Measure Phase … oder wer viel misst, misst Mist? Das DMAIC Rad dreht sich weiter – der Champion hat in der Define Phase mit Hilfe von Werkzeugen wie SIPOC– und VOC-Analyse ein ordentliches SIX SIGMA Projekt auf den Weg gebracht, das Team ist bis in die Haarspitzen motiviert – jetzt kann’s so richtig losgehen. In der DMAIC Measure Phase dieser SIX SIGMA Methode lernt die Gruppe sich sowie den Prozess besser kennen, damit beides gut läuft, ist der SIX SIGMA Green Belt / Black Belt gut beraten, mit Zielsetzungen, Inhalten und Ablauf dieser DMAIC Measure Phase gut vertraut zu sein, um auch die jeweiligen Tools gezielt und in Kombination unfallfrei einsetzen zu können.
1. DMAIC Zyklus
2. Define Phase
3. Measure Phase
4. Analyze Phase
5. Improve Phase
6. Control Phase
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1. CTQ-Y-Analyse
Kernaufgabe der DMAIC Measure Phase ist das Erkennen sowie Bewerten der Referenzleistung des zu untersuchenden Prozesses – oder einfacher ausgedrückt „Wo stehen wir heute, ganz konkret“? Im Fokus stehen zunächst die mit den CTQ’s (Critical to Quality) und damit den Kundenanforderungen verbundenen Outputmessgrößen (Zielgrößen, die Y’s). Im Rahmen einer CTQ-Y-Analyse – oder auch Outputmessgrößen-Matrix genannt – bewertet das Team schließlich , inwieweit aktuell vorhandene Zielgrößen einen mehr oder weniger starken Zusammenhang zu den CTQ’s aus der vorherigen VOC-Analyse (Voice of Customer) haben. Für den Fall, dass ein CTQ – also eine für den Kunden wichtige Anforderung – aktuell nicht messbar sein sollte, wäre es erste verpflichtende Aufgabe des Teams, eine geeignete Zielgröße auszumachen und einzuführen. In SIX SIGMA Projekten immer wieder auftretende typische Kennwerte sind hier z.B. Ausbeute, Nacharbeitsquote, Verlust, Fehlerrate, Prozessfähigkeit, Durchlaufzeit, Liefertreue, Abfallmenge etc. – mindestens eines davon zu verbessern wird das Projektziel darstellen.
2. Beschreibende Y-Daten-Statistik
In der Regel fällt es meist leicht, diese Zielgrößen auf Basis historischer und damit bereits vorliegender Daten zumindest grob darzustellen – mit beschreibenden statistischen Kennzahlen wie Mittelwert und Median bzw. Standardabweichung und Spannweite für Lage und Variation des Prozesses kann man die Ausgangssituation schon mal etwas plastischer ausdrücken.
3. Erste grafische Methoden
Wer nur auf diese Kennwerte schaut, kann in seiner Interpretation der Wahrheit schon mal ganz schön danebenliegen – daher ist es ratsam, die Y’s anschließend zu visualisieren. Hier sind überwiegend bereits bekannte grafische Methoden wie Histogramm, Zeitreihendiagramm und Pareto-Diagramm meist erste Wahl. Mit ihrer Hilfe lassen sich die Verteilung des zu betrachtenden Merkmals, seine Variation über die Zeit und auch schon Schwerpunkte von z.B. Fehlerausprägungen gut erkennen. Naja, wenn man ehrlich ist, liegen all’ diese Untersuchungen in einer guten SIX SIGMA Umgebung auch schon in der Define Phase der SIX SIGMA Methode DMAIC vor und unterstützen den Champion bei der Auslegung des Projektcharters!
4. Process-Map
In dieser Phase der SIX SIGMA Methode DMAIC geht es erst einmal darum, den Prozessablauf zu visualisieren – das macht die Gruppe anhand eines Process-Mappings – ähnlich der Wertstromanalyse bei LEAN-Aktivitäten. Fließ-/Ablauf- oder Zuständigkeitsdiagramm stehen hier zur Verfügung – wichtig ist, dass die Teammitglieder trotz ihrer anfänglich meist unterschiedlichen Wahrnehmungswinkel nachher das gleiche Bild vom Prozess haben. Zu den jeweiligen Teilprozessschritten werden die kleinen y’s (Ausgangsgrößen der TPS) und v.a. die kleinen x’s hinzusortiert. Das sind mögliche Einflussgrößen, die letztlich auch die wesentliche Outputmessgröße, also das Projektziel beeinflussen können – in ihrer geschickten Anordnung und Nivellierung muss ja das Potenzial verborgen sein, das es später genauer zu erkennen und zu heben gilt.
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5. Cause & Effect Matrix
Gerade bei komplexen Prozess-Situationen – und das ist für SIX SIGMA Projekte ja eher typisch – können aus dem Process-Map 20, aber gerne schon mal über 100 verschiedene Einflussgrößen (kleine x’s) entstehen – um so wichtiger wird es dann, erst einmal die wenigen wichtigen (vital few) von den vielen unwichtigen (trivial many) zu trennen. Das macht das Team in der DMAIC Measure Phase z.B. mittels der Cause & Effect Matrix (Ursache-Wirkungs-Diagramm), einem Filterwerkzeug, was die Expertenmeinung dahingehend widerspiegelt, mit welcher Stärke die x’s Einfluss auf das Projektziel im Besonderen und weitere wichtige große Y’s im Allgemeinen nehmen. Als Nebeneffekt können hier auch schon potenzielle Zielkonflikte früh erkannt werden. Die Cause & Effect Matrix bzw. Ursache-Wirkungs-Diagramm – evtl. auch in Verbindung mit dem Fischgrätendiagramm (Ishikawa) zur Ableitung möglicher Fehlerursachen – gibt den Input zur Erstellung des Datensammelplans. Dieser ist vielleicht das Kernelement der DMAIC Measure Phase.
6. Datensammelplan
Ein Aktionsplan gilt hier als eine Art erzieherisches Mittel für den Belt und das Team. Letztlich nur die Daten zu sammeln, die auch wichtig sind – das sind diejenigen, die Ursache-/Wirkungsbeziehungen zwischen wichtigen Inputs und wichtigen Outputs (v.a. dem Projektziel) zu klären helfen – diejenigen, die geeignet sind, vom Team aufgestellte Hypothesen zu verifizieren oder zu falsifizieren. Beispiele für Hypothesen sind:
„Der Verlustanteil an Maschine 6 ist abhängig von der Rohstoffcharge“ oder „Es gibt Unterschiede in der Nacharbeitsquote an den Anlagen 1-5“ oder „Die Reklamationsbearbeitungszeit ist abhängig vom Kundentyp“.
Im Datensammelplan legt das Team nun fest, welche Daten, wann, mit welcher Stichprobengröße, wie, von wem und warum aufgenommen und später wie grafisch bzw. statistisch ausgewertet worden sind. Hier kann der Belt zeigen, dass er vorher schon weiß, was er nachher mit den Daten anzufangen gedenkt! Dies macht schließlich auf das Team einen professionellen und effizienten Eindruck. Zudem lässt es leichter fallen, Daten zu sammeln – was ja letztlich auch Arbeit macht.
7. Weitere grafische Methoden
Natürlich werden die dann im Rahmen dieser Datenschichtung (auch Stratifizierung genannt) gesammelten Daten grafisch dargestellt. Über die eben bereits erwähnten Werkzeuge hinaus kommen hier oft auch Box-Plot, Einzelwert-Diagramm, Streudiagramm, Wahrscheinlichkeitsnetz, Regelkarte (ist der Prozess beherrscht?), Multi-Vari-Chart etc. zur Anwendung.
Bei deren Betrachtung werden meist schon die ersten mehr oder weniger deutlichen Signale erkannt, die auf spezielle Einflüsse, Unterschiede, Wirkungsweisen, Zusammenhänge (vorsichtig) schließen lassen.
8. (Messsystem-)Prozessfähigkeitsanalyse
Zum Ende der Measure Phase der müssen zwei wichtige Aussagen getätigt werden können, die auch über den Datensammelplan vorangetrieben werden:
- Ist der Prozess fähig?
- Ist das Messsystem fähig?
Die Fähigkeit eines Prozesses kann an bestimmten Prozesskennzahlen – je nach Datenart – festgemacht werden; hier gibt es so seltsam aussehende Kürzel wie Cp-Wert, FTY und RTY, DPU und DPMO, ppm – die da, je nach Situation, dienlich sein können. Ein gutes Gefühl, ob man den hierfür zugrundeliegenden Daten auch wirklich vertrauen kann oder ob man es letztlich nur mit Hausnummern zu tun hat, kann dem Belt die Durchführung einer Gage R&R geben, einer Messsystemanalyse. Sie lässt dabei erkennen, wie groß der Anteil der Streuung des Messsystems (Messgerät, Bedienerwechsel, schwankende Umgebungsbedingungen, …) an der Gesamtstreuung ist. Anhand verschiedener Messfähigkeits-Kennzahlen kann der Belt bewerten, wie es hier um das Messsystem bestellt ist und wo erste Verbesserungspotenziale sind. All das macht er, um sich nachher nicht vorwerfen lassen zu müssen: „Wer viel misst, misst Mist!“
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