Glossar Design for Six Sigma DFSS - Hochschule Koblenz ...

Abkürzungen und glossAr

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design for six sigmA dfss

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Abkürzungen und glossar seite 3


© Hochschule Koblenz

inHAltsVerzeicHnis

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS 5

GLOSSAR 15

HinWeis zum umfAng

das design for six sigma dfss Abkürzungsverzeichnis und glossar dient der ergänzung aller design for six sigma gesamt- und teil-Ausbildungen:

■ Yellow Belt ■ Green Belt ■ Black Belt ■ Champion

es kann daher vorkommen, dass sie begriffe und umfänge erse-hen, die ihr lehrgang nicht enthält oder sie im dfss-Prozess an-ders positioniert vermittelt. bitte fassen sie derartige inhalte als informativ auf. das glossar dient nicht der Wissensvermittlung im sinne eines lehrbriefs/ lehrgangs.

seite 4 Abkürzungen und glossar






AbkürzungsVerzeicHnis

5

5m mensch-maschine-material-methode-mitwelt>> 5m-methode

6

6σ six sigma

6-3-5 6-3-5-methode

8

80/20 Pareto-Prinzip

A

α Konfidenzniveau>> Konfidenzintervall

α Alpha>> Alpha-risiko

Abc Abc-einstufung (ursache-Wirkungs-diagramm)

Ad-test Anderson-darling-test

AHP Analytisch-Hierarchischer Prozess

AV Appraiser Variation>> gage r&r

B

β beta>> beta-risiko

β0, β1 formparameter der regression>> lineare regression

b formparameter>> badewannenkurve

bb black belt

C

ccd central composite design

ci Confidence Interval>> Konfidezintervall




coPQ cost of Poor Quality>> kosten schlechter Qualität

cp capability of Process>> Prozessfähigkeit

cpk capability of Process - critical>> Prozessfähigkeit

ctc critical to cost>> Qts-tree

ctd critical to delivery>> Qts-tree

ctl critical to lifetime>> Qts-tree

ctQ critical to Quality>> Qts-tree

cts critical to satisfaction>> cts-tree

cs category strength>> kategorie- und gesamtstärken

cs+ category strength/ beitragsleistung>>kategorie- und gesamtstärken

cs- category strength/ beitragsleistung>>kategorie- und gesamtstärken

D

d Define>> Define Phase

d design>> design Phase

d-fmeA design-fmeA

dfA design for Assembly

dfd design for disassembly

dfss design for six sigma

dm design-merkmal

dmAdV Define | Measure | Analyse | Design | Verify>> dmAdV

dmAic Define | Measure | Analyse | Improve | Control>> dmAic

doe desgin of experiments>> statistische Versuchsplanung

dPmo defects per million opportunities




dPo defects per opportunities>> defects per million opportunities

dPu defects per unit

drbfm design review based on failure mode

drbtr design review based on test results

dV design-Variable

E

eg eingriffsgrenzen>> regelkarte

efQm european foundation for Quality management>> efQm-modell

eV equipment Variateion>> gage r&r

eVoP evolutionary operation

F

fA funktionale Anforderung

fmeA failure mode and effect Analysis>> Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse

fPY first Pass Yield

ftA fault tree Analysis>> fehlerbaumanalyse

ftc first time capability

G

gb green belt

gd3 Good Design | Good Discussion | Good Dissection>> gd3

H

H0 nullhypothese>> Hypothesentest

H1 Alternativhypothese>> Hypothesentest

HAlt Highly Accelerated life test

HAss Highly Accelerated stress screening

HoQ House of Quality




Ht Hypothesentest

I

ie individual effectiveness>> gage r&r (attributiv)

iso international organization for standardisation>> normschriften

K

k Anzahl der Prüfer>> messsystemanalyse

k faktorstufen>> Vollfaktorielle doe

ki Konfidenzintervall

kJ kJ-methode

L

λ Koeffizient für den Transfomationsgrad>> box-cox transformation

M

µ mittelwert (grundgesamtheit)>> statistik

mbb master black belt

msA messsystemanalyse

N

n Anzahl (allgemein)>> statistik

n Anzahl>> messsystemanalyse

n Anzahl>> stichprobenumfang

n faktorstufen>> Vollfaktorielle doe

n Anzahl>> stichprobenumfang




ndc number of distinct categories>> messystemanalyse

nuc new - urgent - critial>> nuc-faktoren

nV normalverteilung

O

oeg obere eingriffsgrenze>> eingriffsgrenzen

or operator repeatability>> gage r&r (attributiv)

ose overall system effectiveness>> gage r&r (attributiv)

osg Obere Spezifikationsgrenze>> regelkarte

otg obere toleranzgrenze>> grundgenauigkeit

P

p PropabilityWahrscheinlichkeit>> Hypothesentest

Pp Performance of Process>> Prozessfähigkeit

Ppk Performance of Process - critical>> Prozessfähigkeit

P-diagramm Parameter-diagramm

P-fmeA Prozess-fmeA

PfA Prozessfähigkeitsanalyse

Pi Prognoseintervall>> Hypothesentest

PPm Parts per million

PV Part Variation>> gage r&r

Q

Qm Qualitätsmanagement

Qfd Quality function deployment




R

ρ Korrelationskoeffizient (Grundgesamtheit)>> korrelation

r Korrelationskoeffizient (Stichprobe)>> korrelation

r2 bestimmtheitsmaß>> lineare regression

r range (engl.)spannweite (dt.)

r&r repeatability and reproducibility>> messsystemanalyse

rPz risikoprioritätszahl

rsm response surface method

rtY rolled troughput Yield

S

σ sigma

σ standardabweichung (grundgesamtheit)>> stichprobe

s standardabweichung (stichprobe)>> stichprobe

s2 Varianz

scAmPer scAmPer-methode

se standard error>> standardfehler

sg Spezifikationsgrenzen>> regelkarte

siPoc supplier - input - Process - output - customer>> siPoc-matrix

smArt Specific - measureable - Attractive - reachable - time-related

sn sigma niveau

T

t mittlere (charakteristische) lebensdauer>> lebensdauer

triz Theorie des erfinderischen Problemlösens

ts total strengthkategorie- und gesamtstärken




tV total Variation>> gage r&r

U

ueg untere eingriffsgrenze>> eingriffsgrenzen

usg Untere Spezifikationsgrenze>> regelkarte

utg untere toleranzgrenze>> grundgenauigkeit

uW ursache-Wirkung>> ursache-Wirkungs-diagramm>> ursache-Wirkungs-matrix

V

Voc Voice of the customer

W

WW Wechselwirkung

X

x Einflussfaktorunabhängige Variable

� median>> stichprobe

� mittelwert>> stichprobe

Y

y erfolgsfaktorabhängige Variable

Y Yield

Yb Yellow belt

Z

z z-Wert




zdf zahlen, daten, fakten




glossAr

1 2 3 4

5 6 7 8

9 0

A Ä B C

D E F G

H I J K

L M N o

Ö P Q R

S T U ü

V W X Y

Z




3

39 technische Parameter

sie sind bestandteil der Widerspruchsmatrix der triz-methode:

1. masse des beweglichen objektes2. masse des unbeweglichen objektes3. länge des beweglichen objektes4. länge des unbeweglichen objektes5. fläche des beweglichen objektes6. fläche des unbeweglichen objektes7. Volumen des beweglichen objektes8. Volumen de unbeweglichen objektes9. geschwindigkeit10. kraft, intensität11. spannung, zug oder druck12. form13. stabilität des objektes14. stärke, festigkeit15. dauer der Aktion des beweglichen objektes16. dauer der Aktion des statischen objektes17. temperatur 18. sichtverhältnisse, Helligkeit19. energieverbrauch des beweglichen objektes20. energieverbrauch des unbeweglichen objektes21. leistung, kapazität22. energieverluste23. materialverluste24. informationsverluste25. zeitverluste26. materialmenge27. zuverlässigkeit28. messgenauigkeit29. Herstellgenauigkeit30. objektschädigender faktor von außen31. schädigender faktor aus dem objekt32. einfachheit der Herstellung33. einfachheit des Prozesses 34. einfachheit der reparatur35. Anpassbarkeit36. komplexität der struktur37. komplexität der kontrolle oder messung38. Automatisierungsgrad39. Produktivität

ABCWeitere Glossar-Einträge

■ Widerspruchsmatrix ■ triz

DFSSDesign for Six Sigma DFSS

■ Define Phase/ Strategiephase ■ measure Phase/ konzeptphase




4

4 separationsprinzipien

die vier separationsprinzipien sind bestandteil der triz methode und dienen der Problemlösung außerhalb des systems:

1. zeitliche separation2. räumliche separation3. Phasen-transition4. überführung in das nächst höhere system


■ triz






40 innovationsprinzipien

die 40 innovationsprinzipien wurden von Altschuller abgeleitet und sind bestandteil der Widerspruchsmatrix/ triz-methode:

40 Innovationsprinzipien

1. zerlegung bzw. segmentierung2. Abtrennung3. Örtliche Qualität4. Asymmetrie5. kopplung6. universalität7. integration (steckpuppe, matrjoschka)8. gegenmasse9. Vorgezogene gegenwirkung10. Vorherige Wirkung (vorgezogene Wirkung)11. „Vorher untergelegten kissen“12. Äquipotenzial13. funktionsumkehr14. kugelähnlichkeit15. dynamisierung16. Partielle oder überschüssige Wirkung17. übergang zur höheren dimensionen18. Ausnutzung mechanischer schwingungen19. Periodische Wirkung20. kontinuität der Wirkprozesse21. durcheilen22. umwandlung von schädlichem in nützliches23. rückkopplung24. Vermittler25. selbstbedienung26. kopieren27. billige kurzlebigkeit anstelle teurer langlebigkeit28. ersatz mechanischer Wirkprinzipien29. Pneumo- und Hydrosysteme30. Anwendung biegsamer Hüllen und dünner folien31. Verwendung poröser Werkstoffe32. farbveränderung33. gleichartigkeit (Homogenität)34. beseitigung und regenerierung der teile35. Veränderung des Aggregatzustandes36. Anwendung von Phasenübergängen37. Anwendung der Wärmeausdehnung38. Anwendung starker oxydationsmittel39. Verwendung eines inerten mediums40. Anwendung zusammengesetzter stoffe


■ Widerspruchsmatrix ■ triz






5

5m-methode

mensch - maschine - material - methode - mitwelt

die 5m-methode wird im rahmen der ursache-Wirkungs-Analyse (Ishikawa-Diagramm) angewendet. Die Haupteinflussgrößen im ursache-Wirkungs-diagramm sind dabei die fünf m-begriffe:

■ mensch ■ maschine ■ material ■ methode ■ mitwelt


■ ursache-Wirkungs-diagramm


■ Allgemein




6

6-3-5-methode

die 6-3-5-methode ist eine form des brainwriting:Jeder teilnehmer eines teams von 6 Personen schreibt 3 Vorschlä-ge innerhalb von 5 minuten auf 1 blatt Papier. danach werden die blätter an die jeweils nächste Person weitergereicht. nun schreibt wiederum jede Person 3 Vorschläge innerhalb von 5 minuten auf das blatt, jedoch bauen diese Vorschläge auf die ideen der vorhe-rigen Person auf. nach 6 runden stehen auf 6 blättern jeweils 18 Vorschläge.


■ brainstorming


■ Allgemein




8

8 systemregeln

Alterschuller fand heraus, dass insbesondere technische Produkte während ihrer Weiterentwicklung bestimmten, sich wiederholenden gesetzmäßigkeiten folgen. diese „standardentwicklungsmuster der technischen evolution“ sind also verallgemeinerbare gesetze, die Hinweise geben, wie sich ein technisches system weiterentwi-ckeln kann. Altschuller hat acht entwicklungsgesetze formuliert:

1. gesetz der Vollständigkeit der teile eines systems2. gesetz der energetischen leitfähigkeit eines systems3. gesetz der Abstimmung der rhythmik der teile eines systems4. gesetz der erhöhung des grades der idealität eines systems5. gesetz der ungleichmäßigkeit der entwicklung der teile eines

systems6. gesetz des übergangs in ein obersystem7. gesetz des übergangs von der makroebene zur mikroebene8. gesetz der erhöhung des Anteils von stoff-feld-systemen


■ triz ■ idealität


■ Define Phase/ Strategiephase




A

Abc-Analyse

die Abc-einstufung dient der Priorisierung, z. b. der Priorisierung von einträgen in einem ursache-Wirkungs-diagramm. die buchsta-ben Abc dienen der Herausstellung der Wichtigkeit eines eintrags.

Wirkung

Kategorie Kategorie

Kategorie Kategorie

Ursache

UrsacheUrsache

Ursache

Ursache

Ursache Ursache

© Helling und Storch

AB

A

B

B C

C

Abbildung 1: Ursache-Wirkungs-Diagramm mit ABC-Analyse (Priorisierung)




■ Allgemein

Alternation

die Alternation ist ein muster in einer regelkarte:14 aufeinanderfolgende Werte steigen und fallen abwechselnd.


■ muster


■ Allgemein




Alternativhypothese

H1

Annahme in einem Hypothesentest. die Alternativhypothese stellt das Pendant zur nullhypothese dar und beinhaltet ein ungleich-heitszeichen (zweiseitig betrachtung) oder ein größer- bzw. klei-ner-zeichen (einseitige betrachtung).


■ nullhypothese ■ Hypothesentes


■ Allgemein

Alpha-risiko

α-Risiko

das risiko in einem Hypothesentest, die nullhypothese abzuleh-nen, obwohl diese zutrifft. Es wird ein statistisch signifikanter Un-terschied geschlussfolgert, obwohl gleichheit vorliegt. dieser feh-ler wird auch als typ-i-fehler bezeichnet.

Die Wahrscheinlichkeit des α-Risikos entspricht dem Signifikanzni-veau. Die übliche Wahl ist α = 0,05.


■ Hypothesentest ■ beta-risiko


■ Allgemein




Analyse Phase

entwicklungsphase

in der Analyse Phase wird das konzept technisch detailliert und spezifiziert. Die Stückliste liegt am Ende der Phase vollständig vor. folgende schritte werden durchlaufen:

■ Ableitung und Priorisierung von konstruktionsalternativen ■ Ableitung der Prozessmerkmale ■ beurteilung des risikos ■ Problembeseitigung ■ Absicherung der ergebnisse ■ Projektcontrolling/ durchführung des Phase exit reviews

A1GenerierungKonstruktions-alternativen

A2PriorisierungKonstruktions-alternativen

A3AbleitungProzess-merkmale

A4PriorisierungRisiken

A5LösungtechnischerWidersprüche

A6AbsicherungKonstruktion

A7Projekt-controlling

Das Konzept ist technisch detailliert und spezi�ziert. Die Stückliste liegt vollständig vor.

Übersicht DMADV: Analyse Phase | Entwicklungsphase

A1|3Ermittlung vonKonstruktions-alternativen:Techn. Vergleiche

A2|1Identi�kationder Beurteilungs-kriterien

A3|1Ableitung der Prozess-merkmale:QFD-III

A3|2Ermittlung derZielwerte:QFD-III

A3|3Ermittlung derToleranzen:Toleranzrechng.,DOE, Regression


A4|1Identi�kationvon Risiken:FMEA

A4|2Beurteilung von Auswirkungen:Wirkketten-betrachtung

A5|1Identi�kationProblemfelder:Problemorient.Systemanalyse

A2|2Beurteilung derKonstruktions-alternativen

A2|3Entscheidung„make or buy“

A5|2Au�ösung von:Widersprüchen:TRIZ

A7|1Projekt-management:Projektplan

A6|1Identi�kationder Testmerkmale

A7|2Projekt-dokumentation:Scorecards,Projektbericht

A7|3Projekt Review,Phase Exit Review

A6|2Fixierung derTestmerkmale:Testing-Scorecard

A1|2Ermittlung vonKonstruktions-alternativen:Kreativm., TRIZ

A4|3Beurteilung desLieferanten-risikos

A1|1Initiierungdes Projektes

A5|3Lösung technischerProbleme:Versuche

Abbildung 2: Design for Six Sigma Analyse Phase/ Entwicklungsphase


■ design for six sigma ■ dmAdV


■ Analyse Phase/ entwicklungsphase




Analytisch-Hierarchischer Prozess

AHP

der Analytisch-Hierarchische Prozess (AHP) ist eine methode, um auf basis einfacher Angaben und fakten komplexe entscheidun-gen rational und strukturiert treffen zu können. es wird eine „Ver-gleichs-matrix“ erarbeitet, die als basis für die Priorisierung der Anforderungen dient. bei der Auswertung wird zwischen dem Heu-ristischer Ansatz und dem eigenvektoransatz unterschieden.


■ Heuristischer Ansatz ■ eigenvektoransatz nach saaty


■ Define Phase/ Strategiephase ■ measure Phase/ strategiephase

Anderson-darling-test

Ad-test

der Anderson-darling-test dient der Prüfung einer Population bzw. einer datenmenge auf normalverteiltheit.


■ Hypothesentest ■ normaverteilung


■ Allgemein




Ausreißer

ein Ausreißer stellt ein muster in einer regelkarte dar:ein Wert liegt außerhalb der eingriffsgrenzen.


■ muster


■ Allgemein




Axiomatic design

beim Axiomatic design handelt es sich um eine iterative und struk-turierte Methode, um Lösungsansätze für definierte Anforderungen zu finden. Sie gliedert den Entwicklungsprozess in vier „Domänen“: kundendomäne, funktionsdomäne, Physikalische domäne und Prozessdomäne. Für die Transformationen vom WAS zum WIE fin-det ein zick-zack-Prozess (zig-zAg) Verwendung. dabei werden das unabhängigkeits- und das informationsaxiom berücksichtigt.


Kundendomäne Funktionsdomäne Physikalische Domäne Prozessdomäne

Der Markt und seine Anforderungen sind verstanden und in gewichtete Kundenanforderungen überführt.

Die Kundenanforderungen sind durch ein vollständiges Funktionales System beschrieben.

Das Funktionale System ist auf physikalischer Ebene parametriert.

Die Design-Parameter sind in Prozessvariablen transformiert.

GewichteteKundenanforderung

FunktionaleAnforderungen

Design-merkmale

Kunde/Markt

Prozess-variablen

schwach

schwach

stark

stark

Leistungsfaktoren

Dynamik:zeitliche Tendenz

Zufriedenheit

Erfüllungsgrad

Basisfaktoren

Begeisterungsfaktoren

• nicht bewusst• nicht erwartet

• nicht ausgesprochen• selbstverständlich

• ausgesprochen

© H

ellin

g un

d St

orch

Abbildung 3: Vorgehen beim Axiomatic Design: Vier Domänen vom Kunden zum Prozess


■ kopplung ■ zig-zAg ■ unabhängigkeitsaxiom ■ informationsaxiom


■ measure Phase/ konzeptphase




B

badewannenkurve

Wird die Ausfallrate über der zeit t abgeleitet, ergibt sich für tech-nische Produkte die typische „badewannenkurve“:

© H

ellin

g un

d Sto

rch

Ausf

allh

äu�g

keit

Betriebszeit

Früh-ausfälle

ZufallsausfälleVerschleiß-

undErmüdungs-

ausfälle

Abbildung 4: Badewannenkurve - Früh-, Zufalls-, Spätausfälle

der formparameter b (Weibull-Verteilung) umschreibt die form der Ausfalldichte in Abhängigkeit der streuung der Ausfallzeit. es entstehen drei bereiche: frühausfälle (b<1), zufallsausfälle (b≈1) und Verschleißausfälle (b>1).


■ Weibull-Verteilung ■ lebensdauer






baumstruktur

die baumstruktur dient im rahmen der systemanalyse der Ausar-beitung und untergliederung der funktionen des zu beschreiben-den systems.


Hauptfunktion

Subfunktion 2Subfunktion 1 Subfunktion 3

Subfunktion 2.1 Subfunktion 2.2

Abbildung 5: Baumstruktur


■ systemanalyse


■ measure Phase/ konzeptphase ■ Analyse Phase/ entwicklungsphase




benchmark

benchmark (oder: benchmarking) ist die vergleichende Analyse von Produkten oder Prozessen mit einem festgelegten referenzob-jekt. Je nach zielsetzung und Anwendungsbereich sind verschiede-ne (nicht standardisierte) benchmarking-typen zu unterscheiden:

■ Internes benchmarking ▫ im unternehmen ▫ zwischen unternehmenseinheiten

■ Externes benchmarking ▫ marktübergreifendes benchmarking ▫ branchenübergreifendes benchmarking

Allen Benchmarking-Projekten liegt ein stets ähnlicher, vierstufiger Prozess (der keiner standardisierung unterliegt) zu grunde:

■ Konzeptionsphase Problembeschreibung, Auswahl der bench-Partner

■ Vergleichsphase Kennzahlendefinition, Datenerhebung und erstes Ranking

■ Analysephase detaillierte Analyse und kennzahlenbasierte erhebungen, Ab-leiten des „best Practice“

■ Umsetzungsphase Ableitung und implementierung von Veränderungen


■ Quality function deployment


■ Allgemein ■ Analyse Phase/ entwicklungsphase




beta-risiko

β-Risiko

das risiko in einem Hypothesentest, die nullhypothese beizube-halten, obwohl diese nicht zutrifft. es wird von gleichheit ausge-gangen, obwohl ein statistisch signifikanter Unterschied vorliegt. dieser fehler wird auch als typ-ii-fehler bezeichnet.


■ Hypothsentest ■ Alpha-risiko ■ teststärke


■ Allgemein

beurteilungsmatrix

die beurteilungsmatrix dient der objektiven bewertung von kon-struktionsalternativen. sie ist als einfache kriterien-Alternativen-matrix ausgeführt:

Gewichtung Alternative 1 Alternative 2 Alternative 3

Kriterium 11 | 2 | 3 | 4 | 5

Kriterium 21 | 2 | 3 | 4 | 5

Kriterium 31 | 2 | 3 | 4 | 5

Kriterium 41 | 2 | 3 | 4 | 5

Kriterium 51 | 2 | 3 | 4 | 5


Summe

Abbildung 6: Schematische Darstellung der Beurteilungsmatrix


■ Pugh-matrix






black belt

bb

ein six sigma black belt kennt die dmAdV-methodik und kann Projekte eigenständig durchführen. dabei werden auch komplexe statistische Vorgehensweisen beherrscht. in vielen unternehmen werden black belts zu hundert Prozent von ihrer vorherigen tätig-keit freigestellt, um für die dauer von z. b. zwei Jahren six sigma Projekte durchzuführen.

black belts führen Projekte eigenständig durch und sind wichtige treiber der six sigma initiative im unternehmen. der black belt trägt die Verantwortung für die Projektdurchführung. Vier bis sechs Projekte pro Jahr sollen von einem black belt durchgeführt werden.

Projekt de�nieren Projekt durchführen Erfolg bewerten

YELLOW BELT

CHAMPION

CONTROLLER

TREIBER (FÜHRUNGSKRAFT)

MASTER BLACK BELT

Mitarbeiten nach der Six Sigma Methodik

Methodische Unterstützung leisten

Methodische Arbeitbewerten

Potenzial bewerten Einsparung bewerten

Teamleistung anerkennen

Projektfortschrittregelmäßig reviewen

Projektumfang undZiele de�nieren

Six Sigma Eignungbewerten


GREEN BELT, BLACK BELTArbeiten nach der

Six Sigma MethodikProjekt

akzeptierenErkenntnisse übertragen

Abbildung 7: Design for Six Sigma DMADV Rollen und Aufgaben


■ green belt ■ Yellow belt


■ Allgemein




blockdiagramm

im blockdiagramm werden - als bestandteil der systemanalyse - die subfunktionen eines systems als systemelemente dargestellt und über Material-, Energie- und Informationsflüsse miteinander vernetzt.

Material: Luft

© H

ellin

g un

d St

orch

Energie: Wärme

Wärmeenergieaufnehmen

Energie: Elektrische EnergieInformation: Temperatur

Wärmeenergietransportieren

Wärmeenergieabgeben

Abbildung 8: Blockdiagramm


■ systemanalyse






blockschaltbild

das blockschaltbild ist eine darstellungsvariante in der struktur-analyse (systemanalyse). Hier werden systemelemente und ihre Wirkung aufeinander sowie die zugehörigen systemgrenzen darge-stellt. die so angeordnete struktur zielt auf die darstellung Wirk-zusammenhänge ab.


Systemgrenze(Betrachtungsumfang)

Brenner

Wärmetauscher

Heizkörper

Heizwasser-Rücklauf

Heizwasser-Vorlauf

Pumpe

Gasventil

Abgas zum Schornstein

Gas von Verbrauchszähler

Strom von Hausinstallation

Abbildung 9: Beispiel Blockschaltbild


■ systemanalyse ■ funktionsanalyse



box-cox transformation

Die Box-Cox Transformation ermittelt den Wert λ (Lambda), an-hand dessen die beste transformation für nicht-normalverteilte da-ten abgeleitet werden kann.


■ normalverteilung


■ Allgemein




brainstorming

das brainstorming ist eine kreativitätstechnik, die in teams ange-wendet wird und primär der sammlung von ideen für ein thema dient. in der kreativen Phase werden möglichst viele ideen gesam-melt und sichtbar festgehalten.


■ Allgemein




C

central composite design

ccd

das ccd-modell (central composite design) ist ein erweitertes faktorielles design im rahmen der statistischen Versuchplanung. im mittelpunkt steht der centerpoint, der Ausgangspunkt für die Definition des Modellraumes zur Identifikation eines Optimums ist.

© H

ellin

g

und

Sto

rch

(-1|1)

(-1|-1)

(1|1)

(1|-1)

(-1|1)

(-1|-1)

(1|1)

(1|-1)

(-√2|0) (√2|0)

(0|√2)

(0|-√2)

(0|0)

Faktorielles Design CCD-Design

Abbildung 10: Central Composite Design CCD: Eckpunkte, Zentralpunkt und Abstände


■ statistische Versuchsplanung






champion

der champion ist in einem bereich, z. b. einer Abteilung auf der operativen seite, für die kontinuierliche Anwendung von six sigma verantwortlich. ein champion kennt die themen in einem bereich und sorgt für genügend neue Projekte, welche von den belts abge-arbeitet werden.

sollte es zu barrieren und mangelnder unterstützung eines bereichs oder Personen in einem Projekt kommen, beseitigt der champion solche Hindernisse. der champion trägt die Verantwortung für die durchgeführten Verbesserungen in seinem bereich.


YELLOW BELT

CHAMPION

CONTROLLER


MASTER BLACK BELT















■ Yellow belt ■ green belt ■ black belt


■ Allgemein




conjoint-Analyse

die conjoint-Analyse (considered jointly - ganzheitlich betrachtet) hat zum ziel, die Ausprägung von unterschiedlichen Produkteigen-schaften (funktionen) und ihre bedeutung für kunden zu ermit-teln. dabei sollen diejenigen eigenschaften und funktionen eines Produktes identifiziert werden, für die eine hohe Akzeptanz und zahlungsbereitschaft der kunden vorliegt. so gesehen ist die con-joint-Analyse ein effektives Verfahren, den kundennutzen einzelner funktionen oder Produkteigenschaften abzusichern.darüber hinaus ist die conjoint-Analyse ein mächtiges Hilfsmittel zur marktanalyse und Produktgestaltung.

das grundprinzip der conjoint-Analyse beruht auf der kombination unterschiedlicher Ausprägungen der identifizierten Eigenschaften. diese werden durch kunden beurteilt und daraus wird der relative nutzen abgeleitet. Prinzipiell ist die conjoint-Analyse ein ähnliches Verfahren wie die statistische Versuchsplanung (doe).


■ stimulus






cts-tree

critical to satisfaction

der cts-tree stellt durch seine baumstruktur eine Verbindung von den kundenanforderungen zu den erfolgsfaktoren her. damit kann jeder erfolgsfaktor im umkehrschluss direkt einer oder mehreren kundenanforderungen zugeordnet werden.

die typischen Äste des cts-tree sind:

■ ctQ critcal to Quality ■ ctc critical to cost ■ ctd critical to delivery ■ ctl critical to lifetime

Critical toQuality

Critical toCost

Critical toDelivery

Critical toLifetime

Funktion A

Funktion B

Funktion C

Kennzahl A.1

Kennzahl A.3Kennzahl A.2

Kennzahl B.1

Kennzahl B.3Kennzahl B.2

Kennzahl C.1

Kennzahl C.3Kennzahl C.2

Kennzahl (POV)ErfolgsfaktorKategorieObjekt Kundenanforderung

Produkt/ Bauteil/Dienstleistung

Anforderung 1

Anforderung 2

Anforderung 3

Abbildung 12: Prinzipdarstellung des CTS-Tree

der englische begriff „critical“ ist in diesem zusammenhang gut mit „relevant“ oder „wesentlich“ zu übersetzen.






D

d-optimales design

sofern klassische design der statistischen Versuchsplanung nicht zur Anwendung kommen können, steht das d-optimale design als Alternative zur Verfügung. Es maximiert die Effizienz durch Be-trachtung der determinante (d steht für determinante), welche ein kriterium für die Varianz der effektschätzung ist. es wird dabei nach der optimalen, d. h. in aller regel größten, determinante der Versuchsmatrix (informationsmatrix) gesucht.

DFSSWeitere Glossar-Einträge


SixSigma

Design for Six Sigma DFSS ■ measure Phase/ konzeptphase ■ Analyse Phase/ entwicklungsphase




datenarten

für diverse Anwendungsfälle sind verschiedene datenarten von bedeutung, die verschienene statistiken zulassen:

• Ausprägung • Beruf• Farbe• Ausfallursache

nominal • Modalwert

• Modalwert• Median

• Schulnoten• Schadensgruppen• Kleidergrößen

• Anzahl Vorgänge• produzierte Menge• Anzahl Fehler• Anzahl fehlerhafter Teile

• Zeit• Länge• Temperatur

• Rangfolge• Abstände der Ränge nicht quantitativ

• ganzzahlig• abzählbare Ausprägung

• beliebig• beliebiger Wert innerhalb eines Intervalls

ordinal

diskret

stetig

qualitatives Merkmal

quantitatives Merkmal

• Modalwert• Median• Mittelwert• Spannweite• Standardabweichung• Varianz

• Modalwert• Median• Mittelwert• Spannweite• Standardabweichung• Varianz©

Hel

ling

und

Stor

ch

Abbildung 13: Datenarten mit zulässigen Statistiken


■ statistik


■ Allgemein




defects per million opportunities

dPmo

„defekte pro eine millionen möglichkeiten“ ist die fehlerwahrschein-lichkeit basierend auf verschiedenen fehlermöglichkeiten pro bau-teil/ Produkt, bezogen auf eine millionen einheiten.

DPMO =Anzahl fehler

· 1.000.000Anzahl produzierte einheiten · fehlerarten


■ kennzahlen


■ Allgemein

defects per unit

dPu

Produkte, baugruppen oder einzelne teile (das gleiche gilt für dienstleistungen), können hinsichtlich der Anzahl der fehler pro einheit (defects per unit) bewertet werden. die fehlerhäufung in der Poissonverteilung wird defects per unit (dPu) genannt.

μ = DPU = Anzahl tatsächliche fehler

Anzahl einheiten


■ kennzahlen


■ Allgemein




Define Phase

strategiephase

Im Rahmen der Define Phase werden die Kundenanforderungen erhoben und verstanden, in messbare größen überführt und mit zielwerten belegt. es werden folgende schritte durchlaufen:

■ initiierung eines Projektes mit Hilfe eines Projektvertrages ■ Vereinbarung aller relevanten ziele ■ erstellung des terminplans ■ zusammenstellung des Projektteams (kernteam) ■ ermittlung der marktrelevanten daten (Voc) ■ Ableitung der Qualitätsfunktionen ■ beurteilung des risikos ■ Problembeseitigung ■ Absicherung der ergebnisse ■ Projektcontrolling/ durchführung des Phase exit reviews

D1Voice of the Customer

D2Kunden-anforderungenpriorisieren

D3Ableiten der Qualitäts-merkmale

D4Risiko-betrachtung

D5Problem-lösung

D6Absicherungs-maßnahmen

D7Projekt-controlling

Die Kundenanforderungen sind verstanden, in messbare Größen überführt und mit Zielwerten belegt.

Übersicht DMADV: De�ne Phase | Strategiephase

D1|1Initiierung des Projektes

D1|2Ermittlung der Kunden-anforderungen

D2|1Darstellung derAnforderungen:CTS-Tree

D3|1Ableitung mess-barer Qualitäts-merkmale:QFD-I

D3|2Ermittlung vonWidersprüchen

D3|3Festlegung der Zielwerte

D3|4Benchmark-Analyse


D4|1Erkennen poten-zieller Risiken: Systemanalyse, FTA, FMEA

D4|2Überprüfung auf bekannte Risiken(Analyse vonProduktdaten)

D5|1Kreativitäts-methoden, Problemlösungs-techniken

D2|2Beurteilung derAnforderungen:Kano

D2|3Beurteilung derAnforderungen:AHP

D4|3Klärung ungelös-ter Beziehungen:Stat. Versuchs-planung, DOE

D5|2Au�istung vonIdeen und Vorschlägen

D5|3Beschreibungvon neuen Pro-dukten, Dienst-leistungen, Fkt.

D5|4Beseitigung vonfunktionalen Widerständen:TRIZ

D7|1Projekt-management:Projektplan

D6|1Analyse Eigen-schaften/ Nutz-werte: Conjoint-Analyse

D7|2Projekt-dokumentation:Scorecard,Projektbericht

D7|3Projekt Review: Phase Exit Review

D6|2Fixierung derZielgrößen:Design- Scorecard

Abbildung 14: Design for Six Sigma DMADV Define Phase




■ einführung ■ Define Phase/ Strategiephase




design for Assembly

dfA

„design for Assembly“ (dfA) und „design for disassembly“ (dfd) sind die begriffe, welche sich mit der montage, aber auch re- und demontage beschäftigen. ein montagefreundliches Produkt zu konstruieren und entsprechende leitlinien zu befolgen ist in vielen unternehmen bereits etabliert.


■ design for disassembly ■ recycling ■ nachhaltigkeit


■ Analyse Phase/ konstruktionsphase

design for disassembly

dfd

„design for Assembly“ (dfA) und „design for disassembly“ (dfd) sind die begriffe, welche sich mit der montage, aber auch re- und demontage beschäftigen. ein montagefreundliches Produkt zu konstruieren und entsprechende leitlinien zu befolgen ist in vielen unternehmen bereits etabliert.


■ design for Assembly ■ recycling ■ nachhaltigkeit






design for six sigma

dfss

design for six sigma ist ein methodenpaket zur markt-/ kundeno-rientierten entwicklung neuer, fehlerfreier Produkte und Prozesse.


Markt

Kostenreduktion des bestehenden Designs

Reduktion der Kosten schlechter Qualität

Kostensenkung

Prod

ukt

bestehend neu

best

ehen

dne

u

Gewinn- undMargenvergößerung durch neues Design

Mehrwert für Kunden

Vergrößerung der Marktanteile durchneue Märkte


Erö�nen neuer Märkte durch neueProdukte


DFSS DFSS

DFSSDMAIC (DFSS)

Abbildung 15: Strategischer Einsatz von (Design for) Six Sigma

VARIANTEN ■ Product Design for Six Sigma beschreibt die methodischen

Vorgehensweisen in einem entwicklungsprozess. ■ Process Design for Six Sigma beinhaltet Vorgehensweisen

zur Neugestaltung effektiver, effizienter Prozesse

ROADMAPSdie methodenfamilie design for six sigma umfasst unterschiedli-che Vorgehensweisen (roadmaps) für die erreichung des ziels ei-nes fehlerfreien Produktes, u. a. die Vorgehensweise dmAdV.




HILFSMITTELdesign for six sigma bedient sich zahlreicher Hilfsmittel und tools:

Technischer Vergleich

De�ne PhaseStrategiephase

Measure PhaseKonzeptphase

Analyse PhaseEntwicklungsphase

Design PhaseErprobungsphase

Verify PhaseProduktionsphase

Die Kundenanforderungen sind verstanden, in messbare Größen überführt und mit Zielwerten belegt.

Das Konzept mit den größten Erfolgschancen(Kunde, Technik, Kosten)ist identi�ziert.

Das Konzept ist technisch detailliert und spezi�ziert.Die Stückliste liegt vollständig vor.

Der qualitative und quantitative Funktionsnachweisist erbracht.

Der Produktionsprozesserfüllt die an ihn gestelltenLeistungs-, Kosten- und Qualitätsanforderungen.

Sammlung von Informationen

Produktanforderungen sind bekannt

Kano-Analyse

Analytisch-Hierarch. Prozess (AHP)

Produktanforderungen sind priorisiert

Kriterien (Kunde/ Technik/ Kosten)

Konzeptalternativen sind priorisiert

Beurteilungskriterien

Beurteilungsmatrix

Konstruktionsalternativen priorisiert

Versuchsdurchführung

Weibull

Produktverhalten ist bekannt

Lebe

nsda

uer

HASS

HALT

Funk

tion

DOE

Shainin

Zweiervergl.

QFD Haus I

Qualitätsmerkmale sind abgeleitet

QFD Haus II

Design-Merkmale sind abgeleitet

QFD Haus III

Prozessmerkmale sind abgeleitet

Wertschöpfung

Logistik, Material�uss

Qualität, Kontrolle

Proz

essg

esta

ltung

QFD Haus IV

Prozess und Regelung sind abgeleitet

Beurteilungs-vefahren

Transformation

Fehlerbaumanalyse (FTA)

Statistische Analysen (SPC, DOE) Statistische Analysen (SPC, DOE)

System-FMEA

Q-Merkmal-Risiken sind priorisiert

Risiko-betrachtung


Design-FMEA I

Design-Risiken sind priorisiert

Design-FMEA II

Design-Risiken sind priorisiert

Critical Parameter Management (CPM)

Kritische Parameter sind identi�ziert Q-Funktions-Risiken sind priorisiert

Problem-lösung

Parameter sind toleriert

Six Sigma DMAIC

Lean Manufacturing


Qualitätsprobleme sind beseitigt

Problemorientierte Systemanalyse

Er�nderische Problemlösung: TRIZ

Techn. Widersprüche sind aufgehoben

Kreativitätsmethoden

Statistische Versuchsplanung (DOE)


Konzept. Widersprüche aufgehobenSchwächen sind eliminiert


Morphologischer Kasten

Konzeptalternativen sind bekannt


Konstruktionsalternativen sind bekannt

Testspezi�kation

Versuchsplan ist erstellt Prozessanforderungen sind bekannt

Absicherung Conjoint-Analyse

Kritische Parameter sind bestätigt

Statistische Prozesskontrolle (SPC)

Adv. Product Quality Planning (APQP)

Process Performance Indicators

Prozessverhalten ist abgesichert

Testmerkmale

Testing-Scorecard

Konstruktion ist abgesichert

Conjoint-Analyse

Konzept ist abgesichertQualitätsmerkmale sind abgesichert

Controlling Reifegrad

Zeit

Kosten

Projektstatus ist bekannt

Mei

lens

tein

e

Projektstatus ist bekannt Projektstatus ist bekannt Projektstatus ist bekannt Projektstatus ist bekannt© Helling und Storch

Sammlung von Prozessanforderungen

Prozess-FMEA

Voice of the Customer

Er�nderische Problemlösung (TRIZ)

DRBFM

ProjektplanScorecardProjektberichtExit Review

Reifegrad

Zeit

KostenMei

lens

tein

e ProjektplanScorecardProjektberichtExit Review

Reifegrad

Zeit

KostenMei

lens

tein

e ProjektplanScorecardProjektberichtExit Review

Reifegrad

Zeit

KostenMei

lens

tein

e ProjektplanProduktions-lenkungsplanProjektberichtExit Review

Reifegrad

Zeit

KostenMei

lens

tein

e ProjektplanProduktions-lenkungsplanProjektberichtExit Review

TRIZ

Pugh-Matrix

Funktionales System

TRIZ

Beurteilungsmatrix (Pugh-Matrix)

Wirkkettenbetrachtung

Statistische Versuchsplanung DOE

Konzept-ScorecardDesign-Scorecard


Stat. Versuchsplanung: RSM, EVOP

Toleranzkettenrechnung

Bestätigungsversuche


Abbildung 16: Design for Six Sigma DMADV Hilfsmittel


■ six sigma ■ dmAdV


■ einführung




design Phase

erprobungsphase

ziel der design Phase ist die erbringung des qualitativen und quantitativen funktionsnachweises.

■ Planung der funktionsabsicherung ■ durchführung der Versuche und beurteilung der ergebnisse ■ Problembeseitigung ■ Absicherung nach optimierung ■ Projektcontrolling/ durchführung des Phase exit reviews

De�ne Phase Measure Phase Analyse Phase Design Phase Verify Phase

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Die Kundenanforderun-gen sind verstanden, in messbare Größen über-führt und mit Zielwertenbelegt.

Das Konzept mit den größten Erfolgschancen (Kunde, Technik, Kosten) ist identi�ziert.

Das Konzept ist technischdetailliert und spezi�ziert.Die Stückliste liegt voll-ständig vor.

Der qualitative und quantitative Funktions-nachweis ist erbracht.

Der Produktionsprozess erfüllt die an ihn gestellten Leistungs-,Kosten- und Qualitäts-anforderungen.

Hilfsmittel (Auszug)• Projektde�nition• Projektplanung• Ermittlung CTQ (VOC, Kano)• Benchmark• Risikoanalyse• QFD/ House of Quality 1• Design Scorecard

Hilfsmittel (Auszug)• Konzepterstellung• Au�ösung von konzept. Widersprüchen (TRIZ)• Konzeptbewertung (Pugh-Matrix)• QFD/ House of Quality 2• Kritische Pfade• Design-FMEA• Systemanalyse/ Modellierung• Design Scorecard

Hilfsmittel (Auszug)• Design-FMEA• QFD/ House of Quality 3• Technologie-Benchmark• Au�ösung von konzept. Widersprüchen (TRIZ)• Systemanalyse/ Modellierung• Design Scorecard

Hilfsmittel (Auszug)• Statistische Verfahren: Versuchsplanung Hypothesentests Regressionsanalyse Toleranzkettenber. Lebesdauerunters. Messsystemanalyse Prozessfähigkeits- analyse• Systemanalyse/ Testing• Prototyping• Design Scorecard

Hilfsmittel (Auszug)• QFD/ House of Quality 4• Prozess-FMEA• Lean-Instrumente• Run@Rate-Verfahren• Statistische Verfahren: Messsystemanalyse Prozessfähigkeits- analyse• Design Scorecard

Phas

e Ex

it Re

view

/ Pro

jekt

absc

hlus

s

Proj

ekta

uftr

ag


Strategiephase Konzeptphase Entwicklungsphase Erprobungsphase Produktionsphase

Abbildung 17: Design for Six Sigma DMADV Überblick




■ einführung ■ design Phase/ erprobungsphase




design review based on failure mode

drbfm

drbfm ist eine kreativitätsmethode, die versucht ein design her-vorzubringen, das nach Änderungen (diese können mit großen ri-siken und Qualitätseinbußen behaftet sein) eine hohe zuverlässig-keit, robustheit und Qualität hervorbringt. das gd3-konzept (good design - good dixcussion - good dissection) steht als Vorgehen im Mittelpunkt. Anders als die FMEA (Fehlermöglichkeits- und Einflus-sanalyse) ist drbfm weniger formalistisch.


■ gd3 ■ drbtr ■ Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse FMEA



design review based on test results

drbtr

drbtr ist ein Verfahren, das mittels gezielter, systematischer Ver-suche und tests schwachstellen erkennt und so zur zuverlässig-keitserhöhung beiträgt.


■ gd3 ■ drbfm






design-fmeA

d-fmeA

in design for six sigma Projekten kommt, z. b. in der entwick-lungsphase/ Analyse Phase, die design-fmeA (kurz: d-fmeA) zum einsatz. es ist diejenige fmeA-Variante, die der untersuchung des gesamtkonzepts auf systemebene dient.


■ Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse


■ Analyse Phase

design-matrix

die Abhängigkeit eines merkmals von einer Anforderung (kopp-lungsgrad: coupled, decoupled, uncoupled) wird über die design-matrix A beschrieben:

FA

© H

ellin

g un

d St

orch

1 Spalte

m Z

eile

n

A

n Spalten

m Z

eile

n

DM

1 Spalte

n Ze

ilen

= •

Design-Matrix

Abbildung 18: Allgemeine Matrixdarstellung

FA: Funktionale Anforderung | A: Design-Matrix | DM: Design-Merkmal


■ kopplung ■ unabhängigkeitsaxiom ■ Axiomatic design






design-merkmal

dm

messbare Vorgabe, die sich im rahmen des Quality function de-ployment bzw. des Axiomatic design aus den Qualitätsmerkmalen und damit aus den kundenanforderungen ergibt. sie beschreibt auf bauteilebene ein markt-/ kundenfähiges Produkt/ eine dienstleis-tung.


■ Quality function deployment Qfd ■ Axiomatic design


■ Allgemein

design-scorecard

die design-scorecard dient der zusammenfassung der Qualitäts-merkmale am Ende der DFSS Define Phase/ Strategiephase. Sie stellt die dokumentation des Hauptarbeitsergebnisses dar.


■ konzept-scorecard ■ Prozess-scorecard






design-Variable

dV

design-Variablen sind elemente, die der erfüllung funktionaler An-forderungen dienen


■ komplexität ■ funktionale Anforderung






dmAdV

Define | Measure | Analyse | Design | Verify

der dmAdV stellt eine mögliche methodische Vorgehensweise („roadmap“) im rahmen von design for six sigma dar. seine Pha-sen lauten:

■ Define Phase | Strategiephase ■ Measure Phase | Konzeptphase ■ Analyse Phase | Entwicklungsphase ■ Design Phase | Erprobungsphase ■ Verify Phase | Serienphase


Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view











Phas

e Ex

it Re

view

/ Pro

jekt

absc

hlus

s

Proj

ekta

uftr

ag





■ design for six sigma ■ Define Phase ■ measure Phase ■ Analyse Phase ■ design Phase ■ Verify Phase


■ einführung




dmAic

Define | Measure | Analyse | Improve | Control

Six Sigma DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve, Control) ist die methode zur optimierung bestehender Prozesse. sie ist sowohl für Produktionsprozesse (operationale Prozesse), als auch trans-aktionelle Prozesse (entwicklung, Administration, marketing etc.) geeignet.

De�ne Phase Measure Phase Analyse Phase Improve Phase Control Phase

Revi

ew

Revi

ew

Revi

ew

Revi

ew

Initiierung eines Six Sigma Projektes; Beschreibung des Projektfokus und Dar-stellung des Potenzials.

Objektive Bewertung der kritischen Erfolgsfaktoren und Ableitung möglicher Ein�ussfaktoren.

Gra�sche und statistische Bewertung der Ein�ussfaktoren und Auswahl der kritischen Faktoren.

Ermittlung sicherer Prozesseinstellungen; Einführung und Bewertung der Lösung.

Nachweis der Verbesserung und Standardisierung.

Proj

ekta

bsch

luss

Proj

ekta

uftr

ag

© H

ellin

g un

d St

orch

Was genau sind Problem und Aufgabe?

Welches sind die Erfolgsfaktoren (Y)?

Welches sind die Ein�ussfaktoren (X)?

Wie sieht die Lösung aus?

Ist die Lösung langfristig fähig?

Abbildung 20: Six Sigma DMAIC Überblick


■ six sigma


■ einführung




E

efQm-modell

european foundation for Quality management

das efQm-modell ist ein Qualitätsmanagementsystem, das ganz-heitlich auf business excellence eines unternehmens abzielt. es wurde durch die european foundation for Quality management ins leben gerufen.

© Helling und Storch | In Anlehnung an EFQM

Führ

ung

Erge

bnis

se

Proz

esse

Ressourcenund Partner

Politik undStrategie

Mitarbeiter Mitarbeiter

Kunden

Gesellschaft

Befähiger

Innovation und Lernen

Ergebnisse

Abbildung 21: Struktur des EFQM-Modells für Business Excellence (nach EFQM)






eigenvektoransatz nach saaty

das von saaty entwickelte berechnungsverfahren beruht auf der theorie, dass für paarweise Vergleiche in einer matrix die einzige plausible Art der Priorisierung die der eigenvektorbildung ist. der Eigenvektoransatz findet z. B. Anwendung im Rahmen des Analy-tisch-Hierarchischen Prozesses (AHP).


■ Analytisch-Hierarchischer Prozess (AHP) ■ Heuristischer Ansatz



eingriffsgrenze

obere eingriffsgrenze oeg, untere eingriffsgrenze ueg

grenzen einer regelkarte (obere/ untere eingriffsgrenze oeg/ ueg). die berechnung erfolg statistisch auf basis des mittelwertes und der standardabweichungen.


■ obere eingriffsgrenze ■ untere eingriffsgrenze ■ regelkarte ■ Spezifikationsgrenzen






entscheidungsmatrix

entscheidungsmatrizen visualisieren den entscheidungsprozess und ermöglichen durch die Auflistung der Entscheidungskriterien eine fokussierung.der grundsätzliche Aufbau einer solchen matrix folgt der idee, dass Vorschlagsalternativen gegen vorgegebenen kriterien beur-teilt werden. Wenn dabei alle Vorschlagsalternativen mit der glei-chen beurteilungsskale eingestuft werden, kann im ergebnis der erfüllungsgrad der Vorschlagsalternativen hinsichtlich der kriterien verglichen werden.


■ Pugh-matrix



entscheidungsqualität

die objektivität einer entscheidung - und damit ihre Qualität - steigt mit dem informationsniveau und hängt von verfügbaren da-ten und deren datenart ab.

Informationsebene

Keine Daten oder Erfahrungen

Keine Daten

Datensammlung

Gruppierte Daten (Diagramme)

Deskriptive Statistik

Inferenzstatistik


Verständnis- und Entscheidungsebene

Meinungsbasiert

Erfahrungsbasiert

Interpretation einzelner Datenpunkte

Abschätzende Interpretation von gra�schen Darstellungen

Beschreibung der Historie durch Kennzahlen

Bildung von Prognosen und zukünftigen Szenarien

Abbildung 22: Datenarten und Entscheidungsqualität


■ Allgemein




evolutionary operation

eVoP

soll in einem laufenden Prozess eine Verbesserung erfolgen, kön-nen die faktoreinstellungen nicht immer frei gewählt werden. eVoP ist ein versuchsorientiertes Verfahren, welches an zu untersuch-ten faktoren lediglich kleine Änderungen vornimmt, die gewöhn-lich innerhalb der betriebstoleranzen liegen. die Änderungen sollen so klein sein, dass keine fehler in der Produktion auftreten, aber dennoch groß genug sind, um bei ausreichenden Wiederholungen Anpassungen zur Verbesserung des Prozesses zu identifizieren.








F

fehlerbaumanalyse

fault tree Analysis, ftA

die fehlerbaumanalyse (engl. Fault Tree Analysis, ftA) ist ein Werkzeug zur ermittlung von fehlverhalten und den logischen sys-temelemente-kombinationen, die zu einem fehlerbild führen kön-nen.steigt die komplexität eines systems, wird die fehlerbaumanalyse dringend empfohlen. insbesondere Wechselwirkungen und zusam-menhänge von mehreren systemelementen oder komponenten können auf diese Art und Weise untersucht werden.






Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse

failure mode an effect Analysis, fmeA

Die FMEA bietet die Möglichkeit, potenzielle Fehler zu identifizieren und deren Auswirkung auf ein system, einen Prozess oder eine einzelne kennzahl zu untersuchen und zu bewerten. zwei grund-sätzliche fmeA-typen bzw. drei fmeA-Arten sind zu unterscheiden:

■ Produkt-FMEA untersuchung des gesamtkonzeptes (System-FMEA) oder der teile (Design-FMEA - auch komponenten-fmeA genannt)

■ Prozess-FMEA untersuchung der risiken auf Prozessebene

die grundsätzliche Vorgehensweise in einer fmeA ist in vielen Vor-schriften und normen geregelt:

1. systemanalyse (struktur und funktion)2. fehleranalyse3. maßnahmenableitung4. optimierung


■ risikoprioritätszahl


■ Allgemein

fokusgruppen-befragung

die diskussion mit einem homogenen teilnehmerkreis von 6 bis 10 Personen zu einem bestimmten thema wird fokusgruppen-befragung/ diskussion genannt. in fokusgruppen werden geziel-te fragen z. b. zur usability (nutzerfreundlichkeit) oder neuartige funktionen oder konzepte besprochen und mit Hilfe von kreativ-techniken erarbeitet.


■ interview ■ umfrage






fong-test

Ähnlich einem Hypothesentest wird beim Fong-Test die Signifikanz der zuordnung zu einer kategorie „getestet“. dazu werden zwei Hypothesen H0 (nullhypothese) und H1 (Alternativhypothese) auf-gestellt:

■ H0: Die Zuordnung des Faktors mit der größten Häufigkeit ist nicht signifikant.

■ H1: Die Zuordnung des Faktors mit der größten Häufigkeit ist signifikant.


■ kano-modell ■ kategorie- und gesamtstärke



fragetechnik

fragetechniken unterstützen die informationssammlung. insbe-sondere offene fragen verleiten befragte (z. b. in einem kreativ-workshop oder in einem interview) zu eigener denkleistung. eine geschlossene frage überprüft in aller regel einen sachverhalt bzw. bestätigt die sichtweise, welche in einer frage angeboten wird.






funktion

Hauptfunktioneine Aufgabe, tätigkeit oder merkmal. funktionen werden in aller regel durch physikalische Prozesse oder Aktivitäten erzeugt und sind elementar für die erzeugung von ergebnissen in einem sys-tem erforderlich.

Teilfunktioneine teilaufgabe, tätigkeit oder ein submerkmal, dienlich zur bil-dung einer (Haupt-) funktion.


Hauptfunktion

Subfunktion 2Subfunktion 1 Subfunktion 3

Subfunktion 2.1 Subfunktion 2.2

Abbildung 23: Beschreibung eines funktionalen Systems



funktionale Anforderung

fA

funktionale Anforderungen beschreiben die funktion eines Pro-duktes (einer dienstleistung) auf konzeptebene. sie werden durch design-Variablen (dV) realisiert.


■ komplexität ■ design-Variable






funktionale/ dysfunktionale fragetechnik

■ Funktionale Frage (positiv formuliert):„Wenn diese Anforderung erfüllt wäre, wie würden sie diesen zustand beurteilen?“

■ Dysfunktionale Frage (negativ formuliert):„Wenn diese Anforderung nicht erfüllt wäre, wie würden sie die-sen zustand beurteilen?“


dysfunktionale Fragefu

nktio

nale

Fra

ge

Das begeistert mich.

Das begeistert

mich.

Das setze ich voraus.

Das setze ich voraus.

Das ist mir egal.

Das ist mir egal.

Das nehme ich hin.

Das nehme ich hin.

Das würde mich sehr stören.

Das würde mich sehr

stören.

fragwürdig

Leistungsfaktor

Basisfaktor

Indi�erenter Faktor

Rückweisungsfaktor

Begeisterungsfaktor

Gruppe 1 Gruppe 2


■ kano-modell



funktionsanalyse

die darstellung der funktionen und ihrer Wechselwirkungen zuei-nander ist im rahmen der systemanalyse die Aufgabe der funkti-onsanalyse. Wesentlich ist die zusammenführung von baugruppen und zugehörigen funktionen mittels einer einfachen matrix.


■ systemanalyse ■ funktionsanalyse ■ blockschaltbild






funktionsnachweis

ein funktionsnachweis beschreibt testverfahren, welche zum nach-weis der Ausprägung einer funktion geeignet sind. so kann z. b. die tatsächliche sendeleistung eines mobiltelefons bei unterschied-lichen rahmenbedingungen ermittelt werden.


■ lebensdauer ■ zuverlässigkeit






G

gage r&r (variabel)

messsystemanalyse msA

die gage r&r studie gibt Auskunft über den Anteil der messsys-temstreuung. dabei werden folgende Anteile ermittelt:

■ Wiederholbarkeit, repeatability, equipment Variation, eV und ■ reproduzierbarkeit, reproducibility, Appraiser Variation, AV ■ teilestreuung, Part Variation, PV ■ gesamtstreuung, total Variation, tV ■ number of distinct categories, ndc

σ2Total

= σ2

Teilevariation + σ2R&R

= σ2Teilevariation + σ2

Repeatability + σ2Reproducibility

© H

ellin

g un

d St

orch

= σ2Teilevariation + σ2

Repeatability + σ2Prüfer + σ2

Prüfer∙Teil

Abbildung 24: Gesamtberechnung der Streuung σ des Messsystems

Der Umfang der Studie beträgt k ∙ n ∙ r ≥ 30 mit

■ k: Anzahl der Prüfer ■ n: Anzahl der teile ■ r: Anzahl der messungen pro Prüfer pro teil

die streuung des messsystems errechnet sich aus der Wiederhol-barkeit (eV) und der reproduzierbarkeit (AV) als Wurzel der sum-me der Quadrate: R&R = √(EV2+AV2)

gemäß normschriften gibt es grenzwertvorgaben für die bewer-tung von neuen und bestehenden messsystemen.


■ gage r&r (attributiv)


■ Allgemein




gage r&r (attributiv)

messsystemanalyse msA

Wird ein merkmal nicht gemessen, sondern geprüft, wird das mess-system mit Hilfe der attributiven gage r&r untersucht bezüglich:

■ Wiederholbarkeit, operator repeatability, or ■ beurteilung vs. referenz, individual effectiveness, ie ■ gesamtgenauigkeit, overall system effectiveness, ose


■ gage r&r (variabel)

DFSSDesign for Six Sigma DMADV

■ Allgemein




gd3

Good Design | Good Discussion | Good Dissection

gd3 stellt das zentrale Vorgehen im drbfm (design review based on failure mode) dar:

GD3


GoodDesign

GoodDiscussion

GoodDissection

- Robustes Design- Bewährte Komponenten- Wenig Änderungen

- Freie Diskussion- O�ene Gedanken- Raum für Kreativität

- Versuche, Tests (DRBTR)- Zuverlässigkeitsnachweis- Nachweis der Robustheit

Abbildung 25: GD3-Konzept von Yoshimura

■ good design erarbeitung eines zuverlässigen, robusten designs, das auch nach Änderungen diese eigenschaften erhält

■ good discussion Kreative (= Neues hervorbringende) und doch strukturierte diskussion mit dem ziel, fehler zu erkennen.

■ good dissection Absicherung des erarbeiteten, z. b. über Versuche und tests, die schwächen aufzeigen und eine erhöhung der zuverlässig-keit ermöglichen (drbtr: design review based on test re-sults).


■ drbfm






green belt

gb

ein six sigma green belt kennt die dmAdV-methodik und kann Pro-jekte eigenständig durchführen. green belts verwenden ca. zwan-zig Prozent ihrer Arbeitszeit für die durchführung eigener Projekte, bzw. für die unterstützung von black belts und deren Projekte.

in vielen unternehmen ist die green belt Ausbildung eine notwen-dige Voraussetzung für führungskräfte, wenn sie in ihrem unter-nehmen karriere machen wollen. der green belt trägt die Verant-wortung für die Projektdurchführung.


YELLOW BELT

CHAMPION

CONTROLLER


MASTER BLACK BELT















■ Yellow belt ■ black belt


■ Allgemein




H

Heuristischer Ansatz

für die Priorisierung von (kunden-)Anforderungen wird im rahmen des Analytisch-Hierarchischen Prozesses (AHP) ein heuristisches Verfahren angeboten, das die Priorität der einzelnen Anforderun-gen unter berücksichtigung eines normierungsfaktors ermittelt.


■ Analytisch-Hierarchischer Prozess ■ eigenvektoransatz nach saaty



Highly Accelerated life test

HAlt

der HAlt-test ist eine lebensdauerprüfung.mittels „künstlicher Alterung“, d. h. durch eine Verdichtung der belastung, werden auch über normale belastungsgrenzen hinaus Ausfälle des zu testenden Produkts herbeigeführt, um rückschlüs-se auf seine funktionalität und lebensdauer (z. b. frühausfälle) zu ziehen.


■ lebensdauer ■ HAss ■ rafftest


■ measure Phase/ konzeptphase ■ design-Phase/ erprobungsphase




Highly Accelerated stress screening

HAss

der HAss-test ist ein stresstest.zerstörungsfrei werden schadteile ermittelt und können aussor-tiert werden (z. b. in der endkontrolle).


■ lebensdauer ■ HAlt ■ rafftest






House of Quality

HoQ, Qualitätshaus

ein Qualitätshaus ist bestandteil des Quality function deployments und symbolisiert einen elementaren Wertschöpfungsschritt im ent-wicklungsprozess: die transformation von Anforderungen in die nächste detaillierungsstufe. die Qualitätshäuser bestehen im We-sentlichen aus beziehungsmatrizen. diese werden durch im team durch experten ausgefüllt.

ein Qualitätshaus wird in unterschiedliche „räume“ unterteilt. die-se räume symbolisieren unterschiedliche Aspekte der übersetzung der Anforderungen in merkmale.

© H

ellin

g un

d St

orch

Anforder-

ungen:Was?

Merkmale: Wie?

Beziehungen (Raum1/ Raum2)

Bedeu-

tungAnforder-

ungen

Wett-

bewerbs-vergleich

Bedeutung Merkmale

Zielwerte Merkmale

Technischer Benchmark

Kon�ikte

Abbildung 27: Schematische Darstellung House of Quality


■ Quality function deployment






Hypothesentest

Ht

das grundsätzliche konzept der Hypothesentests sieht vor, dass Populationen miteinander verglichen werden. der Vergleich bezieht sich entweder auf den mittelwert oder die streuung (standardab-weichung oder Varianz). dabei werden eine Hypothese und minde-stens eine Alternativhypothese formuliert, z. b.:

Hypothese H0 Alternativhypothese H1

mittelwert µ1 = µ2 µ1 ≠ µ2

streuung σ1 = σ2 σ1 ≠ σ2

ein Hypothesentest prüft, ob die nullhypothese H0 beibehalten werden muss oder verworfen werden kann. Wird die nullhypothe-se H0 verworfen, kann an ihrer stelle die alternative Hypothese H1 akzeptiert werden. die daten sind aussagekräftig genug, die null-hypothese zu verwerfen, wenn p<α ist. Bei einem Konfidenzniveau von 95% entspricht α=5%.

die Aussage des Hypothesentests unterliegt den risikoarten des α-Risikos bzw. des β-Risikos.


■ risikoarten ■ nullhypothese ■ Alternativhypothese ■ Konfidenzintervall ■ Prognoseintervall


■ Allgemein




I

idealität

das Prinzip der idealität ist eine der acht systemregeln von Alt-schuller Altschuller beschreibt aus seinen untersuchungen fol-gernd, dass die idealität mit zunehmender entwicklungsreife ei-nes systems zunimmt. der von Altschuller eingebrachte begriff der idealität beschreibt das Verhältnis des nutzens zu den anfallenden kosten und schäden einer lösung. er postuliert, dass die entwick-lung technischer systeme gegen eine höhere idealität strebt.

er fand heraus, dass insbesondere technische Produkte während ihrer Weiterentwicklung bestimmten, sich wiederholenden ge-setzmäßigkeiten folgen. diese „standardentwicklungsmuster der technischen evolution“ sind also verallgemeinerbare gesetze, die Hinweise geben, wie sich ein technisches system weiterentwickeln kann. Altschuller hat acht entwicklungsgesetze formuliert:

1. gesetz der Vollständigkeit der teile eines systems2. gesetz der energetischen leitfähigkeit eines systems3. gesetz der Abstimmung der rhythmik der teile eines systems4. gesetz der erhöhung des grades der idealität eines systems5. gesetz der ungleichmäßigkeit der entwicklung der teile eines

systems6. gesetz des übergangs in ein obersystem7. gesetz des übergangs von der makroebene zur mikroebene8. gesetz der erhöhung des Anteils von stoff-feld-systemen


■ triz ■ 8 systemregeln ■ innovationsgrad






idelpunktmodell

Es wird davon ausgegangen, dass für eine Eigenschaft ein spezifi-sches nutzenmaximum besteht. das bedeutet, dass weniger oder mehr einer Ausprägung zu einer Verschlechterung führt.zusätzlich existiert das Anti-idealmodell, welches den direkten umkehrschluss des idealmodells darstellt: Je mehr sich eine eigen-schaft einem Anti-idealpunkt nähert, desto geringer ist der nutzen der Ausprägung. in beiden fällen wird von einem quadratischen modell ausgegangen. Conjoint-‐Analyse: Idealpunktmethode

Idealpunkt

Abbildung 28: Beispiel für ein Idealpunktmodell: Geschwindigkeit vs. Reichweite

es kommt z. b. im rahmen der conjoint-Analyse zum einsatz.


■ conjoint-Analyse ■ linearmodell



informationsaxiom

das informationsaxiom beschreibt die komplexität eines designs. Je komplexer ein design ist, desto größer ist der informationsanteil des designs. es gilt das Prinzip bzw. ziel, den informationsgehalt (die komplexität) des designs so gering wie möglich zu halten.


■ unabhängigkeitsaxiom






innovationsgrad

Altschuller unterteilte Probleme in 5 Kategorien. Die Klassifikation ist ein indikator für den innovationsgrad: Je höher die klasse, des-to größer der innovationsgrad und desto größer der nutzen für das unternehmen.

■ klasse 1: offensichtlich ■ klasse 2: geringe Verbesserung ■ klasse 3: große Verbesserung ■ Klasse 4: Erfindung ■ klasse 5: entdeckung


■ triz ■ innovationsgrad



input-output-diagramm

das input-output-diagramm dient im rahmen der systemanalyse der transformation einer funktion (funktionsgruppe) in ein sys-tem. dazu wird eine tabellarische darstellung genutzt:

Input


Kategorie Ausprägung/Merkmal

Hauptfunktion

Transformation

Energie

Material

Information

Energie

Material

Information

Output


Abbildung 29: Input-Output-Diagramm


■ systemanalyse






interview

die erfassung von informationen durch ein interview bedeutet, dass eine Person (interviewer) eine Person (interviewte Person) direkt befragt. diese befragungstechnik bietet sich bei einer über-schaubaren Anzahl von Personen an.


■ kundenanforderung






K

kano-modell

Produktanforderungen haben hinsichtlich der erfüllung der kun-denwünsche eine unterschiedliche bedeutung. das kano-modell hilft bei der zuordnung der Produktmerkmale und Priorisierung der Produktanforderungen. im mittelpunkt stehen die zufriedenheit des kunden und der erfüllungsgrad seiner erwartungen mit jeweils zwei Ausprägungsrichtungen: zufriedenheit und erfüllungsgrad.

schwach

schwach

stark

stark

Leistungsfaktoren

Dynamik:zeitliche Tendenz

Zufriedenheit

Erfüllungsgrad

Basisfaktoren

Begeisterungsfaktoren

• nicht bewusst• nicht erwartet

• nicht ausgesprochen• selbstverständlich

• spezi�ziert• ausgesprochen

© H

ellin

g un

d St

orch

Abbildung 30: Kano-Modell

es werden fünf faktoren in zwei gruppen unterschieden: ■ Gruppe I: begeisterungs-, leistungs-, basisfaktoren

(faktoren, die eindeutig zur steigerung der kundenzufrieden-heit beitragen)

■ Gruppe II: rückweisungs-, indifferente, fragwürdige faktoren (faktoren, die entweder nicht eindeutig sind oder mit der un-zufriedenheit der kunden in direkter Verbindung stehen)


■ funktionale/ dysfunktionale frgetechnik






kategorie- und gesamtstärken

category strength cs, total strength ts

um im rahmen der kano-Analyse die eindeutigkeit der zuordnung eines faktors bestimmen zu können, wird die kategoriestärke (cs: Category Strength) bzw. die zugehörigen Koeffizienten ermittelt. Weiterhin wird die gesamtstärke (ts: total strength) ermittelt.Die Differenz zwischen der relativen Häufigkeit des am häufigsten vorkommenden Wertes und dem zweithäufig vorkommenden Wer-tes ist die kategoriestärke (cs). die gesamtstärke (total strength) errechnet sich aus der Anzahl der begeisterungsfaktoren, leis-tungsfaktoren und basisfaktoren.


■ kano-modell ■ Hypothesentest






kennzahl

Eine Kennzahl ist eine Maßzahl. Die Umschreibung eines definierten sachverhalts durch kennzahlen dient der objektiven umschreibung eines Zustands. Häufig genutzte Kennzahlen für die Beschreibung der Prozessleistung sind:

kennzahl erläuterung

PPm-rateAnteil fehlerhafte einheiten pro 1.000.000 produzier-ter oder bereitgestellter einheiten

dPudefects per unitAnzahl der fehler pro einheit

dPodefects per opportunityAnzahl der fehler pro fehlermöglichkeiten

dPmodefects per million opportunitiesAnzahl fehler pro 1.000.000 fehlermöglichkeiten

Yield ertrag

ftY first time Yield

rtY rolled throughput Yield

SN, σ, Z Prozess-sigma niveau


■ dPmo ■ dPu ■ cp, cpk ■ sn


■ Allgemein




kJ-methode

die kJ-methode stellt eine Abart des brainstormings dar. das ziel ist die systematisierung und strukturierung von einzelinformatio-nen. es wird verfolgt, indem informationen und ideen zum thema/ zur Problemstellung gesammelt werden und diese anschließend durch cluster-bildung systematisch zugeordnet werden.


■ kreativitätsmethoden


■ Allgemein

kodierung

um mit nicht-intervallskalierten daten eine regressionsanalyse durchführen zu können, müssen diese kodiert werden mit (0; 1).


■ lineare regression






komplexität (eines technischen systems)

Definitiongesamtheit aller voneinander abhängigen merkmale und elemen-te, die in einem vielfältigen, aber ganzheitlichen beziehungsgefüge (system) stehen. unter komplexität werden die Vielfalt der Verhal-tensmöglichkeiten der elemente und die Veränderlichkeit der Wir-kungsverläufe verstanden.

soll in der measure Phase die system-komplexität beurteilt werden, kann die Verkopplung von design-Variablen (dV) zu den funktio-nalen Anforderungen (fA) betrachtet werden.


■ kopplung



komponentenmethode

eine Vorgehensweise im rahmen der erstellung des ursache-Wirkungs-diagramms. bei der komponentenmethode werden als Haupteinflussgrößen entweder die komponenten eines systems oder die Hauptprozessschritte verwendet.




■ Allgemein




Konfidenzintervall

KI, CI, Konfidenzband

Das Konfidenzintervall (auch Konfidenzband oder Vertrauensbe-reich) beschreibt die Präzision der lageabschätzung eines Para-meters. es gibt den Vertrauensbereich an, innerhalb dessen die stichprobe von der grundgesamtheit abweicht. basis für die Ab-schätzung ist das Konfidenzniveau α, das üblicherweise mit α=5% angesetzt wird.

BeispielDas Konfidenzintervall gibt denjenigen Bereich an, in dem (bei einem Konfidenzniveau α=0,05=5%) mit 95-prozentiger Wahr-scheinlichkeit der mittelwert der grundgesamtheit liegt.


■ Hypothesentest ■ Prognoseintervall


■ Allgemein

konzept-scorecard

die design-scorecard dient der zusammenfassung der design-merkmale. sie wird in der dfss measure Phase/ konzeptphase ver-wendet. sie stellt die dokumentation des Hauptarbeitsergebnisses dar.


■ design-scorecard ■ Prozess-scorecard






konzeptschwäche

mangel eines konzepts im Hinblick auf die erfüllung der an es ge-stellten Anforderungen. konzeptschwächen können z. b. mit Hilfe der Pugh-matrix erkannt und in Verbesserungskreisläufen und z. b. mittels triz eliminiert werden.


■ Pugh-matrix ■ triz



kopfstandmethode

die kopfstandmethode ist eine kreativitätsmethode und basiert auf der umkehrung der Aufgabenstellung. diese technik hilft den teil-nehmern, gewohnte denkbahnen zu verlassen.




■ Allgemein




korrelation

für den zusammenhang von zwei größen gibt es - über das streu-diagramm hinaus - den Ausdruck der „korrelation“. die Art des zu-sammenhangs zwischen den faktoren kann aus der Ausprägung der Punktewolke des streudiagramms abgeleitet werden. Je schlanker die Punktewolke ist, desto stärker ist der zusammenhang.

■ die positive korrelation beschreibt faktoren, welche sich in die gleiche richtung ändern.

■ eine negative korrelation beschreibt faktoren, die sich gegen-läufig ändern.


■ Korrelationskoeffizient






Korrelationskoeffizient

ρ (Grundgesamtheit), r (Stichprobe)

Der Korrelationskoeffizient quantifiziert die Wechselbeziehung zwi-schen faktoren. er ist die maßzahl für die stärke und richtung eines linearen zusammenhangs.

Im Allgemeinen wird der Korrelationskoeffizient der Stichprobe r ermittelt und der Korrelationskoeffizient der Grundgesamtheit ρ als schätzer abgeleitet.

0< ρ < < ρ < ρ = 1ρ = -1

funktionalerZusammenhang

stochastischerZusammenhang

kein stochastischer oder linearer Zusammenhang

stochastischerZusammenhang

funktionalerZusammenhang

Abbildung 31: Korrelationskoeffizient


■ korrelation






kopplung

ein ziel in der Produkt-/ dienstleistungsentwicklung ist es, den größtmöglichen grad an unabhängigkeit zwischen Anforderungen und merkmalen zu erzielen. in diesem zusammenhang werden drei sogenannte kopplungsgrade unterschieden:

■ uncoupled - keine kopplung ■ decoupled - tolerierter kopplung ■ coupled - widersprüchliche kopplung

die kopplung wird über die design-matrix beschrieben.


■ unabhängigkeitsaxiom ■ Axiomatic design ■ design-matrix






kosten schlechter Qualität

cost of Poor Quality coPQ

bestehende Prozesse, insbesondere Produktionsprozesse, haben den Auftrag, die Vorgaben der entwicklung ohne Abweichung zu reproduzieren. Abweichungen von den Vorgabewerten (Spezifika-tionen) führen zu erhöhten kontrollaufwendungen, reduzierter le-bensdauer der Produkte und funktionsausfall eines Produktes. die-ser kostenblock wird als „kosten schlechter Qualität“ (engl. „cost of Poor Quality“) bezeichnet.

QUALITÄT KOSTEN

Abbildung 32: Zusammenhang zwischen Qualität und Kosten


■ sigma-niveau


■ einführung

kreativität

kreativität ist exakt das menschliche Verhalten, welches innovati-onen und andersartige lösungen möglich macht. kreativität ist ein psychologischer zustand, der von vielen faktoren abhängig ist.







kreativitätsmethoden

kreativitätstechniken gibt es zahlreich. sie lassen sich gemäß ih-rem Grundprinzip in drei Gruppen klassifizieren:

■ intuitive methoden ■ systematische methoden ■ Widerspruchsorientierte methoden


■ kreativprozess



kreativprozess

Kreativität vollzieht sich in einem typischerweise zweistufigen Kre-ativprozess, in dem zunächst bestehendes Wissen zu tage geför-dert wird und im Anschluss raum für kreatives denken und neue ideen entsteht.

Anz

ahl I

deen


Zeit

Abrufbestehenden

Wissens

Denken in gewohnten

PfadenKreativität:

Generierungneuer Ideen

Abbildung 33: Der Kreativprozess in zwei Phasen








krümmung

die Krümmung beschreibt im rahmen der statistischen Versuchs-planung/ response surface methode (rsm) die Abweichung des zentralpunktes/ der zentralpunkte von der geraden zwischen ho-her und niedriger Einstellung eines Faktors. Eine signifikante Ab-weichung des Zentralpunktes wird durch einen p-Wert von p<α (α= 0,05) angegeben.


■ statistische Versuchsplanung ■ response surface method

DFSSSix Sigma DMAIC

■ improve Phase

kundenanforderung

kundenanforderungen können aus unterschiedlichen blickwinkeln betrachtet werden. für die Produktentwicklung werden kundenan-forderungen erfasst aus technischer sicht, funktioneller sicht und situativer/ erlebnisbezogener sicht. die erfassung der kundenan-forderungen erfolgt i. d. r. durch befragung der kunden,


■ kano-modell ■ Voice of the customer Voc






L

lack of fit test

loft, test auf fehlende Anpassung

der lack of fit test, im deutschen „test auf fehlende Anpassung“ genannt, dient der Quantifizierung, wie gut ein statistisches Modell eine menge von beobachtungen erklärt.


■ response surface method

DFSSDesign for Six Sigma


lead-user befragung

ein lead-user ist eine nutzer, dessen bedürfnisse stellvertretend für einen markt angesehen werden. durch die einbindung von lead-usern sollen Wettbewerbsvorteile dadurch erreicht werden, dass bedürfnisse und Anforderungen erkannt werden, bevor sie am gesamtmarkt auftreten.


■ interview ■ umfrage






lebensdauer

die lebensdauer eines Produktes wird über das Ausfallverhal-ten beschrieben. durch die Analyse des Ausfallverhaltens können rückschlüsse auf die lebensdauer gezogen werden.

die mittlere lebensdauer berechnet sich wie folgt:

F(t) = 1 - e-(t/T)b

mit f(t) Verteilungsfunktion

b Formparameter steigung der Ausgleichsgeraden

t Lebensdauervariable

(einheit, in der die lebensdauer gemessen werden

soll, z. b. schaltzyklen, lastwechsel, laufzeit, etc.)

t Charakteristische Lebensdauer


■ zuverlässigkeit ■ überlebenswahrscheinlichkeit ■ badewannenkurve






lebenszyklus

ein Produkt durchläuft in seinem lebenszyklus vier stufen:

■ kindheit ■ Wachstum ■ reife ■ Alter

die Phasen beschreiben die entstehung des Produktes, seine markt-einführung, die etablierung am markt und den Ausbau der markt-position, die anschließende stabile und profitable Marktphase bis hin zum niedergang des Produktes und ggf. seine Ablösung durch einen nachfolger.


■ triz



lieferantenrisiko

ein durch den Hersteller bzw. einen externen lieferanten erzeugtes risiko. die betrachtung des lieferantenrisikos basiert auf einem zuvor konkret festgelegten lieferanten in Verbindung mit dem zu liefernden Produkt.


■ make or buy






lineare regression

die modellbildung im rahmen der linearen regression erfolgt über eine gerade. die regressionsgerade ist der gemittelte zusammen-hang zwischen y und x. die berechnungsformel der einfachen line-aren Regression lautet allgemein: y = f(x) = β0 + β1·x.

die modellqualität wird u. a. durch das bestimmtheitsmaß r2 aus-gedrückt. es gibt an, wie groß der Anteil der streuung ist, der nicht durch die Variation des fehlers erzeugt wird. Je größer das bestimmtheitsmaß r2, desto höher ist der Anteil der erklärten Va-riation an der gesamtvariation. es errechnet sich aus der Variation des fehlers (sse) und der gesamtvaraition (sst).


■ regressionsanalyse



linearmodell

Vektormodell

das Vektor- oder linearmodell besagt: Je mehr von einer Ausprä-gung einer Eigenschaft vorhanden ist, desto besser. Es findet z. B. im rahmen der conloint-Analyse Anwendung.

Conjoint-‐Analyse: Vektor-‐ oder Linearmethode

Abbildung 34: Beispiel für ein Linearmodell: Preis vs. Nutzen


■ idealpunktmodell






M

make or buy

die „make or buy“-frage (engl.: machen oder kaufen) bezeichnet die entscheidung, ob ein Produkt (zwischenprodukt, bauteil, kom-ponente, ebenso dienstleisgung, service etc.) im eigenen unter-nehmen gefertigt oder als fremdbezug von einem externen Her-steller (lieferanten) eingekauft werden soll.

make

© H

ellin

g un

d St

orchbuy

buy

buy

hoch

hochgering

gering

LIEFERANTEN-VERFÜGBARKEIT

STRATEGISCHE BEDEUTUNG

FÜR DAS EIGENE UNTERNEHMEN

Abbildung 35: Einordnung der „make or buy“-Varianten


■ lieferantenrisiko






measure Phase

konzeptphase

ziel der measure Phase (konzeptphase) ist es, das konzept mit den größten Erfolgschancen (Kunde, Technik, Kosten) ist identifizieren:

■ generieren von konzepten ■ beurteilung der konzepte ■ Ableitung der designmerkmale ■ beurteilung des risikos ■ Problembeseitigung ■ Absicherung der ergebnisse ■ Projektcontrolling/ durchführung des Phase exit reviews

M1Konzept-generierung

M2Konzept-beurteilung

M3AbleitungDesign-Merkmale

M4Risiko-betrachtung

M5Problem-lösung

M6Konzept-absicherung

M7Projekt-controlling


Übersicht DMADV: Measure Phase | Konzeptphase

M1|2Beschreibungdes funktionalenSystems

M1|3Erarbeitung vonLösungs-alternativen

M2|1Identi�kationder Beurteilungs-kriterien

M3|1Ableitung Design-Merkmale: QFD-II

M3|2Ermittlung vonKorrelationen u.Widersprüchen

M3|3Festlegung derZielwerte


M4|1Erkennen potenzieller Risiken:FTA

M4|2Erkennen potenzieller Risiken:Design-FMEA

M5|1Problemlösung:Kreativitäts-methoden

M2|2Beurteilung derKonzept-alternativen:Pugh-Matrix

M2|3Minimierungder Konzept-schwächen

M5|2Identi�kationvon Faktor-einstellungen:DOE

M7|1Projekt-management:Projektplan

M6|1Analyse Merkmale/ Nutzwerte: Conjoint-Analyse

M7|2Projekt-dokumentation:Scorecard,Projektbericht

M7|3Projekt Review:Phase Exit Review

M6|2Fixierung derZielgrößen:Konzept-Scorecard

M1|4Generierung vonKonzept-vorschlägen:Morph. Kasten

M1|1Initiierungdes Projektes

M2|4Erstellung derKonzept-Scorecard

M3|4TechnischerWettbewerbs-vergleich

M4|3Erkennen potenzieller Risiken:DRBFM

M4|4Überprüfung aufbekannte Risiken:Statistische Analysen

Abbildung 36: Design for Six Sigma DMADV Measure Phase








messsystemanalyse

msA

messgeräte, welche für die Prozessüberwachung von merkmalen (die im Produktlenkungsplan aufgelistet sind) verwendet werden, müssen regelmäßig auf ihre tauglichkeit überprüft werden. daraus leitet sich eine reihe von (standardisierten) Prüfungen ab.

Tauglichkeitsprüfung für Messmittel(kontinuierliche Merkmale)

Tauglichkeitsprüfung für Prüfmittel(ordinale, nominale und diskrete Merkmale)

Genauigkeit des Messmittels

Nachweis der Fähigkeit (Cg)GenauigkeitVe

rfah

ren

1Ve

rfah

ren

2Ve

rfah

ren

3

Serientauglichkeit mit/ ohne Bedienerein�uss

ÜbereinstimmungsprüfungAttributive Messmittelüberprüfung

Serientauglichkeit mit Bedienerein�uss

R&R MethodeANOVA

Serientauglichkeit ohne Bedienerein�uss

s-Methode

© H

ellin

g un

d Sto

rch

© H

ellin

g un

d St

orch

Abbildung 37: Übersicht Messsystemanalyse

Aus der datenart der kennzahl, die ein merkmal auf einhaltung überprüft, leitet sich ab, ob gemessen oder geprüft wird. die über-prüfung eines messmittels erfolgt in zwei schritten. zuerst wird die grundsätzliche genauigkeit überprüft, dann die serientauglichkeit.

■ grundgenauigkeit (linearität/ bias) Linearität/ Bias, Stabilität, Auflösung

■ serientauglichkeit Messsystem mit/ ohne Bedienereinfluss


■ gage r&r ■ Part Variation PV ■ total Variation tV


■ Allgemein




messsystemfehler

Alle messsysteme weisen unsicherheiten bzw. fehler auf. die mög-lichen fehler eines messsystems können in verschiedene Arten un-terteilt werden:

■ Auflösung ■ bias ■ linearität ■ stabilität ■ Präzision

die beurteilung dieser fehler ist das ziel der messsystemanalyse (msA).


■ messsystemanalyse


■ design Phase/ entwicklungsphase ■ Verify Phase/ serienphase

mittelwert

µ (grundgesamtheit), � (stichprobe), Arithmetisches mittel

der mittelwert � ist die summe aller Werte dividiert durch die An-zahl n aller Werte. die ermittlung des mittelwertes ist nur für quan-titative merkmale zulässig. für die grundgesamtheit wird der mit-telwert mit dem griechischen buchstaben µ angegeben.


■ statistik ■ datenarten ■ normalverteilung






morphologischer kasten

der morphologische kasten ist eine darstellungsform zur identi-fikation, Zuordnung und Kombination von Lösungselementen zu einer konzeptalternative. seine stärke liegt in der gleichstellung verschiedener lösungsansätze und der damit verbundenen Vorur-teilsfreiheit.

Funktion 1© Helling und Storch

Funktion 2

Alternative A Alternative B Alternative C ...

Funktion 3

Funktion 4

Lösung 1

Lösung 1

Lösung 1

Lösung 1

Lösung 2

Lösung 2

Lösung 2

Lösung 3

Lösung 3

Lösung ...

Lösung ...

Abbildung 38: Prinzipdarstellung des Morphologischen Kastens






muster

muster im zeitlichen datenverlauf (d. h. in regelkarten) geben Aus-kunft darüber, ob der Prozess ausschließlich der natürlichen streu-ung unterliegt und damit stabil ist oder ob Störeinflüsse vorliegen.

Muster gültig fürvariable Daten

gültig fürattributive Daten

AusreißerEin Wert liegt außerhalb der Eingri�sgrenzen

Zweierlauf

Viererlauf

Neunerlauf

Alternation

Strati�kation

Trend

Zwei von drei Werten liegen in Zone C einer oder von beiden Seiten


Vier von fünf Werten liegen in der Zone B oder C einer Seite

Neun aufeinanderfolgende Werte liegen auf einer Seite des Mittelwertes

14 aufeinanderfolgende Werte steigen und fallen abwechselnd

15 aufeinanderfolgende Werte liegen in den Zonen A

Mindestens sechs aufeinan-derfolgende Werte zeigen eine steigende/ fallende Tendenz

Abbildung 39: Muster, die in Regelkarten für variable/ attributive Daten zu beachten sind


■ regelkarte


■ Allgemein




N

nachhaltigkeit

nachhaltigkeit ist eine wesentliche rahmenbedingung für heutige Entwicklung. Die Definition erfolgt durch die „World Commission on environment and development“: „Nachhaltige Entwicklung ist eine Entwicklung, die den Bedürfnissen der heutigen Generation entspricht, ohne die Möglichkeiten künftiger Generationen zu ge-fährden, ihre eigenen Bedürfnisse zu befriedigen.“

Wirtschaft

Nach-haltigkeit

UmweltSoziale

Gerechtigkeit

Abbildung 40: Nachhaltigkeit als Schnittmenge aus Umwelt, Wirtschaft und Sozialem


■ design for disassembly ■ recycling



neunerlauf

der neunerlauf ist ein muster in einer regelkarte:neun aufeinanderfolgende Werte liegen auf einer seite des mittel-wertes.


■ muster


■ Allgemein




normalverteilung

nV, gaußverteilung

die normalverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, deren dichtefunktion einer glocke gleicht („glockenkurve“). der mittel-wert µ und die Standardabweichung σ beschreiben die Normalver-teilung als kennwerte.

© H

ellin

g un

d St

orch

2,145%-3σ

2,145%+3σ

13,59%-2σ

13,59%+2σ

34,13%-1σ

34,13%+1σ

68,26%

95,44%

99,73%

0,135% 0,135%

Abbildung 41: Dichtefunktion der Normalverteilung

diese Verteilung ist von großer bedeutung, da angenommen wer-den kann, dass ungestörte Prozesse annähernd normalverteilt sind.


■ statistik ■ mittelwert ■ standardabweichung ■ Ad-test


■ Allgemein




nuc-faktoren

new - urgent - critical

ein sehr wichtiges ergebnis eines Qfd-Hauses ist die erkenntnis, welche Anforderungen neu, wichtig oder kritisch sind:

■ New (neu) ■ Urgent (wichtig/ dringlich) ■ Critical (kritisch)

diese „nuc-faktoren“ (new, urgent, critical) sind dann auch die-jenigen faktoren, die z. b. einer risikobetrachtung, besondere be-achtung verdienen.


■ House of Quality ■ Quality function deployment



nullhypothese

H0

eine Hypothese ist eine Annahme in einem Hypothesentest. die jenige Hypothese, welche das gleichheitszeichen beinhaltet, wird H0 oder nullhypothese genannt.


■ Alternativhypothese ■ Hypothesentes


■ Analyse Phase




P

Parameter-diagramm

P-diagramm

das P-diagramm (Parameter-diagramm) listet in den gruppen

■ eingangsgrößen (input) ■ Ausgangsgrößen (output) ■ störgrößen ■ (stellgrößen) ■ (fehlerzustände)

alle umgebungsvariablen eines konzepts auf und stellt damit die erste gesamtansicht des konzepts mit den schnittstellen zur um-gebung dar.

Input


FUNKTIONOutput

FehlerzustandStörgrößenStellgrößen

Abbildung 42: Parameter-Diagramm


■ systemanalyse






p-regelkarte

p-chart

die p-regelkarte ist eine regelkarte zur darstellung von diskreten merkmalen bzw. zur darstellung binomialer daten (z. b. Anteil feh-lerhafter einheiten).


■ regelkarte


■ Allgemein




Pareto-diagramm

das Pareto-diagramm ist ein säulendiagramm, das die wenigen wichtigen von den vielen unwichtigen faktoren trennt und nach ihrer bedeutung ordnet. mit einer kumulativen kurve lässt sich die 80%-marke leicht und anschaulich ablesen.

100 %

50 %

25 %

80 %

Fehler B

30

60

120

90

Fehler A

Fehler C

Fehler D

Sonstige

© H

ellin

g un

d St

orch

Abbildung 43: Pareto-Diagramm


■ Pareto-Prinzip



Pareto-Prinzip

80/20-regel

80 Prozent des geschehens entfallen auf 20 Prozent der beteilig-ten. das 80/ 20-Prinzip stellt eine starke unausgewogenheit zwi-schen ursachen und Wirkungen, Aufwand und ertrag, Anstrengung und ergebnis fest.


■ Pareto-diagramm






Part Variation

PV, teilestreuung

die teilestreuung PV wird aus den messwerten der gage r&r stu-die abgeleitet und berechnet sich mittels der spannweite der teile-mittelwerte über alle Prüfer.


■ gage r&r


■ Allgemein

Parts per million

PPm

PPm ist eine gängige fehlerkennzahl für binomiale daten.

ppm =Anzahl fehler

· 1.000.000Anzahl produzierte einheiten


■ kennzahlen


■ Allgemein

Phase exit review

das Phase exit review stellt am ende jeder dmAdV-Phase einen wichtigen meilenstein im Projekt dar. Als checkliste dient es der Vollständigkeits- und inhaltsprüfung der Arbeitsergebnisse. die of-fizielle Freigabe des Reviews steuert den weiteren Projektverlauf.




Problem

ein Problem ist eine Abweichung von einem gewünschten zustand:Problemgröße = | Istgröße - Sollgröße |

ein Problem muss objektiv in seiner größe beschrieben werden und messbar sein. für die beschreibung ist mindestens eine kennzahl zu nutzen.


■ Problemlösung


■ einführung Phase

Problemlösung

für die effektive lösung von Problemen lassen sich im Wesentli-chen fünf Erfolgsfaktoren („5M“) identifizieren:

Mensch


Methode

E�ektiveProblem-

lösung

MitweltMaterial

Moderation

Auswahl der passenden Methode Zusammenstellung

geeigneter Teilnehmer

ZielgerichteteModeration

Durchführung inadäquater Umgebung

Nutzung praktischerHilfsmittel

Abbildung 44: Erfolgsfaktoren für effektive Problemlösung (Fischgrätendiagramm)


■ Problem


■ Allgemein




Prognoseintervall

Pi

derjenige bereich, in dem auf basis des zugrunde gelegten kon-fidenzniveaus α mit daraus resultierender Wahrscheinlichkeit ein prognostizierter Wert tatsächlich liegen wird.


■ Konfidenzintervall


■ Allgemein

Projekbericht

der Projektbericht ist das zentrale dokumentationsmedium des dfss-Projektes. er wird mit Projektstart begonnen und während des Projekts stets mitgeführt, d. h. spätestens zu den Phase exit reviews aktualisiert. über die dokumentation hinaus kann er auch dem hausinternen, firmenübergreifenden oder (durch ein Manage-ment summary) dem management-gerichteten reporting dienen.


■ Projektvertrag ■ Projektplan ■ Phase exit review


■ Allgemein




Projektplan

der Projektplan, in der regel ein gantt-Plan, stellt die zeitliche Ab-lauf- und meilensteinplanung des dfss-Projektes dar. er ist der taktgeber des Projektes und synchronisiert die Arbeitsergebnisse.

der Projektplan wird am Anfang des Projektes erstellt und ist ein „lebendes“ dokument, das während des gesamten Projektes mit-geführt und stets aktualisiert wird.

Projekttitel: Bitte Projekttitel eingebenProjektnummer: Bitte Projektnummer eingebenBlack Belt: Bite den Namen des Projektleiters eingeben Projektstart: 31. Dezember 2011© Helling und Storch

0‐Jan‐00

1‐Jan‐00

2‐Jan‐00

3‐Jan‐00

4‐Jan‐00

5‐Jan‐00

6‐Jan‐00

7‐Jan‐00

8‐Jan‐00

9‐Jan‐00

10‐Ja

n‐00

11‐Ja

n‐00

12‐Ja

n‐00

13‐Ja

n‐00

Phase Modul Aktivität: Verantwortlich: Start: Ende: erledigt: M D M D F S S M D M D F S S

D1.1.1 Projektvertrag Abschluss eines Projektvertrages mit allen Inhalten und Zielen 31‐Dez‐11 3‐Jan‐12

D1.1.2 Klärung der Verantwortung Erstellung der Projektplanung und Klärung der Teamverantwortlichkeiten D1.1.3 Zusammenstellung des Teams Kick‐Off‐Veranstaltung mit Kernteam (initiale Teamsitzung) D1.2.2 Voice of the Customer Klärung der Positionierung des Produktes im Markt D1.2.3 Voice of the Customer Planung der Kundenbefragung D1.2.3 Voice of the Customer Durchführung der Kundenbefragung

D2.1 CTS‐Tree Erstellung des CTS‐Trees D2.2.2 Kano Modell Erstellung des Fragebogens (funktionale‐dysfunktionale Fragetechnik) D2.2.2 Kano Modell Durchführung der Befragung (funktionale‐dysfunktionale Fragen) D2.2.3 Kano Modell Auswertung der Befragungsergebnisse D2.3 AHP Beurteilung der Anforderungen durch Analytisch Hierachischen Prozess

D3.1 QFD Haus I Erstellen des QFD Haus I inkl. Erstellen der Beziehungen D3.2 QFD Haus I Ermittlung der Widersprüche (Raum 9) D3.4 QFD Haus I Benchmark‐Analyse (Raum 3 und 8) D3.3 QFD Haus I Ermittlung von Zielwerten (Raum 7)

D4.1.1 Systemanalyse Erstellen der Systemanalyse inkl. Struktur‐ und Funktionsanalyse D4.1.2 FTA Erstellen der Fehlerbaumanalyse D4.1.3 FMEA Erstellen der Fehlermöglichkeits‐ und Einflussanalyse D4.2 Bekannte Risiken Überprüfen auf bekannte Risiken durch Zahlen, Daten und Fakten D4.3 ungelöste Beziehungen Planung und Durchführung von statistischen Versuchen (z.B. DOE)

Arbeitsinhalt:

Projektvertrag und

Voice

of th

e Cu

stom

er

D1

Kund

enanforderu

ngen

prio

risieren

D2

D3

Ableitu

ng

messbarer

Qualitätsfun

ktion

D4

Risik

o‐be

trachtun

g

Six Sigma DMAIC ProjektplanErste Spalte des Kalenders entspricht dem Projektstartdatum

Projektdauer: 0,4 Wochen

Kalenderwoche:Projektwoche: Projektwoche 2Projektwoche 1

KW 1 KW 2

Abbildung 45: Design for Six Sigma DMADV Projektplan


■ Projektvertrag ■ Projektbericht


■ Allgemein

Projektvertrag

durch den Projektvertrag erfolgt die freischaltung der ressourcen und eine klare zuordnung der Aufgaben. Wichtig: der Projekterfolg korreliert mit einer eindeutigen Aufgabenstellung.


■ Projektplan ■ Projektbericht


■ Allgemein




Prozess

ein Prozess ist die Abfolge von fertigungsschritten, die unter Ver-wendung von rohstoffen und zwischenprodukten gemäß vorgege-bener Handlungsanweisungen ein endprodukt hervorbringt.


■ Allgemein

Prozess-fmeA

P-fmeA

in six sigma / design for six sigma Projekten kommt die Prozess-fmeA (kurz: P-fmeA) zum einsatz. es ist diejenige fmeA-Variante, die der beurteilung der risiken in einem Prozess dient. der Aufbau erfolgt in tabellarischer form und ist in verschiedene Phasen un-terteilt:

Measure Phase Improve Phase

1.risikoanalyse

2.bewertung(ist-zustand)

3.optimierung

4.bewertung(optimalerzustand)

fehlermöglich-keiten identifi-zieren

erste rPz-berechung

maßnahmengenerieren

zweite rPz-berechnung


■ Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse


■ measure Phase ■ improve Phase




Prozess-scorecard

die Prozess-scorecard dient der zusammenfassung der Prozess-merkmale am nach der erstellung des Qfd-Haus iii in der dfss Analyse Phase/ entwicklungsphase. sie stellt die dokumentation eines zentralen Arbeitsergebnisses dieser Phase dar.


■ Quality function deployment Qfd ■ konzept-scorecard ■ design-scorecard






Prozessfähigkeit

capability of Process, cp, cpk | Performance of Process, Pp, Ppk

die Prozessfähigkeit gibt das Vermögen eines Prozesses an, die an ihn gestellten Anforderungen (Spezifikationen) zu erfüllen. Es wird unterschieden zwischen

■ betrachtungen, welche versteckte nacharbeits- und korrektur-schleifen beurteilen (z. b. rolled troughput Yield) und

■ Verfahren, die die gesamtprozessleistung beurteilen ▫ Prozessfähigkeitsindizes für variable daten

cp und cpk capability of Process (kritisch) Pp und Ppk Performance of Process (kritisch)

▫ Prozessfähigkeitsindizes für binomiale daten PPm Parts per million dPmo defects per million opportunities

die indizes cp und cpk geben Auskunft über die streubreite eines Prozesses, welche in das Verhältnis zur kundenanforderung (spezi-fikation) gesetzt wird. Dementsprechend werden Aussagen zu Lage (cp) und streuung (cpk) des Prozesses getroffen. ein cp=2 Prozess besitzt die fähigkeit, die an ihn gestellten Anforderungen langfris-tig zu 99,99966% fehlerfrei zu erfüllen. das entspricht einer feh-lerrate von 3,4 ppm.

zentrierteLage

µ

nichtzentrierte

Lageµ

kleine Streuung σ große Streuung σ


CpCpk

CpCpk

CpCpk

CpCpk

CpCpk

CpCpk

Abbildung 46: Lage und Streuung als Basis der Prozessfähigkeitsanalyse


■ Prozessfähigkeitsanalyse


■ Allgemein




Prozessfähigkeitsanalyse

PfA

die Prozessfähigkeitsanalyse ermittelt in Abhängigkeit von der da-tenart, ob ein Prozess in der lage ist, die an ihn gestellten forde-rungen (Spezifikationen) zu erfüllen.

ObereSpezi�kationsgrenze

UntereSpezi�kationsgrenze

FehlerfreiheitFehler Fehler

Prozessstreuung

© H

elli

ng

un

d S

torc

h

Abbildung 47: Prozessfähigkeit/ Prozessstreuung


■ Prozessfähigkeit ■ sigma-niveau


■ Allgemein

Prozessstabilität

ein Prozess ist stabil (und damit vorhersagbar), wenn er frei von mustern ist und lediglich ein natürliches rauschen aufweist. die Prozessstabilität wird mittels regelkarten untersucht.


■ regelkarte


■ Allgemein




Pugh-matrix

concept-selection-matrix

die Pugh-matrix (concept-selection-matrix nach stuart Pugh) dient der beurteilung von Alternativen/ Varianten in relation zueinander. zusätzlich werden die Alternativen an einer referenz gemessen. dies kann z. b. ein bestehendes konzept, das Wettbewerbskonzept oder ein Vorgängerkonzept sein.grundsätzlich gleicht die Pugh-matrix herkömmlichen beurteilungs-matrizen. in der ersten spalte sind die Anforderungen oder krite-rien aufgelistet. zusätzlich wird für jede konzeptalternative eine weiter spalte hinzugefügt.

Konzept A Konzept B Konzept C

Anforderung 1 ++ ‐‐ +

Anforderung 2 + ‐ +

Anforderung 3 0 ++ +

Anforderung 4 0 ++ +

Anforderung 5 0 + 0

Anforderung 6 ‐ ++ ++

Anzahl ++ 1 3 1

Anzahl + 1 1 4

Anzahl 0 3 0 1

Anzahl ‐ 1 1 0

Anzahl ‐‐ 0 1 0

Anzahl positiv 2 4 5

Anzahl neutral 3 0 1

Anzahl negativ 1 2 0

Anzahl nicht beurteilt 0 0 0

Beurteilung

Einzel‐auswertung

Zusammen‐gefassteAuswertung

Abbildung 48: Aufbau der Pugh-Matrix


■ beurteilungsmatrix






Q

Qualitätsmerkmal

messbare Vorgabe, deren erreichung die erfüllung einer kundenan-forderung beschreibt. zusätzlich wird durch die Qualitätsmerkmale die Positionierung eines Produktes im Markt definiert.


■ Allgemein

Quality function deployment

Qfd

Quality function deployment ist eine methode zur durchgängigen übersetzung der kundenanforderungen in Qualitätsfunktionen, Spezifikationen und Prozessvorgaben.QFD ist ein vierstufiger Prozess, abgebildet durch vier Qualitäts-häuser. Jedes Haus symbolisiert einen elementaren Wertschöp-fungsschritt im entwicklungsprozess: die transformation von An-forderungen in die nächste detaillierungsstufe.

Haus Was? Wie? Anwendung

Haus I kunden-anforderungen

Qualitäts- merkmale

strategiephase

Haus II Qualitäts-merkmale

design-merkmale

konzeptphase

Haus III design-merkmale

Prozess-variablen

entwicklungs-phase

Haus IV Prozess-variablen

einstell-parameter

serien- einfühung


■ House of Quality


■ Allgemein




R

raff-test

die lebensdaueruntersuchung erfordert die belastung der zu un-tersuchenden Probanden über einen zeitraum - bis der Proband ausgefallen ist. diese Ausfallzeit oder lebensdauer kann durch be-schleunigte Raff-Tests (zeitraffer) verkürzt werden. in der re-gel wird bei raff-tests die beziehung zwischen der Ausfallzeit und einem oder zwei Faktoren (Einflussgrößen) untersucht.


■ lebensdauer ■ HAss ■ HAlt



randomisierung

unter randomisierung wird die zufällige reihenfolge der Versuchs-durchführung in einer doe verstanden. durch randomisierung der Versuchsabfolge werden systematische fehler der Versuchsanord-nung reduziert.




■ Allgemein




recycling

recycling bedeutet die Wiederverwendung bereits verarbeiteter materialien. die Wiedergewinnung von (sekundär-)rohstoffen er-folgt in einem bzw. mehreren schritten.


■ design for disassembly ■ nachhaltigkeit






regelkarte

control chart

Störeinflüsse erhöhen die Streuung eines Prozesses und damit die fehlerwahrscheinlichkeit. regelkarten geben Auskunft darüber, ob ein Prozess frei ist von Störeinflüssen (normalverteilt) bzw. ob er im zeitlichen Verlauf stabil ist. regelkarten sind eine Art Verlaufsdiagramm, welches (gemäß sta-tistischen berechnungen auf basis der normalverteilung) um „ein-griffsgrenzen“ und eine mittelwertlinie erweitert wird.

Mittelwert �


obere Eingri�sgrenze OEG (Mittelwert +3 Standardabweichungen)

untere Eingri�sgrenze UEG (Mittelwert -3 Standardabweichungen)

Zone C

Zone C

Zone B

Zone B

Zone A

Zone A

Abbildung 49: Prinzipieller Aufbau einer Regelkarte

regelkarten sind für variable und attributive daten verfügbar:

Variable Daten(metrische oder Intervalldaten)

Attributive Daten(diskret gezählte Ereignisse)

Binomiale Daten

(Anzahl fehlerhafteEinheiten)

Poisson-Daten

(Anzahl Fehler pro Einheit)

Stichproben

Stichprobenumfang

3 - 5 > 10

Stichprobenumfang

konstant variabel

Stichprobenumfang

konstant variabel1

np -

Kart

e

p - K

arte

u - K

arte

c - K

arte

X un

d R m

-Kar

te

� u

nd R

-Kar

te

� u

nd S

-Kar

te

© H

ellin

g un

d St

orch

Abbildung 50: Auswahl der passenden Regelkarte auf Basis der Datenart


■ Prozessstabilität ■ muster


■ Allgemein




regressionsanalyse

die regressionsanalyse dient der modellierung einer zielvariablen (y) in Abhängigkeit von (einer) eingangsvariablen (x). Je nach komplexität existieren unterschiedliche regressionsverfahren:

■ lineare regression die Ausgangsgröße ist von einem Prädiktor in linearer Weise abhängig (Geradengleichung): y = f(x) = β0 + β1 x

■ Polynomregression die Ausgangsgröße ist von einem Prädiktor in z. b. quadra-tischer Weise abhängig: y = f(x) = β0 + β1 x + β2 x2

■ multiple regression die Ausgangsgröße ist von mehreren Prädiktoren abhängig: y = f(a, b)


■ lineare regression



response surface method

rsm

die response-surface methode ist ein Ansatz zur bestimmung der optimalen faktor-einstellungen durch einen Versuchsplan. diese Art der optimierung erfolgt schrittweise, d. h. es wird bei jedem teilschritt lediglich eine teiluntersuchung durchgeführt. die aufein-anderfolgenden teiluntersuchungen bauen aufeinander auf, sodass eine schrittweise Annäherung an das gesuchte optimum erreicht wird. der mittelpunkt einer jeden teiluntersuchung ist der „center-point“ der Versuchsanordnung.








risikoarten

bei der durchführung eines Hypothesentests wird das irrtumsrisiko festgelegt. Unterschieden werden das α-Risiko und das β-Risiko.

H0 tri�t in Wahrheit

zu

H0 wird beibehalten

Richtige Entscheidung

Richtige

Entscheidung

Irrtum

(β-Risiko)

Irrtum

(α-Risiko)

H0 wird verworfen(H1 wird akzeptiert)

H0 tri�t in Wahrheitnicht zu

Realität

Ents

chei

dung


Abbildung 51: Irrtumsmöglichkeiten allgemein


■ Hypothesentest


■ Allgemein




risikoprioritätszahl

rPz

die kernaussage der fmeA ist die risiko-Prioritätszahl (rPz). Je größer die rPz, desto größer das risiko. die rPz hilft, schwach-stellen zu bewerten und risikoreduzierende maßnahmen zu gene-rieren. zusätzlich enthält sie informationen, ob reaktive oder prä-ventive maßnahmen notwendig sind.

RPZ = Bedeu-tung

· Auftretens-wahrschein-

lichkeit

· Entdeckungs-wahrschein-

lichkeit

Einflussgrößen mit RPZ ≥ 80 müssen mit Sofortmaßnahmen belegt werden. sofortmaßnahmen haben reaktiven oder präventiven cha-rakter. dies ist von der entdeckungswahrscheinlichkeit des risikos abhängig.


■ Fehlermöglichkeits- und Einflussanalsye (FMEA)


■ Allgemein

robustheit

Definitiondie robustheit eines konzeptes (und des zu verwirklichenden sys-tems) ist seine fähigkeit, Veränderungen und nicht gewollten ein-flüssen ohne Anpassung des ursprünglichen Konzeptes (Systems) zu widerstehen.






rolled throughput Yield

rtY, gestufter durchsatzertrag

der rolled throughput Yield beschreibt auf detailliertere Weise die Prozessleistung. er weist den „fehlerfreien geradeauslauf“ eines Prozesses über einen oder insbesondere mehrere Prozessschritte aus.

Auslieferung an den nächsten Prozessschritt bzw. Kunden nach Nacharbeitung. Durch die Nacharbeit entstehen erhöhte Aufwände.

Einmal nachgearbeitete Teile werden nicht mehr im RTY gerechnet - auch in nachfolgenden Prozessschritten nicht.

© H

ellin

g un

d St

orch Nacharbeit

Ausschuss

RTYRolled

Throughput Yield

100% Prozessausbeute

Der RTY zeigt die Prozessausbeute ohne jegliche Form von Nacharbeit in der gesamten Prozessabfolge.

Direkter Verlust eines Prozesses.

Die versteckte FabrikAusschuss und Nacharbeit bilden das Potenzial der Verbesserung.

Abbildung 52: Rolled Throughput Yield, Nacharbeit, Ausschuss (Sankey-Diagramm)


■ kennzahlen


■ Allgemein




S

shainin

dorian shainin entwickelte eine Versuchsmethodik zum umgang mit einer großen Anzahl von faktoren. durch Vorversuche werden diejenigen Einflussgrößen ausgesiebt, welche offensichtlich keine starke Hebelwirkung auf die Problemstellung haben. im theore-tischen ideal stehen am ende der Vorauswahl vier faktoren mit großer Hebelwirkung für eine vollfaktorielle statistische Versuchs-planung zur Verfügung.




■ Allgemein

scAmPer

eine Weiterentwicklung der kopfstandmethode ist die sogenannte scAmPer-methode. dabei wird die Aufgabenstellung nach unter-schiedlichen kriterien „zerlegt“. die Anfangsbuchstaben der krite-rien bilden den methoden-namen bilden:

S - substituteC - combineA - AdaptM - modifyP - PutE - eliminateR - reverse




■ Allgemein




scorecard

eine scorecard dient der zusammenstellung, fixierung und do-kumentation von zentralen ergebnissen eines Arbeitsschritts (eine dfss-Phase).

Design-Scorecard


Konzept-Scorecard

Prozess-Scorecard

Testing-Scorecard

Produktionslenkungsplan

D | Strategiephase

M | Konzeptphase

A | Entwicklungsphase

V | Serienphase

D | Erprobungsphase

Qualitätsmerkmale

Design-Merkmale

Prozessmerkmale

Testmerkmale

Produktionsparameter

Abbildung 53: Die Scorecards im DFSS-Vorgehen


■ design-scorecard ■ konzept-scorecard ■ Prozess-scorecard ■ testing-scorecard ■ Produktionslenkungsplan


■ Allgemein




sechs denkhüte

thinking Hats

die sechs-Hüte strategie von edward debono („thinking Hat strat-egy“) ist eine Weiterentwicklung der Walt-disney-methode und fußt auf den rollen/ farben:

■ Weiß: Analytisches denken konzentration auf tatsachen, Anforderungen und deren errei-chung Assoziation: Weißes blatt

■ Rot: emotionales denken konzentration auf gefühle und meinungen, subjektives emp-finden Assoziation: feuer, Wärme

■ Schwarz: kritisches denken risikobetrachtung, Probleme, skepsis, kritik und Ängste mit-teilen Assoziation: schwarzmalerei

■ Gelb: optimistisches denken formung des best-case szenarios Assoziation: sonnenschein

■ Grün: kreatives, assoziatives denken neue ideen, kreativität Assoziation: Wachstum

■ Blau: ordnendes, moderierendes denken überblick über die Prozesse Assoziation: Himmel


■ kreativitätsmethoden ■ Walt-disney-methode


■ Allgemein




sigma-niveau

sn, z

das sigma-niveau - auch als Prozessgüte bezeichnet - ist eine sta-tistische kennzahl zur beschreibung der fehlerwahrscheinlichkeit. das sigma-niveau gibt den Anteil der normalverteilung (gemessen in standardabweichungen) wieder, der innerhalb einer schranke oder Spezifikation liegt.

Die Fläche unter der Kurveentspricht

dem Ertrag des Prozesses.

© H

ellin

g un

d St

orch

obereSpezi�kations-grenzeOSG

untereSpezi�kations-

grenzeUSG

Mittelwert �

Abbildung 54: Sigma-Niveau

sechs sigma steht für eine fehlerwahrscheinlichkeit von 3,4 fehlern pro 1.000.000 einheiten und damit einer Qualität von 99,99966%.

Best

imm

ung

der D

aten

art

attributive Daten

variable Daten Pp / Ppk

PPMDPMO

Abl

eitu

ng Z

-Wer

t

Prozess-faktor

Sigma- Niveau

SN

Cp / Cpk

© H

ellin

g un

d St

orch

Streuung des Prozesses im Verhältnis zur Spezi�kation

Ausweisen derFehlerhäu�gkeit

Abbildung 55: Vorgehensweisen zur Ermittlung des Sigma-Niveaus


■ z-Wert ■ Prozessfähigkeit


■ einführung




six sigma

bei six sigma handelt es sich um ein methodenpaket zur opti-mierung von Prozessen bzw. Produkten oder dienstleistungen. das ziel ist es dabei, den größten feind eines unternehmens zu be-kämpfen: die Variation von Prozessen. Variation ist in diesem zu-sammenhang gleichzusetzen mit Abweichung. Abweichung vom gewünschten ergebnis ist gleichzusetzen mit erhöhten kosten und daraus resultierender mangelnder Wettbewerbsfähigkeit.

ObereSpezi�kationsgrenze

(OSL)

UntereSpezi�kationsgrenze

(USL)

Prozessstreuung

FehlerfreiheitFehler Fehler©

Hel

ling

und

Stor

ch

Abbildung 56: Prozessstreuung und Spezifikationsgrenzen


■ dmAic ■ design for six sigma


■ einführung




smArt

specific | measureable | attractive | reacheable | time-related

Allgemein sollen zielvorgaben eines Projektes den „smArt-regeln“ genügen:

S specific spezifisch und präzise

M measureable messbare gestaltung

A attractive attraktiv für Projektteam und unternehmen

R reachable erreichbar

T time-related zeitbezogen


■ Projektvertrag


■ Allgemein

standardabweichung

σ (Grundgesamtheit), s (Stichprobe)

die standardabweichung ist ein maß zur beschreibung der streu-ung einer Population. sie beschreibt die mittlere Abweichung aller Werte (einer Population) zum mittelwert.

die ermittlung der standardabweichung ist für quantitative merk-male zulässig. die standardabweichung wird bei grundgesamthei-ten mit dem griechischen Buchstaben σ bezeichnet, für Sticproben mit dem lateinischen s.


■ normalverteilung ■ statistikr


■ Allgemein




standardfehler

standard error, se

die Abweichung zwischen stichprobe und grundgesamtheit wird als Standardfehler bezeichnet. Er definiert sich über die Standard-abweichung σ der Grundgesamtheit.

der standardfehler ist ein streuungsmaß.


■ statistik ■ standardabweichung


■ Allgemein




statistik

statistik bietet die möglichkeit der effektiven und objektiven be-schreibung von zusammenhängen. statistik ermöglicht auf dieser basis bewertungen, rückschlüsse und entscheidungen. sie basiert auf umfassenden und möglichst hochwertigen/ aussagekräftigen daten und datenarten.

statistik bietet die möglichkeit des rückschlusses von einer teil-menge auf die grundgesamtheit. die stichprobenerfasssung bietet einen effektiven Weg, um informationen zu erlangen. dabei ist un-bedingt darauf zu achten, dass die stichprobe ein repräsentatives Abbild der grundgesamtheit darstellt.

Grundgesamtheit(Xi, µ, σ)

Beschreibung und Zusammenfassungder Stichprobe: Deskriptive Statistik

Prognose über die Grundgesamtheit:Induktive Statistik

Stichprobe(xi, �, s)© H

elling und Storch

Abbildung 57: Der Grundgedanke der Statistik ist das Beschreiben einer Stichprobe und

der Rückschluß auf die Grundgesamtheit

xi Werte der Stichprobe

� Mittelwert der Stichprobe

s Standardabweichung der Stichprobe

X Werte der Grundgesamtheit

μ Mittelwert der Grundgesamtheit

σ Standardabweichung der Grundgesamtheit

die Abweichung zwischen stichprobe und grundgesamtheit wird als standardfehler (se) bezeichnet.


■ normalverteilung ■ datenarten ■ standardfehler


■ Allgemein




statistische Versuchsplanung

design of experiments, doe

die statistische Versuchsplanung (doe) ist ein effektives Verfahren zur objektiven bewertung von faktoren in bezug auf ein gewünsch-tes ergebnis. sie kann auf Produkte, Prozesse und dienstleistun-gen angewendet werden. grundlage der modellierung bildet das Verfahren und das design. der klassische Vertreter ist die Vollfak-torielle doe.

Verfahren Designs

■ Allgemeine doe ■ response surface methode

(rsm) ■ evolutionary operation

(eVoP)

■ Vollfaktorielles design ■ teilfaktorielles design ■ central composed design

(ccd) ■ d-optimales design

für die Auswertung werden die Wirkungen betrachtet:

■ Hauptwirkungen: Wie groß ist die Wirkung des einzelnen fak-tors auf das ergebnis?

■ Wechselwirkungen: Wie stark interagieren die faktoren mitei-nander? unterschieden werden Wechselwirkungen 1. ordnung (Ab, Ac, bc) und 2. ordnung (Abc).


■ Vollfaktorielle doe


■ Allgemein




stichprobe

eine stichprobe ist eine teilmenge der grundgesamtheit. das Prin-zip der zufälligen stichprobe bedeutet, dass alle Probanden einer grundgesamtheit die gleiche chance haben in der stichprobe er-fasst zu werden. die Wahrscheinlichkeit pro Proband ist dabei klei-ner 1.

stichproben weisen gegenüber der grundgesamtheit Abweichun-gen auf. Allgemein gilt: Je größer die stichprobe, desto geringer die Abweichung.

Grundgesamtheit(Xi, µ, σ)

Beschreibung und Zusammenfassungder Stichprobe: Deskriptive Statistik

Prognose über die Grundgesamtheit:Induktive Statistik

Stichprobe(xi, �, s)© H

elling und Storch

Abbildung 58: Der Grundgedanke der Statistik ist das Beschreiben einer Stichprobe und

der Rückschluß auf die Grundgesamtheit

xi Werte der Stichprobe

� Mittelwert der Stichprobe

s Standardabweichung der Stichprobe

X Werte der Grundgesamtheit

μ Mittelwert der Grundgesamtheit

σ Standardabweichung der Grundgesamtheit


■ statistik ■ standardfehler


■ Allgemein




stichprobenumfang

n, n

Wird eine stichprobe stellvertretend für eine grundgesamtheit in einem Prozess gezogen, ist die Aussage der stichprobe nur bedingt auf die grundgesamtheit übertragbar. der minimale stichproben-umfang n kann bei vorgegebenem Konfidenzniveau α und einem definiertem Konfidenzband berechnet werden.


■ stichprobe ■ Konfidenzintervall


■ Allgemein

stimulus

die conjoint-Analyse hat zum ziel, die Ausprägung von unter-schiedlichen Produkteigenschaften zu ermitteln und ihre bedeu-tung für kunden darzustellen. Wenn - wie in der design for six Sigma Define Phase - die Zusammensetzung der Produkteigen-schaften hypothetisch erfolgt, da in aller regel kein reales Produkt zu diesem zeitpunkt existiert., wird anstelle des Poduktdesigns der begriff „stimulus“ verwendet.


■ conjoint-Analyse ■ idealpunktmodell ■ linear-/ Vekormodell






Stratifikation

Die Stratifikation ist ein Muster in einer Regelkarte:15 aufeinanderfolgende Werte liegen in den zonen A.


■ muster


■ Alle Phasen

strukturanalyse

die strukturanalyse ist teil der systemanalyse und zerlegt ein sys-tem in die zu betrachtenden elemente, die sogenannten system-elemente. diese werden in einer baumstruktur dargestellt (struk-turbaum) und umfassen alle bestandteile, die zur erfüllung der Aufgabenstellung notwendig sind.

Fahrzeug


System

Lenkung

Bremse

Subsystem(Systemelemente

1. Ebenen)

Systemelement(Systemelemente

2. Ebenen)

Lenkgestänge

Servoverstärker

Radaufhängung

Bremseinheit

Verstärker

Komponenten-ebene

Getriebe

Pumpe

Steuereinheit

Sensoren

Abbildung 59: Beispiel zur Strukturanalyse

eine weitere darstellungsform ist das blockschaltbild: Hier werden systemelemente und ihre Wirkung aufeinander sowie die zugehö-rigen systemgrenzen dargestellt. die so angeordnete struktur zielt auf die darstellung Wirkzusammenhänge ab.


■ systemanalyse ■ funktionsanalyse ■ blockschaltbild






system

eine Ansammlung von einheiten, die sinn- oder zweckgebunden wirkt bzw. wechselwirkt. die zweckbindung kann z. b. die reali-sierung einer funktion und damit die erfüllung einer Anforderung sein.

Hauptsystem(zweckgebundene) Anhäufung und kopplung von elementen zur bereitstellung eines ergebnisses. ein system leistet die transformation zwischen Anforderungen und ergebnis (oder effekt) durch eine Ansammlung von funktionen.

Subsystemteilelemente eines systems mit abgegrenzten Aufgaben oder Anforderungen. subsysteme bestehen aus elementen bzw. können, je nach komplexität des systems, selbst bereits ein systemelement darstellen. ein subsystem ist für die bereitstellung einer funktion oder teilfunktion verantwortlich.

Input



Hauptfunktion

Transformation

Energie

Material

Information

Energie

Material

Information

Output


Abbildung 60: Schematische Darstellung eines Systems


■ systemanalyse






systemanalyse

das ziel der systemanalyse ist die klare umschreibung des entwick-lungsumfanges und der zugehörigen schnittstellen. dies erfolgt auf zwei ebenen durch die struktur- und die funktionsanalyse:

die Strukturanalyse beschreibt die Anzahl der einheiten. die Funk-tionsanalyse umschreibt die funktionalität und die aus funktiona-lität und einheiten entstehenden Wechselwirkungen und beziehun-gen.

die systemanalyse vollzieht schrittweise die transformation von funktionalen Anforderungen zum system. dazu werden unter-schiedliche Vorgehensweisen bzw. Hilfsmittel genutzt:

■ Input-Output-Diagramm ■ Baumstruktur ■ Blockschaltbild ■ Parameterdiagramm


■ input-output-diagramm ■ baumstruktur ■ blockschaltbild ■ Parameter-diagramm






T

teamentwicklung

bruce tuckman beschreibt die entwicklung von teams in vier stu-fen, die einen wesentlichen Einfluss auf das inhaltliche Arbeiten von teams haben: storming - norming - forming - Performing.

Leistungs-stufe

(Performing Phase)

Standardisierungs-stufe

(Norming Phase)

Kon�iktstufe(Storming Phase)

Orientierungsstufe(Forming Phase)

Identi�kation mit Thema,Rahmenbedingungen,

Konsequenzen

Stellung innerhalb der Gruppe,Gewinner-Verlierer-Situation,

emotionale Diskussion

De�nition und Akzeptanz von Regeln,Beschreibung des Wegs zum Ziel,

konsensorientierte Diskussion

Atmosphäre der O�enheit/ des Vertrauens,Produktivität geht vor Emotionalität,

Entstehung von Synergiee�ekten

StufeEntwicklungsschritt Beschreibung

Vollständige Übernahmeder Verantwortung für die Aufgabe

De�nition und Akzeptanz derTeamstrukturen

Abgleich derStellung imTeam

PersönlicheMotivation


Abbildung 61: Stufen der Teamentwicklung


■ Allgemein




teilfaktorielle doe

durch eine teilfaktorielle Versuchsanordnung werden nicht mehr alle kombinatorisch vorhandenen Versuche durchgeführt, wodurch der Versuchsaufwand (Dauer, Kosten etc.) signifikant reduziert wird. Allerdings kommt es in der ergebniszuordnung zu unschärfen (Vermengungen). durch die Vermengung von faktoren gehen in-formationen verloren.


■ statistische Versuchsplanung ■ Vollfaktorielle doe


■ Allgemein

testing

„testing“ ist ein englischsprachiger, gängiger fachbegriff für den gesamtprozess des testens. das testing dient der überprüfung, ob eine funktion die an sie gestellten Anforderungen erfüllt. die funktion wird dabei stets getestet bezüglich ihrer Ausprägung (funktion, reife) und über die Nutzungsdauer (lebensdauer).darüber hinaus sind stets umgebungs- und rahmenbedingungen durch den testumfang abzudecken.Die einzelnen Testergebnisse („bestanden | passed“ oder „nicht be-standen | failed“) dienen mit ihren Erkenntnissen der Fehlerbehe-bung.


■ testmerkmal ■ testing-scorecard


■ Analyse Phase/ entwicklungsphase ■ design Phase/ erprobungsphase




testing-scorecard

die testing-scorecard dient der zusammenfassung der testmerk-male am ende der dfss Analyse Phase/ entwicklungsphase. sie stellt die dokumentation eines zentralen Arbeitsergebnisses die-ser Phase dar und dient als unmittelbarer input für die dfss er-prpbungsphase (design-Phase).


■ Prozess-scorecard



testmerkmal

ein testmerkmal ist ein Prozessmerkmal, das für die Absicherung (testing) ausgewählt ist. ein solches merkmal bzw. die mit ihm ver-bundene funktion wird mittels geeigneter testverfahren auf funk-tionalität und lebensdauer überprüft.


■ Prozessmerkmal ■ testing ■ testing-scorecard



time to market

ttm

mit „time to market“ (ttm) wird die zeitspanne vom beginn der Produktentwicklung bis zur Platzierung des Produkts am markt be-zeichnet. diese zeit kann durch die dfss-Anwendung deutlich re-duziert werden.




Design, Entwicklung Änderungen

DFSS-Entwicklung

Planung

Standard-Entwicklung

40-50%schnellererMarktgang

Markteinführung

Markteinführung

Abbildung 62: Reduktion der Time to Market durch DFSS


■ design for six sigma


■ einführung




total Variation

tV, gesamtstreuung

die gesamtstreuung (total Variation tV) eines messsystems be-rechnet sich aus der teilevariation und dem ergebnis der gage r&r studie.


■ gage r&r ■ Part Variation


■ Allgemein

trend

ein trend ist ein muster in einer regelkarte:mindestens sechs aufeinanderfolgende Werte weisen eine steigen-de oder fallende tendenz auf.


■ muster


■ Alle Phasen




triz

Theorie des erfinderischen Problemlösens

Die Theorie des erfinderischen Problemlösens (TRIZ) beschreibt die systematik des entwickelns von lösungswegen, es ist eine metho-de zur beseitigung funktionaler Widersprüche. dabei werden keine „fertigen“ lösungen ausgearbeitet, sondern vielmehr lösungsan-sätze, technologische Prinzipien bzw. denkrichtungen zur überwin-dung der psychologischen trägheit angeboten.

Spezi�schesProblem

© H

ellin

g un

d St

orch

Standard-problem

Standard-lösung

Spezi�scheLösung

Abstraktion

Anwendung

Transformationin den

Standardbereich

Rücktransformationin den

Anwendungsbereich

TRIZ: Lösung im Standardbereich

TRIZ-Prinzipien

TRIZ-Parameter

Abbildung 63: Prinzipielle Vorgehensweise von TRIZ

in Abhängigkeit des innovationsgrades (fünf klassen), hät triz im wesentlichen drei Ansätze für die Problemlösung bzw. zielerrei-chung vor:Anhand von standardparametern und -prinzipien gibt triz Aus-kunft darüber, ob ein Problem generell lösbar/ ein ziel generell er-reichbar ist: Hierfür stehen die Widerspruchsmatrix (39 technischen Parameter und 40 innovationsprinzipien; Problemlösung innerhalb des systems) und die vier separationsprinzipien (zeitliche separa-tion, räumliche separation, Phasen-transition, überführung in das nächst höhere system; Problemlösung außerhalb des systems) zur Verfügung. ist unter den standardlösungen keine passende lösung verfügbar, dann sind die ziel werde nur dann erreichbar bzw. kon-flikte nur dann auflösbar, wenn mittels Erfindung und Forschung eigene, neue Wege gefunden werden.


■ lebenszyklus ■ 8 systemregeln ■ idealität ■ innovationsgrad ■ Widerspruchsmatrix ■ 4 separationsprinzipien






U

überlebenswahrscheinlichkeit

R(t) = 1 - F(t)

mit r(t) überlebenswahrscheinlichkeit

f(t) Ausfallwahrscheinlichkeit


■ zuverlässigkeit ■ lebensdauer



umfrage

sollen informationen aus einer großen Anzahl von Personen ermit-telt werden, stellt die Umfrage eine möglichkeit dar. diese Art der befragung basiert in aller regel auf einem fragebogen, der den Personen verfügbar gemacht wird.


■ kundenanforderung






unabhängigkeitsaxiom

im rahmen der Produkt-/ dienstleistungsentwicklung wird der größtmögliche grad an unabhängigkeit zwischen Anforderungen und den sie erfüllenden merkmalen angestrebt (vgl. Quality func-tion deployment bzw. Axiomatic design). in diesem zusammen-hang werden drei sogenannte kopplungsgrade unterschieden: cou-pled (widersprüchliche kopplung), decoupled (tolerierte kopplung), uncoupled (keine kopplung).


■ Axiomatic design ■ kopplung ■ informationsaxiom


■ Allgemein




ursache-Wirkungs-diagramm

uW-diagramm, fischgrätendiagramm, ishikawa-diagramm

das ursache-Wirkungs-diagramm dient zur systematischen und vollständigen ermittlung von Problemursachen sowie zur anschlie-ßenden Prozessanalyse. es werden die möglichen ursachen, die eine bestimmte Wirkung auslösen, in Haupt- und nebenursachen zerlegt. Anschließend folgt eine grafische Strukturierung der Ursa-chen, um eine übersichtliche gesamtbetrachtung zu ermöglichen.

Wirkung

Kategorie Kategorie

Kategorie Kategorie

Ursache

UrsacheUrsache

Ursache

Ursache

Ursache Ursache


Abbildung 64: Ursache-Wirkungs-Diagramm (Fischgräten-/ Ishikawa-Diagramm)


■ 5m-methode ■ komponentenmethode ■ Abc-Analyse


■ Allgemein




use case

ein use case ist ein Anwendungsfall, der einen kundennahen ein-satz abbildet. er dient dem realitätsnahen testen und bündelt ver-schiedene einstellungen und rahmenbedingungen.


■ testing






V

Vektormodell

linearmodell

siehe linearmodell.


■ linearmodell



Verkopplung

funktionale Anforderungen (fA) werden durch merkmale bestimmt. Wirkt ein merkmal nur auf eine funktionale Anforderung, handelt es sich um ein nicht-gekoppeltes system. Wirkt ein merkmal auf mehrere funktionale Anforderungen, handelt es sich um ein ge-koppeltes system. dabei werden verschiedene formen der kopp-lung unterschieden.

ENTKOPPELT

Funktionale Anforderung 1


GEKOPPELT

Design-Variable 1

Design-Variable 2



Design-Variable 1

Design-Variable 2


Abbildung 65: Nicht gekoppelte und gekoppelte Systeme


■ komplexität






Verify Phase

serienphase

die Verify-Phase (serienphase) dient der Vorbereitung der (re-)Produktion des neuen Produktes: der Produktionsprozess erfüllt die an ihn gestellten leistungs-, kosten- und Qualitätsanforderungen. folgende Vorgehensschritte werden durchlaufen:

■ Auflistung der Anforderungen und Prozessgestaltung ■ ermittlung der Prozesskontrollen ■ ermittlung der Prozessrisiken ■ beurteilung des Prozesses ■ optimierung des Prozesses ■ Absicherung nach optimierung ■ Projektcontrolling/ durchführung des Projektabschlusses


Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view

Phas

e Ex

it Re

view











Phas

e Ex

it Re

view

/ Pro

jekt

absc

hlus

s

Proj

ekta

uftr

ag







■ design Phase/ serienphase




Verlaufsdiagramm

liniendiagramm

ein Verlaufs-/ liniendiagramm stellt einen kontinuierlichen Verlauf oder trend eines merkmals dar. Verlaufsdiagramme werden insbe-sondere für die darstellung der informationen in zeitlicher Abfolge verwendet, sowie für die anschließende Auswertung der daten hin-sichtlich trends oder mustern. das Verlaufsdiagramm hilft, sich auf die wirklich wichtigen Veränderungen im Prozess zu konzentrieren.

5 10 15 20 25

50

100


Abbildung 67: Verlaufsdiagramm


■ regelkarte



Viererlauf

der Viererlauf ist ein muster in einer regelkarte:Vier von fünf Werten liegen in der zone b oder c einer seite.


■ muster


■ Allgemein




Voice of the customer

Voc, stimme des kunden

die stimme des kunden (Voice oft he customer; Voc) zu verneh-men bedeutet, die Anforderungen des marktes - die kundenwün-sche - zu verstehen. kundenwünsche sind Vorstellungen dessen, was ein kunde zur befriedigung seiner bedürfnisse benötigt.


■ kano-modell ■ kundenanforderung



Vollfaktorielle doe

das nk-modell umfasst eine Versuchsanordnung mit n faktorstufen (einstellungen) und k faktoren. Werden alle daraus resultierenden kombinationen experimentell erfasst und ausgewertet, handelt es sich um eine Vollfaktorielle Versuchsplanung (doe). die Anzahl der Versuche beträgt nk.




■ Allgemein




W

Walt-disney-methode

in einer diskussion werden verschiedene rollen vergeben, welche Personen aus unterschiedlicher sicht eine Aufgabenstellung disku-tieren lassen:

■ der träumer (dreamer) ■ der realist (realist) ■ der kritiker (critic) ■ neutraler beobachter

die teilnehmer diskutieren aus der jeweiligen rolle heraus die Auf-gabenstellung soweit, dass ein von allen teilnehmern vertretener standpunkt erzeugt wurde.

eine Weiterentwicklung dieser technik ist die sechs-Hüte strategie von edward debono („thinking Hat strategy“).




■ Allgemein




Wechselwirkung

AllgemeinWirkung zwischen zwei faktoren.

Im Kontext ■ Wechselwirkungen verschiedenster Art sind im rahmen der

statistischen Versuchsplanung bedeutsam. ■ Wechselwirkungen zwischen design-Variablen und funktio-

nalen Anforderungen sind um rahmen der konzeptbeurteilung von bedeutung.


■ statistische Versuchsplanung ■ design of experiments ■ komplexität






Weibull-Verteilung

die Weibull-Verteilung ist eine stetige Verteilung, die z. b. zur be-schreibung von lebensdauern verwendet wird. tatsächlich ist die sie die am häufigsten verwendete Verteilungsform bei der Lebens-daueruntersuchung bzw. bei der Bestimmung von Ausfallhäufigkei-ten. die dichtefunktion der Weibull-Verteilung lautet:

f(t) = b

∙ ( t )b-1

∙e-(t/T)b

T T

mit f(t) Dichtefunktion

b Formparameter steigung der Ausgleichsgeraden

t Lebensdauervariable

(einheit, in der die lebensdauer gemessen werden

soll, z. b. schaltzyklen, lastwechsel, laufzeit, etc.)

t Mittlere (Charakteristische) Lebensdauer


■ zuverlässigkeit ■ lebensdauer






Widerspruchsmatrix

bei Widersprüchen wird im triz die sogenannte Widerspruchsma-trix als Herleitung für mögliche lösungsansätze verwendet. sie be-ruht auf zwei zentralen elementen: den 39 technischen Parame-tern und den 40 innovationsprinzipien.

Die Problemstellung des spezifischen Projektes wird auf die Stan-dardparameter abstrahiert, zu denen Altschuller standardlösungen (innerhalb des systems) anbietet. zur Ablesung der standardlö-sungen in Abhängigkeit der beiden Konfliktparameter dient die so-genannte Widerspruchsmatrix.


■ triz ■ 39 technische Parameter ■ 40 innovationsprinzipien






Wirkkette

eine Wirkkette zeigt die beziehung eines elements zu weiteren ele-menten in direkter und indirekter linie. die Wirkkettenbetrachtung ist imstande, die beziehung zwischen stellhebeln und zielgrößen (effekten) zu visualisieren. dadurch kann z. b. eine konstruktions-änderung vollumfänglich in ihren Auswirkungen analysiert werden.


Anforderung Funktion Stellhebel Komponente

Anforderung

Funktion

Funktion

Stellhebel

Stellhebel

Stellhebel

Stellhebel

Komponente

Komponente

Komponente

Komponente

Komponente

Abbildung 68: Wirkkettenbetrachtung am Beispiel eines Fahrzeug






X

�-r-regelkarte

die �-r-regelkarte ist eine regelkarte für kontinuierliche merkma-le.


■ regelkarte


■ Allgemein

x-rm-regelkarte

die x-rm-regelkarte ist eine regelkarte für kontinuierliche merk-male.


■ regelkarte


■ Allgemein




Y

Yellow belt

Yb

ein six sigma Yellow belt kennt die dmAdV-methodik in Wirkweise und Ablauf. Ausgewählte Tools sind ihm geläufig, um in Design for six sigma Projekten tatkräftig mitzuarbeiten oder die methode auf führungsebene zu begleiten. die eigenständige und vollständige durchführung von design for six sigma Projekten ist dem Yellow belt nicht möglich.


YELLOW BELT

CHAMPION

CONTROLLER


MASTER BLACK BELT















■ green belt ■ black belt


■ Allgemein




Yield

Y

der ertrag (Yield) ist die Anzahl der produzierten gut-einheiten im Verhältnis zur eingebrachten materialmenge (eingebrachte einhei-ten). mangelnde Prozessfähigkeiten, Ausschuss durch rüstvorgän-ge oder Produktumstellung vermindern den ertrag.


■ rolled troughput Yield


■ Allgemein




Z

z-tabelle

die z-tabelle ist ein tabellenwerk der standardnormalverteilung. es gibt die flächenwerte unter der Verteilungskurve tabellarisch aus.


■ z-Wert ■ sigma-niveau ■ normalverteilung


■ Allgemein

z-Wert

der z-Wert entspricht dem sigma-niveau (sn). es kann über eine z-tabelle die fehlerwahrscheinlichkeit abgeleitet werden.


■ sigma-niveau ■ z-tabelle


■ Allgemein




zehner-regel der Änderungskosten

Je früher im Produktentstehungsprozess methoden zur fehlerver-meidung eingesetzt werden, desto geringer sind die zu erwarten-den Änderungskosten.

Zeit

Fehl

erko

sten

85% aller Fehler treten hier auf.

Die meisten Fehler werden hier entdeckt und behoben.

1€10 €

100 €

1000 € Einsparpotenzial

Fehlerbehebung

Fehlerkosten

Fehlerprävention

Konzeption Entwicklung Konstruktion Erprobung Fertigung Nutzung

© H

ellin

g un

d Sto

rch

Abbildung 70: Die „Zehner-Regel“ der Änderungskosten


■ einführung

zentralpunkt

in der statistischen Versuchsplanung setzt ein 2k-modell lineare zu-sammenhänge voraus. Werden nichtlineare Verhältnisse vermutet, muss ein zentralpunkt eingefügt werden. durch den zentralpunkt kann abgeleitet werden, ob die faktoren lineare oder nicht-lineare effekte effekte aufweisen.




■ improve Phase




zig-zAg

das zig-zAg ist ein Vorgehen im rahmen des Aximatic design. im zick-zack werden werden Anforderungen schritt für schritt de-komponiert. das Ableiten eines merkmals ist dabei der zig-schritt („voewärts“), das detaillieren (Ableiten von sub-funktionen, „rück-wärts“) wird durch den zAg-schritt beschrieben.


FA

FA FA

FA FA

DM

DM DM

DM DM

Funktionsdomäne Physikalische Domäne

Die Kundenanforderungen sind durch ein vollständiges Funktionales System beschrieben.

Das Funktionale System ist auf physikalischer Ebene parametriert.

ZIG

ZIG

ZIG

ZAG

ZAG

GewichteteKundenanforderung

FunktionaleAnforderungen (FA)

Design-Merkmale (DM)

Hauptfunktion

Sub-funktion

Detailfunktion

Abbildung 71: Das ZIG-ZAG-Vorgehen des Axiomatic Design


■ Axiomatic design


■ Allgemein

zuverlässigkeit

Zuverlässigkeit definiert sich als Maß für ein technisches Produkt, in einem vorgegebenen Zeitraum unter definierten Bedingungen nicht auszufallen.


■ lebensdauer ■ funktionsnachweis ■ badewannenkurve






zweierlauf

der zweierlauf ist ein muster in einer regelkarte:zwei von drei Werten liegen in der zone c von einer oder beiden seiten.


■ muster


■ Allgemein

§Markenrechtliche HinweiseMicrosoft Excel, Microsoft Power Point, Microsoft Word, Microsoft Outlook, Microsoft Office sind eingetragene Warenzeichen der microsoft corporation. Adobe reader ist ein eingetra-genes Warenzeichen der Adobe corporation. minitab ist ein eingetragenes Warenzeichen der minitab corporation uk.

§HaftungsausschlussAlle oben genannten Produkte, marken und firmen werden lediglich zu zwecken der Veran-schaulichung genannt. eine weitere beziehung zu den o. g. marken und firmen besteht nicht. ein rechtsanspruch gegen Helling und storch gbr in zusammenhang mit der nutzung der o. g. Produkte ist ausgeschlossen. die inhalte dieser lerneinheit wurden mit größter sorgfalt erstellt. Wir bitten um Verständnis dafür, dass Helling und storch gbr keine gewähr für die richtigkeit übernehmen kann. ein rechtsanspruch gegen Helling und storch gbr ist daher ausgeschlossen.Die verwendeten Beispiele und Fallstudien sind fiktive Beispiele und stehen in keinem Zu-sammenhang zu real existierenden Produkten, firmen oder behörden. die etwaigen darstel-lungen von Produkten, Prozessen oder Vorgängen sind frei erfunden. die Verwendung dieser beispiele dient lediglich der Veranschaulichung von methodischen Abläufen.

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