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Six Sigma

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Six Sigma (6σ) ist ein statistisches Qualitätsziel und zugleich der Name einer Qualitätsmanagement-Methodik. Ihr Kernelement ist die Beschreibung, Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung von Geschäftvorgängen mit statistischen Mitteln. Ziele orientieren sich an finanzwirtschaftlich wichtigen Kenngrößen des Unternehmens und an Kundenbedürfnissen (voice of the Customer).

Die Vorläufer von Six Sigma wurden in den 1970er Jahren im japanischen Schiffbau, später in der japanischen Elektronik- und Konsumgüterindustrie eingeführt. Entwickelt wurde Six Sigma Mitte der 1980er Jahre in den USA von Motorola.

Die größte Popularität erlangte der Six-Sigma-Ansatz durch die Erfolge bei General Electric (GE). Diese Erfolge sind stark mit dem Namen Jack Welch verbunden, der 1996 Six Sigma bei GE einführte und dafür im Jahre 2002 von der International Society of Six Sigma Professionals während der zweiten ISSSP-Leadership-Konferenz mit dem ISSSP Premier Leader Award ausgezeichnet wurde.

Six Sigma wird heute weltweit von zahlreichen Großunternehmen – nicht nur in der Fertigungsindustrie, sondern inzwischen auch im Dienstleistungssektor – angewandt. Viele dieser Unternehmen erwarten von ihren Lieferanten Nachweise über Six-Sigma-Qualität in den Produktionsprozessen.

Im Produkt- und Prozessentwicklungsbereich kommen abgewandelte DMAIC-Prozesse zum Einsatz, die unter dem Begriff Design for Six Sigma (DFSS, DMADV) zusammengefasst werden. Auch für den Bereich der Software-Entwicklung gibt es eine Variante von Six Sigma.

Etwa seit dem Jahr 2000 wird Six Sigma in vielen Implementierungen mit den Methoden des Lean Management kombiniert und als Lean Sigma oder Lean Six Sigma bzw. Six Sigma + Lean bezeichnet.

Seit etwa 2005 tritt im Zuge der Nachhaltigkeitsdiskussion von Prozessveränderungen auch das Thema Prozessmanagement (im Sinne von Management von Geschäftprozessen im Tagesgeschäft, aber nicht vorrangig im Sinne der GPM-IT-Tool-Thematik) als Ergänzung zu den Projektmethodiken DMAIC und DFSS zunehmend ins Blickfeld.

Der Six-Sigma-Kernprozess: DMAIC
Die am häufigsten eingesetzte Six-Sigma-Methode ist der sogenannte „DMAIC“-Zyklus (Define – Measure – Analyse – Improve – Control = Definieren – Messen – Analysieren – Verbessern – Steuern). Hierbei handelt es sich um einen Projekt- und Regelkreis-Ansatz. Der DMAIC-Kernprozess wird eingesetzt, um bereits bestehende Prozesse messbar zu machen und sie nachhaltig zu verbessern.


Define (D)
In dieser Phase wird der zu verbessernde Prozess identifiziert und dokumentiert und das Problem mit diesem Prozess beschrieben. Dies geschieht meistens in Form einer Projekt-Charta. Diese beinhaltet außerdem:

den gewünschten Zielzustand,
die vermuteten Ursachen für die derzeitige Abweichung vom Zielzustand,
eine Projektbeschreibung (Mitglieder, Ressourceneinsatz, Zeitplanung)
Neben der Projektcharta werden meistens weitere Werkzeuge verwendet, so z. B.:

Problemdefinition unter Verwendung der Kepner-Tregoe-Analyse.
SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer) – hier wird, wie beim Flowchart auch, der Prozess dargestellt, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, was innerhalb des Prozesses geschieht. Dabei werden teilweise auch Kundenanforderungen (Customer Requirements) an den Output des Prozesses sowie dessen Anforderungen an die Inputs (Process Requirements) formuliert.
CTQ-Baum (Critical to Quality) – Beschreibung, welche messbaren kritischen Parameter qualitätsbestimmend sind.
VoC (Voice of the Customer) – Methode, um von einem verbalen Kundenproblem (z. B.: „Das Gerät ist schwer zu bedienen“) auf konkrete Zielgrößen zur Eliminierung des Problems zu gelangen (z.B.: „Das Gerät braucht auf jedem Knopf eine aussagekräftige Beschriftung in Schriftgröße 12. Die Knöpfe müssen in einer logischen Reihenfolge angeordnet sein.“).

Measure (M)
In dieser Phase geht es darum, festzustellen, wie gut der Prozess wirklich die bestehenden Kundenanforderungen erfüllt. Dies beinhaltet eine Prozessfähigkeitsuntersuchung für jedes relevante Qualitätsmerkmal.

Angewandte Werkzeuge in dieser Phase:

Prozessvisualisierung mittels Process Mapping,
Statistische Datenerhebungs- bzw. Versuchsplanung.
Zur Sicherung der Messmittelfähigkeit verwendet man in Six Sigma die sogenannte Messsystemanalyse (Measurement System Analysis), kurz MSA.


Analyse (A)
Ziel der Analysephase ist es, die Ursachen dafür herauszufinden, warum der Prozess die Kundenanforderungen heute noch nicht im gewünschten Umfang erfüllt. Dazu werden Prozessanalysen wie z.B. Wertschöpfungs-, Materialfluß- oder Wertstromanalysen, sowie Datenanalysen (Streuung) durchgeführt. Bei der Datenanalyse werden die in der vorigen Phase erhobenen Prozess- oder Versuchsdaten unter Einsatz statistischer Verfahren ausgewertet, um die wesentlichen Streuungsquellen zu identifizieren und die Grundursachen des Problems zu erkennen.

Angewandte Werkzeuge in dieser Phase:

Ishikawa-Diagramm – zur Bestimmung der ersten Hypothesen zu Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen,
C&E-Matrix (Causes & Effects) – weiteres Werkzeug zur Aufstellung von Ursache-Wirkungs-Hypothesen,
Paretodiagramm,
Streudiagramm (Scatter Plot),
Regressionsanalyse,
Hypothesentests,
Wertschöpfungsanalyse,
Durchlaufzeitanalyse.

Improve (I) (bzw. Engineer (E) bei neuen Prozessen)
Nachdem verstanden wurde, wie der Prozess funktioniert, wird nun die Verbesserung geplant, getestet und schließlich eingeführt. Hier werden Werkzeuge angewandt, die auch außerhalb von Six Sigma weit verbreitet sind:

Brainstorming und andere kreative Techniken zur Erzeugung von Lösungsideen
FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) - Methode zur Ermittlung von Implementierungsrisiken der Verbesserungsideen

Control (C)
Der neue Prozess wird mit statistischen Methoden überwacht. Dies geschieht überwiegend mit SPC-Regelkarten.
Die Six Sigma Roadmap zeigt einen Leitfaden zum chronologischen Einsatz der wichtigsten Werkzeuge.

Six Sigma als statistisches Qualitätsziel
In aller Regel kommt es bei jedem Qualitätsmerkmal zu unerwünschter Streuung in den Prozessergebnissen. Auch der Durchschnitts- oder Mittelwert liegt oft nicht genau auf dem Zielwert.

Im Rahmen einer so genannten Prozessfähigkeitsuntersuchung werden solche Abweichungen vom Idealzustand in Beziehung zum Toleranzbereich des betreffenden Merkmals gesetzt. Dabei spielt die Standardabweichung des Merkmals (Symbol: σ; gesprochen: Sigma) eine wesentliche Rolle. Sie misst die Streubreite des Merkmals, also wie stark die Merkmalswerte voneinander abweichen.

Je größer die Standardabweichung ist, desto wahrscheinlicher ist eine Überschreitung der Toleranzgrenzen. Ebenso gilt, je weiter sich der Mittelwert vom Zentrum des Toleranzbereichs entfernt (also je näher er an eine der Toleranzgrenzen heranrückt), desto größer der Überschreitungsanteil. Deswegen ist es sinnvoll, den Abstand zwischen dem Mittelwert und der nächstgelegenen Toleranzgrenze in Standardabweichungen zu messen.

Der Name „Six Sigma“ kommt nun daher, dass bei Six Sigma die Forderung erhoben wird, dass die nächstgelegene Toleranzgrenze mindestens 6 Standardabweichungen (6σ, englisch ausgesprochen „Six Sigma“) vom Mittelwert entfernt liegen soll („Six-Sigma-Level“).[5] Nur wenn diese Forderung erfüllt ist, kann man davon ausgehen, dass praktisch eine „Nullfehlerproduktion“ erzielt wird, die Toleranzgrenzen also so gut wie nie überschritten werden.


Erwarteter Fehleranteil beim Six-Sigma-Level
Bei der Berechnung des erwarteten Fehleranteils wird zusätzlich in Betracht gezogen, dass Prozesse in der Praxis, über längere Beobachtungszeiträume gesehen, unvermeidbaren Mittelwertschwankungen ausgesetzt sind. Es wäre also zu optimistisch, davon auszugehen, dass der Abstand zwischen dem Mittelwert und der kritischen Toleranzgrenze immer konstant 6 Standardabweichungen betragen würde. Basierend auf Praxisbeobachtungen hat es sich im Rahmen von Six Sigma eingebürgert, eine langfristige Mittelwertverschiebung um 1,5 Standardabweichungen einzukalkulieren. Wenn eine solche Mittelwertverschiebung tatsächlich eintreten sollte, wäre der Mittelwert also statt 6 nur noch 4,5 σ von der nächstgelegenen Toleranzgrenze entfernt.[5]

Deswegen wird der Überschreitungsanteil für den „6-σ-Level“ mit 3,4 DPMO („Defects Per Million Opportunities“, d. h. Fehler pro Million Fehlermöglichkeiten) angegeben. Dies entspricht bei dem häufigsten Verteilungstyp, der Gaußschen Normalverteilung, der Wahrscheinlichkeit, dass ein Wert auftritt, der auf der Seite mit der nächstgelegenen Toleranzgrenze um mindestens 4,5 Standardabweichungen vom Mittelwert abweicht und somit die Toleranzgrenze überschreitet.[5] Die nachfolgende Tabelle nennt DPMO-Werte für verschiedene Sigma-Level; alle diese Werte kalkulieren die erwähnte Mittelwertverschiebung um 1,5 σ ein.

(Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma )

 

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