Analyze Phase … oder “dem Täter auf der Spur” Wieder drehen wir unser DMAIC Zyklus Rad ein Stück weiter und dringen in die DMAIC Analyze Phase ein (kleine Anmerkung: Analyze möchte gerne mit dem eher harten „Z“ geschrieben werden, SIX SIGMA entspringt ja doch originär amerikanischen Gefilden und orientiert sich daher nicht am „Weichzeichner-s“ der englischen Nasse-Badehosen-Wechsler-Kultur). Dabei kann man die DMAIC Analyze Phase guten Gewissens als Kernelement oder auch Herzstück des DMAIC Zyklus / SIX SIGMA Verbesserungsleitfadens bezeichnen, geht es doch nun so richtig ins Eingemachte und damit auch deutlich tiefer ins Geschehen als es bei allen anderen Verbesserungsansätzen wie Trouble Shooting, KVP, LEAN etc. der Fall ist. Das muss so sein, denn mit SIX SIGMA Projekten möchten wir i.d.R. ja (nachhaltige) Durchbrüche aus komplexeren Ausgangssituationen heraus erzielen.
1. DMAIC Zyklus
2. Define Phase
3. Measure Phase
4. Analyze Phase
5. Improve Phase
6. Control Phase
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Verifizieren und Quantifizieren in der Analyze Phase
Das erfordert nun mal mehr Eintauchtiefe sowie detektivischen Spürsinn. Und damit auch mehr Wissen über die meist zahlreich vorhandenen Ursache-/Wirkungsbeziehungen zwischen den Einfluss- (x’s) und den Zielgrößen (Y’s). Unsere Hauptzielsetzungen, die uns durch diese Phase treiben, sind hierbei
- Verifizieren der entscheidenden Einflussgrößen (die „vital few“)
- Quantifizieren der Ursache-/Wirkungsbeziehungen
Ja, richtig gelesen, da steht Verifizieren und Quantifizieren!
Es sollte dem Prozess-Experten nachher also nicht mehr ausreichend sein zu sagen: „Ich glaube, wenn ich die Reaktionstemperatur (x) ein bisschen erhöhe wird die Ausbeute (y) etwas steigen“.
Gegen Ende der DMAIC Analyze Phase möchte man hier hören: „Wenn ich die Reaktionstemperatur um 5 °C erhöhe wird die Ausbeute im Mittel um 3 % steigen – allerdings nur dann, wenn der Druck gleichzeitig mindestens auf 6 bar eingestellt wird“.
Das ist schon eine ganz andere Aussagequalität und berücksichtigt auch noch das Thema Wechselwirkung. D.h. der Effekt einer Parameterveränderung ist noch zusätzlich abhängig von dem Niveau eines weiteren Faktors = 2fach-Wechselwirkung. Nach dem Prinzip der max. Schweinerei gibt es übrigens auch noch 3fach- und höhere Mehrfachwechselwirkungen; Wechselwirkungen sind häufig das Salz in der Suppe, die uns im Alltag nicht vorankommen lassen. Denn entweder wir kennen sie nicht oder unterschätzen sie und in o.g. Prozessoptimierungsstrategien sind hierfür keine Wahrnehmungskanäle und Tools enthalten ! Die Aktivitäten und die Werkzeuge der Measure Phase des DMAIC Zyklus SIX SIGMA haben uns hier schon den Weg geebnet – nachwievor bewegen wir uns in aufeinander abgestimmtem Wechsel jeweils durch die Prozesstür, dann wieder durch die Datentür.
Schritt 1 der DMAIC Analysephase – Die Prozesstür
Bereits die Aktivitäten der Define Phase und Measure Phase des DMAIC Zyklus orientierten sich an einem Roten Soft-Tool-Faden, der ausgehend vom Projektcharter über das SIPOC und die VOC-Analyse weiter über die CTQ/Y-Analyse und das ProcessMap bis zur Cause & Effect-Matrix reichte. In der DMAIC Analyze Phase schließen sich hier nun auch noch das Ishikawa (Fischgräten)-Diagramm sowie die FMEA (Fehler-Möglichkeit und Einfluss- Analyse) an. Beide gehören sicherlich zu den bekannteren und häufiger (damit leider nicht unbedingt immer richtiger) angewendeten Werkzeugen.
Das Ishikawa (auch Ursache-Wirkungsdiagramm, und damit wesensnah aber doch verschieden zur Ursache-Wirkungs-Matrix = Cause & Effect-Matrix) gibt dem Team in der DMAIC Analyze Phase die Möglichkeit, potenzielle Ursachen auf mehreren Ebenen in Form von Kausalketten (bis max. 5WHY pro Hauptgräte) darzustellen. Es ist damit sehr gut geeignet, auch tieferliegende Ursachen (Root Cause Analysis) zu erkennen.
Die Ergebnisse der Cause & Effect-Matrix und/ oder des Ishikawa-Diagramms liefern den Input für die anschließende FMEA, die im Sinne einer Risikoanalyse und -bewertung größere von kleineren Risiken zu erkennen und zu trennen erlaubt – um dann aus den erstgenannten einen Maßnahmen-Plan abzuleiten, dessen konkrete Aktionen die erkannten Risiken zu verhindern bzw. deutlich zu mindern vermag. Hier ist damit auch schon der Übergang zur Improve Phase des DMAIC Zyklus geschaffen. Da die FMEA auch die spätere Überprüfung der Wirksamkeit der Maßnahmen beinhaltet, haben wir es so mit einem typischen DMAIC phasen-übergreifenden Tool (Analyze bis Control) zu tun.
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Schritt 2 der DMAIC Analysephase – Die Datentür
SIX SIGMA ohne Daten und deren Auswertungen ist letztlich kein SIX SIGMA , so dass wir nur mit Soft Tools nicht auskommen (sollten). Aus der Measure Phase des DMAIC Zyklus ist Ihnen sicher auch noch der Datensammelplan in Erinnerung, über den alle (wichtigen) Datenerfassungen und -auswertungen gesteuert werden – auch er ist phasenübergreifender Natur.
Nun gilt es in der DMAIC Analyze Phase , die mit den gesammelten Daten verknüpften jeweiligen Annahmen über bestimmte Zusammenhänge und Ursache-Wirkungsbeziehungen – die so genannten Hypothesen – auf Signifikanz zu testen, d.h. mit einer gewissen statistischen Sicherheit als wahr oder unwahr zu bewerten. Dabei stellen Belt und Team jeweils eine Null- und eine Alternativhypothese auf.
Hypothesen
In den meisten Fällen sind sie darauf aus, die Nullhypothese H0 abzulehnen und damit die Alternativhypothese HA als wahr annehmen zu dürfen. Dies würde dann in der Praxis bedeuten, dass ein Parameter (oder auch eine Wechselwirkung aus zweien) signifikant Einfluss auf das Y nimmt (z.B. Wochentag auf Durchlaufzeit) oder eine Kennzahl sich signifikant geändert hat (z.B. die Fehlerrate) oder eine Maßnahme signifikant Wirkung zeigt (z.B. Temperaturerhöhung auf Ausbeute). Für Signifikanztests haben wir in unserem Standard-Alltag allerdings leider keine Wahrnehmungskanäle. Daher verbringt der Belt im Training viel Zeit damit den richtigen Test abzuleiten. Nach einer gewissen Eingewöhnungszeit wird es ihm schließlich bald deutlich leichter fallen, auf der Klaviatur der verschiedenen T-Tests, Chi²-Tests und Varianzanalysen (ANOVA) einigermaßen klangsicher zu spielen und sie im Projekt zielführend einzusetzen.
Trotz der unterschiedlichen Ausgangssituationen wird er bald erkennen, dass die Bewertung – H0 oder HA ist wahr – stets über den so genannten p-Wert erfolgt. Eine Kennzahl, die ihn wahrscheinlich in den Anfangszeiten bis in den Schlaf verfolgen wird. Mit noch etwas komplexeren statistischen Testmethoden wie Regressionsanalysen und Statistischer Versuchsplanung (DOE = Design of Experiments) kann er die Ursache-Wirkungsbeziehung dann sogar auch quantifizieren und sehr genau (vorher)sagen, was mit der Ausbeute wie stark passiert, wenn man im Prozess die Temperatur um 5°C erhöht. Nach der DMAIC Analyze Phase ist der oder die Täter nun bekannt. Ihre Handlungsmuster sind gnadenlos aufgedeckt worden – aber was machen Belt und Team jetzt mit den ganzen neuen Erkenntnissen? Ist Einsperren oder Resozialisieren die richtige Lösung? Die Antwort hierauf liefert die Improve Phase des DMAIC Zyklus!
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