Visualisierung HMI Lite (SIMATIC Panels) ................. 8-30 ## 9 Datensicherung ..................................................................... 9-1 ## 10 SINUMERIK 840D SI Safety Integrated 10.1 Hardwareaufbau Safety Integrated Stufe II (PROFIsafe) ............ 10-1 10.2 Kennzeichnung von Maschinen mit Safety Integrated ............... 10-5 10.3 Allgemeine Vorgaben für die Verwendung ........................... 10-5 10.4 Vorgaben für die Safety Integrated Abnahme ........................ 10-6 10.5 Abgleichmatrix ..................................................................... 10-7 10.6 Sichere programmierbare Logik ........................................ 10-7 10.7 Benutzerdefinierte Fehlermeldungen .................................. 10-8 ## 11 Parametrierung Anlagennetz ............................................. 11-1 ## 12 Betriebsdaten­erfassung 12.1 TRANSLINE Collect .......................................................... 12-1 12.1.1 Allgemeines .................................................................. 12-1 12.1.2 Lizenzen ..................................................................... 12-3 12.1.3 HMI PRO Bedienfeldschnittstelle ................................. 12-3 12.1.4 PLC Schnittstelle ......................................................... 12-4 12.1.5 Adapter .................................................................... 12-4 12.1.6 Server ....................................................................... 12-4 12.2 OPC UA Informationsmodell .......................................... 12-4 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 8 Context: # Inhaltsverzeichnis ## A Anhang - **Änderungsindex**......................................................................................... A-1 - A.1.1 Änderungen von Ausgabe 06/2011 auf Ausgabe 03/2012................................. A-1 - A.1.2 Änderungen von Ausgabe 03/2012 auf Ausgabe 01/2013................................. A-1 - A.1.3 Änderungen von Ausgabe 01/2013 auf Ausgabe 05/2013................................. A-1 - A.1.4 Änderungen von Ausgabe 05/2013 auf Ausgabe 01/2015................................. A-1 - A.1.5 Änderungen von Ausgabe 01/2015 auf Ausgabe 01/2018................................. A-1 - A.1.6 Änderungen von Ausgabe 01/2018 auf Ausgabe 07/2018................................. A-2 - A.1.7 Änderungen von Ausgabe 07/2018 auf Ausgabe 01/2020................................. A-2 - A.1.8 Änderungen von Ausgabe 01/2020 auf Ausgabe 01/2021................................. A-3 - A.1.9 Änderungen von Ausgabe 01/2021 auf Ausgabe 01/2022................................. A-3 - A.1.10 Änderungen von Ausgabe 01/2022 auf Ausgabe 01/2023............................... A-4 --- Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 9 Context: # 1 Allgemeines ## Einleitung Siemens stellt mit diesem Handbuch ein abgerundetes Konzept, ausgerichtet auf die Automatisierung der mechanischen Fertigung und Montage von Motoren, Achsen und Getrieben in der Automobilindustrie, dar. Grundlage hierfür sind die bewährten Produktfamilien SIMATIC, SINUMERIK, SINAMICS und SIMOTICS. Das Handbuch ist verpflichtend für alle involvierten OEMs während der Angebots- als auch Implementierungsphase. Applikationsbeispiele und eine Komponenten-Liste unterstützen die OEMs bei der Lieferung einer einheitlichen, standardisierten Lösung. Sie stellen die optimale Installation und Betrieb des Siemens Equipments sicher. In diesem Sinne dient das Handbuch auch als Rahmen für das Direktgeschäft zwischen Siemens und den OEMs bezüglich des Siemens Equipments im Projekt. Darauf aufsetzend entwickeln unsere Mitarbeiter zugeschnitten auf den jeweiligen Fertigungsbereich und auf die spezifischen Projektanforderungen die gewünschten Automatisierungslösungen einschließlich Kommunikation (PROFINET), Safety Integrated, Software, Engineering, Schulung, Ersatzteile und Service. Soweit der Endkunde im Projekt technische After-Sales Unterstützung zum Betrieb des Siemens Equipments benötigt, ist Siemens bereit marktgerechte Unterstützung in Form von Training, Ersatzteilen und Service zu leisten. Die Details zur Unterstützung während der Projektphase, normalerweise in der zweiten Inbetriebnahme und Anlaufphase, werden in der Projektimplementierungsphase zwischen Siemens und dem Endkunden definiert. Um eine schnelle Erbringung der Leistungen zu gewährleisten, wird die Unterstützung direkt von Siemens an den Endkunden erbracht. Ein Projektteam unterstützt Sie bei der Abwicklung sowie bei der technischen Ausarbeitung Ihrer Projekte. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 10 Context: # 1 Allgemeines 01/2024 ## Grundlage > **Wichtig** > Grundsätzlich gilt die TRANSLINE Standardhandbuchsammlung, Ausgabe 2024. > Sie finden diese Standardhandbuchsammlung im Solutions for Powertrain Extranet unter: > - **Startseite**: [https://www.siemens.com/sp-extranet](https://www.siemens.com/sp-extranet) > - **Pfad**: Transline Standard → Standardhandbücher → Ausgabe 2024 Abweichungen und Ergänzungen sind in dem vorliegenden volkswagenspezifischen Dokument beschrieben. ## Marken In diesem Dokument wird der Begriff „Volkswagen“ übergreifend für die einzelnen Konzernmarken des Volkswagen-Konzerns verwendet (z. B. VW, Audi, Seat, Skoda). ## Volkswagen Group Components Konzernstandard Das folgende Bild zeigt einen Überblick über die Elemente des Volkswagen Group Components Konzernstandards: ![Volkswagen Group Components Konzernstandard](path/to/image) ## Gültigkeit Die in dieser Differenzbeschreibung enthaltenen Abweichungen und Ergänzungen beschreiben alle volkswagenspezifischen Festlegungen zu der oben genannten zugrunde liegenden TRANSLINE Standardhandbuchsammlung. --- *Solutions for Powertrain / TRANSLINE* *© Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten* *Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global* Image Analysis: ### Analysis of Attached Visual Content #### Localization and Attribution - The image is the sole visual content on the page. - Designated as **Image 1**. #### Text Analysis - **Detected Text & Content:** - **Main Title:** "1 Allgemeines 01/2024" - **Section Header:** "Grundlage" - **Content:** - "Wichtig" (Important) - "Grundsätzlich gilt die TRANSLINE Standardhandbuchsammlung, Ausgabe 2024. [...] - Hier ist das Dokument in dem volkswagen-spezifischen Dokument beschrieben." - **Section Header:** "Konzernmarken" - **Content:** - "In diesem Dokument wird der Begriff „Volkswagen“ übergreifend für die einzelnen Konzernmarken des Volkswagen-Konzerns verwendet (z.B. VW, Audi, Seat, Skoda)." - **Section Header:** "Volkswagen Group Components Konzernstandard" - **Content:** - "Das folgende Bild zeigt einen Überblick über die Elemente des Volkswagen Group Components Konzernstandards: [...] - Weltweite Projektkoordination durch Siemens, Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet als Informationsplattform." - **Section Header:** "Gültigkeit" - **Content:** - "Die in dieser Differenzbeschreibung enthaltenen Abweichungen und Ergänzungen beschreiben [...] unter der oben genannte zugrundleingenden TRANSLINE Standardhandbuchsammlung." #### Diagram and Chart Analysis - **Image 1: Diagram Overview** - **Title:** Volkswagen Group Components Konzernstandard - **Sections within the Diagram:** - **Freigabelisten:** TRANSLINE Niederspannungsschalttechnik - **HMI-Standards:** HMI PRO (VW Standard) (CNC-Maschinen), HMI Lite (VW Standard) (SPS-Maschinen) - **Projekthandbuch:** Volkswagen Group Components Global - **VW Master DVDs and Startup Sets:** Software Standard for CNC-Steuerte Komponenten - **Footer Note:** "Weltweite Projektkoordination durch Siemens, Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet als Informationsplattform" #### Scene and Activity Analysis - **Scene Description:** - The scene presents a structured document page with multiple information sections, including a detailed diagram in the middle of the page. - **Main Activity:** - The text and diagram articulate the standards, guidelines, and organizational details regarding Volkswagen Group components and their coordination managed through Siemens platforms. #### Color Analysis - Dominant Colors: - Shades of white, gray, and blue - Impact on Perception: - Creates a professional and formal appearance, suitable for corporate documentation. #### Perspective and Composition - **Perspective:** - The page has a standard front-facing view, typical for reading documents. - **Composition:** - Information is hierarchically structured with headings, subheadings, and a centered diagram for visual effectiveness. ### Summary of Visual Content Analysis This page serves as an introduction section for a document concerning Volkswagen Group Components Konzernstandard with information about relevant standards and documentation managed primarily through Siemens. The diagram in the middle visually outlines the specific elements of the Konzern standard, simplifying complex standards into categorized sections. This layout aids in clear and structured communication of significant corporate guidelines. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 11 Context: # 01/2023 1 Allgemeines > **Wichtig** > Es ist für CNC-basierte Maschinen das System SINUMERIK ONE oder SINUMERIK 840D SL und für PLC-basierte Maschinen > das System SIEMENS S7-1500 gemäß Freigabeliste einzusetzen. > Als Antriebssysteme sind SIMANICS-Antriebe gemäß Freigabeliste einzusetzen. > Für die anlagenspezifische Auswahl der Steuerung und Software-Versionen ist zwingend eine Abstimmung mit der zuständigen Elektrofachabteilung notwendig. > > Bei Umbau oder Ergänzung der vorhandenen Fertigungs- oder Montageeinrichtungen ist zwingend eine Rücksprache mit der zuständigen Elektrofachabteilung notwendig. Das Ergebnis über die einzusetzenden Stände für Soft- und Hardware ist schriftlich festzuhalten. > > Die in diesem Dokument enthaltenen Abschnitte gelten nur, wenn die beschriebenen Komponenten in der für das jeweilige Projekt gültigen Betriebsmittel-Freigabeliste freigegeben sind. ## Aktualisierungen und ergänzende Informationen zum Projekthandbuch > **Wichtig** >Evtl. Aktualisierungen und ergänzende Informationen zum vorliegenden Projekthandbuch finden Sie im Siemens-Volkswagen >Powertrain Extranet (vergl. Kap. 2). © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global Solutions for Powertrain / TRANSLINE 1 - 3 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 12 Context: # 1 Allgemeines 01/2024 ## Für Notizen --- **Solutions for Powertrain / TRANSLINE** Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 13 Context: # 2 Ansprechpartner ## 2.1 Zentrale Ansprechpartnerin Volkswagen Group Components Hr. Markus Siebler Siemens Erlangen Tel. +49 (172) 898-8019 [markus.siebler@siemens.com](mailto:markus.siebler@siemens.com) ## 2.2 Weitere Ansprechpartner Weitere technische Ansprechpartner sowie die lokalen Siemens-Ansprechpartner für die jeweiligen Powertrain-Werke finden Sie im Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet unter "Kontakte". ## 2.3 Hotline und Customer Support | Service | Kontakt | |------------------|----------------------------------------------| | SiePortal (Support) | [sieportal.siemens.com](https://sieportal.siemens.com/) | | TRANSLINE Support | transline_support.industry@siemens.com | | | Tel. +49 (711) 6521-3068 | #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 14 Context: ## 2.4 Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet Im Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet finden Sie Informationen zur Standardisierung in der Volkswagen Group Components Produktion. Neben den Siemens-seitigen Elementen des Volkswagen Group Components-Konzernstandards finden Sie hier auch Informationen zu einzelnen Projekten, sowie Dokumentationen und HMI-Musterprojekte. **Startseite:** [https://www.siemens.com/sfp-extranet/vw](https://www.siemens.com/sfp-extranet/vw) Das Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet ist Passwort-geschützt. Um Zugriff zu erhalten, verwenden Sie bitte den folgenden Link: [https://www.siemens.com/sfp-extranet/register/vw](https://www.siemens.com/sfp-extranet/register/vw) #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 15 Context: # 3 Projekthandbuch ## 3.1 SINUMERIK Softwareversionen und VW Startup Sets **Hinweis** Bitte beachten Sie die Beschreibung der verfügbaren VW Startup Sets im Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet unter: - **Startseite**: [siemens.com/sfp-extranet/vw](https://www.siemens.com/sfp-extranet/vw) - **Pfad**: Global → VW Master DVDs und Startup Sets Falls bereits aktuelle Versionen der VW Startup Sets, als die hier angegebenen verfügbar sind, ist zwingend mit der zuständigen Elektrofachabteilung Rücksprache zu halten. **Wichtig** Wenn ein PC-basiertes SINUMERIK HMI verwendet wird, ist der IPC427E gemäß Freigabeiblen einzusetzen. Bitte beachten Sie, dass je nach verwendeter Betriebsystemversion jeweils die passende Variante des IPC427E verwendet werden muss. ### 3.1.1 SINUMERIK ONE **Wichtig** Für die SINUMERIK ONE ist die Exportversion der SINUMERIK Systemssoftware Version 6.15 (oder neuer) einzusetzen. Als Software für das Bedienen & Beobachten für Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE ist folgendes VW Startup Set zu verwenden: - **IPC47xE_W10_6.1_V1.0.1** auf Basis Windows 10 Enterprise 2019 LTSC #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 16 Context: # 3 Projekthandbuch 01/2024 ## 3.1.2 SINUMERIK 840D sl **Wichtig:** Für die SINUMERIK 840D sl ist die Exportversion der SINUMERIK Systemssoftware Version 4.95 (oder neuer) einzusetzen. Als Software für das Bedienen & Beobachten für Maschinen auf Basis SINUMERIK 840D sl sind je nach Software-Version die folgenden VW Startup Sets zu verwenden: - IPC47xE_W10_4.9_V1.0.1 - auf Basis Windows 10 Enterprise 2019 LTSC **Wichtig:** Wenn Sie dieses Startup Set mit einem IPC427E mit einer Lizenz für Windows 10 Enterprise 2016 LTSB oder älter verwenden, benötigen Sie ein IPC Operating System Package, Artikelnummer 6ES7648-6WC21-1YA0. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der folgenden Produkttmitteilung: [https://support.industry.siemens.com/cs/de/de/view/109780443](https://support.industry.siemens.com/cs/de/de/view/109780443) ## 3.2 Lizenzierung **Wichtig:** Ist die Software oder ein Teil der Software urheberrechtlich geschützt, müssen die Lizenzverträge mit dem Nachweis des übertragenen Nutzungsrechts und evtl. Copyright-Vermerken bei der Übergabe der Anlage vorhanden sein und mit übergeben werden. **Hinweis:** Beim Einsatz der Startup Sets müssen die jeweiligen Softwarelizenzen je Bedienfeld zusätzlich separat bestellt und mit übergeben werden. ### Lizenznachweis Das Certificate of License (CoL) bzw. das elektronische Certificate of License (eCoL) ist für den Lizenznehmer der Nachweis, dass die Nutzung der Software von Siemens lizenziert ist. Jede Nutzung ist ein CoL zuzuordnen, das sorgfältig aufzubewahren bzw. zu archivieren ist. --- *Solutions for Powertrain / TRANSILINE* © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten *Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global* 3-2 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 17 Context: # 3 Projekthandbuch Vom Maschinenlieferanten müssen die Lizenznachweise sämtlicher eingesetzter Softwareprodukte sowie eine Liste der Softwarelizenzen an die zuständige Elektrofachabteilung übergeben werden. Dabei sind die Lizenzen für sämtliche Bereiche wie z. B. Steuerung, Antrieb, HMI-Software etc. zu berücksichtigen. ## 3.2.3 S7-1500 Runtime-Lizenzen Für die S7-1500 sind für die Nutzung einiger Funktionalitäten Runtime-Lizenzen notwendig. ### ProDiag | Software | Lizenz | |-------------------------------------|-----------------------------| | SIMATIC ProDiag S7-1500, Single Runtime License Download enthält Lizenzzertifikat für 250 Überwachungen, als pdf zum Download, Klasse A; ablaufähig auf allen S7-1500 ab Firmware V2.0. ***** Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich | 6ES7823-0AE00-1AA0 | | SIMATIC ProDiag S7-1500, Single Runtime License Download enthält Lizenzzertifikat für Freischaltungen aller projektierten Überwachungen in einer CPU, als pdf zum Download, Klasse A; ablaufähig auf allen S7-1500 ab Firmware V2.0. ***** Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich | 6ES7823-0AE00-1DA0 | ### OPC UA Server | Software | Lizenz | |-------------------------------------|-----------------------------| | SIMATIC OPC UA S7-1500 Small, Single Runtime License Download enthält Lizenzzertifikat für OPC UA Server und OPC UA Client Klasse A; ablaufähig auf allen ET 200SP CPU, S7-1500 bis CPU-1513, CPU 1505SP, CPU 1504D, inkl. F und T Derivaten ab Firmware V2.0. ***** Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich | 6ES7823-0BE00-1BA0 | #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 18 Context: ```markdown # 3 Projekthandbuch ## 01/2024 | Software | Lizenz | |-----------------------------------------------------------------------------------------|---------------------| | SIMATIC OPC UA S7-1500 Medium, Single Runtime License Download enthält Lizenzzertifikat für OPC UA Server und OPC UA Client Klasse A, Ablaffähig auf allen ET 200SP CPU, S7-1500 BIS CPU-1516, CPU 1507S, inklusive F und D Derivaten ab Firmware V2.0, OPC UA Server Method Call, Custom Address Space ab Firmware 2.5 ****** Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich | 6ES7823-0BE00-1CA0 | | SIMATIC OPC UA S7-1500 Large, Single Runtime License Download enthält Lizenzzertifikat für OPC UA Server und OPC UA Client Klasse A, Ablaffähig auf allen ET 200SP CPU, allen S7-1500 CPU, CPU 1508S, CPU 1507D, inklusive F und D Derivaten ab Firmware V2.0, OPC UA Server Method Call, Custom Address Space ab Firmware 2.5 ****** Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich | 6ES7823-0BE00-1DA0 | ## 3.3 Registrierung der Siemens Komponenten Für die Planung des weltweiten Service und Supports für Maschinen und Anlagen mit Siemens-Komponenten ist es zwingend erforderlich, dass der Maschinenhersteller seine Maschinen inklusive Stückliste in elektronischer Form bei Siemens unter folgendem Link registriert: [Siemens Registration](https://myregistration.siemens.com/startup) > **Wichtig** > Bei der Maschinenabnahme ist die erfolgte Registrierung durch die Übergabe eines Zertifikats nachzuweisen. Bei Rückfragen zur Registrierung ist Ihnen gerne Ihr lokaler Siemens-Ansprechpartner behilflich. ## 3.4 Sprachen der Bedienoberflächen Die Bedienoberfläche ist in folgenden Sprachen auszuführen: - Landessprache des jeweiligen Aufstellortes - plus Plansprache des Lastenhefts Eine englische Bedienoberfläche kann bei Bedarf zusätzlich mitgeteilt werden. ``` #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 19 Context: # 3 Projekthandbuch ## 3.5 Dokumentation Die Siemens-Dokumentation (Deutsch/Englisch) für die eingebauten Komponenten muss nicht vom Maschinenhersteller geliefert werden, sondern wird im Siemens Industry Online Support (SIOS) bereitgestellt. ## 3.6 Einzusetzende Softwareversionen für die Projektierung Für die Software-Projektierung sind auf dem Programmiergerät folgende Software-Versionen einzusetzen. ### 3.6.1 Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE (TIA Portal Engineering) | Beschreibung | Version | Artikelnummer | Bemerkung | |-------------------------------|---------|----------------------|---------------------------------------------------------------------------| | SIMATIC STEP 7 Professional | V19 | 6ES7822-1AA23-0YA5 | Floating License auf DVD | | SIMATIC STEP 7 Safety Advanced | V19 | 6ES7833-1FA23-0YA5 | Floating License auf USB, zur Erstellung sicherheitsgerichteter Automatisierungsanwendungen mit SINUMERIK ONE nötig | | HMI PRO CS (Create MyHMI /pro) | gem. d. eingesetzten VW Startup Sets | - | Die Software ist lizenzfrei und ist auf dem jeweiligen VW Startup Set enthalten | ### 3.6.2 Maschinen auf Basis SINUMERIK 840D sl (Classic Engineering) | Beschreibung | Version | Artikelnummer | Bemerkung | |-------------------------------|---------|----------------------|---------------------------------------------------------------------------| | SIMATIC STEP 7 | V5.7 HF1 | 6ES7810-4CC12-0YA5 | Floating-License für 1 User, Software auf DVD, License Key auf USB-Stick | | S7-GRAPH | V5.7 HF1 | 6ES7811-0CC08-0YA5 | Floating-License für 1 User, Software auf CD, License Key auf USB-Stick | | HMI PRO CS (Create MyHMI /pro) | gem. d. eingesetzten VW Startup Sets | - | Die Software ist lizenzfrei und ist auf dem jeweiligen VW Startup Set enthalten | #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 20 Context: # 3.6.3 Maschinen auf Basis SIMATIC S7-1500 (TIA Portal Engineering) | Beschreibung | Version | Artikelnummer | Bemerkung | |--------------------------------------------|---------|------------------------|--------------------------------------------------------------------| | SIMATIC STEP 7 Professional | V19 | 6ES7822-1AA23-0YA5 | Floating License auf DVD | | SIMATIC STEP 7 Safety Advanced | V19 | 6ES7833-1FA23-0YA5 | Floating License auf USB, zur Erstellung sicherheitgesteuerter Automatisierungsanwendungen mit SIMATIC S7-1500 nötig | | SIMATIC WinCC Unified Engineering System Base Packages | V19 | 6AV2153-2FB02-3AA5 | Empfohlen für Unified Comfort Panel | | WinCC Unified PC (10k) ES V19 | V19 | 6AV2153-2GB02-3AA5 | Empfohlen für IPC und Sinumerik | | SIMATIC WinCC Unified Engineering System Base Packages | V19 | 6AV2101-0AA02-3AH5 | Projektierungssoftware, ohne Runtime Lizenzen | | SINAMICS Startdrive Advanced | V19 | 6SL3072-4KA02-0XA5 | Floating License auf DVD, Engineering- und Inbetriebnahmetool für SINAMICS Antriebe | ## Hinweis Nach Rücksprache mit der zuständigen Elektrofachabteilung kann für komplexe Anwendungen weiterhin das Inbetriebnahme-Tool STARTER verwendet werden. Sie finden die aktuelle STARTER Version im Siemens Industry Online Support unter: [Siemens Support](https://support.industry.siemens.com/cs/ww/de/view/26233208) #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 21 Context: # 3.7 Vernetzung ## Ethernet Die Ethernet-Adressenvergabe ist mit der zuständigen Elektrofachabteilung abzustimmen. ### Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE oder 840D sl > **Wichtig** > Das Netzwerk für die Bedienkomponenten (Schnittstelle X120 der SINUMERIK NCU) und das Fabriknetz (Schnittstelle X130 der SINUMERIK NCU) sind physikalisch getrennte Netzwerke auszuführen. > > Die Vorgaben für die Ethernet-Adresse der Schnittstelle X130 (Fabriknetz) der SINUMERIK NCU sind vom Maschinenlieferanten mit der zuständigen Elektrofachabteilung / IT zu klären. > > Bei der SINUMERIK NCU sind die Firewall-Einstellungen für das Firmennetz (Schnittstelle X130) wie folgt zu setzen: > > - S7 Kommunikation zulassen (Port 102) > - VNC-Zugang deaktivieren (Port 5900) > - SSH deaktivieren (Port 22) ### Hinweis Bei Verwendung des IPC427E ist die Schnittstelle X1 für den Anschluss an das Fabriknetz zu reservieren. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 22 Context: # 3.8 Berechtigungsstufenkonzept **Wichtig:** Für VW Wolfsburg, Bereich Fahrwerk, VW Braunschweig und VW Kassel gilt ein eigenständiges EKS-Berechtigungsstufenkonzept. Bitte halten Sie dazu Rücksprache mit der zuständigen Elektrofachabteilung. ## 3.8.1 Vorbemerkungen **Hinweis:** Beim Einsatz des Electronic Key Systems (EKS) erfolgt die Anmeldung durch das Stecken eines Keys. In diesem Fall werden keine Passwörter verwendet und die Möglichkeit zur Eingabe von Passwörtern muss deaktiviert werden. Weitere Hinweise zum Anschluss des EKS-Lesers finden Sie in den jeweiligen Applikationsbeispielen in Kapitel 6. | Maschinen Typ | Beschreibung | |-------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | SINUMERIK-basierte Maschinen mit HMI PRO | Es ist die Ethernet-Variante des EKS-Lesers zu verwenden. Die Integration des EKS-Lesers erfolgt automatisch durch die Nutzung der Softwareoption „SINUMERIK 840D SL Electronic Key System (EKS)“ (Artikelnr. 6FC5800-0AP53-0YB0). Es ist keine Programmierung notwendig. Weitere Hinweise finden Sie in der Online-Hilfe von HMI PRO. | | SIMATIC-basierte Maschinen mit SIMATIC Panels und HMI Lite oder Create MyHMI / Automotive (CMH) | Es ist die PROFINET-Variante des EKS-Lesers zu verwenden. In HMI Lite und CMH werden Standardbausteine zum Lesen des EKS Keys bereitgestellt. Die Schutzart muss in der SPS-Programmierung entsprechend berücksichtigt werden. Weitere Hinweise finden Sie im HMI Lite oder CMH Standardhandbuch nach der Installation auf dem lokalen Laufwerk oder in der TIA Hilfe Funktion. Das Schutzkonzept für den Einsatz von SIMATIC Panels ist mit der zuständigen Elektrofachabteilung abzustimmen. | #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 23 Context: # 3.8.2 Berechtigungstufen Neben den Standardeinstellungen gelten folgende Festlegungen: | Standard Siemens Berechtigungstufen | Berechtigung | Variante 1 Passwort bzw. BKS E7 (nur bei SINUMERIK-basierten Maschinen) | Variante 2 Euchner EKS | |--------------------------------------|----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------| | Berechtigungsstufe 1 (Maschinenhersteller) | Hersteller, Service, Instanthalter | SUNRISE | Berechtigungsstufe 1 roter Key blauer Key (OEM) | | Berechtigungsstufe 2 (Inbetriebnehmer, Service) | Nicht verwendet | Nicht verwendet | Nicht verwendet | | Berechtigungsstufe 3 (Endanwender) | Nicht verwendet | Nicht verwendet | Nicht verwendet | | Berechtigungsstufe 4 (Programmierer, Einrichter) | Einrichter, Programmierer | Schlüsselschalter BKS E7 | Berechtigungsstufe 4 grüner Key | | Berechtigungsstufe 5 (qualifizierter Bediener) | Nicht verwendet | Nicht verwendet | Nicht verwendet | | Berechtigungsstufe 6 (Ausgebildeter Bediener) | Bediener | Nicht verwendet | Berechtigungsstufe 6 schwarzer Key | | Berechtigungsstufe 7 (angelernter Bediener) | Keine besondere Berechtigung | Kein Schlüssel | Kein Key | # 3.8.3 Maschinendaten bei SINUMERIK-basierten Maschinen Folgende Änderungen der allgemeinen Maschinendaten sind in den Volkswagen-Projekten erforderlich: | Maschinendatum | Bezeichnung | Schutzstufe | |----------------|--------------------------------------------------|-------------| | MD 11160 | Schutzstufe Ausführungsrecht / N_CST_DIR | 4 | | MD 11161 | Schutzstufe Ausführungsrecht / N_CUS_DIR | 4 | | MD 51044 | Schutzstufe SBL2 anzeigen | 7 | Image Analysis: ***Comprehensive Examination of Attached Visual Content:*** ### 1. Localization and Attribution - The visual content consists of two main sections. - **Section 1:** Table detailing "Berechtigungsstufen" - **Section 2:** Table detailing "Maschinendaten bei SINUMERIK-basierten Maschinen" ### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - **Objects Detected:** 1. Table 2. Icons (Euchner EKS, Key, Lock) - **Image 2:** - **Objects Detected:** 1. Table 2. Text ### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** The scene includes a table categorizing various authorization levels (Berechtigungsstufen) in a structured manner. - **Image 2:** The scene includes a table specifying the required changes in general machine data for SINUMERIK-based machines in Volkswagen projects. ### 4. Text Analysis - **Image 1:** - **Header:** 3.8.2 Berechtigungsstufen (Authorization Levels) - **Content:** - Standard Siemens Authorization Levels - Different authorization levels with descriptions and variants - **Significance:** This section specifies authorization levels and their respective categories necessary for different roles and responsibilities. - **Image 2:** - **Header:** 3.8.3 Maschinendaten bei SINUMERIK-basierten Maschinen - **Content:** - Changes required in general machine data specific to Volkswagen projects - Detailed entries for machine data items and their respective security levels (Schutzstufe) - **Significance:** This section outlines necessary modifications to machine data to fit specific project requirements. ### 5. Diagram and Chart Analysis - There are no explicit diagrams or charts in the visual content. ### 6. Product Analysis - There are no specific products depicted in the visual content. ### 7. Anomaly Detection - **Image 1:** No anomalies detected. - **Image 2:** No anomalies detected. ### 8. Color Analysis - **Image 1:** - Dominant colors: Light grey background with black text and colored icons. - Impact: The light grey background and black text create a clear contrast, making the information easily readable. Colored icons help to differentiate between variants. - **Image 2:** - Dominant colors: Light grey background with black text. - Impact: The consistent color scheme maintains readability and emphasizes the textual content. ### 9. Perspective and Composition - **Perspective:** - Top-down view for both images. - **Composition:** - **Image 1:** - Structured table layout with distinct sections for authorization levels, variants, and their respective categories. - **Image 2:** - Well-organized table listing machine data changes and their security levels. ### 10. Contextual Significance - **Image 1:** - Provides essential information about authorization levels within the context of Siemens-based projects, likely part of a larger project handbook. - **Image 2:** - Details specific machine data adjustments necessary for SINUMERIK-based machines, indicating compliance and configuration requirements for Volkswagen projects. ### 12. Graph and Trend Analysis - There are no graphical data or trends explicitly visualized in the images. ### 13. Graph Numbers (Tables) - **Image 1:** - **Table Cells:** 1. Authorization Level 1: "Hersteller, Service, Instandhalter", "SUNRISE", "Berechtigungsstufe 1 roter Key blauer Key (OEM)" 2. Authorization Level 4: "Einrichter, Programmierer", "Schlüsselschalter BKS E7", "Berechtigungsstufe 4 grüner Key" 3. Authorization Level 6: "Bediener", "Nicht verwendet", "Berechtigungsstufe 6 schwarzer Key" 4. Authorization Level 7: "Keine besondere Berechtigung", "Kein Schlüssel", "Kein Key" - **Image 2:** - **Table Cells:** 1. MD 11160: "Schutzstufe Ausführungsrecht / _N_CST_DIR", "4" 2. MD 11161: "Schutzstufe Ausführungsrecht / _N_CUS_DIR", "4" 3. MD 51044: "Schutzstufe SBL2 anzeigen", "7" ### Additional Aspects - **Ablaufprozesse (Process Flows) and Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** Not explicitly depicted in the images. - **Typen Bezeichnung (Type Designations):** Indicated in the table categories, such as authorization levels and machine data names. - **Trend and Interpretation:** No discernible trends, as data is more categorical. - **Tables:** Both sections feature tables organizing important role-based authorizations and machine data. ### Conclusion The visual content comprises two key parts: authorization levels for Siemens-based systems and necessary machine data changes for SINUMERIK-based machines in Volkswagen projects, presented in clear tables with detailed descriptions. The information is highly relevant for project management and system configurations. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 24 Context: # 3 Projekthandbuch ## 01/2024 | Maschinen- datum | Bezeichnung | Schutz- Stufe | |-------------------|---------------------------------------------|----------------| | MD 51045 | Schutzstufe TEACH IN | 4 | | MD 51046 | Schutzstufe R-Parameter löschen | 4 | | MD 51047 | Schutzstufe Anwendervariable lesen | 7 | | MD 51048 | Schutzstufe Anwendervariable schreiben | 4 | | MD 51049 | Schutzstufe Programmbeeinflussung schreiben | 4 | | MD 51050 | Schutzstufe Teilprogramme schreiben | 4 | | MD 51051 | Schutzstufe R-Parameter schreiben | 4 | | MD 51052 | Schutzstufe Settingdaten schreiben | 4 | | MD 51060 | Schutzstufe einstellbar NV (G54-G599) schreiben | 1 | | MD 51200 | Schutzstufe WZW Geometriedaten schreiben | 6 | | MD 51201 | Schutzstufe WZW Verschieb Daten schreiben | 6 | | MD 51208 | Schutzstufe WZW Adapterdaten schreiben | 6 | | MD 51211 | Schutzstufe WZW Daten lesen | 7 | Es ist sicherzustellen, dass der Passwortschutz nach Abschluss der Bedienung nach 15 Min. automatisch zurückgesetzt wird. In HMI PRO ist für das Verfahren von NC-Achsen über Einrichtbild die Schutzstufe 6 einzuziehen. Der Maschinenlieferant hat sicherzustellen, dass der vereinbarte Zugriffs-schutz bei Verlassen der Anlage aktiv ist. Die Vereinbarungen sind schriftlich festzuhalten. ## 3.9 Uhrzeitsynchronisation **Wichtig:** Es gelten die Vorgaben der einzelnen Standorte. Deshalb ist für die Ausführung der Uhrzeitsynchronisation zwingend eine Rücksprache mit der zuständigen Elektroabteilung notwendig. ## 3.9.4 Maschinen auf Basis SINUMERIK ONE oder SINUMERIK 840D sl **Wichtig:** Die Synchronisation der Uhrzeit findet immer vom Bedienfeld zur NC/PLC statt! Image Analysis: ### Comprehensive Examination #### 1. Localization and Attribution - **Page Layout**: - **Top Section**: Header information and a table. - **Middle Section**: Paragraphs of text with highlighted instructions. - **Bottom Section**: Image with a graphical user interface followed by more text. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1 Information**: - **Table**: Contains machine data, descriptions, and protection levels. - **Controllers**: Blue GUI elements representing control buttons. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1 Scene**: - **Table**: Lists machine data and corresponding protection levels. - **Graphical Interface**: Shows a control panel layout for configuring NC-Axes. #### 4. Text Analysis - **Top Table**: - **Column Headers**: Machine Data, Description, Protection Level. - **Rows**: Lists various MD numbers with their protection levels and descriptions (e.g., MD 51045 - Schutzstufe TEACH IN - 4). - **Body Text**: - **Paragraph**: Explains the auto-reset feature for passwords after 15 minutes. - **Procedural Text**: Instructions for HMI PRO regarding NC-Axes and the protection level. - **Highlighted Text "Wichtig"**: - **Text Content**: Important notes about regulations for time synchronization and machine synchronization procedures. #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Graphical Interface**: - **Content**: Controls related to machine configuration, labeled with instructions like 'Minus', 'X Achse', 'ENDW'. #### 6. Product Analysis - **Graphical User Interface**: - **Features**: Interactive buttons predominantly in blue. - **Labels**: Instructions for machine configuration. #### 7. Anomaly Detection - No specific anomalies are detected. #### 8. Color Analysis - **Dominant Colors**: Blue (buttons), black and white (text and background). - **Impact**: The colors help in distinguishing interactive elements from the textual instructions. #### 9. Perspective and Composition - **Perspective**: Straight-on, user interface perspective. - **Composition**: Structured, with clear demarcation between text blocks, table, and graphical interface. #### 12. Graph and Trend Analysis - **Trend**: Shows a consistent focus on security features across different MD numbers with varying protection levels. #### 13. Graph Numbers - **Table Data Points**: - **MD 51045**: Schutzstufe TEACH IN - 4 - **MD 51046**: Schutzstufe R-Parameter löschen - 4 - **MD 51047**: Schutzstufe Anwendervariable lesen - 7 - **MD 51048**: Schutzstufe Anwendervariable schreiben - 4 - **MD 51049**: Schutzstufe Programbeeinflussung schreiben - 4 - **MD 51050**: Schutzstufe Teilprogramme schreiben - 4 - **MD 51051**: Schutzstufe R-Parameter schreiben - 4 - **MD 51052**: Schutzstufe Settingdaten schreiben - 4 - **MD 51060**: Schutzstufe einstellbare NW schreiben - 1 - **MD 51200**: Schutzstufe WZV Geometriedaten schreiben - 6 - **MD 51201**: Schutzstufe WZV Verschleißdaten schreiben - 6 - **MD 51208**: Schutzstufe WZV Adapterdaten schreiben - 6 - **MD 51211**: Schutzstufe WZV Daten lesen - 7 #### 14. Ablaufprozesse (Process Flows) - **Detail**: Process for protecting traceability and configuration of NC-Axes in HMI PRO. #### 16. Typen Bezeichnung (Type Designations) - **Controlled Processes**: List of different types of protective measures (e.g., Anwendervariable lesen/schreiben). #### Contextual Significance - **Overall Document**: Likely part of procedural documentation for machine configuration, emphasizing security and regulatory compliance. ### Summary The attached visual content provides detailed instructions on machine data protection levels, includes procedural guidelines for synchronization and security, and features a graphical interface for configuring NC-Axes. Tables and highlighted sections underscore important instructions, clearly demarcating user actions required for machine maintenance and configuration. The use of blue in the interface aids in highlighting control features, ensuring clarity in usage instructions. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 25 Context: # 3 Projekthandbuch Beim Einsatz von HMI PRO geschieht dies automatisch im Hochlauf der Anlage, danach dann ein Mal pro Stunde. ## 3.9.4.1 Maschinen mit SINUMERIK Operate auf IPC427 Die Einstellung von Datum und Uhrzeit erfolgt unter: „IBN“ > „HMI“ > „Datum Uhrzeit“ Die Umschaltung zwischen Sommer- und Winterzeit ist bei Bedarf in Windows einzustellen. Soll ein Zeitserver verwendet werden, ist die URL des Servers ebenfalls unter Windows zu projizieren. ## 3.9.4.2 Maschinen mit SINUMERIK Operate auf NCU Die Einstellung von Datum und Uhrzeit erfolgt unter: „IBN“ > „HMI“ > „Datum Uhrzeit“ Die Umschaltung zwischen Sommer- und Winterzeit und die URL eines Zeitservers projizieren Sie ebenfalls in diesem Bild. **Hinweis** Sie finden die aktuelle Beschreibung der Parametrierung der Uhrzeitsynchronisation für das SINUMERIK System unter folgendem Link: - [SINUMERIK ONE](https://support.industry.siemens.com/cs/wwde/view/109801333) - [SINUMERIK 840D sl](https://support.industry.siemens.com/cs/wwde/view/109801207) ## 3.9.5 Maschinen auf Basis SIMATIC S7-1500 ### 3.9.5.1 HMI lite PLC und Bedieneinheit sind so zu projektierten, dass Datum und Uhrzeit synchronisiert werden. Als Basis für die Synchronisation wird die Universal Time, Coordinated (UTC) verwendet. Für eine korrekte Anzeige der Uhrzeit auf dem Bedienpanel muss die Zeitzoneneinstellung sowie die gültige Sommer-/Winterzeit der S7-1500 CPU und des Bedienpanels übereinstimmen. Bei der S7-1500 sind die Auswahl der Zeitzone sowie die Parameter der Sommerzeiteinstellung in der Gruppe „Uhrzeit“ der PLC-Eigenschaften dem jeweiligen Standort entsprechend vorzunehmen. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 26 Context: # 3 Projekthandbuch ## 01/2024 An dem Bedienpanel ist die Zeitzone in den „Date/Time Properties“ im Control Panel auszuwählen. Die Anwahl der Sommer- oder Winterzeit erfolgt ab der HMI Lite Version 8.1 durch das WinCC VB-Skript „_LTL_setSummerTime“. Dieses VB-Skript wird ein Mal pro Minute durch den Aufgabenplaner aufgerufen. Wenn keine Sommer-/Winterzeitumschaltung gewünscht ist, muss dieser Aufruf im Aufgabenplaner entfernt werden. ![SIMATIC HMI](link-to-image) **Hinweis:** Bitte sicherstellen, dass die korrekten Links und Daten in die Abbildung eingefügt werden. **Quellen:** - Solutions for Powertrain / TRANSILINE - © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten - Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global **Seite 3-12** Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Image 1:** Located at the top of the page. - **Image 2:** Located below Image 1. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - **Objects:** - Computer screen displaying a software interface. - Multiple panels within the software interface. - **Key Features:** - A highlighted section showing "Date/Time Properties." - Various options and settings related to time configuration. - **Image 2:** - **Objects:** - A computer screen displaying the "SIMATIC HMI" software. - A popup dialog window. - A red arrow pointing towards the "Date/Time Properties." - **Key Features:** - The software interface contains multiple icons and options at the top. - The popup window displays date and time settings. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Image 1:** - **Scene:** - A software interface on a computer screen is depicted, focusing on time configuration properties. - **Activities:** - A user configuring the date and time settings on an HMI (Human-Machine Interface) panel using the "Date/Time Properties" dialog. - **Image 2:** - **Scene:** - Another software interface screen with a popup window open. - **Activities:** - A user adjusting date and time settings within the "SIMATIC HMI" software, indicated by a red arrow pointing to the relevant section. #### 4. Text Analysis - **Image 1:** - No text detected within the image. - **Image 2:** - No text detected within the image. - **Text Description below the Images:** - **Seen Text:** - "An dem Bedienpanel ist die Zeitzone in den „Date/Time Properties“ im Control Panel anzuwählen. Die Anwahl der Sommer- oder Winterzeit erfolgt ab der HMI Lite Version 8.1 durch das WinCC VB-Skript „ITL_setSummerTime“." - "Dieses VB-Skript wird ein Mal pro Minute durch den Aufgabenplaner aufgerufen. Wenn keine Sommer-/Winterzeitumschaltung gewünscht ist, muss dieser Aufruf im Aufgabenplaner entfernt werden." - **Analysis:** - The description instructs users to select the time zone in the "Date/Time Properties" of the Control Panel on the HMI. It mentions using a VB script "ITL_setSummerTime" to configurate daylight saving time settings starting from HMI Lite Version 8.1. Furthermore, the script is called once per minute by the task scheduler, and if daylight saving time switching is not desired, it needs to be removed from the task scheduler. #### 5. Diagram and Chart Analysis - No diagrams or charts found within the images. #### 6. Product Analysis - **Image 2:** - **Products Depicted:** - "SIMATIC HMI" software. - **Main Features:** - User interface with multiple configurable options. - Popup window for date and time settings. - **Materials and Colors:** - Predominantly grey interface with icons and a designated blue sidebar section. #### 7. Anomaly Detection - No noticeable anomalies detected in the images. #### 8. Color Analysis - **Image 1:** - **Composition:** - Predominantly grey and white interface with blue highlights. - Neutral color scheme for software settings. - **Image 2:** - **Composition:** - Predominantly grey and white interface with a noticeable red arrow. - Neutral color scheme with an additional green bar and blue sidebar for "SIMATIC HMI." #### 9. Perspective and Composition - **Image 1:** - **Perspective:** - Standard front-facing view. - **Composition:** - The image focuses centrally on the software window, maintaining a balanced composition. - **Image 2:** - **Perspective:** - Standard front-facing view. - **Composition:** - The red arrow and popup window draw attention to specific settings within the software. #### 10. Contextual Significance - The images provide visual instructions on configuring time settings in an HMI system, supporting the textual guidance and facilitating user understanding of the time configuration process. #### 11. Metadata Analysis - No metadata available for analysis. #### 12. Graph and Trend Analysis - No graphs present in the images. #### 13. Graph Numbers - Not applicable as there are no graphs in the images. ### Additional Aspects #### Ablaufprozesse (Process Flows) - The process for setting the time zone and configuring daylight saving time using the "Date/Time Properties" and VB scripting is depicted. #### Prozessbeschreibungen (Process Descriptions) - Detailed descriptions of selecting the time zone and managing daylight saving settings in "Date/Time Properties" through the control panel and scripting. #### Typen Bezeichnung (Type Designations) - Type designations such as "HMI Lite Version 8.1" and "WinCC VB-Skript" are identified. #### Trend and Interpretation - A trend towards automated time setting and daylight saving configuration using scripts in control panel software. #### Tables - No tables included in the images. ### Conclusion - The provided images and corresponding text offer a comprehensive guide on time and date configuration within an HMI system. The visual elements complement the instructional text, making the process clear and straightforward for users. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 27 Context: # Projekt Handbuch ## 01/2024 ### 3 Projektübersicht Die Uhrzeit des Bedienpanels wird durch die S7-1500 synchronisiert. Die Einstellung wird in den Eigenschaften der integrierten Verbindung zwischen S7-1500 und HMI-Gerät vorgenommen. Diese Parametrierung wurde im HMI Lite VW Standardprojekt entsprechend vorgenommen. Die Uhrzeitsynchronisation der S7-1500 CPU sollte, wenn möglich, durch einen von VW zur Verfügung gestellten NTP-Server erfolgen. Die Parametrierung der Uhrzeitsynchronisation erfolgt in der Gruppe „Uhrzeitsynchronisation“ der Eigenschaften der _PROFINET-Schnittstelle_ [1] der S7-1500 CPU. Die IP-Adresse des am jeweiligen Standort gültigen NTP-Servers ist in der zuständigen Elektrofachabteilung zu erfragen und in der Parametrierung einzutragen. Das Aktualisierungsintervall ist auf 3600s einzustellen. ![Screenshot](path/to/image.png) **Hinweis:** Bildbeschreibung und Abbildung sind im Originaldokument enthalten. Image Analysis: ### Analysis of the Attached Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Number of Images:** There is a single image on the page. - **Image Number:** Image 1 #### 2. Object Detection and Classification - **Detected Objects:** - Computer screen with software interfaces. - Text blocks. - **Classification:** - The computer screen shows software interfaces likely related to engineering or industrial automation. #### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description:** - The image captures a screenshot of a user interface from a software application. - It appears to be related to configuration settings in a Siemens industrial environment. - **Main Actors and Actions:** - No human actors are depicted. The primary focus is on configuring software parameters. #### 4. Text Analysis - **Detected Text:** - Multiple blocks of German text. - Specific settings and labels on the computer interface. - **Extracted Text:** (translated to English for clarity) ``` "The operating panel's time is synchronized by the S7-1500. The setting is made in the properties of the integrated connection between S7-1500 and HMI device parameterization. This parameterization was carried out in HMI Lite VW Standard project accordingly. The time synchronization of the S7-1500 CPU should, if possible, be done by an NTP server provided by VW. The parameterization of the time synchronization is done in the group 'Time Synchronization' of the property 'PROFINET Interface [X1]' of the S7-1500 CPU. The IP address of the valid NTP server at the respective location must be obtained from the responsible electrical department and entered into the parameter. The update interval is set to 3600s." ``` - **Analysis and Significance:** - The text provides detailed instructions on how to set up time synchronization for an S7-1500 CPU using an NTP server provided by VW. - It stresses the importance of acquiring the correct IP address from the electrical department. - The text explains the process within the HMI Lite VW Standard project. #### 5. Diagram and Chart Analysis - **Analyzed Diagrams:** - Two sections of the software interface are displayed. - **Description:** - The left section contains a navigation pane with hierarchical settings and configurations. - The right section shows a specific configuration window that likely corresponds to time synchronization settings. #### 6. Product Analysis - **Depicted Products:** - Software interfaces from a probable Siemens configuration tool. - **Features:** - Organized menu on the left with folders and settings. - Detailed parameter fields on the right for NTP time synchronization. - **Visual Differences:** - Different sections of the software interface are shown, addressing different parts of the configuration process. #### 8. Color Analysis - **Color Composition:** - Dominant colors are shades of gray, white, blue, and yellow, typical for software interfaces. - **Impact on Perception:** - The use of neutral colors enhances readability and reduces eye strain, which is beneficial for users configuring technical settings. #### 9. Perspective and Composition - **Perspective:** - The image is taken from a direct, straight-on perspective, which is standard for displaying screenshots. - **Composition:** - Clean and organized layout, with the navigation pane on the left and a detailed configuration screen on the right. #### 10. Contextual Significance - **Contextual Analysis:** - The image likely contributes to instructional material in a project handbook related to configuring Siemens automation equipment. - **Contribution to Overall Message:** - It visually supports the accompanying text instructions on time synchronization settings. #### Trend and Interpretation - **Identified Trends:** - The text and scene suggest a trend towards highly detailed, step-by-step configuration processes in industrial automation. - **Interpretation:** - Emphasizes the importance of proper configuration for time synchronization in maintaining system accuracy and reliability. ### Conclusion This analysis provides a comprehensive view of the configuration aspect of Siemens industrial equipment regarding time synchronization using the S7-1500 CPU and an NTP server, as explained visually and textually on the page. The clear organization of software interfaces and step-by-step instructions suggest a focus on precision and ease of use in industrial settings. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 28 Context: # 3.10 Festlegungen zu SINAMICS S120 ## Kompatibilitätseinstellung Beim SINAMICS S120, sowohl bei der Anwendung mit SINUMERIK 840D sl als auch mit CU320, ist die Topologievergleichtigkeit auf "niedrig" zu stellen. Damit wird beim Tausch einer Antriebskomponente bei der Prüfung des elektronischen Typschilds nur der Komponententyp geprüft. ## Systemaufbau Es ist je Motormodul nur ein Motor anzuschließen, bzw. je Doppel-Motormodul zwei Motoren. ## Belegung der Ein-/Ausgangsklemmen Die werkseitig eingestellten Belegungen der Ein-Ausgangsklemmen dürfen nur nach Rücksprache mit der zuständigen Elektrofachabteilung verändert werden. ## Vorgaben für den Einsatz der CU320 - Die Verwendung von DCC (Drive Control Chart) ist nicht zulässig. - Die Netzwerkeinstellungen für die Schnittstelle X127 (untere Ethernet-Schnittstelle) sind auf den Standardeinstellungen zu belassen: `169.254.11.22, 255.255.0.0 (Class B)` - Bei der Nutzung von Safety-Funktionen ist ein Abnahmeprotokoll zu übergeben. - Die Systemuhr der CU320 ist mit der Systemuhr der Steuerung zu synchronisieren. - Bei Verwendung der CU320 sind die Fehlermeldungen der CU320 sind in der Steuerung abzubilden und über das HMI-System anzuzeigen. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 29 Context: ```markdown # 3 Projekthandbuch ## 3.11 Roboteranbindung Für die Anbindung von Robotern ist Rücksprache mit der zuständigen Elektrofachabteilung zu halten. ## 3.12 Energieeffizienz **Hinweis** Es gelten die Vorgaben der einzelnen Standorte. ### EE@TRANSLINE Die Energiedatenerfassung sowie die Visualisierung an der Maschine ist gemäß dem TRANSLINE Standard auszuführen. Sie finden detaillierte Informationen hierzu im Systemhandbuch EE@TRANSLINE, das ein Bestandteil der zugrunde liegenden TRANSLINE Standardhandbuchsammlung ist. Sie finden das Systemhandbuch EE@TRANSLINE ebenfalls im Installationsordner von HMI PRO si RT. Die EE@TRANSLINE Bilder zur Energiedatenerfassung sind im HMI PRO und HMI Lite VW Standard Musterprojekt bereits integriert. ``` #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 30 Context: # 3 Projekthandbuch 01/2024 ## Für Notizen --- Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global 3-16 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 31 Context: # 4 Überblick Es gilt das Kapitel der zugrunde liegenden Solutions for Powertrain / TRANSLINE Standardhandbuchsammlung. © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global Solutions for Powertrain / TRANSLINE 4-1 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 32 Context: # Für Notizen --- ### Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 33 Context: # 5 Betriebsmitteltabelle Die Volkswagen Group Components Betriebsmittel-Freigabeliste TRANSLINE ersetzt die Komponentenliste aus der zugrunde liegenden Solution for Powertrain / TRANSLINE Standardhandbuchsammlung. ## Hinweis Auf Wunsch von Volkswagen werden die Betriebsmittel-Freigabelisten nicht mehr im Siemens-Volkswagen Powertrain Extranet zur Verfügung gestellt. Sie erhalten die Betriebsmittel-Freigabelisten über das Volkswagen Group Supply Portal oder über Ihren Ansprechpartner in der zuständigen Volkswagen-Elektrofachabteilung. ## Wichtig Es ist für CNC-basierte Maschinen das System SINUMERIK ONE oder SINUMERIK 840D sl und für PLC-basierte Maschinen das System SIMATIC S7-1500 gemäß Freigabeliste einzusetzen. Als Antriebssysteme sind SINAMICS-Antriebe gemäß Freigabeliste einzusetzen. Für die anwendungsspezifische Auswahl der Steuerung und Software-Versionen ist zwingend eine Abstimmung mit der zuständigen Elektrofachabteilung notwendig. ## Hinweis Es ist grundsätzlich das Original Siemens-Zubehör einzusetzen. Die Betriebsmittel-Freigabeliste ist bindend für alle zu liefernden Maschinen/Anlagen für neue Fertigungslinien. Bei Maschinenlieferungen für bereits bestehende Fertigungslinien (Erweiterungen) sind die einzusetzenden Komponenten gesondert mit der zuständigen Elektrofachabteilung abzustimmen und das Ergebnis ist schriftlich festzuhalten. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 34 Context: # 5 Betriebsmittel-Freigabeliste ## 01/2023 Der Einsatz von Komponenten, die nicht in der Komponentenliste enthalten sind, ist nur nach Rücksprache mit der zuständigen Elektrofachabteilung und schriftlicher Genehmigung zulässig. Gegebenenfalls muss in diesem Fall eine Ersatzteilbestellung durch den Maschinenhersteller erfolgen. --- Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 35 Context: # 6 Applikationsbeispiele Dieses Kapitel ersetzt das Kapitel „Applikationsbeispiele“ aus der zugrunde liegenden Solutions for Powertrain / TRANSLINE Standardhandbuchsammlung. ## 6.1 Mechanische Fertigung (SINUMERIK ONE) **Hinweis** Die Netzwerkdarstellung in diesem Kapitel ist nur als Prinzipdarstellung zu sehen. Es gelten die Netzwerkvorgaben der einzelnen Standorte. **Hinweis** Das Fertigungsnetz wird bauseits zur Verfügung gestellt. Das Anlagennetz ist Lieferumfang des Maschinen-/Anlagenliefers. © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global Solutions for Powertrain / TRANSLINE 6-1 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 36 Context: # 6 Applikationsbeispiele ## 6.1.1 Flexible Bearbeitungslinie ### System Diagramm ```plaintext ┌─────────────┐ │ Asservot │ │ Client │ └─────────────┘ │ │ ┌─────────────────┼─────────────────┐ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ LadenPortal │ │ Maschine 1 │ │ Maschine n │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ │ │ └─────────────────┴─────────────────┘ │ ┌─────────────┐ │ SIMATIC │ │ S7-1500 │ └─────────────┘ │ │ ┌─────────────┐ │ PROFINET │ │ Netzwerk │ └─────────────┘ ``` ### Anmerkungen - **SMATIC S7-1500**: Steuerungsplattform - **PROFINET**: Kommunikationsstandard Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global Image Analysis: ### Comprehensive Image Analysis #### 1. **Localization and Attribution:** - **Image Location:** Single image centered on the page. This is Image 1. - **Title:** "6.1.1 Flexible Bearbeitungslinie" #### 2. **Object Detection and Classification:** - **Objects and Classification:** - **Computers/Monitors:** Displayed at the top connected to different systems (Übergeord. Systeme and Assocoto Client). - **Controllers:** SIMATIC S7-1500 and SIMARRETIC ONE SIMATIC S7-1500. - **Machines:** Three labeled sections: “Lade/Portal”, “Maschine 1”, and “Maschine n”. - **Green Lines (Connections):** Represent connections between different components labeled as "Anlagenetz (PROFINET)". #### 3. **Scene and Activity Analysis:** - **Scene Description:** - The image depicts a flexible processing line in a manufacturing or industrial setup. - It illustrates the interconnected layout of computers, controllers, and machines which are part of a production line. - **Activity:** - The components are connected through a PROFINET network, suggesting communication and data exchange across the system. #### 4. **Text Analysis:** - **Detected Text:** - **General:** - “6.1.1 Flexible Bearbeitungslinie” - “Übergeord. Systeme” - “Assocoto Client” - “Fertigungsnetz” - “Anlagenetz (PROFINET)” - **Components:** - “Lade/Portal” - “Maschine 1” - “Maschine n” - “SIMATIC S7-1500” - “SIMATIC S7-1500” - “SIMARRETIC ONE SIMATIC S7-1500” - **Significance:** - The text indicates various sections and components of a flexible machining line system, highlighting the integration of network systems (PROFINET) for efficient operations. #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Diagram Description:** - The image is a diagram illustrating process flows in a machining or manufacturing line. - **Axes, Scales, and Legends:** - No explicit axes, scales, or legends are present, but the labels on the components and connections provide contextual information. #### 8. **Color Analysis:** - **Color Composition:** - **Dominant Colors:** Blue and Green - **Impact on Perception:** - The use of blue suggests a technical and structured environment, typically used in professional or industrial settings for clarity. - Green lines indicate connectivity and network paths, emphasizing the communication links crucial for the system’s operations. #### 9. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** - The diagram is presented from a straight-on perspective for a clear and organized view of the system layout. - **Composition:** - **Arrangement of Elements:** - Top section contains overarching computers/systems. - Middle section showcases controllers and their specific types. - Bottom three segments represent different machines/modules connected by network lines. #### 10. **Contextual Significance:** - **Overall Document/Website Context:** - Likely part of a technical manual or document explaining the configuration and operation of a flexible machining line in a Siemens/VW Group manufacturing setting. - **Contribution:** - The image visualizes the connectivity and structure of the machining line, aiding understanding of the flexible line concept and how different components interface through PROFINET. #### 12. **Graph and Trend Analysis:** - **Data and Trends:** - No explicit graphs or trends are presented beyond the layout depiction and connectivity of components. #### 13. **Tables:** - **Table Analysis:** - While there is no explicit table in the image, each labeled section (e.g., “Lade/Portal”, “Maschine 1”, “Maschine n”) can be interpreted as table-like segmentation of functions or modules within the system. ### Conclusion: This diagram provides a detailed visualization of a flexible processing line, emphasizing its interconnected structure facilitated by PROFINET networking, crucial for the efficient operation of the industrial setup. It enhances the comprehensive understanding of the system for technical and operational reference. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 37 Context: ``` # 6.1.2 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (ohne IPC) ## Fertigungsnetz ### Anlagennetz (PROFINET) ``` PN/PN Koppler ITC 1900 MCP 1900 bzw. MPP 464 EKS HT 10 ET 200pro ET 200SP 1FT7 / 1KF7 / 1PH8 ``` ## Bedienen & Beobachten - **Bedienfeld:** ITC 1900 - **Software:** HMI PRO VW Standard - **CNC:** SINUMERIK ONE NCU mit integrierter S7-1500F CPU (TIA Portal Engineering) ## Kommunikation ### PROFINET - **Zur Peripherie:** - PNIX150-Schnittstelle der SINUMERIK ONE - PNIX150-Schnittstelle der SINUMERIK ONE, mit zusätzlichem PN/PN-Koppler ### Ethernet - **Zum Bedienfeld:** - X120-Schnittstelle der SINUMERIK ONE. Hier sind ggf. auch weitere Bedienelemente anzuschließen, z. B. Anschluss-Boxen für das HT 10 oder ein EKS-Laser. - **Zum Fertigungsnetz:** - X130-Schnittstelle der SINUMERIK ONE - **Service-Schnittstelle:** - X127-Schnittstelle der SINUMERIK ONE ### Dezentrale Peripherie - **Antrieb:** SINAMICS S120 - **Motoren:** 1FT7, 1KF7, 1PH8 © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global ``` Image Analysis: ### Analysis of Visual Content #### 1. Localization and Attribution - **Image Position:** There is one image located centrally on the page beneath the heading and diagram. - **Numbering:** - **Image 1:** The main diagram presented on the page. #### 2. Object Detection and Classification - **Image 1:** - **Objects Detected:** - ITC 1900 (Monitor) - MCP 1900 - EKS - HT 10 - SCALANCE Switch - SINUMERIK ONE/iFT7/iFK7/1PH8 - ET 200pro - ET 200SP - **Classification:** - Monitors/Displays: ITC 1900, MCP 1900 - Control Unit: EKS, HT 10 - Network Switches: two SCALANCE Switches - Modules: ET 200pro, ET 200SP - Other Devices: SINUMERIK ONE, SINAMICS S120 #### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description:** - The diagram illustrates a system configuration for a CNC-based machine or loader/portal setup without an IPC (Industrial PC). It displays interconnected components forming part of a manufacturing network. - **Activities:** - The diagram suggests activities related to machine integration, network communication frameworks, and control system setups. #### 4. Text Analysis - **Text Detected:** - Various identification labels for devices and components. - A descriptive table listing components and their classifications, software, and connection interfaces. - **Content Significance:** - The text annotations provide identification of each component and their role within the system, including communication interfaces and specifications, essential for understanding the system layout. #### 7. Anomaly Detection - **No Anomalies Detected:** - All elements appear standard and consistent, with logical connections typical of network diagrams in industrial settings. #### 8. Color Analysis - **Dominant Colors:** - Gray: Used predominantly for device representations. - Green: Utilized for labeling network connections (PROFINET). - Blue: Indicating various device types and control unit wires. - **Impact on Perception:** - The color scheme helps differentiate between types of connections and components, enhancing clarity and ease of understanding. #### 9. Perspective and Composition - **Perspective:** - The diagram features a front-on, 2D topological view, suitable for displaying connectivity. - **Composition:** - Elements are organized logically, with labels and devices clearly demarcated to reflect their network relationship and interactions. #### 10. Contextual Significance - **Overall Context:** - This image contributes to a technical understanding for users setting up or studying CNC-based machine configurations. It gives insights into the arrangement and interface of various components and the communication pathways between them. #### 13. Graph Numbers - **Table Data Points:** (Translated for the ease of understanding) - **Operation & Observation:** - Operating Panel: ITC 1900 - Software: HMI PRO VW Standard - CNC: SINUMERIK ONE NCU with integrated S7-1500F CPU (TIA Portal Engineering) - **Communication:** - **PROFINET:** - Peripheral: PN/X150 interface of SINUMERIK ONE - Manufacturing Network: PN/X150 interface of SINUMERIK ONE with additional PN/PN coupler - **Ethernet:** - For operation panel: X120 interface of SINUMERIK ONE. - Additional connection options for HT 10 or EKS reader. - For manufacturing network: X130 SINUMERIK ONE interface - Service Interface: X127 SINUMERIK ONE interface - **Decentralized Peripheries:** - ET 200pro, ET 200SP - **Drive:** - SINAMICS S120 - **Motors:** - 1FT7, 1FK7, 1PH8 #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 38 Context: # 6.1.3 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (mit IPC) ## Wichtig Der Einsatz des IPC427Z ist mit der zuständigen Elektrofachabteilung abzustimmen. Es ist für den IPC427Z zwingend eine wartungsfreie unterbrechungsfreie Stromversorgung gemäß Freigabeseite einzusetzen. **Fertigungsnetz:** - **Anlagennetz:** (PROFINET) ``` +-------------------------------------+ | PN-PN Koppler | +-------------------------------------+ | | +---------+ +--------+ | EKS | | SITOP | | | | UPS | +---------+ +--------+ | | | | +---------------+ +-----------+ | IPC427Z | | SINUMERIK | +---------------+ | ONE | | | | SINECTMIC S120 | +---------------+ +-----------+ ``` ### Bedienfeld & Beobachten **ITC 1900:** IPC427Z und SITOP UPS, der IPC427Z ist im Schaltschrank zu verbauen. **Software:** HMI PRO W Standard **CNC:** SINUMERIK ONE NCI mit integrierter S7-1500F CPU (TIA Portal Engineering) ### Kommunikation **PROFINET** - **zur Peripherie zum Anlagennetz:** - PNX150-Schnittstelle der SINUMERIK ONE - PNX150-Schnittstelle der SINUMERIK ONE, mit zusätzlichem PN-PN-Koppler **Ethernet** - **zum Bedienfeld:** - X120-Schnittstelle der SINUMERIK ONE. Hier sind ggf. auch weitere Bedienkomponenten anzuschließen, z. B. Anschluss-Boxen für das HT 10 oder den EKS-Leser. - X130-Schnittstelle der SINUMERIK ONE, X1-Schnittstelle des IPC427Z Image Analysis: **Localization and Attribution:** - The page presents a set of machine and equipment configurations along with related information. **Object Detection and Classification:** - **Image 1 (Equipment Diagram)**: - Various machinery and electronic equipment are depicted. - Key objects include: ITC 1900, SITOP UPS, EKS, ICP 427E, MCP 1900(MPP 464), HT 10, SCALANCE Switch, SINUMERIK ONE SINAMICS S120, and ET 200SP. **Scene and Activity Analysis:** - The scene shows a technical diagram illustrating the connection setup of various industrial control components in a production setup. The diagram also includes network lines (PROFINET) linking different components. **Text Analysis:** - The text provides instructions and technical details related to: - **Title**: "Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (mit IPC)" - **Important Notice**: The IPC427E must be coordinated with the responsible electro-technical department and connected to a maintenance-free uninterruptible power supply according to the release page. - **Details on Components**: - **Operators & Observers**: Specifications on ITC 1900, IPC427E, SITOP UPS, and other components. - **Software**: HMI PRO WV Standard. - **CNC**: SINUMERIK ONE NCU. - **Communication**: - **PROFINET**: Describes connections to periphery and devices. - **Ethernet**: Describes connections to control panels and production networks. **Diagram and Chart Analysis:** - The diagram is a network layout showing the interconnections between different industrial machinery and their respective communication links. - Key insights: - The communication between machines is primarily linked through PROFINET and Ethernet connections. - The SITOP UPS is essential for ensuring power continuity. **Ablaufprozesse (Process Flows):** - The document outlines the workflow of setting up and managing the IPC427E with the SINUMERIK ONE system. It is significant as it ensures that power and data connections are properly configured and uninterrupted. **Color Analysis:** - The image predominantly uses grayscale for the main components and green lines to indicate the network connections. This color scheme guides the reader's focus on the connectivity pathways and emphasizes the importance of network configurations. **Perspective and Composition:** - The diagram is presented in a top-down schematic view typical for technical drawings. The equipment is spatially organized to show the positioning of each device and its respective connections clearly. **Contextual Significance:** - In the context of an operational manual, this image serves to guide technicians in setting up and connecting various industrial control components correctly. It illustrates the network layout and configuration essential for the proper functioning of a CNC-based machine or loader/portal with an IPC. **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - The text describes the process for setting up the equipment, particularly the IPC427E system. This is critical for ensuring reliable and uninterrupted power supply management. **Typen Bezeichnung (Type Designations):** - The document specifies type designations such as IPC427E, SITOP UPS, ITC 1900, etc. These categories help in identifying and distinguishing between different components and their roles in the setup. **Trend and Interpretation:** - The trend shows a focus on ensuring robust connectivity and power supply for industrial automation systems. The emphasis on network configurations suggests an importance placed on integration and reliability. **Tables:** - The table at the bottom of the page provides detailed specifications and descriptions of how each component should be used and connected. This includes details on what each component is for and where it should be installed. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 39 Context: ```markdown # 6 Applikationsbeispiele ### 6.1.4 Maschine oder Lader/Portal auf PLC-Basis #### Fertigungsnetz **Anlagennetz (PROFINET)** ``` +-----------------------+ | SIMATIC | | S7-1500 | +-----------------------+ | x1 | +------------------+------------------+ | | +-------+-------+ +------+-------+ | SCALANCE | | PN-PN | | Switch | | Koppler | +------------------+ +--------------+ | x2 | +------v-------+ | MTP1200 Comfort | | TP1200 Comfort Panel | +-----------------------------+ | +-----------------+--------------------+ | | +------v-------+ +-----+-------+ | ET 200pro | | ET 200SP | | | | | +--------------+ +-------------+ | RF 18C | +--------------------------------------+ ``` ### Bedienen & Beobachten - **Bedienfeld** - TP1200 Comfort Panel mit HMI Live Vt Standard - MTP1200 Unified Comfort Panel mit Create MyHMI / Automotive ### PLC - **SIMATIC S7-1500F** ### Kommunikation - **Zur Peripherie** - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - Hier ist ggf. auch der EKS-Leser anzuschließen und in das S7-1500-Programm einzubinden. - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - **Zum Bedienfeld** - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global ``` Image Analysis: **Image Analysis** ### 1. Localization and Attribution - **Image Positioning**: The image is positioned in the top central portion of the page. - **Image Number**: Image 1 ### 2. Object Detection and Classification - **Objects Identified**: - Multiple electronic components and network elements as well as text boxes and flow lines including: - ET 200pro, ET 200SP modules - SINAMICS S120 modules - SIMATIC S7-1500 controller - SCALANCE Switch - RF180C - PN/PN Coupler - HMI panels (MTP1200 Comfort, TP1200 Comfort) - Key text boxes such as the component list at the top and operational instructions at the bottom. ### 3. Scene and Activity Analysis - **Scene Description**: This is a technical diagram of a manufacturing network setup showing various interconnected components used in a Profinet system. - **Main Actors and Actions**: - **Main Actors**: Electronic components like controllers, switches, and HMI panels. - **Actions**: Data flow and communication connections between devices are illustrated. ### 4. Text Analysis - **Text Extracted**: - Table at the top specifying: - "Serviceschnittstelle: X127-Schnittstelle der SINUMERIK ONE" - "Dezentrale Peripherie: ET 200pro, ET 200SP" - "Antrieb: SINAMICS S120" - "Motoren: 1FT7, 1FK7, 1PH8" - Below the diagram: - Title: "6.1.4 Maschine oder Lader/Portal auf PLC-Basis" - Bedienen & Beobachten: TP1200 Comfort Panel mit HMI Lite VW Standard, MTP1200 Unified Comfort Panel mit Create MyHMI/Automotive - PLC: SIMATIC S7-1500F - Kommunikation: Details of integrated X1 interfaces and connection guidelines ### 5. Diagram and Chart Analysis - **Diagram Analysis**: - The diagram represents a network layout of industrial automation components linked by Profinet. - **Axes and Scales**: Not applicable as this is not a typical chart. - **Legend**: No explicit legend, but devices are labeled for identification. ### 6. Product Analysis - **Products Depicted**: - Various Siemens automation products including PLCs, HMI panels, and SINAMICS drives. - Key Features: Control and automation functionality for manufacturing processes, various interfaces for communication. - Materials and Colors: Typically industrial-grade materials, standard Siemens device colors (gray and blue shades). ### 7. Anomaly Detection - **Anomalies Identified**: No apparent anomalies are visible in the diagram. ### 8. Color Analysis - **Dominant Colors**: - Green for Profinet connections. - Light blue and gray for electronic components. - These colors guide the viewer in distinguishing between different types of connections and hardware elements. ### 9. Perspective and Composition - **Perspective**: The diagram is a frontal view of interconnected components. - **Composition**: It is structured to show the hierarchical connection between devices from the network infrastructure top to the user interfaces. ### 10. Contextual Significance - **Overall Document/Website Contribution**: - This image serves as a technical illustration in a manual or guide related to setting up industrial automation networks using Siemens products. - It clarifies the placement and connection of different components in a manufacturing environment. ### 11. Metadata Analysis - **Available Metadata**: - Document Date: 01/2024 - Page Number: 6-5 - Copyright: Siemens AG 2023 - Non-availability of image capture details since this is a schematic drawing. ### 12. Graph and Trend Analysis - **Analysis**: Not applicable as this section is depicting a network diagram rather than traditional graph data. ### Additional Technical Content - **Ablaufprozesse (Process Flows)**: - The process depicted involves the communication flow from a central controller (SIMATIC S7-1500) to various peripherals including HMI panels and drive modules. - **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions)**: - Description of inter-device communication via a Profinet network, detailing devices like TP1200 and MTP1200 HMI panels interfacing with PLC and drive modules. This detailed analysis covers the visual, textual, and technical elements presented in the image, focusing on a clear depiction of industrial communication network setups. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 40 Context: # 6 Applikationsbeispiele ## 01/2024 ### 6.2 Mechanische Fertigung (SINUMERIK 840D sl) **Hinweis** Die Netzwerkdarstellung in diesem Kapitel ist nur als Prinzipdarstellung zu sehen. Es gelten die Netzwerkvorgaben der einzelnen Standorte. **Hinweis** Das Fertigungsnetz wird basierend zur Verfügung gestellt. Das Anlagennetz ist Lieferumfang des Maschinen-/Anlagenlieferanten. ### 6.2.1 Flexible Bearbeitungslinie | **Zum Anlagennetz** | mit zusätzlichem PN/PN-Koppler | |-------------------------------|----------------------------------------| | **Zum Fertigungsnetz** | | | **Dezentrale Peripherie** | ET 200Pro, EF 200SP | | **Identitätsystem** | RF 18c, RF 30 | | **Antrieb** | SINAMICS S120 mit CU320 | | **Motoren** | 1FT7, 1FK7 | **Fertigungsgeschichte** ![Flexible Bearbeitungslinie](image_url_placeholder) - **Laden-Portal** - **Maschine 1** - **Maschine n** **Übergeordnete Systeme** - **Asynchron-Client** - **PN/PN-Koppler** - **PN/PN-Koppler** Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global 6-6 Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Attached Visual Content #### 1. **Localization and Attribution:** - **Image Number and Position:** - There is a single image on the page. - This image can be referred to as **Image 1**. #### 2. **Object Detection and Classification:** - **Image 1:** - **Objects Identified:** - Overgeord. Systeme (Overarching Systems) - Auswerte-Client - Maschinen (Machines) labeled Laden/Portal, Maschine 1, Maschine n - SIMATIC S7-1500 - SINUMERIK 840D sl (SINAMICS S120) #### 3. **Scene and Activity Analysis:** - **Image 1:** - **Scene Description:** The image depicts a network diagram related to "Mechanische Fertigung" (Mechanical Manufacturing) specifically for a "Flexible Bearbeitungslinie" (Flexible Processing Line). - **Activities:** The diagram shows the flow and connections between various systems and machines using PN/PN-Koppler (Connectors) and a PROFInet network. #### 4. **Text Analysis:** - **Detected Text:** - "Zum Anlagennetz" - "Zum Fertigungsnetz" - "Dezentrale Peripherie" - "Identsystem" - "Antrieb" - "Motoren" - "Mechanische Fertigung" - "Flexible Bearbeitungslinie" - "Hinweis" - Additional instructions and system names as specified in the image. - **Text Content Analysis:** The text specifies details about the network structure, components involved, warnings or notes (Hinweis), and describes the mechanical manufacturing process, highlighting the flexibility in the processing line setup. #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Image 1:** - **Diagram Description:** A network diagram illustrating connections between different components of a flexible processing line. - **Data and Trends:** - The diagram indicates that the manufacturing network includes decentralized peripherals, identification systems, drives, and motors. - PROFInet network is used for communication, showing the interconnection between machines and overarching systems. #### 6. **Product Analysis:** - **Products Depicted:** - **SIMATIC S7-1500:** Described as high-performance PLCs used in automation. - **SINUMERIK 840D sl:** Advanced CNC systems for controlling machine tools in automated manufacturing. - Components like PN-PN-Koppler for network interfacing. - **Features and Colors:** - The components are presented in blue and grey with simple, clean lines to denote technical and manufacturing equipment. #### 7. **Anomaly Detection:** - No anomalies are detected in the image. All elements appear to be logically placed and appropriate for a network diagram. #### 8. **Color Analysis:** - **Dominant Colors:** - Blue and green are dominant, standing out against a grey background. - Blue represents key hardware components (SIMATIC and SINUMERIK systems). - Green is used to show network connections (PROFINET). #### 9. **Perspective and Composition:** - **Perspective:** - The perspective is a straightforward, top-down view typical of network diagrams. - **Composition:** - The diagram is composed to clearly show the network flow from the overarching systems through to individual machines. - Components and connections are arranged logically to illustrate connectivity and data flow. #### 10. **Contextual Significance:** - **Overall Message:** - The diagram is part of documentation for a manufacturing setup, providing a visual representation of the network infrastructure for flexible mechanical processing lines. It helps users understand the system layout and connectivity. ### Additional Aspects: #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - **Process Flow Description:** - The image describes a process flow for network connectivity in a flexible manufacturing line, showing the data flow through interconnecting systems and machinery. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - **Process Description:** - Detailed steps and components are shown for setting up a mechanical manufacturing line using specific systems and interfaces. ### Conclusion: The visual content comprehensively details a flexible processing line within a mechanical manufacturing network, outlining the connections, systems, and peripherals involved. The color scheme and layout effectively communicate the setup, while the accompanying text provides essential context and technical specifics. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 41 Context: # 6.2.2 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (ohne IPC) ## Fertigungsnetz **Anlagennetz:** PROFINET ![CNC Basis Diagramm](image_path_here) ## Bedienen & Beobachten - **Bedienfeld:** - OP 012TCU oder OP 015 Black - HMI PRO VW Standard - **CNC:** - SINUMERIK 840D sl NCU mit integrierter S7-300 CPU (Classic Engineering) ## Kommunikation ### PROFINET - **Zur Peripherie zum Anlagennetz:** - PNX150-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl - PNX150-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl mit zusätzlichem PN-PN-Koppler ### Ethernet - **Zum Bedienfeld:** - X120-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl. Hier sind gültig auch weitere Bedienkomponenten anzuschließen, z. B. Anschluss-Boxen für das HT8 oder ein EKS-Leser. - **Zum Fertigungsnetz:** - X130-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl - X127-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl ## Dezentrale Peripherie - ET 200pro - ET 200SP ## Antrieb - SINAMICS S120 ## Motoren - 1FT7, 1FK7, 1PH8 © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global Image Analysis: ### Comprehensive Examination #### Localization and Attribution: - **Image Numbering:** - **Image 1:** Entire diagram illustrating the machine or loader/portal system on a CNC basis (without IPC) along with the associated textual elements and tables. #### Object Detection and Classification: - **Image 1:** - **Objects in the Diagram:** 1. **PN-PN Koppler:** This object is a coupling device connecting different network segments. 2. **SINUMERIK Operator Panel:** A control panel interface for the SINUMERIK system. 3. **SIPLUS ET 200pro (ET 200pro, ET 200SP):** Distributed IO modules. 4. **SCALANCE Switch:** Various types of network switches, denoted as X108, X120, PN/X150. 5. **PLC Units (1FT7, 1FK7, 1PH8):** These are motors. 6. **SINAMICS S120:** This is the drive controller unit. 7. **SINUMERIK 840D sl; SINAMICS S120:** These are the main controllers. - **Key Features:** - Interfaces and connections are represented with lines indicating PROFINET and Ethernet communication paths. #### Scene and Activity Analysis: - **Image 1:** - **Scene Description:** - The image portrays a networked system for a machine or loader/portal controlled by a CNC system without IPC. Components are interconnected showing a typical setup for industrial automation. - **Activities:** - Data flow and communication between various control and peripheral units through PROFINET and Ethernet networks. - Monitoring and control operations managed via the SINUMERIK operator panel. #### Text Analysis: - **Image 1:** - **Detected Texts & Their Content:** - Titles such as "Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (ohne IPC)" indicating the system type. - Components names and specifications e.g., "PN-PN Koppler," "SINUMERIK Operator Panel," and types of switches and motors. - Descriptions under "Bedienen & Beobachten," and "Kommunikation" outline control software and communication interfaces. - **Significance in Context:** - Provides detailed specification and interconnection required for setting up a machine or loader/portal on a CNC basis without IPC. Helps in understanding the hardware and software requirements. #### Diagram and Chart Analysis: - **Image 1:** - **Diagram Analysis:** - It shows the configuration of various elements involved in the CNC based system. - Networking through PROFINET and Ethernet for communication between different components is illustrated. - Tables give a summary of operational components and communication interfaces. #### Product Analysis: - **Image 1:** - **Product Details:** - SINUMERIK operator panel, SCALANCE Switches, and SINAMICS S120 drive controller. - Distributed IO modules and motors. - **Differences:** - The switches are different categories based on specifications denoted as X108, X120, and PN/X150. - Various motor types mentioned are 1FT7, 1FK7, and 1PH8, indicating different specs. #### Anomaly Detection: - **Image 1:** - **Anomalies:** - No noticeable anomalies as the diagram seems well-structured for its purpose. #### Color Analysis: - **Image 1:** - **Color Composition:** - Predominantly uses blue and green colors for components and connection lines, which is typical for engineering and technical diagrams. - Blue is used majorly for machines and control units, green lines indicate networking (PROFINET). #### Perspective and Composition: - **Image 1:** - **Perspective:** - Top-down perspective providing an overview of the interconnected system. - **Composition:** - Components are centrally aligned with connection paths clearly marked. Tables are aligned at the bottom for easy reference. #### Contextual Significance: - **Image 1:** - Shows the operational setting and configuration for CNC-based systems. - Assists technicians and engineers in understanding the specific layout and interconnections of components. #### Tables: - **Image 1:** - **Content of Tables:** - Operational components and their abbreviations. - Communication specifications denoted under PROFINET and Ethernet. - Peripheral device details and drive system specifications. Each element of the image assists in understanding the technical requirements and configuration setup, ensuring comprehensive knowledge for implementing a CNC-based machine or loader/portal system without IPC. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 42 Context: # 6.2.3 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (mit IPC) **Wichtig:** Diese Konstellation kann nur mit dem Betriebssystem Windows 10 eingesetzt werden (vergl. Kap. 3.1). Der Einsatz des IPC427E ist mit der zuständigen Elektrofachabteilung abzustimmen. Es ist für den IPC427E zwingend eine wartungsfreie unterbrechungsfreie Stromversorgung gemäß Freigabeliste einzusetzen. ## Fertigungsnetz ```plaintext Anlagenbjekt (PROFINET) ``` ``` PN-PN Koppler | | +-------+---------+ | | | | SINUMERIK SCALANCE Operator Switch Panel | MCP 483 +-------+-------+ bzw. MPP 483| | | SCALANCE +-------+---------+ Switch | | IPC427E SINUMERIK 840D sl SIMATIC S120 - STOP UPS - x1 | x1 | +--------------+ | 1FT7 | 1FK7 | 1PH8 +--------------------+ | | | | ET 200pro ET 200SP ``` ## Bedienen & Beobachten **Bedienfeld:** OP 012TCI oder OP 015 Black, IPC427E und STOP UPS, der IPC427E ist im Schaltschrank zu verbauen. **Software:** HMI PRO VW Standard **CNC:** SINUMERIK 840D sl NCU mit integrierter S7-300 CPU (Classic Engineering) ## Kommunikation **PROFINET:** zur Peripherie PNX150-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl, PNX150-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl, mit zusätzlichen PN-PN-Koppler **Ethernet:** zum Bedienfeld X120-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl. Hier sind ggf. auch weitere Bedienkomponenten anzuschließen, z.B. Anschluss-Boxen für das HT8 oder ein EKS-Leser. Image Analysis: ### Image Analysis #### Localization and Attribution: - **Image 1:** This appears to be the only image on the page. #### Object Detection and Classification: - **Detected Objects:** - Various technical equipment and components such as: - PN/PN Koppler - SINUMERIK Operator Panel - IPC427E - SITOP UPS - SCALANCE Switch - SINUMERIK 840D sl and SINAMICS S120 - ET 200pro and ET 200SP - 1FT7 / 1FK7 / 1PH8 (likely motors or drives) - **Key Features:** - Electrical connections depicted using green lines indicating PROFINET communication paths. - Components are connected to each other showing a network topology. #### Scene and Activity Analysis: - **Scene Description:** - A schematic diagram of an industrial control system, specifically a machine loader or portal on a CNC basis with IPC (Industrial PC). - The layout describes how different equipment is interconnected for operational purposes. - **Main Activities:** - The diagram shows data flows between components, most likely for automation tasks in an industrial setup. - **Main Actors:** - Industrial PCs, Operator Panel, Communication modules, Power supplies, and Controllers. #### Text Analysis: - **Detected Text:** - Main Header: "6.2.3 Maschine oder Lader/Portal auf CNC-Basis (mit IPC)" - Warning Note: "Wichtig ... Windows 10 ... abzustimmen." - Component Descriptions: Each component is labeled with its identifier and sometimes description. - Table Text: Details about Bedienene & Beobachten (Operating & Observing) and Kommunikation (Communication). - **Text Content Significance:** - The warning note emphasizes constraints and compatibility, particularly the necessity of using Windows 10 and ensuring alignment with electrical departments. - The table provides essential details for operating the listed machine components and their communication protocols. #### Diagram and Chart Analysis: - **Diagram Description:** - The diagram illustrates a network topology of interconnected industrial components. - Green lines represent PROFINET communication. - **Data and Trends:** - Shows structured integration of components within an industrial network, emphasizing connectivity and control. #### Product Analysis: - **Product Details:** - SINUMERIK Operator Panel: Typically used for machine operation interfaces. - IPC427E: An industrial PC used for control tasks. - SINAMICS S120: A drive system for motor control. - SCALANCE Switch: A network switch for managing data flow. - SITOP UPS: An uninterruptible power supply for ensuring continuous operation. #### Anomaly Detection: - **No significant anomalies detected.** - All elements seem consistent with standard industrial automation practices. #### Color Analysis: - **Dominant Colors:** - Green: Indicates communication paths (PROFINET). - Blue and grey: Represents various devices and components. - The use of green lines helps to quickly identify data flow paths which simplifies understanding of the system layout. #### Perspective and Composition: - **Perspective:** - The image is a schematic, top-down view. - **Composition:** - Well-organized components connected through straight lines represent communication lines, making it easy to follow the network structure. #### Contextual Significance: - **Role in Document:** - Provides a detailed example of how to set up and connect various components in a CNC-based machine using specific hardware and communication protocols. - Serves as an instructional guide for technicians and engineers. #### Metadata Analysis: - **Date:** 01/2024 - **Application Examples Chapter:** 6.2.3 - This is part of an instructional document. #### Trend and Interpretation: - **Trends:** - Clear trend towards modular and interconnected industrial automation systems. #### Tables: - **Content Analysis:** - The table at the bottom lists details for "Bedienen & Beobachten" and "Kommunikation." - For Operating & Observing: Various operator control options and their respective configurations. - For Communication: Specifies PROFINET and Ethernet communication protocols and relevant interfaces for connection. ### Conclusion: The image is an informative schematic from an industrial automation guide, providing detailed instructions for setting up a CNC-based machine with an IPC, illustrating major components, their connections, and relevant communication protocols. The use of color and structured layout facilitates clear understanding and implementation. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 43 Context: | zum Fertigungsnetz | X130-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl | X1-Schnittstelle des IPC427E | |--------------------------------|---------------------------------------------|---------------------------------| | Service-Schnittstelle | X127-Schnittstelle der SINUMERIK 840D sl | | | Dezentrale Peripherie | ET 200pro, ET 200SP | | | Antrieb | SINAMICS S120 | | | Motoren | 1FT7, 1FK7, 1PH8 | | ## 6.2.4 Maschine oder Lader/Portal auf PLC-Basis #### Fertigungsnetz **Anlagennetz: (PROFINET)** ``` [TP1200 Comfort MTP1200 Comfort] | [PN-PN Koppler] | [SCALANCE Switch] | [SIMATIC S7-1500] [x1] | [ET 200pro] [RF 18c] | | [ET 200SP] [RF300] | [SINAMICS S120 mit CU320] [1FT7 / 1FK7] ``` ### Bedienen & Beobachten - **Bedienfeld** - TP1200 Comfort Panel mit HMI Lite VW Standard - MTP1200 Unified Comfort Panel mit Create MyHMI / Automotive - **PLC** - SIMATIC S7-1500F ### Kommunikation - **Zur Peripherie** - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - Hier ist ggf. auch der EKS-Laser anzuschließen und in das S7-1500-Programm einzubinden. - **Zum Bedienfeld** - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global 6-9 Image Analysis: ### Analysis: #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1:** The entire content on the page consists of a text description with a table and a network diagram depicting a machine or loader/portal based on PLC (Programmable Logic Controller). #### 2. Object Detection and Classification: - **Image 1:** - **Objects Identified:** - Table with interface information and elements like decentralized periphery, motor drives. - Network diagram of PLC-based machine including various components such as TP1200 Comfort Panels, SIMATIC S7-1500, SCALANCE Switch, ET 200pro, ET 200SP, RF300, SINAMICS S120 drives, and motors like 1FT7, 1FK7. - **Classification:** Industrial components, automation hardware, network equipment. #### 3. Scene and Activity Analysis: - **Image 1:** - **Scene Description:** The image demonstrates a network setup and integration of PLCs in an industrial environment. - **Activities:** Automation processes involving communication between different industrial devices facilitated through various interfaces and network components. #### 4. Text Analysis: - **Extracted Text:** - Header: “6.2.4 Maschine oder Lader/Portal auf PLC-Basis” - Table Content: Interfaces for production network and service points. - Descriptions including device names and panels in the diagram. - **Significance:** The text provides necessary descriptions and naming conventions for the various elements within the industrial setup, allowing for clear understanding and reference for users implementing similar configurations. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Diagram Analysis:** - **Data and Trends:** Schematic representation of network flow illustrating how different components are connected within a PLC-based automation system. - **Axes, Scales, and Legends:** Not applicable, since this isn't a graph but a network diagram. - **Key Insights:** The diagram shows integration points for different components like TP1200, SIMATIC PLC, and SCALANCE switch which are essential for ensuring smooth communication within the automation system. #### 6. Product Analysis: - **Products Depicted:** - **Main Features:** - TP1200 Comfort Panel: HMI with standard visual standards. - SIMATIC S7-1500: Central processing unit for control functions. - SCALANCE Switch: Network switch for industrial communications. - SINAMICS S120: Drives and motor controls. - **Materials and Colors:** Not specified explicitly but typically involve industrial-grade materials and standard equipment colors. - **Visual Differences:** TP1200 panels look like screens, SINAMICS S120 are represented as motor drives, the switches and PLCs as networked devices. #### 7. Anomaly Detection: - **Anomalies:** - No apparent anomalies; all elements appear well integrated to depict a coherent network layout. #### 8. Color Analysis: - **Dominant Colors:** - Green lines represent connections (likely for “Anlagennetz: PROFNET”). - Blue boxes and text indicate different devices and their connections. #### 9. Perspective and Composition: - **Perspective:** - Top-down (bird's eye) schematic representation of the networking. - **Composition:** - Organized layout with distinct separation and labeling of components, facilitating clear understanding of network flow. #### 14. Prozessbeschreibungen (Process Descriptions): - **Process Description:** - The document describes the configuration of a PLC-based automation system highlighting specific peripherals' integration into the network including communication through PROFNET, various control panels, and the use of SIMATIC systems for centralized processing and motor control. The image and text form a systematic representation of how automation components are interconnected in an industrial environment, providing a visual guide for setting up a similar PLC-based system. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 44 Context: # 6 Applikationsbeispiele **01/2024** ## Zum Anlagennetz - mit zusätzlichem PN/PN-Koppler - Integrierte X2-Schnittstelle der CPU ## Zum Fertigungsnetz ### Dezentrale Peripherie - ET 200pro, ET 200SP ### Identystem - RF 18c, RF 300 ### Antrieb - SINAMICS S120 mit CU320 ### Motoren - 1FT7, 1FK7 --- **Solutions for Powertrain / TRANSLINE** © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 45 Context: # 6.3 Montage **Hinweis:** Die Netzwerkkartstellung in diesem Kapitel ist nur als Prinzdarstellung zu sehen. Es gelten die Netzwerkvorgaben der einzelnen Standorte. ## 6.3.1 Montagelinie **Hinweis:** Für die Anbindung ans Fertigungsnetz muss gegebenenfalls eine freie Schnittstelle der S7-1500 CPU bzw. ein getrennter S7-1500 Kommunikationsprozessor verwendet werden. Die Ethernet-Struktur ist abhängig von der IT-Struktur und in der Betreiberverantwortung des jeweiligen Standortes, sie ist mit der zuständigen Elektrofachabteilung abzustimmen. ### Fertigungsgeräte | | | | |-----------|---------------------|-----------------------| | | **SMATIC Panel** | | | | **SMATIC S7-1500** | | | | | | | **RF130** | ET 200SP | ET 200SP | | **RF130** | | | | | **SMATIC Panel** | | | | **SMATIC S7-1500** | | | **RF186** | | | | | | | **Zentralsteuerung** **Automatisierungsstationen 1...n** **Handarbeitsplatz 1...n** © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global 6-11 Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Provided Visual Content #### 1. **Localization and Attribution** - **Image Placement and Numbering:** - There is one combined image containing both textual and graphical content, located centrally on the page. #### 2. **Object Detection and Classification** - **Identifiable Objects:** - **SMATIC Panels**: There are multiple panels labeled as "SMATIC," which are situated in different sections of the network diagram. - **CPUs/PLCs**: Different CPUs labeled "SMATIC S7-1500" appearing in sections such as Zentralsteuerung, Automatikstationen 1 ... n, and Handarbeitsplatz 1 ... n. - **Clients and Systems**: Labeled objects such as "Auswertes-Client" and "Übergeordnete Systeme." - **Network Connections**: Indicated by lines, representing Ethernet and other communication paths. #### 3. **Scene and Activity Analysis** - **Scene Description:** - The scene is a network diagram visualizing the setup and connectivity of an industrial automation system architecture. - **Activities:** - It illustrates how the central control panel connects with automatic stations and manual workstations through Ethernet/PROFINET. #### 4. **Text Analysis** - **Extracted Text:** - **Headers and Notes:** - "6.3 Montage" - "Hinweis: Die Netzwerkdarstellung in diesem Kapitel ist nur als Prinzipdarstellung zu sehen. Es gelten die Netzvorgaben der einzelnen Standorte." - "6.3.1 Montagelinie" - Explanation: "Hinweis: Für die Anbindung ans Fertigungsnetz muss gegebenenfalls eine freie Schnittstelle der S7-1500 CPU bzw. ein getrennter S7-1500-Kommunikationsprozessor verwendet werden. Die Ethernet-Struktur ist abhängig von der IT-Struktur und in der Betreiberverantwortung des jeweiligen Standortes, sie ist mit der zuständigen Elektrofachtabteilung abzustimmen." - **Contextual Analysis:** - The text provides a warning and a detailed note about the network representation specifics, emphasizing that it adheres to site-specific network guidelines. #### 5. **Diagram and Chart Analysis** - **Diagram Content:** - **Central Objects:** - "Zentralsteuerung" (Central Control) - "Automatikstation 1 ... n" (Automatic Station) - "Handarbeitsplatz 1 ... n" (Manual Workstation) - **Connectors:** - Green and black lines representing network communication (Ethernet / PROFINET). - **Key Insights:** - The diagram shows hierarchical network connections between different automation components and systems within an industrial setup. #### 10. **Contextual Significance** - **Document Contribution:** - The image visually supports the textual explanation of network installation and setup in a chapter related to application examples ("Applikationsbeispiele"). It provides a clear, visual representation of how different components should be connected within an industrial network. Overall, the image is a network diagram that provides a principle illustration for setting up an industrial automation network. The accompanying text ensures that the viewer understands the modular and site-specific flexibility of the diagram and the importance of coordinating with the relevant technical department. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 46 Context: # 6.3.2 Zentralsteuerung ## Fertigungsnetz **Anlagennetz (PROFINET)** ``` TP1500 Comfort MTP1500 Comfort | ├── PN-PN Koppler | | | | x2 | | | └── SIMATIC S7-1500 | ├── SCALANCE Switch | ├── ET 200pro | ├── ET 200SP | ├── RF 18c | └── RF300 ``` ## Zentralsteuerung ### Bedienen & Beobachten - **Bedienfeld**: - TP1500 Comfort Panel mit HMI Lite WT Standard - MTP1500 Unified Comfort Panel Mit Create MyHMI / Automotive - **Software**: - TP1500 Comfort Panel mit HMI Lite WT Standard ### PLC - **Schnittstelle**: SIMATIC S7-1517F ### Kommunikation - **Zur Peripherie**: - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - Hier ist ggf. auch der EKS-Leser anzuschließen und in das S7-1500-Programm einzubinden. - **Zum Bedienfeld** - **Zum Anlagennetz** - **Zum Fertigungsnetz**: - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU, mit zusätzlichem PN-PN-Koppler - Integrierte X2-Schnittstelle der CPU ### Dezentrale Peripherie - ET 200pro, ET 200SP ### Identitätssystem - RF 18c, RF300 Solutions for Powertrain / TRANSLINE © Siemens AG 2023 Alle Rechte vorbehalten Differenzbeschreibung Volkswagen Group Components Global Image Analysis: ### Comprehensive Examination of the Attached Visual Content: #### 1. Localization and Attribution: - **Image 1** is the sole image available in the document. #### 2. Object Detection and Classification: - **Image 1**: Detected objects and their categories include: - TP1500 Comfort/MTP1500 Comfort Panel (User Interface Panel) - PN/PN-Koppler (Communication Device) - SIMATIC S7-1500 (Central Processing Unit) - SCALANCE Switch (Network Switch) - ET 200pro and ET 200SP (Peripheral Modules) - RF 18xC and RF300 (RFID Systems) #### 3. Scene and Activity Analysis: - **Image 1**: The image illustrates a centralized control system (Zentralsteuerung) for a manufacturing network (Fertigungsnetz). The primary activities involve the interconnection and communication of various hardware components including user interfaces, communication devices, central processing units, and RFID systems. #### 4. Text Analysis: - **Image 1** contains the following texts: - Headings: "6.3.2 Zentralsteuerung" - Subsection descriptions: Detailed explanation of various components and their roles within the centralized control system. - Specific device names and software components: - Bedienen & Beobachten: TP1500 Comfort Panel, MTP1500 Unified Comfort Panel mit Create MyHMI/Automotive. - PLC: SIMATIC S7-1517F. - Kommunikationsnetz and Dezentrale Peripherie: Includes ET 200pro, ET 200SP, RF 18xC, and RF300. - The text explains the integration and functionalities of the components within the manufacturing network. #### 5. Diagram and Chart Analysis: - **Image 1** presents a block diagram of the centralized control system. Key insights include: - Hierarchical structure: From the Anlagenetz (PROFINET) to user interfaces, communication devices, and processing units. - Network connections depicted by green lines represent PROFINET communication links. #### 8. Color Analysis: - **Image 1** primarily uses grey, blue, and green colors: - Grey: Background - Blue: Components and nodes in the control system - Green: Network connections (PROFINET links) - The colors provide a clear and organized depiction, enhancing readability and understanding of the system connections. #### 9. Perspective and Composition: - **Image 1** is a schematic block diagram presented from a top-down perspective. The components are arranged logically to demonstrate hierarchical relationships and connectivity within the manufacturing network. #### 10. Contextual Significance: - **Image 1** serves as an explanatory visual aid in the section "6.3.2 Zentralsteuerung" of a technical documentation document. It provides a detailed representation of the centralized control system involved in a manufacturing setup, contributing significantly to the understanding of system integration and communication. #### Additional Aspects: - **Ablaufprozesse (Process Flows)**: - The process flow depicted includes: - User interaction through TP1500/MTP1500 Panels. - Central processing by SIMATIC S7-1500. - Peripheral communication involving SCALANCE Switch, ET 200pro/SP modules, and RFID Systems (RF 18xC/RF300). By breaking down the provided visual content through the specified aspects, we obtain a comprehensive understanding of the centralized control system pivotal for the manufacturing network detailed within the document. #################### File: Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf Page: 47 Context: # 6.3.3 Automatikstation ## Anforderung: PROFINET ### Automatikstation ``` ![Automatikstation Diagram](path_to_image) ``` ### Bedienen & Beobachten - **Bedienfeld**: - TP1200 Comfort Panel - mit HMI Lite V1 Standard - **Software**: - MTP1500 Unified Comfort Panel - mit Create MyHMI / Automotive - Zusätzlich bei Bedarf Mobile Panel. ### PLC - **SIMATIC S7-1515F/1516F/1517F** ### Kommunikation - **Zur Peripherie**: - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - Hier ist ggf. auch der EKS-Laser anzuschließen und in das S7-1500-Programm einzubinden. - **Zum Bedienen**: - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU - **Zum Anlagennetz**: - Integrierte X1-Schnittstelle der CPU, - mit zusätzlichem PN/IP-Koppler - **Zum Funktionsnetz**: - Integrierte X2-Schnittstelle der CPU ### Dezentrale Peripherie - ET 200P - ET 200SP ### Identitätssystem - RF1B/C, RF300 ### Antrieb - SINAMICS S120 mit CU320 ### Motoren - 1FT7, 1FK7 Image Analysis: ### Comprehensive Examination of Visual Content #### 1. **Localization and Attribution:** - **Image Description:** The page features an industrial automation diagram and a table of components related to the automation station setup. - **Image Number Assignment:** - **Image 1**: Industrial automation diagram. - **Image 2**: Table listing hardware and software components. #### 2. **Object Detection and Classification:** - **Image 1**: - **Objects**: TP1200 Comfort Panel, MTP1200 Comfort Panel, PN/PN Coupler, SCALANCE Switch, SIMATIC S7-1500, ET200pro, ET200SP, SINAMICS S120 with CU320, 1FT7/1FK7 motors, RF18xC, RF300, Robot System, Infeed force, Camera System (if necessary). - **Key Features**: - **TP1200 Comfort Panel and MTP1200 Comfort Panel**: User interface panels for human-machine interaction. - **PN/PN Coupler**: Network coupler module. - **SCALANCE Switch**: Network switch for industrial applications. - **SIMATIC S7-1500**: Programmable logic controller. - **ET200pro and ET200SP**: Distributed I/O systems. - **SINAMICS S120 with CU320**: Drives for motion control. - **1FT7/1FK7**: Denote motor types. - **RF18xC, RF300**: RFID systems for identification. - **Robot System**: indicates robotic automation. - **Infeed force**: component of the automation system. - **Camera System**: potentially used for visual inspection when necessary. #### 3. **Scene and Activity Analysis:** - **Image 1**: - **Scene Description**: A schematic representation of an automated production line setup incorporating various industrial hardware devices interconnected via a PROFINET network. - **Main Actors**: The various hardware components representing the different functional units in the automated system. - **Activities**: The diagram indicates data and control flow between the devices for synchronized operation in an industrial setting. #### 4. **Text Analysis:** - **Image 2**: - **Detected Text and Content Analysis**: - "**Bedienen & Beobachten**": - Bedienfeld: TP1200 Comfort Panel, Software: MTP1500 Unified Comfort Panel, optionally added Mobile Panel. - **PLC**: SIMATIC S7-1515F/1516F/1517F. - **Kommunikation**: - **Zur Peripherie**: Integrated X1 interface of the CPU, also usage of the EKS reader. - **Zum Bedienfeld**: Integrated X1 interface of the CPU. - **Zum Anlagennetz**: Integrated X1 interface of the CPU with additional PN/PN coupler. - **Zum Fertigungsnetz**: Integrated X2 interface of the CPU. - **Dezentrale Peripherie**: ET 200pro, ET 200SP. - **Identsystem**: RF18xC, RF300. - **Antrieb**: SINAMICS S120 with CU320. - **Motoren**: 1FT7, 1FK7. #### 5. **Diagram and Chart Analysis:** - **Image 1**: - The diagram visually represents the connections and network between different components in an automation system utilizing a PROFINET setup. - The flow of data and control is suggested by the connection lines between the components, with the central SIMATIC S7-1500 controller playing a crucial role. #### 6. **Product Analysis:** - **Image 2**: - **Products and Features**: - Various control panels, CPU systems, and motor drives. - **Materials and Colors**: While specifics are not mentioned in the image, industrial-grade materials (likely metals and high-durability plastics) and standard gray/black color schemes are typical for these components. - **Comparison**: Components are listed with clear distinctions of type (e.g., Comfort Panel, CPUs, Drives), each serving different functions within the automation system. #### 8. **Color Analysis:** - **Image 1**: - **Dominant Colors**: Light blue for component illustrations, green lines denote connections/data paths. - **Impact**: The color scheme helps segregate different elements for better visual understanding and focus on the data paths within the PROFINET network. #### 9. **Perspective and Composition:** - Both images are designed from a front-on perspective, with the automation diagram as a top-view schematic and the table as a standard tabular representation. #### 10. **Contextual Significance:** - **Overall Message**: The page appears to be from a technical document or manual, likely meant to guide the setup and understanding of an automation station using Siemens components. - **Contribution to Theme**: The diagram and table contribute to a comprehensive overview of setting up and interfacing various industrial automation components. #### **Ablaufprozesse (Process Flows):** - **Image 1**: Shows the process flow of data and control signals within an automated station. #### **Prozessbeschreibungen (Process Descriptions):** - **Image 2**: Offers descriptions of the hardware and software elements, highlighting their connectivity and interaction within the automation system. ########## """QUERY: "Wer ist der Kunde? Wer ist der Endkunde? Wo ist der Aufstellort der Anlage (Ort, Werk des Endkunden, Gebäude)? Wie hoch ist die Hallenhöhe des Werkes oder Gebäudes in der die Anlage aufgestellt werden soll? Sales-Manager: Wer ist der verantwortliche FLT Sales Manager für diesen Kunden keine erläuterung hinzufügen bitte nur die Tabelle Tabellen Titel: Kunde,Endkunde, Aufstellort, Hallenhöhe (ohne die anderen definitionen zu nennen), Sales Manager"""" Consider the chat history for relevant information. Use all information included. Use as much tokens as needed. Important: If you find information separated by a | in the context, it is a table formatted in Markdown.Important: Take a look at the QUERY and only the QUERY. If this is vague or unclear, please ignore everything and ask a follow-up question instead! Final Files Sources: VW%2010130_DE.pdf - Page 1, VW%2010130_DE.pdf - Page 2, VW%2010130_DE.pdf - Page 3, VW%2010130_DE.pdf - Page 4, VW%2010130_DE.pdf - Page 5, VW%2010130_DE.pdf - Page 6, VW%2010130_DE.pdf - Page 7, VW%2010130_DE.pdf - Page 8, VW%2010130_DE.pdf - Page 9, VW%2010130_DE.pdf - Page 10, VW%2010130_DE.pdf - Page 11, VW%2010130_DE.pdf - Page 12, VW%2010130_DE.pdf - Page 13, VW%2010130_DE.pdf - Page 14, VW%2010130_DE.pdf - Page 15, VW%2010130_DE.pdf - Page 16, VW%2010130_DE.pdf - Page 17, VW%2010130_DE.pdf - Page 18, VW%2010130_DE.pdf - Page 19, VW%2010130_DE.pdf - Page 20, VW%2010130_DE.pdf - Page 21, VW%2010130_DE.pdf - Page 22, VW%2010130_DE.pdf - Page 23, VW%2010130_DE.pdf - Page 24, VW%2010130_DE.pdf - Page 25, VW%2010130_DE.pdf - Page 26, VW%2010130_DE.pdf - Page 27, VW%2010130_DE.pdf - Page 28, VW%2010130_DE.pdf - Page 29, VW%2010130_DE.pdf - Page 30, VW%2010130_DE.pdf - Page 31, VW%2010130_DE.pdf - Page 32, VW%2010130_DE.pdf - Page 33, VW%2010130_DE.pdf - Page 34, VW%2010130_DE.pdf - Page 35, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 2, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 3, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 4, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 5, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 6, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 7, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 8, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 9, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 10, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 11, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 12, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 13, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 14, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 15, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 16, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 17, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 18, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 19, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 20, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 21, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 22, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 23, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 24, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 25, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 26, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 27, VW%2010130_DE%281%29.pdf - Page 28, VW%2010130_DE%281%29.pdf - 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Page 37, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 38, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 39, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 40, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 41, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 42, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 43, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 44, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 45, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 46, Differenzbeschreibung_Volkswagen_Group_Comp_Global_01-2024.DE.pdf - Page 47 ================================================== **Elapsed Time: 0.00 seconds** ================================================== FINAL ANSWER Answer: I understand you're asking for a table summarizing customer, end customer, installation location, hall height, and the responsible FLT Sales Manager. However, the provided context doesn't contain this information. To help me find the information you need, could you please provide me with the following: 1. **What is the specific project or order number you are referring to?** 2. **Is there any other document or information source related to this project?** With more context, I can help you create the table you need. ================================================== **Elapsed Time: 7.54 seconds** ==================================================