S I G M A. Knowledge Management in der Unternehmensberatung Eine empirische Darstellung von Six Sigma

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1 S I G M A B R E A K A W A Y P E R F O R M A N C E Knowledge Management in der Unternehmensberatung Eine empirische Darstellung von Six Sigma

2 Content Knowledge Management im Consulting Six Sigma / Definition Praxisbeispiel

3 Knowledge Management Knowledge Management im Consulting

4 Was bedeutet eigentlich Wissen? Wissen entsteht aus Informationen, Daten, Erfahrungen und Erkenntnissen. Werden diese miteinander vernetzt, ergeben sie ein bestimmtes, kontextbezogenes Wissen, das sich speichern, verarbeiten und wieder auffinden lässt. (Altmeyer/Georg)

5 Wissensmanagement Der Nutzen: Wissen ist Know-How. (Erfolgsfaktor) Wissen heisst Marktwert. Wissen ist eine Ressource. Wissen hat das Potential Kosten zu senken. (Potential in der Beratung) Wissen steigert die Wettbewerbsfähigkeit. Wissen schafft Übersicht. Wissen steigert die Reaktionsfähigkeit.

6 Die Wertschöpfungskette des Wissens Identifikation Erwerb Entwicklung Verteilung Nutzung Bewahrung 1. Identifikation: Identifizierung von Potentialen (Wettbewerbsvorteile) 2. Erwerb: Wissenserwerb durch Seminare, Erfahrungen, Kommunikation 3. Entwicklung: Nützung, Ergänzung durch Erfahrung, Veränderung 4. Verteilung: Wissen muss transparent und offen zugänglich sein. 5. Nutzung: Wettbewerbsvorteile und Basiswissen muss genützt werden. (lagern, bearbeiten, prüfen, transportieren) 6. Bewahrung: Speicherung, Wandlung von individuellem Wissen in organisationales Know-How

7 Portfoliomatrix des innovativen und wettbewerbkritischen Wissens Wissensattraktivität NIEDRIG HOCH Wissensvorsprung HOCH NIEDRIG Ungenütztes Wissen (Anwenden) Irrelevantes Wissen (Outsourcen) Kernkompetenzen (Übertragen) Basiswissen (Bewahren, Aufwerten)

8 Six Sigma und Wissensmanagement Strukturierung: Aufgaben : Wissenserweiterung Wissensnutzung Wissenssicherung Ebenen : Meta-Ebene Strategische Ebene Operative Ebene Wissensmanagement Prozesse : Zielsetzung Situationsanalyse Maßnahmen Kontrolle

9 Was ist Six Sigma? Six Sigma ist eine systematische und strukturierte Durchbruchsmethode zur Verbesserung von Produkten und Prozessen in allen Bereichen des Unternehmens. Six Sigma heißt Geld verdienen, Fehler zu reduzieren (in kaufmännischen und Fertigungsprozessen), den Kunden zufrieden stellen und statistische Methoden zur Messung und Kontrolle zu nützen.

10 Six Sigma A multifunctional approach BUSINESS STRATEGY Sigma implementation linkage to strategy PROCESS MANAGEMENT Management of business processes CHANGE MANAGEMENT Committed leadership, communication, incentives, training TECHNOLOGY Enabler of process improvement and flow of data ANALYZE PLAN FOCUS BUILD

11 Six Sigma DMAIC Verbesserungsmodel 1. : Identifikation des Problems, Definition der Anforderungen : Prüfung der Probleme/Prozesse, Messung d. Haupt-schritte 3 3. : Entwicklung v. Hypothesesn über Ursachen, Problemwurzeln 4 4. : Entwicklung v. Ideen um Problemursachen zu beseitigen, Test v. Lösungen, Standardisierung v. Lösungen 5 5. : Einrichtung v. Standardmessungen, Korrektur v. Probleme

12 DMAIC Phase Definition der Projektziele, der Prozesse und der Kundenanforderungen an den Prozessoutput Projektziele: Reduktion der VM-Bestände Reduktion der WIP / Fertigprodukte im Auslieferungslager Reduktion der Durchlaufzeit in der Produktion Erhöhung der Termingenauigkeit bei Kundenlieferungen Reduktion der Lieferterminverzögerungen Erhöhung der Durchlaufzeit des Overhead-Prozesses (K-Anfrage Bestellung Auslieferung)

13 DMAIC Phase Projektziele: Reduktion der Lieferterminverzögerungen Erhöhung der Durchlaufzeit des Overhead-Prozesses (K-Anfrage Bestellung Auslieferung)

14 DMAIC Phase Kundenanforderungen: Qualität der Produkte Bestimmte Auftragsbearbeitungszeit Kunde beklagt sich über Probleme Zeitgerechte Lieferung Korrekte Liefermengen

15 DMAIC Phase - Prozessvisualisierung Vom Hauptprozess zu Teilprozessen

16 DMAIC Phase Feststellung der Ist-Situation durch ein auf Fakten basierendes Verständnis der Bedingungen und Probleme des Prozesses Definition der Anforderungen Definition der Messgrößen Prozesskette Festlegung von Obergrenzen Festlegung von Untergrenzen Qualität Prozess- Festlegung von Zielwerten Quantität (DLZ) Workshoporganisation

17 DMAIC Phase Verständnis schaffen Kurzfristige Terminänderungen Qualifikation der Mitarbeiter Sonderfertigung Qualitätsstandards Kunden Mitarbeiter Motivation der Mitarbeiter Einflussfaktoren Ziel- Bewusstsein der Mitarbeiter Informationsbasis Informationsprozesse Information Strukturen Entscheidungs wege Hierarchie Verwendete Medien Schnittstellen Verstehen der Einflussfaktoren / unterschiedlichen Ziele Verstehen der Abläufe

18 DMAIC Phase Qualitative Geplante Prozesse Nutzprozess KN Stützprozess KN RV RV Ungeplante Prozesse Blindprozess KN Fehlprozess KN RV RV Einteilung der Prozesse nach ihrer Qualität

19 DMAIC Phase Quantitative Neugesenk Grundbewertung Ablehnung / Annahme KA Infoaustausch TQ / TPAK Kalkulationsarbeits planerstellung Dateneingabe in SAP Kalkülerstellung Kalkül geht an TV Prozess NR. Prozessbezeichnung Mittelwerte 1 Grundbewertung KA 2 Infoaustausch TQ /TPAK 3 Kalkulationsarbeitsplanerstellung 4 Dateneingabe SAP 5 Kalkülerstellung 16, , , Min Definition von Messgrößen Definition von Obergrenzen / Untergrenzen 6, Stunden

20 DMAIC Phase Quantitative Das Ziel dieser Phase ist, die Hauptgründe für die die Abweichungen der Kundenanforderungen aufzuzeigen Priorisierung - Kundenanforderungen Lieferverzögerung Liefermenge Auftragsbearbeitung Qualität

21 DMAIC Phase Hypothesen über die Problemursachen werden aufgestellt Falsche Daten im System fehlende Vorgabezeit für Auftragsbearbeitung Mitarbeiter kennen sich nicht aus HYPOTHESEN Doppelgleisigkeit der EDV- Systeme fehlende Kommunikation der Abteilungen

22 DMAIC Phase Erarbeitung und Bewertung von Lösungsansätzen Nutzen / Aufwand Vergleich d. Lösungsvorschläge 120 Lösungsvorschlag 4: L1 L3 L L2 L5 L Schaffung von Datenklarheit / Abgleichung der Stammdaten

23 DMAIC Phase Erarbeitung und Bewertung von Lösungsansätzen

24 DMAIC Phase Sicherstellung der dauerhaften Problembehebung und der kontinuierlichen Optimierung Bestätigte und umgesetzte Lösung: Stammdatenangleichung / Datenerhebung Monitoring: Verwendung der Datenbanken / Kontrolle der Aktualität und Validität der Datenbanken Reaktionsplan: periodische Überprüfung / Erweiterung der Daten

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