Design for Six Sigma

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1 Jürgen Gamweger Oliver Jöbstl Manfred Strohrmann Wadym Suchowerskyj Design for Six Sigma Kundenorientierte Produkte und Prozesse fehlerfrei entwickeln 6σ

2 Inhalt 1 Grundlagen von Design for Six Sigma DFSS Strategische Rahmenbedingungen und Herausforderungen Was erreicht DFSS? Fehlerfreie, robuste und zuverlässige Produkte Marktvorteile durch konsequente Kundenorientierung Entwicklungsprozesse mit hoher Ressourceneffizienz Nachhaltige Innovationsleistungen durch tief gehendes Produktwissen Entwicklung von Six Sigma und DFSS Historische Entwicklung von Six Sigma Zusammenfassung der Six Sigma Kerninhalte Entstehung und Betrachtungsweisen von DFSS innerhalb des Six Sigma Ansatzes DFSS Modell Ziele von DFSS (Zielebene) Prinzipien von DFSS (strategische Ebene) Anwendung von DFSS (Prozessebene) Zusammenfassung Verwendete Literatur Voice of the Customer VOC Zielsetzung Einordnung von VOC in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Klassifizierung von Kundenanforderungen Qualität ersten und zweiten Grades Das Kano Modell Vorgehensweise bei der Anwendung Kunden und Markt identifizieren Kundenanforderungen erheben Erhobene Daten strukturieren Anforderungen priorisieren Praxisbeispiel Temperatursensor Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur... 46

3 VI Inhalt 3 Quality Function Deployment QFD Zielsetzung Einsatz von QFD im Produktentstehungsprozess QFD Ansätze Einordnung der QFD Phasenmodelle in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Prinzip der Kundenorientierung Prinzip der Teamarbeit Prinzip des systematischen Vorgehens Vorgehensweise bei der Anwendung Vorgehensweise im House of Quality Vorgehensweise im House of Quality House of Quality 3: Prozess QFD Praxisbeispiel Temperatursensor Einordnung des Temperatursensors im QFD Phasenmodell Messbarkeit von Anforderungen (Raum 1 der QFD Matrix) Benchmarking (Raum 2) Ermittlung der Korrelationen (Raum 4) Auszug aus dem Dach der QFD Matrix (Raum 7) Ableitung von Zielwerten (Raum 6) Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Generieren von Konzeptalternativen Zielsetzung Einordnung der Generierung von Konzeptalternativen in den Produktentstehungsprozess (PEP) Grundlagen der kreativen Problemlösung Vorgehen bei der Anwendung Recherchierende Methoden Intuitive Methoden Diskursive Methoden Die TRIZ Methoden Praxisbeispiel Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur

4 Inhalt VII 5 Bewertung von Konzeptalternativen Zielsetzung Einordnung der Bewertung von Konzeptalternativen in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Vorgehensweise bei der Anwendung Intuitive Methoden Pugh Matrix Priorisierungsmatrix Praxisbeispiel Temperatursensor Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Design for Manufacture and Assembly DFMA Zielsetzung Einordnung der DFMA in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Vorgehensweise bei der Anwendung Bildung des Teams Darstellung der Produktstruktur Erarbeitung des Prozessgraphen Analyse von kritischen Prozessschritten Ableitung und Umsetzung von Verbesserungsmaßnahmen Praxisbeispiel Temperatursensor Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse FMEA Zielsetzung Einordnung der FMEA in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Arten der FMEA Inhalte der FMEA Das FMEA Team Abgrenzung zur Fehlerbaumanalyse (FTA) Vorgehensweise bei der Anwendung Vorbereitung und Planung Strukturanalyse Funktionsanalyse Fehleranalyse

5 VIII Inhalt Maßnahmenanalyse und Risikobewertung Realisierung/Optimierung Prozess FMEA Praxisbeispiel Temperatursensor Strukturanalyse Funktionsanalyse Fehleranalyse Maßnahmenanalyse und Risikobewertung Realisierung/Optimierung Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Design Review Based on Failure Mode DRBFM Zielsetzung Einordnung der DRBFM in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Die GD 3 Philosophie Rollen der DRBFM Vorgehensweise bei der Anwendung Plausibilitätsprüfung der Anforderungen Funktionsanalyse des Produktes Definition der expliziten und impliziten Designänderungen Erarbeitung potenzieller Probleme (Concern Points) Problemanalyse Beschreibung der Auswirkung Ausarbeitung des bestmöglichen Designs Design Review Praxisbeispiel Temperatursensor Ausgangssituation (Plausibilitätsprüfung) Funktionsanalyse des Produktes Definition der expliziten und impliziten Designänderungen Erarbeitung potenzieller Probleme Problemanalyse Beschreibung der Auswirkungen Ausarbeitung des bestmöglichen Designs Design Review Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur

6 Inhalt IX 9 Grundlagen der Statistik Zielsetzung Ziele der Wahrscheinlichkeitsrechnung Ziele der beschreibenden Statistik Ziele der beurteilenden Statistik Einordnung der Statistik in den Produktentstehungsprozess Daten und Messtypen Wahrscheinlichkeitsrechnung Begriff der Zufallsvariable Diskrete Zufallsvariablen und Verteilungen Stetige Zufallsvariablen und Verteilungen Wichtige Kennwerte von Verteilungen Spezielle diskrete Verteilungen Zusammenfassung von wichtigen diskreten Verteilungen Spezielle stetige Verteilungen Prüfverteilungen Beschreibende Statistik Häufigkeitsverteilung, Histogramm Lagekennwerte einer Stichprobe Streuungswerte einer Stichprobe Schiefe oder Symmetrie einer Stichprobe Aufbereitung von Stichprobenergebnissen mittels Box Plot Beurteilende Statistik Schätzung von Parametern einer Grundgesamtheit Zentraler Grenzwertsatz Berechnung von Konfidenzintervallen Wahrscheinlichkeitsnetz Beispiel Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Hypothesentests Zielsetzung von Hypothesentests Einordnung der Hypothesentests in den Produktentstehungsprozess Wichtige Grundlagen Grundlagen von statistischen Tests Der P Wert Einfaktorielle Varianzanalysen Zweifaktorielle Varianzanalysen

7 X Inhalt 10.4 Durchführung von Hypothesentests Auswahl des Tests Planung des Tests Durchführung des Tests und Interpretation der Ergebnisse Zusammenfassung Verwendete Literatur Korrelations- und Regressionsanalysen Zielsetzung Einordnung der Methode in den Produktentstehungsprozess Vorgehensweise bei der Anwendung Daten sichten und aufbereiten Korrelationsanalyse Auswahl des Regressionsmodells und Modellierung Modell überprüfen Optimierung Praxisbeispiel Feuchtesensor Daten sichten und aufbereiten Durchführung der Regressionsrechnung Modell überprüfen Optimierung Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Modellbildung von Systemen Zielsetzung Einordnung der analytischen Modellbildung in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Systembegriff und Systemeigenschaften Systemgrenzen und Systemumgebung Zustand und Zustandsgrößen eines Systems Vorgehensweise bei der Anwendung Definition des Modellzweckes Beschreibung des Systems mit Wirkungsgraphen Entwicklung des Simulationsmodells Bestimmung der Größe von Systemparametern Durchführung der Simulation mit bekannten Parametern und Verifizierung Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur

8 Inhalt XI 13 Design of Experiments DoE Zielsetzung Einordnung von DoE in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Mathematische Modellierung Prinzipien von DoE Orthogonale und balancierte Versuchspläne One Factor at a Time Versuchspläne Vollfaktorielle Versuchspläne Teilfaktorielle Versuchspläne Blockbildung und Randomisierung Response Surface Design Box Behnken Versuchspläne D optimale Versuchspläne Taguchi Versuchspläne für Robustheitsanalysen Auswertung von Versuchsplänen Vorgehensweise bei der Anwendung Durchführung einer Systemanalyse Wahl des Versuchsdesigns Planung/Bereitstellung von Ressourcen Versuchsdurchführung Datenanalyse Ergebnisbestätigung Praxisbeispiel Durchführung der Systemanalyse Wahl des Versuchsdesigns Datenanalyse Ergebnisbestätigung Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Optimierung und Robustheitsanalysen mittels Simulation Ziele der Optimierung und Robustheitsanalyse mittels Simulation Einsatz der Simulation im PEP Wichtige Grundlagen der Simulation Grundbegriffe der Simulation Abgrenzung Sensitivitätsanalyse, Optimierung und Robustheitsbewertung Einführung in Optimierungsverfahren Deterministische Optimierungsverfahren Stochastische Optimierungsverfahren

9 XII Inhalt Verfahren der Robustheitsanalyse oder Störvariablenexperimente Robuste Optimierung Vorgehensweise bei der Anwendung System und Parameterbeschreibung Aufbau des Simulationsmodells Durchführung der Sensitivitätsanalyse Optimierung Robustheitsbewertung Praxisbeispiel Simulation System und Parameterbeschreibung, Aufbau Simulationsmodell Sensitivitätsanalyse Optimierung Robustheitsanalyse Schlussfolgerungen und Ausblick Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Messsystemanalysen (MSA) Zielsetzung Einordnung der MSA in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Messsystem Kalibrieren, Eichen, Justieren Ansprechschwelle, Auflösung Vorgehensweise bei der Anwendung Überprüfung der systematischen Messabweichung (Verfahren 1) Untersuchung der Linearität (Verfahren 4) Bewertung eines Messsystems bezüglich Streuverhalten unter Einfluss des Prüfers (Verfahren 2) Bewertung eines Messsystems bezüglich Streuverhalten ohne Einfluss des Prüfers (Verfahren 3) Bewertung eines Messsystems bezüglich seines Langzeitverhaltens (Verfahren 5) Prüfung der Fähigkeit attributiver Prüfprozesse (Verfahren 6) Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur

10 Inhalt XIII 16 Statistische Prozesslenkung SPC Zielsetzung Einordnung von SPC in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Prozessbeherrschung, Prozessfähigkeit Prozesstypen nach DIN Vorgehensweise bei der Anwendung Festlegung des Merkmals und der Messeinrichtung Auswahl des Regelkartentyps Festlegung des Stichprobenumfanges n Festlegung des Stichprobenentnahmeintervalls Durchführung eines Vorlaufes, Bestimmung des Prozesstyps Berechnung der Eingriffsgrenzen Erstellung eines Reaktionsplans Führen und Auswerten der Regelkarte Praxisbeispiel Weiterführende Betrachtungen mithilfe von QS Stat Ergebnisdarstellung in Minitab Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Prozessfähigkeitsuntersuchungen Ziel von Prozessfähigkeitsuntersuchungen Einordnung von Prozessfähigkeit in den Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Maschinenfähigkeit, Prozessfähigkeit, Prozessleistung Prozessfähigkeitskennzahlen Vertrauensbereich von Prozessfähigkeitskennwerten Maschinenfähigkeitskennzahlen Berechnung des Sigma Niveaus Vorgehensweise bei der Anwendung Erfassung der Prozessdaten Untersuchung der Prozessstabilität Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilung Berechnung der Fähigkeitskennwerte für stabile Prozesse Berechnung der Fähigkeitskennwerte für nicht stabile Prozesse

11 XIV Inhalt 17.5 Praxisbeispiel Erfassen der Prozessdaten, Untersuchungsdauer Untersuchung der Prozessstabilität, Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilung Ermittlung der Fähigkeitskennwerte (nicht stabile Prozesse) Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Toleranzanalyse Zielsetzung Einordnung der Toleranzanalyse im Produktentstehungsprozess Grundbegriffe Wirkbeziehungen Lineare Toleranzüberlagerung Nicht lineare Toleranzüberlagerung Worst Case Tolerierung Statistische Tolerierung Vorgehensweise bei der Anwendung Systemabgrenzung Toleranzfestlegung/Toleranzkonzept Verteilungsfunktion der Eingangsgrößen Identifikation des Wirkzusammenhanges Verteilungsfunktion der Ausgangsgröße y Toleranzanpassung Statistische Überwachung der Eingangsgrößen Praxisbeispiel Temperatursensor Systemabgrenzung Toleranzen und Verteilungsform der Eingangsgrößen Identifikation des Wirkzusammenhanges Bestimmung des Toleranzbereiches der Ausgangsgröße Toleranzanpassung Ausblick Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur

12 Inhalt XV 19 Reliability Engineering Zuverlässigkeitsanalysen Zielsetzung von Reliability Engineering Einsatz von Reliability Engineering im Produktentstehungsprozess Wichtige Grundlagen Grundbegriffe der Zuverlässigkeitsuntersuchung Testbeschleunigung, Testraffung Testverfahren für die Zuverlässigkeitsanalyse Weibull Theorie Vorgehensweise bei der Anwendung Festlegung der Zuverlässigkeitsziele Design for Reliability Erstellung von Zuverlässigkeitstestplänen Durchführung von Zuverlässigkeitstests Evaluierung, Analyse und Bewertung Zusammenfassung und Erfolgsfaktoren Verwendete Literatur Umsetzung von DFSS im Unternehmen Strategische Gesichtspunkte Umsetzung von DFSS am Beispiel Bosch Rahmenbedingungen Die Rolle von DFSS in der Produktentwicklung Einzelheiten der Umsetzung von DFSS bei Bosch Zusammenfassung Abkürzungen Literatur Register Die Autoren Die Co - Autoren

13 1 Grundlagen von Design for Six Sigma DFSS 1.1 Strategische Rahmenbedingungen und Herausforderungen Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für innovationsorientierte Unternehmen sind wie wahrscheinlich schon seit jeher permanenten Veränderungen unterworfen. Während Wertschöpfungsketten noch vor einigen Jahren eher stabil und regional orientiert waren, sehen sich viele Unternehmen heute mit einer zunehmenden Globalisierung und Variabilisierung derselben konfrontiert. Auch kleine Aufträge werden international abgewickelt und hoch technologische Produkte werden in sogenannten Billiglohnländern nicht nur produziert, sondern teilweise auch bereits dort entwickelt. Die Zahl der direkten Mitbewerber am immer transparenter werdenden Markt ist dementsprechend dramatisch angestiegen. Daraus entsteht für Spitzenunternehmen die Notwendigkeit, immer noch hochwertigere und komplexere Produkte zu generieren, ein Umstand, der zumeist mit schwer handhabbaren Problemstellungen korrespondiert vor allem Beherrschung der Komplexität, der Kosten und nicht zuletzt der Zuverlässigkeit der Produkte. Vor allem Letzteres ist ebenfalls einem ständig steigenden Anspruchsniveau ausgesetzt. Was Kunden gestern noch begeisterte, ist heute bereits eine Standardforderung. Immer neue, tiefer gehende Ansprüche entstehen immer dynamischer, was zu weiter verkürzten Produktlebenszyklen führt. Nur jene Unternehmen, die es schaffen, mit dieser Dynamik Schritt zu halten und hochwertige Produkte in kurzer Zeit mit konkurrenzfähiger Kostenstruktur zu entwickeln, werden diese Veränderungen auch überleben können. Ein Ansatz, um dieser Herausforderung sowohl auf strategischer als auch auf der operativen Entwicklungsebene entgegenzutreten, stellt Design for Six Sigma (DFSS) dar eine Entwicklungsmethodik, die führende innovationsgetriebene Unternehmen aufgenommen haben und mittlerweile erfolgreich umsetzen. 1.2 Was erreicht DFSS? DFSS ist eine dem Six Sigma Konzept entspringende Entwicklungsmethodik, welche durch den adäquaten Einsatz von Entwicklungsmethoden erreicht, dass Produkte und Prozesse von Anfang an dem Null Fehler Prinzip genügen.

14 2 1 Grundlagen von DFSS Durch die damit einhergehende Kundenzufriedenheit und bindung wird die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens signifikant gestärkt, werden Marktanteile gewonnen, und kann somit der wirtschaftliche Erfolg nachhaltig gesichert werden. DFSS spricht dabei vor allem Unternehmen an, welche mit folgenden Rahmenbedingungen konfrontiert sind: Entwicklungstätigkeiten im eigenen Unternehmen Portfolio komplexer Produkte Schwierige Ressourcensteuerung in der Entwicklung (Potenziale in der Ressourceneffizienz) Hoher Qualitätsanspruch bei Kunden und am Markt DFSS erreicht die oben genannten Effekte im Wesentlichen durch die konsequente Verfolgung nachstehender Ziele: Fehlerfreie, robuste und zuverlässige Produkte Marktvorteile durch konsequente Kundenorientierung Entwicklungsprozessdurchläufe mit hoher Ressourceneffizienz Nachhaltige Innovationsleistungen durch tief gehendes Produktwissen Diese vier Ziele von DFSS sollen in den nächsten Kapiteln eine nähere Erläuterung erfahren Fehlerfreie, robuste und zuverlässige Produkte Im Zentrum jeglichen Six Sigma Denkens steht das Erreichen eines Null Fehler Niveaus bzw. die ständige Verbesserung in diese Richtung. Während im klassischen Six Sigma Ansatz die Herstellungsprozesse im Fokus stehen, geht DFSS in der Wertschöpfungskette einen Schritt weiter zurück. Es sucht die Fehlerursachen im Engineering also in der Entwicklung der Produkte bzw. Prozesse und eliminiert sie dort schon im Ansatz bestmöglich. Dabei ist die Definition des Begriffes Fehler wesentlich freier, als dies in der Produktion mit Ausschuss oder Feldversagen der Fall ist. So ist etwa der Begriff der Robustheit eine sinnvolle Ergänzung des Fehlerbegriffes. Ein robustes Produkt ist jenes, das auch unter widrigen Produktions oder Anwendungsbedingungen in der Lage ist, die Spezifikationen optimal zu erfüllen und somit am Markt mit überlegener Qualität und Zuverlässigkeit Wettbewerbsvorteile gegenüber Mitbewerbern zu erreichen. Bild 1.1 stellt prinzipielle Wege zu einem fehlerfreien/robusten Produkt dar.

15 1.2 Was erreicht DFSS? 3 UTG OTG To le ranz T x s 2 3 x 1 s 1 Streubreite =6σ Bild 1.1 Darstellung der drei Prinzipien, die Fehlerfreiheit/ Robustheit zu verbessern (Toleranzen ausweiten, Mittelwert zentrieren, Streuung reduzieren) Marktvorteile durch konsequente Kundenorientierung Im Six Sigma Denken nimmt die Stimme des Kunden ( Voice of the Customer ) eine besondere Rolle ein somit auch im DFSS Ansatz. Während jedoch im klassischen reaktiven Six Sigma für die Fehlerfreiheit die sogenannten Critical to Quality Kriterien (CTQ) als Maß für die Erfüllung der Kundenanforderungen meist mühelos ermittelt werden können, muss bei DFSS eine wesentlich tiefer gehende Analyse der Kundenwünsche durchgeführt werden. So sind etwa auch unausgesprochene und zum Teil unbewusste Forderungen zu antizipieren und konsequent in allen Phasen des Produktentstehungsprozesses zu integrieren und transparent zu halten. Die DFSS Methodik legt aus diesem Grund einen starken Fokus auf die Aufgabe, die Stimme des Kunden zu erfassen, zu analysieren und anschließend konsequent im Produkt zu berücksichtigen. Ergebnis dieser Vorgehensweise sind Produkte, welche höchste Zufriedenheitswerte erreichen Entwicklungsprozesse mit hoher Ressourceneffizienz DFSS setzt auf eine präventive Problembehandlung anstatt reaktiver Maßnahmen und grenzt sich dadurch vom klassischen Six Sigma Ansatz ab. In der Entwicklung wird diese Philosophie auch Frontloading genannt also in früheren Phasen der Entwicklung (vor Start of Production SOP ) etwas mehr Ressourcen für die Fehlervermeidung einzusetzen, um in späteren Prozessschritten eine wesentlich fehlerfreiere, straffere Abwicklung zu erreichen. Damit werden gesamtheitlich gesehen effizientere Entwicklungsprozesse rea

16 4 1 Grundlagen von DFSS lisiert. Viele Methoden innerhalb des DFSS Ansatzes zielen genau auf diese frühzeitige Detektion bzw. Vermeidung von Risiken ab und unterstützen somit die Veränderung der Organisation in Richtung Prävention statt Reaktion Frontloading statt Firefighting (siehe auch Bild 1.10) Nachhaltige Innovationsleistungen durch tief gehendes Produktwissen Der Erfolgsfaktor jeder Entwicklungsarbeit ist ein tief gehendes Wissen über das Produkt und seine funktionellen Zusammenhänge, seien sie mechanisch, elektronisch, chemisch oder jeglicher anderer Art. Nur dieses Wissen ermöglicht es dem Entwickler, innovative Produkte fehlerfrei zu entwickeln. Diese Wirkzusammenhänge in Form einer sogenannten Transferfunktion auf mathematischer Art auszudrücken wird oftmals als der Heilige Gral der Entwicklung bezeichnet. Nur wer dazu in der Lage ist, kann innovative Lösungen entwickeln und Fehlerfreiheit, Zuverlässigkeit und Robustheit steuern. In dem in Bild 1.2 dargestellten P Diagramm werden Systemzusammenhänge auf einfache Weise visualisiert. Während das System selbst durch eine Blackbox dargestellt wird, werden alle relevanten Einstell, Stör und Ergebnisgrößen anhand von Pfeilen beschrieben. Es ist von großer Bedeutung, zunächst die wirklich relevanten Einflussparameter und deren Wirkweise auf das Ergebnis sowie deren Wechselwirkungen mit anderen Parametern festzulegen. Bei der Ergebnisbetrachtung kommt dabei nicht nur die Lage der Parameter in die Optimierungsbetrachtung, sondern auch deren Streuung. Im Six Sigma Denken werden Entscheidungen grundsätzlich nicht nur aus Erfahrungswissen allein, sondern auch aufgrund von Zahlen, Daten und Fakten getroffen. Die erarbeiteten Modelle und Berechnungen sind somit durch gezielte Versuche und Tests zu verifizieren. DFSS und die dabei ver Bild 1.2 P-Diagramm mit Transferfunktion

17 1.3 Entwicklung von Six Sigma und DFSS 5 wendeten Methoden erreichen, dass Lücken im Wissen über funktionale Zusammenhänge aufgedeckt werden, und diese auch risikooptimal einer Lösung zugeführt werden. Entscheidungen im Entwicklungsprozess werden nachvollziehbar und die Wissensbasis kann bezüglich eines Produktes oder einer Produktgruppe dokumentiert und auch für andere Entwickler zugängig gemacht werden. 1.3 Entwicklung von Six Sigma und DFSS Historische Entwicklung von Six Sigma Six Sigma scheint zuweilen noch immer ein Konzept mit sehr junger Vergangenheit zu sein. Bevor jedoch Six Sigma Mitte der 80er Jahre bei Motorola entwickelt wurde und in weiterer Folge große Verbreitung in der amerikanischen Wirtschaft fand, existierten bereits einige Verbesserungsmethodiken, welche das Fundament bildeten, aus dem heraus Six Sigma entwickelt wurde. Vor allem Qualitäts und Lean Management nehmen hierbei eine herausragende Rolle ein Zusammenfassung der Six-Sigma-Kerninhalte In zahlreichen Publikationen, Seminarbeiträgen und Praxisberichten über das Thema Six Sigma wird immer wieder dargestellt, welche Leistungen und Erfolge sowohl in produzierenden Unternehmen als auch in Servicebereichen mit diesem Ansatz erzielt werden konnten. Was ist also das hier als klassisches Six Sigma bezeichnete Konzept? Um es zusammenfassend auszudrücken: Six Sigma ist ein strikt top down durchgeführtes Prozessverbesserungskonzept, welches mit ausgewählten Experten in strukturierter Weise und mithilfe von Methoden und Techniken finanziell messbare Verbesserungsprojekte umsetzt. Ausgehend von den beschriebenen Grundsätzen entwickelte sich Six Sigma als eigenständige Verbesserungsmethodik mit fünf Kernelementen (Bild 1.3).

18 Register Adaptive Response Surface Method (ARSM) 383, 404 Algorithmen evolutionäre 386, 407 genetische 384, 407 Analytischer Hierarchieprozess (AHP) 41 Anderson Darling Test 258, 259 ANOVA 255, 262, 263, 442 Ansprechschwelle 425 Anthill Plot 272 Arithmetischer Mittelwert 194 Attributtests 546 Auflösung 425 Ausfallrate 553 Ausgangsgröße Toleranzbereich 533 Verteilungsfunktion 519 Awareness Sheet 172, 178 B10 Wert 554 Bartlett Test 255 Batch Prozesse 130 Bernoulli Verteilung 198 Bestimmtheitsmaß 299 Binomialverteilung 195 Bionik 85 Blackbox 326 Box Behnken Versuchsplan 346 Box Plot 263 Brainstorming 87 Central Composite Circumscribed (CCC) 343, 367 Central Composite Faced (CCF) 345 Central Composite Inscribed (CCI) 344 Change Comparison Sheet 173, 180 Chi Quadrat Test 252, 258, 259 Chi Quadrat Verteilung 206 Cochran Test 256 Concern Point Identification Table 173, 181 Daten 30 Datenanalyse 369 Datensätze lineare Regression zweidimensionaler 279 multivariate 272 Datentypen 189 Delphi Methode 37, 93 Design for Manufacture and Assembly (DFMA) 127 Anwendung 134 Grundbegriffe 129 kritische Prozessschritte 137, 140 Produktentstehungsprozess 127 Produktstruktur 134 Prozess FMEA 128 Prozessgraph 135 Teambildung 134 Verbesserungsmaßnahmen 138, 141 Design for Reliability 554 Design of Experiments (DoE) 323, 547 Grundbegriffe 326 Prinzipien 328 Produktentstehungsprozess 324 Design Review 176, 184 Design Review Based on Failure Mode (DRBFM) Anwendung 170 Auswirkung 175 Designänderung 178 Designänderungen 172 Designausarbeitung 175 Design Review 176, 184 Erarbeitung potenzieller Probleme 173, 181 Funktionsanalyse des Produktes 171, 177 Funktionsarten 58 Plausibilitätsprüfung 171, 177 Rollen 170 DFSS Anwendung 20

19 Register 581 Modell 14, 21 Prinzipien 16 Ziele 14 Differenzenstreuung 481 DMAIC Zyklus 7 Dreiecksmethode 381 Effektivitätsberechnung 453 Eichen 425 Eingangsgrößen statistische Überwachung 531 Toleranzen 532 Verteilung 517, 532 Eingriffsgrenzen toleranzbezogene Regelkarte 475 Eingriffsgrenzenberechnung 473 erweiterte 474 Mittelwertkarte 467 normale 473 Pearson Regelkarte 474 s Karte 470 Einstichprobentests 252 Engineering Bottleneck Portfolio 64 Entwicklungsprozess 567 Environmental Stress Screens (ESS) 545 Epps Pulley Test 258, 259 Evolutionäre Algorithmen 386, 407 Expertenbefragung 37 Exponentialverteilung 202 Fehleranalyse 150 Fehlerbaumanalyse (FTA) 148 Fehlerfreiheit 2 Fehlermöglichkeits und einflussanalyse (FMEA) 143 Anwendung 148 Arten 145 Fehlerbaumanalyse 148 Formblatt 148 Funktionsarten 58 Grundbegriffe 145 Inhalte 146 Produktentstehungsprozess 143 Team 147 Feuchtesensor 295 Bestimmtheitsmaß 299 Modellüberprüfung 298 Optimierung 301 Regressionsrechnung 297 Reststreuungsanalyse 300 Signifikanz der Terme 299 Fokusgruppen 35 Frontloading 3 F Test 255 Funktionsanalyse 102 F Verteilung von Fisher 209 Gage Repeatability and Reproducibility (GRR) 437 Galeriemethode 92 Gamma Funktion 206 Gauß Verteilung 200 Genetische Algorithmen 384, 407 Geometrische Verteilung 202 Gleichverteilung 202 Goodness of Fit Testverfahren 258 Go to Gemba 33 Gradientenverfahren 379, 402 Grenzwertsatz 222 Grundgesamtheit Parameterschätzung 221 Handling Prozesse 130 Häufigkeitsverteilung 212 Highly Accelerated Life Testing (HALT) 545 Highly Accelerated Stress Screens (HASS) 546 Histogramm 212 House of Quality (HoQ) 48 Hypothesentests beim Korrelationskoeffizient 277 Durchführung 252 Testauswahl 252 Testplanung 260 Idealität 98 Ideenfindung 84 Analogiebetrachtungen 86

20 582 Register Analyse bekannter technischer Systeme 85 Analyse natürlicher Systeme 85 diskursive Methoden 93 intuitive Methoden 87 Literaturrecherche 85 Recherchierende Methoden 84 IDOV 18 Interview 35 Jidoka 131 Justieren 425 Kalibrieren 425 Kolmogorov Smirnoff Test 259 Kompass Search Verfahren 380 Kompetenzentwicklung 568 Konfidenzintervalle 223 Konstruktion 132 Kontingenztabelle 269 Konzeptalternativen 81, 111 bewerten 111 generieren 81 Grundbegriffe 113 Produktentstehungsprozess 82, 111 Korrelationsanalyse 267, 275 Anwendung 268 Produktentstehungsprozess 268 Korrelationskoeffizient 275 Hypothesentest 277 Korrelationsmatrix 277 Korrelation und Kausalzusammenhang 277 Kostenaspekt 65 Kruskal Wallis Test 256 Kunde 30 Kundenanforderungen 30, 55 Erhebung 32 Produktmerkmale 59 Kundenanforderungsbaum 38 Kundenbewertung 55 Kundendaten 32 Kundenorientierung 3, 52 Kundenzufriedenheit 35 Latin Hypercube Sampling 389 Lautsprecher Datenanalyse 369 elektrisches Teilsystem 315 Ergebnisbestätigung 370 optimales Design 370 Regressionsfunktion 370 Response Surface Design 367 Wechselwirkung von Teilsystemen 315 Zustandsgrößenbestimmung 319 Lead User Ansatz 34 Lebensdauertests, sequenzielle 546 Levene Test 256 Linearität 433 Literaturrecherche 85 Logarithmische Normalverteilung 202 Mann Whitney Wilcoxon Test 255 Markt 30 Maschinenfähigkeitskennzahlen 493 Maßnahmenanalyse 151, 161 Mathematische Modellierung 326 Matrix Streudiagramm 273 Medianwertkarte 469 Mehrstichprobentests 253 Messabweichung systematische 429 Messbarkeit 6 Messergebnis Einfluss der Auflösung 425 Messsystem 424 Beurteilung 438 Genauigkeit 429 Prüfereinfluss 436 Streuverhalten ohne Prüfereinfluss 446 Messsystemanalyse (MSA) 421 Anwendung 427 Grundbegriffe 424 Linearität 433 Produktentstehungsprozess 423 systematischen Messabweichung 429 Messtypen 189 Methode

21 Register 583 Methodenauswahl 567 Mittelwertkarte 469, 477 Eingriffsgrenzenberechnung 467 Eingriffswahrscheinlichkeit 469 Mittelwertmethode 439, 447 Modell und Simulation 376 Modellierung mathematische 326 Monte Carlo Sampling 389 Monte Carlo Simulation 524, 527, 533, 535 Morphologischer Kasten 93 MTBF 554 MTTF 554 Neun Fenster Darstellung 104 NLPQL Verfahren 402 Normalverteilung 200, 202 erweiterte 498 erweiterte, Handrechenverfahren 501 Näherung 522, 527 Prozessfähigkeitskennzahlen 499 Null Fehler Philosophie 6 Number of Distinct Categories (NDC) 437, 438 One Factor at a Time (OFAT) 331 Optimierung 373, 377, 395, 402 robuste 393 Optimierungsverfahren deterministische 379 Einführung 378 stochastische 384 Paarweiser Vergleich 40 Parameterbeschreibung 394, 396 Pareto Optimierung 387 P Diagramm 326, 389 Pearson Regelkarte 474 Placket Burman Versuchsplan 340 Poka Yoke 131 Priorisierungsmatrix 120 Problemlösung 83 Problemlösungsmethoden 8 Process Engineering 10 Product Engineering 11 Product Scorecard 15 Produktentstehungsprozess 21 Produktentstehungsprozess (PEP) Design for Manufacture and Assembly 127 Design of Experiments 324 Fehlermöglichkeits und einflussanalyse 143 Konzeptalternativen 82, 111 Korrelation und Regression 268 Messsystemanalyse 423 Quality Function Deployment 48 Simulation 374 Statistik 188 Statistische Prozesslenkung 460 Produktentwicklung 566 Produkt FMEA 145 Produktmerkmale 56 Kundenanforderungen 59 Projektmanagement 7 Promotorenkonzept 9 Prozess Datenerfassung 496, 503 Einflüsse 497 Kurz /Langzeitverhalten 493 Prozessbeherrschung 461 Prozess Design Matrix 70 Prozessfähigkeit 461 Prozessfähigkeitskennzahlen nicht normalverteilte Merkmale 499 nicht stabile Prozesse 501, 504 normalverteilte Merkmale 499 Vertrauensbereich 492 Prozessfähigkeitsuntersuchungen Anwendung 496 Schritte 496 Prozess FMEA 145 Design for Manufacture and Assembly 128 Prozessorientierung 6 Prozess QFD 70 Prozessstabilität 498, 503 Prozesstypen nach DIN

22 584 Register Prüfereinfluss 436 ANOVA 442 grafische Bewertung 445 Mittelwertmethode 439 Spannweitenmethode 439 Varianzanalyse 442 Prüfung attributive 452 Prüfverteilungen 204 Pugh Matrix 117 Punktbewertungsverfahren 115 P Wert 245 Quality Function Deployment (QFD) 47 Abschluss 66 Anwendung 54 Grundbegriffe 52 Konzeptalternativen 83 Phasenmodelle 50 Produktentstehungsprozess 48 Prozess 70 Zielsetzung 47 Quantilmethode 499, 501, 504 Quantitative Accelerated Life Testing (QALT) 546 Rangreihenmethode 115 Rating Skalen 39 Reaktionsplan 476 Redundanzmatrix 38 Regelkarte 464 Arten 465 Eingriffswahrscheinlichkeit für Prozesslage 468 Eingriffswahrscheinlichkeit für Prozessstreuung 470 Führen/Auswerten 476 prozessbezogene 464 toleranzbezogene 465, 475, 484 Regression Bestimmtheitsmaß 288 eindimensionale quasilineare 281 mehrdimensionale lineare 284 mehrdimensionale quasilineare 286 Modellauswahl 279 Modellierung 279 Modellüberprüfung 288, 298 nicht lineare 282 Optimierung 294 Standardabweichung 288 Regressionsanalyse 267 Anwendung 268 Produktentstehungsprozess 268 Regressionsfunktion 331, 370 Regressionskoeffizient Konfidenzintervalle 280 Reliability Engineering (RE) Hauptschritte 552 Testverfahren 544 Reliability Growth Tests 545 Residuen 280, 290 Residuenanalyse 293, 298, 369 Response Surface Design 342, 367 Ressourcencheckliste 105 Reststreuungsanalyse 290, 300, 369 Richtungssuchverfahren 380 Risikobewertung 151, 161 Robust Design 19 Robustheit 2 Robustheitsanalyse 373, 388, 412 Robustheitsbewertung 377, 395 Rüstzeit 133 Ryan Joiner Test 259 Säulendiagramm 271 Schiedsrichterverfahren 117 Schlaue Zwerge 105 Schraubendruckfeder Adaptive Response Surface Method 404 evolutionäre/genetische Algorithmen 407 Optimierung 402 Parameterbeschreibung 396 Robustheitsanalyse 412 Sensitivitätsanalyse 400 Simulationsmodellaufbau 396 Systembeschreibung 396 Schulung 568

23 Register 585 Sensitivitätsanalyse 377, 400 Durchführung 395 Shapiro Wilk Test 258, 259 Shewhart Regelkarte 464, 473, 483, 484 Sigma Niveau 494 Berechnung 493 Signalerkennung 455 Signifikanz der Terme 299 Signifikanztest von Termen 294 Simulation 373 Chancen und Risiken 376 Grundbegriffe 375 Grundlagen 375 Produktentstehungsprozess 374 und Modell 376 Simulationsdurchführung 321 Simulationsmodell 312, 396 Aufbau 394 Six Sigma Entwicklung 5 Kerninhalte 5 und DFSS 13 Skalierung Gesamtkosten 529 proportionale 528 s Karte Eingriffsgrenzenberechnung 470 Eingriffswahrscheinlichkeit 471 Spannungsteiler Monte Carlo Simulation 524 Toleranzoptimierung 529 Toleranzüberlagerung 515 Wahrscheinlichkeitsverteilung 519 Spannweitenmethode 439, 447 Standardabweichung 194 Standardabweichungskarte 470, 480 Standardisierung 133 Standardnormalverteilung 202 Statistik 187 beschreibende 212 beurteilende 221 Produktentstehungsprozess 188 Statistische Methoden 8 Statistische Prozesslenkung (SPC) 459 Anwendung 464 Grundbegriffe 461 Merkmale 464 Messeinrichtung 464 Produktentstehungsprozess 460 Prozesstypbestimmung 472 Reaktionsplan 476 Stichprobenentnahmeintervall 471 Stichprobenumfang 466 Vorlauf 472 Statistische Tests Gütefunktion 241 Stichprobe Umfang 260 Störvariablenexperimente 388 Streudiagramm 272 Matrix 273 Streuverhalten mit Prüfereinfluss 436 Mittelwertmethode 447 ohne Prüfereinfluss 446 Spannweitenmethode 447 Sudden Death Tests 546 Synektik 90 System Beschreibung im Zustandsraum 318 Systembeschreibung 394 Systemmodelle 324 Systemparameter Größenbestimmung 320 Szenariotechnik 36 Taguchi Experimente 547 Taguchi Versuchsplan 349 Aufbau 351 Bedeutung 353 Eingangsgrößen 350 Teamarbeit 53 Teilereduktion 132 Teilsysteme 313 funktionale Zusammenhänge 315 Wechselwirkung 313

24 586 Register Temperatursensor Ableitung von Zielwerten 78 Benchmarking 74 Concern Point Identification Table 181 Designänderung 178 Design Review 184 Design Review Based on Failure Mode 177 Funktionsanalyse 177 Maßnahmenanalyse 161 Plausibilitätsprüfung 177 Quality Function Deployment 72 Risikobewertung 161 Salznebelversuch 73 Toleranzanalyse 531 Zielkonfliktmatrix 77 Term Signifikanztest 294, 299 Testbeschleunigung 542 Testraffung 542 Tests nach fester Dauer/Fehleranzahl 546 Testverteilungen 211 Toleranzanalyse Anwendung 516 Toleranzanpassung 528, 534 Toleranzfestlegung 517 Toleranzkonzept 517 Tolerierung statistische 516 Trendprozess 474, 481 Trichtermodell 113 Trimming 104 TRIZ innovative Prinzipien 101, 107 Entdeckung von Widersprüchen 100 Entwicklungsgesetze 100 Entwicklungstrends 100 Historie 96 Kernaussagen und Zielsetzung 97 Methoden 98 Widerspruchsmatrix 101, 107 t Test 253 t Verteilung von Student 204 Umgebungsbelastungstests 545 Umsetzung 563, 565, 567, 571 Urwertkarte 469 Variance Inflation Factors 290 Varianz 194, 254 Varianzanalyse 253, 255 einfaktorielle 246 mehrfaktorielle 256 Prüfereinfluss 442 zweifaktorielle 249 Vergleichspräzision 436 Verstärker, invertierender 331 Blockbildung 341 OFAT Versuchsplan 332 teilfaktorieller Versuchsplan 336 vollfaktorieller 23 Versuchsplan 334 Versuchsplan Auswertung 354 balancierter 330 Blockbildung 340 D optimaler 347 Gruppen teilfaktorieller 338 orthogonaler 330 Randomisierung 340 teilfaktorieller 336 vollfaktorieller 333 Verteilung 195 diskrete Zufallsvariable 191 geometrische 202 Kennwerte 194 nicht bekannte 502 Spezielle diskrete 195 spezielle stetige 200 Standardabweichung 194 stetige Zufallsvariable 193 Varianz 194 Verteilungsfunktion Ausgangsgröße 519 Eingangsgrößen 517 Vierphasenkonzept nach Sullivan 49 Voice of the Customer 3 Voice of the Customer (VOC) Anwendung 30 Vorzeichentest 254

25 Register 587 Wahrscheinlichkeitsnetz 228, 232 Wahrscheinlichkeitsrechnung 187, 190 Wahrscheinlichkeitsverteilung 503 Bestimmung 498 Faltung 519, 527 Weibull Theorie 547 Weibull Verteilung 202 Wettbewerbsvergleich 61 Widerspruchsmatrix 101, 107 Wiederholpräzision 436 Wilcoxon Rangsummentest 255 Wilcoxon Vorzeichenrangtest 254 Wirkzusammenhang 518 Worst Case Tolerierung 516, 527 Zehnerregel 11 Zielkonflikte 65 Zieltoleranz 435 Zielwerte 63 Zufälligkeit nach Swed und Eisenhart 481 Zufallsvariable 190 diskrete 191 stetige 193 Zustandsgrößen Bestimmung 318 Zuverlässigkeitstestpläne 555 Zuverlässigkeitstests 559 Zuverlässigkeitsziele 552 Zweistichproben t Test 255, 260