Hard & Soft Facts zur Prozessverbesserung mit Six Sigma

Six Sigma Ziel und Methodik

Von Dr. Reiner Hutwelker, www.activepartner.de

Schwerpunkt dieses Artikels ist die Darstellung der six-sigma-Methodik an Hand eines nicht alltäglichen, aber hoffentlich leicht verständlichen Beispiels. Dazu möchte ich mit Ihnen kurzerhand die W.Tell AG gründen, ein Unternehmen mit dem Geschäftsauftrag, Präzisionslöcher in Zielscheiben zu schießen. Technologisch vertrauen wir auf Pfeil und Bogen. Die Ziele des Unternehmens seien primär qualitätsbezogen, um das Beispiel einfach zu halten:

1. Ziel: Präzision: In einer Zielscheibe innerhalb der beiden inneren Ringe treffen
2. Ziel: Form: runde Löcher schießen
3. Ziel: Farbe: rote Löcher schießen

Das erste Ziel ist ein typisches six-sigma-Ziel, denn es wird nicht verlangt, genau ins Schwarze zu treffen, sondern in einen Toleranzbereich um den Zielpunkt. Diese Angabe von Toleranzbereichen kommt der Realität näher, als die Definition von Punktzielen, weil sie in Rechnung stellt, dass Prozesse Einflüssen unterliegen und Prozessergebnisse deshalb nicht identisch sein können. Vielleicht fällt Ihnen spontan ein Kernprozess Ihres Unternehmens ein, bei dem die Definition von Zielwert plus Zielkorridor sinnvoll ist und Sie übertragen das Beispiel auf Ihre Situation.

Ziel von six-sigma

Wir schießen jetzt vier Tage lang und vergleichen die Ergebnisse. Nur eine der vier Tagesprozessleistungen entspricht dem Ziel. Die anderen zeichnen sich durch Abweichungen in der Lage und/ oder Streuung aus.

Abbildung 1: Ziel von six-sigma: Prozesse zentrieren und Streuung minimieren

Die statistische Quantifizierung dieser Prozessleistung kann man sich vorstellen, wenn man zunächst die Einschusslöcher auf eine Längenskala fallen und aufeinander stapeln lässt. Es entsteht die für Prozessergebnisse typische, glockenförmige Verteilung, die mit dem Gaußschen Modell der Normalverteilung beschrieben werden kann. Es deckt 100% der möglichen Ereignisse ab, wobei extreme Ergebnisse an den Ausläufern der Kurve seltener erwartet werden als Werte um den Mittelwert.

Die Projektion des Zielkorridors auf die Längenskala verdeutlicht, welcher (Flächen-) Anteil der geschossenen Löcher innerhalb und welcher außerhalb des Zielkorridors liegt. Das Ergebnis des ersten Tages zeigt, dass nur ca. 20% der Ergebnisse zielkonform sind, am 2. Tag haben wir sogar 100% Ausschuss produziert, am 3. Tag waren 2/3 der Ergebnisse konform und lediglich am 4. Tag haben wir mit allen Schüssen das Ziel erreicht. Die Ergebnisse der ersten drei Tage zeichnen sich durch mangelnde Zentrierung und/ oder zu große Streuung aus. Daraus ergibt sich das primäre Ziel von six-sigma, Prozesse auf das Ziel zu zentrieren und Streuung zu minimieren.

Nur so entsteht ein standardisiertes Produkt mit vorhersehbaren, (fast) identischen Eigenschaften. Etwas vorschnell wäre jetzt, auf den 4. Tag zu verweisen, der ja zielkonforme Ergebnisse gebracht hat und darauf zu hoffen, dass alle künftigen Ergebnisse ebenfalls zielkonform wären. Ohne Änderung des Prozesses sind, wie die folgende Abbildung zeigt, auch weiterhin zielkonforme Teillieferungen zu erwarten, genau so wie mangelhafte Ergebnisse.

Abbildung 2: Ergebnisse aus (nicht) beherrschten und (nicht) fähigen Prozessen

Nicht beherrschte und nicht fähige Prozesse variieren über Messzeitpunkte sowohl in der Streuung, als auch in der Lage. Nicht beherrschte und fähige Prozesse, produzieren zwar Ergebnisse nur innerhalb des Zielkorridors, aber die Zentrierung der Ergebnisse verändert sich von Messzeitpunkt zu Messzeitpunkt. Beherrschte, aber nicht-fähige Prozesse haben immer die gleiche Lage und die gleiche Streuung, jedoch übersteigt die Streuung immer die Toleranzgrenzen. Lediglich beherrschte und fähige Prozesse führen vorhersehbar immer zu der gleichen Lage der Ergebnisse im Zentrum des Korridors mit einer Streuung innerhalb der Toleranzgrenzen. Beherrschte und fähige Prozesse erhält man, indem man die Einflüsse des Prozesses identifiziert und so verändert, dass die Ergebnisse zielkonform werden. Im nächsten Abschnitt werden Einflüsse des Bogenschießens identifiziert und so eingestellt, dass die Ergebnisse den Kundenanforderungen entsprechen.

Um den Kontrast zum KVP zu betonen, werden die anspruchsvollsten Werkzeuge eingesetzt, die six-sigma zu bieten hat: Design of Experiments und Simulation. Alle Daten, die dabei entstanden, resultierten aus einer Simulation des Bogenschießens mit dem Werkzeug iGrafx Process for six-sigma. Die statistische Analyse der Daten erfolgte mit Minitab 14.

Methodik von six-sigma

Die Methodik von six-sigma ist im DMAIC-Circle verankert, mit seinen Phasen Define, Measure, Analyse, Improve und Control. Jede dieser Phasen enthält Werkzeuge, die chronologisch und nahezu kochbuchartig eingesetzt werden können.

Abbildung 3: DMAIC-Phasen, mit wichtigsten Schritten und jeweiligen Werkzeugen

Der DMAIC mit seinen „sprechenden“ Phasen ist nahezu selbsterklärend. Ähnlich dem PDCA des KVP leitet er die Problembearbeitung von der Klärung des Problems bis zur Überwachung der Lösung. Unterschiedlich ist die hypothesengeleitete, statistisch prüfende Vorgehensweise. Diese Vorgehensweise ist schon lange in den empirischen Wissenschaften üblich. Für six-sigma wurde also nichts Neues erfunden, sondern hier wird „alter Wein in neuer Umgebung“ serviert. Der Einsatz der Werkzeuge ist auch nicht dogmatisch zu sehen, denn einerseits muss nicht jedes Werkzeug zwangsläufig auch tatsächlich eingesetzt werden. Andererseits ist six-sigma offen für jedes weitere nützliche Tool. Der nächste Abschnitt beschreibt nun den Einsatz der Werkzeuge am Beispiel der W.Tell AG. Nützlich könnte es dazu sein, die vollständige six-sigma Roadmap parat zu halten.