Das Lean Six Sigma Toolbook
Mehr als 100 Werkzeuge zur Verbesserung der Prozessgeschwindigkeit und -qualität
Zusammenfassung
Die Referenz zum Verständnis der Konzepte und Werkzeuge von Lean Six Sigma: Six Sigma ist ein statistisches Qualitätsziel und zugleich ein Instrument des Qualitätsmanagements. Ausgangspunkt dieser auf Effizienz und Qualität ausgerichteten Methode ist die Zieldefinition. Danach wird die Fehlerabweichung von diesem Idealziel ermittelt. Ihr Kernelement ist also die Beschreibung, Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung von Geschäftsprozessen unter anderem mit statistischen Mitteln. Dabei orientieren sich die Ziele an Prozesskennzahlen eines Unternehmens und an den Kundenbedürfnissen.
In diesem Buch werden alle wichtigen Werkzeuge zur Anwendung von Lean Six Sigma vorgestellt und systematisch auf ihre Einsatzgebiete hin eingeordnet. Detaillierte Erläuterungen helfen zu verstehen, welches Werkzeug wann, wie und warum einzusetzen ist.
Aus dem Inhalt:
- Voice of the Customer
- Wertstromanalyse und Prozessflussdiagramme
- Datenerhebung und Abweichungsanalysen
- Fehlerursachen identifizieren und verifizieren
- Minderung der Durchlaufzeiten und der nicht-wertschöpfenden Kosten
- Komplexität und Komplexitätsanalyse
- Auswahl und Pilotierung von Lösungen
Michael L. George ist Chairman der George Group, der weltweit führenden Six-Sigma-Beratung. David Rowlands ist Vice President für Six Sigma bei der North American Solution Group, einer Division von Xerox. Marc Pice und John Maxey sind Mitarbeiter der George Group.
Die Übersetzung dieses Buchs wurde vom Six-Sigma-Experten Dirk Dose, Partner bei der PPI AG (www.sixsigma.de), und seinem Team vorgenommen. Er verfügt über umfangreiche Beratungspraxis mit Prozessoptimierungsprojekten, bei denen Six Sigma zur Verbesserung von Geschäftsprozessen eingesetzt wurde.
Lean Six Sigma ist eine der führenden Techniken zur Maximierung der Prozesseffizienz und zur Steuerung jedes Schritts eines Geschäftsprozesses. Mit dem Lean Six Sigma Toolbook werden Sie entdecken, wie Sie Ihr Unternehmen auf ein neues Niveau der Wettbewerbsfähigkeit heben können.
- I–VIII Titelei/Inhaltsverzeichnis I–VIII
- 1–26 1. DMAIC als Methode zur Verbesserung von Geschwindigkeit, Qualität und Kosten 1–26
- 1.1 Define
- 1.2 Measure
- 1.3 Analyze
- 1.4 Improve
- 1.5 Control
- 1.6 Kaizen DMAIC
- 1.7 Projektauswahl
- 27–32 2. Mit Ideen arbeiten 27–32
- 2.1 Brainstorming
- 2.2 Affinitätsdiagramme
- 2.3 Multivoting
- 33–53 3. Wertstromanalyse und Prozessflussdiagramme 33–53
- 3.1 Prozessaufnahme
- 3.2 Prozessbeobachtung
- 3.3 SIPOC
- 3.4 Schritte einer Prozessdarstellung
- 3.5 Arbeitsablaufdiagramm (Spaghettidiagramm)
- 3.6 Flussdiagramm (Swimlane-Diagramm)
- 3.7 Grundlagen der Wertstromanalyse (Value Stream Map)
- 3.8 Symbole der Wertstromanalyse
- 3.9 Wertanalyse
- 3.10 Zeitanalyse
- 3.11 Taktzeitdiagramm (Value-add Chart)
- 54–67 4. Voice of the Customer (VOC) – Stimme des Kunden 54–67
- 4.1 Kundensegmentierung
- 4.2 VOC-Erhebung: Interview
- 4.3 VOC-Erhebung: Vor-Ort-Beobachtung
- 4.4 VOC-Erhebung: Fokusgruppen
- 4.5 VOC-Erhebung: Umfragen
- 4.6 Kano-Analyse
- 4.7 Entwicklung von kritischen Qualitätsmerkmalen
- 68–101 5. Datenerhebung 68–101
- 5.1 Datenarten
- 5.2 Input- vs. Output-Daten
- 5.3 Datensammelplan
- 5.4 Messgrößenauswahlmatrix
- 5.5 Schichtungsfaktoren
- 5.6 Operationale Definition
- 5.7 Einschränkungen bei der Verwendung bereits vorhandener Daten
- 5.8 Erstellung eines Kontrollblattes
- 5.9 Einfaches Kontrollblatt
- 5.10 Häufigkeitsdiagramm-Kontrollblatt
- 5.11 Laufzettel
- 5.12 Positions-Kontrollblatt
- 5.13 Grundlagen der Stichprobenentnahme
- 5.14 Einflussgrößen bei der Auswahl der Stichprobe
- 5.15 Datensammlung für stabile Zeitreihen und Grundgesamtheiten
- 5.16 Formeln zur Bestimmung der minimalen Stichprobengröße (Grundgesamtheit oder stabiler Prozess)
- 5.17 Messsystem-Analyse und Gage R&R-Einleitung
- 5.18 Gage R&R: Datensammlung
- 5.19 Interpretation der Gage R&R-Ergebnisse
- 5.20 MSA: Bewertung der Messabweichung
- 5.21 MSA: Bewertung der Stabilität
- 5.22 MSA: Unterscheidungsauswertung
- 5.23 MSA für attributive/diskrete Daten
- 102–114 6. Deskriptive Statisik und grafische Darstellung 102–114
- 6.1 Statistische Grundregeln
- 6.2 Lageparameter (Mittelwert, Median, Modus)
- 6.3 Streuungsparameter (Spannweite, Varianz, Standardabweichung)
- 6.4 Boxplots
- 6.5 Häufigkeitsdiagramm (Histogramm)
- 6.6 Normalverteilung
- 6.7 Nicht-Normalverteilungen und Zentraler Grenzwertsatz
- 115–137 7. Abweichungsanalysen (Varianz) 115–137
- 7.1 Überprüfung von Abweichungskonzepten
- 7.2 Zeitreihendiagramme
- 7.3 Grundlagen von Regelkarten
- 7.4 Auswahl einer Regelkarte
- 7.5 Regelkarten für stetige Daten
- 7.6 Bildung von Untergruppen für stetige Daten
- 7.7 Eingriffsgrenzen für stetige Daten
- 7.8 Faktoren für Regelkartenformeln
- 7.9 Erstellen einer ImR-Regelkarte
- 7.10 Erstellen von X, R- oder X, S- Regelkarten
- 7.11 Regelkarten für diskrete Daten
- 7.12 Erstellen von p-, np-, und u-Regelkarten
- 7.13 Formeln für Eingriffsgrenzen bei diskreten Daten
- 7.14 Annahmen für die Interpretation von Regelkarten
- 7.15 Interpretation von Regelkarten (Tests für Abweichungen mit speziellen Ursachen)
- 7.16 Hintergrund der Prozessfähigkeitsberechnung
- 7.17 Verwechslung der kurzfristigen und der langfristigen Prozessfähigkeitsberechnung
- 7.18 Prozessfähigkeitsberechnung
- 138–191 8. Ursachen identifizieren und verifizieren 138–191
- Teil A: Identifizierung möglicher Ursachen
- 8.1 Pareto-Diagramm
- 8.2 Die 5 Warum
- 8.3 Ursache-Wirkungs-Diagramm (Fischgräten- oder Ishikawa-Diagramm)
- 8.4 C&E-Matrix (Ursachen- und Wirkungs-Matrix)
- Teil B: Verifizierung der Kernursachen und ihren Auswirkungen
- 8.5 Datengruppierung
- 8.6 Tests von Quick Wins oder offensichtlichen Lösungen
- 8.7 Streudiagramm
- 8.8 Hypothesentests: Überblick
- 8.9 Konfidenzintervalle
- 8.10 Typ I- und Typ II-Fehler, Konfidenz, Stärke und p-Werte
- 8.11 Konfidenzintervalle und Stichprobengröße
- 8.12 t-test: Überblick
- 8.13 t-Test: Ein-Stichprobentest
- 8.14 t-Test: Zwei-Stichprobentest
- 8.15 Korrelationsanalyse: Übersicht
- 8.16 Korrelationskoeffizient
- 8.17 Regression: Übersicht
- 8.18 Einfache lineare Regression
- 8.19 Multiple Regression
- 8.20 ANOVA (Varianzanalyse)
- 8.21 One-way ANOVA
- 8.22 Freiheitsgrade
- 8.23 ANOVA-Annahmen
- 8.24 Two-way ANOVA
- 8.25 Chi-Quadrat Test
- 8.26 Design of Experiments (DOE): Notation und Bedingungen der Statistischen Versuchsplanung
- 8.27 Vorbereitung eines Versuchsplans
- 8.28 DOE: Vollfaktoriell vs. teilfaktoriell (und Notationen)
- 8.29 Interpretation der DOE-Ergebnisse
- 8.30 Residuenanalyse in Hypothesentests
- 192–232 9. Minderung der Durchlaufzeiten und der nicht-wertschöpfenden Kosten 192–232
- 9.1 Grundkonzepte für „Lean“
- 9.2 Zeit-Effizienz-Metriken
- 9.3 Zeitfallen vs. Kapazitätsengpässe
- 9.4 Identifikation von Zeitfallen und Kapazitätsengpässen
- 9.5 Übersicht der 5S
- 9.6 Implementierung des 5S
- 9.7 Generisches „Pull-System“
- 9.8 Wiederbeschaffungsorientierte Pull-Systeme
- 9.9 Nachschubsystem mit zwei Behältern
- 9.10 Berechnung der kleinsten sicheren Losgröße
- 9.11 4-Stufen-Modell zur Rüstzeitreduktion (Four Step Rapid Setup)
- 9.12 Anpassung des 4-Stufen-Modells zur Rüstzeitreduktion von Dienstleistungsprozessen
- 9.13 Total Productive Maintenance (TPM)
- 9.14 Fehleraufdeckung und Fehlervermeidung (Poka-yoke)
- 9.15 Gestaltungsgrundsätze zur Ausbalancierung der Arbeitsverteilung
- 9.16 Optimierung von Arbeitsplätzen
- 9.17 Visuelle Prozesskontrollen
- 233–244 10. Komplexität, Wertstromanalyse und Komplexitätsanalyse 233–244
- 10.1 Produkt-/Serviceklassengitter
- 10.2 Komplexes Wertstromdiagramm (Complexity Value Stream Map, CVSM)
- 10.3 Prozesszykluseffizienz
- 10.4 Die Komplexitätsgleichung
- 10.5 Komplexitätsmatrix
- 10.6 Berechnungen der PCE-Destruktion (für eine Komplexitätsmatrix)
- 10.7 Einzelteilanalyse
- 10.8 „Was wäre wenn“-Analyse mit Daten aus der Komplexitätsmatrix
- 245–266 11. Auswahl und Pilotierung von Lösungen 245–266
- 11.1 Quellen von Lösungsideen
- 11.2 Benchmarking
- 11.3 Die Auswahl der besten Lösung
- 11.4 Entwicklung und Verwendung von Bewertungskriterien
- 11.5 Auswahlmatrix
- 11.6 Paarvergleich
- 11.7 Kostenbewertung
- 11.8 Einfluss-/Auswirkungs-Matrix
- 11.9 Pugh-Matrix
- 11.10 Weitere Bewertungsverfahren
- 11.11 Maßnahmen-Beurteilungsmatrix
- 11.12 Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse (FMEA)
- 11.13 Pilotierung
- 267–271 Stichwortverzeichnis 267–271
- 272–272 Impressum 272–272
