SIX SIGMA TEIL 4: DIE ANALYSE PHASE DMAIC MARTIN ZANDER. Green Belt Level

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1 2010 SIX SIGMA TEIL 4: DIE ANALYSE PHASE DMAIC MARTIN ZANDER Green Belt Level

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3 M. ZANDER SIX SIGMA TEIL 4: DIE ANALYSE PHASE Dieses Buch wurde online bezogen über: XinXii.com Der Marktplatz für elektronische Dokumente 3

4 Die Wiedergabe von Gebrauchsmustern Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutzgesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürfen. Dieses Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Alle Rechte, auch die der Übersetzung, des Nachdruckes und der Vervielfältigung des Buches, oder Teilen daraus, vorbehalten. Kein Teil des Werkes darf ohne schriftliche Genehmigung des Autors in irgendeiner Form (Fotokopie, Mikrofilm oder einem anderen Verfahren), auch nicht für Zwecke der Unterrichtsgestaltung mit Ausnahme der in den 53, 54 URG ausdrücklich genannten Sonderfälle -, reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfältigt oder verbreitet werden Martin Zander 4

5 Inhaltsverzeichnis Green Belt Die Analyse Phase... 7 Zielsetzungen... 7 Zur Grundursache kommen... 7 Die Datenanalyse... 8 Datenanalyse durch die Verwendung von Histogrammen... 9 Prozessanalyse Teilprozess Landkarten Die Art der Tätigkeit Der Arbeitsfluss Zusammenfassende Analysetabelle Ursachenanalyse Eröffnung Brainstorming Ursache und Wirkungsdiagramm (Fischgrätendiagramm) Eingrenzung Klärung und Duplikate Multi-Voting Die 5-Warum Methode Abschluss Pareto Diagramme Korrelationsdiagramm Werteverlaufsdiagramm Hypothesentests t-tests Die Regressionsanalyse Chi-Quadrat Test Varianzanalyse (ANOVA) Design of Experiments (DOE) Quantifizieren der Möglichkeiten Bestimmung der Leistungsdefizite Neubewertung des Problems

6 Kosten aufgrund schlechter Qualität

7 Green Belt Die Analyse Phase Zielsetzungen Die Zielsetzungen der Analyse Phase sind: Die Grundursache durch Prozess- oder Datenanalysen zu finden Die Möglichkeiten des Projektes zu quantifizieren Zur Grundursache kommen Eines der Hauptziele der Analyse Phase ist die Bestimmung der Grundursache der Probleme des Prozesses, der für die Verbesserung ausgewählt wurde. Der wahre Grund warum ein Problem existieren kann, wird in der Analyse Phase ausgegraben. Das Ziel der Analysen kann in einer Formel definiert werden: Die Auflösung nach Y = f(x1, X2, Xn) In dieser Formel ist Y die Kenngröße der Ergebnisse. Die Formel sagt aus, dass Y die Funktion einer Serie von X ist. Die Faktoren, die Y beeinflussen, sind eine Serie von X. Das Ziel der Analyse Phase ist es, zu bestimmen, welche Faktoren (X) den größten Einfluss auf die Leistung (Y) des Prozesses haben. Beispiel: Eine Pizzeria-Kette probiert ständig neue Rezepte aus, um Ihr Menu zu erweitern. Der Koch verändert dabei den Geschmack der Pizza indem er mehr Käse hinzufügt, mehr Knoblauch, mehr Chili oder Oregano. Er kann sogar den Teig verändern, um die Pizza weicher zu machen. All das sind Prozessfaktoren (X), die den Geschmack der Pizza beeinflussen (Y). 7

8 Der logische Ablauf um Analysen zu initiieren bedeutet Alle möglichen Faktoren eines Problems aufzulisten Segmentieren und gruppieren dieser Faktoren Priorisieren der wenigen entscheidenden Faktoren Verifizieren und Quantifizieren der Grundursachen von Streuung Analysen können auf zwei Arten durchgeführt werden: Eine Methode ist die Analyse der Daten, die in der Measure-Phase gesammelt wurden; hauptsächlich dann, wenn das Ziel des Teams die Verbesserung der Effektivität ist. Diese Analyseform wird Datenanalyse genannt. Die andere Methode ist die Analyse des Prozesses selbst, durch Prozesslandkarten, die das Team in der Define Phase erstellt hat. Diese Analyseform wird Prozessanalyse genannt und wird eingesetzt, wenn das Ziel des Teams die Verbesserung der Effizienz ist. Oftmals setzt das Team eine Kombination von beiden Methoden ein, um zur Grundursache eines Problems zu gelangen. Die Datenanalyse Das Ziel der Datenanalyse ist es, die Daten, die in der Measure Phase gesammelt wurden, zu verwenden und sie zu untersuchen, um Erklärungen für Probleme zu finden, die durch das Prozessteam aufgedeckt wurden. Ein sorgfältiger Blick auf die Daten verdeutlicht dem Projektteam das Problem. 8

9 Datenanalyse durch die Verwendung von Histogrammen Um die Anwendung von Histogrammen zu verdeutlichen, denken Sie bitte noch einmal an den Pizza-Lieferservice, der bereits in der Measure-Phase diskutiert wurde. Die Häufigkeitsverteilung weiter unten zeigt an, wie oft ein Ereignis in einer Menge von Beobachtungen vorgekommen ist. Wenn Sie die Übereinstimmungen nehmen und ein Balkendiagramm erstellen, erhalten Sie als Ergebnis ein Histogramm. Histogramme machen es einfacher, das Problem zu interpretieren, als Rohdaten. Die Analyse des folgenden Histogramms erklärt die Problematik. Nehmen wir an es dauert mindestens 10 Minuten, eine Pizza zuzubereiten, die von einem Kunden bestellt wurde. Es sollte nicht vergessen werden, dass diese Pizza, sobald der Kunden den Telefonhörer aufgelegt hat, innerhalb von 30 Minuten geliefert werden soll. Wenn es schon 10 Minuten dauert, die Pizza herzustellen, bedeutet das weiter, dass der Pizzabote nur 20 Minuten hat, die Pizza auszuliefern. Daher liegt die Untere Toleranzgrenze bei 11 Minuten und die obere Grenze bei 30 Minuten. Mit der Hilfe eines Formblattes zur Sammlung kontinuierlicher Daten greifen wir auf Daten zurück, die in der Measure Phase gesammelt wurden. Dieses Formblatt wird auch Sammelkarte für Häufigkeitsverteilungen genannt. Die folgende Sammelkarte zeigt die Zeit, die der Pizzabote benötigt hat, um 30 Kunden mit Pizza zu beliefern. Es wird angenommen, dass die benötigte Zeit immer auf eine ganze Zahl gerundet werden soll. Wenn der Pizzabote z. B. 15,5 Minuten benötigt hat, wurden 15 Minuten notiert; die Dezimalstelle wird entfernt und die gerundete Zahl wird verwendet. Benötigte Zeit zur Lieferung der Pizza Spezifikationen: 0,11-0,30 Ziel: 0,20 9