Six Sigma Green Belt

Zulassungs-Nummer: 7323917

Fernlehrgang

Six Sigma Green Belt

Staatlich geprüft

Probelektion

9 Lehrbriefe

Probelektion

des Fernlehrgangs

„Six Sigma Green Belt”

Diese Probelektion soll Ihnen zeigen, wie der Lehrgang, für den Sie sich interessieren,

- aufgebaut ist,

- wie das Lehrmaterial gestaltet ist, - praktisch durchgeführt wird,

- welches Ziel Sie erreichen können.

Die Probelektion soll aber auch verhindern, dass Sie sich dem falschen Studienziel zuwenden.

Die Probelektion enthält eine Auswahl von Seiten aus den Original-Lehrbriefen als Lehrstoffprobe. Sie können dadurch einen ersten Eindruck von der Aufbereitung des Lernstoffes gewinnen und die Lehrmethode kennenlernen.

Es ist möglich, dass diese Lehrstoffproben Ihnen noch nicht als ausreichend erscheinen. Es ist ebenso möglich, dass gerade die hier vorgestellten Themen nicht Ihr besonderes Interesse finden. Es ist auch nicht anzunehmen, dass Sie gleich alles verstehen oder gar, dass Sie aus diesen wenigen Seiten schon etwas Wesentliches lernen können. Das kann und soll nicht der Zweck der Probelektion sein.

Wenn Sie sich auch nach Durchsicht der Lektion noch nicht entscheiden können, so empfehlen wir Ihnen ein

Teststudium

Dieses ist völlig ohne Risiko für Sie, denn

- der erste Studienmonat ist ein Probemonat.

- Sie erhalten die ersten drei Lehrbriefe.

und können sich ein genaues Bild machen.

- Sie entscheiden erst nach Ablauf des Probemonats, ob Sie weiterstudieren wollen.

Wenn Ihnen das Teststudium nicht gefällt oder Sie das Studium aus irgendeinem Grunde nicht fortsetzen möchten, schicken Sie uns einfach das Lehrmaterial zurück, und die Sache ist erledigt.

Die Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Lehrgang

Für die Teilnahme an diesem Lehrgang müssen Sie keine besonderen Voraus- setzungen erfüllen. Sie sollten über einen gesunden Menschenverstand und die Bereitschaft verfügen, eingefahrene Dinge und Situationen auch einmal von einer anderen Seite zu beleuchten. Neben einer methodischen und analytischen Denkweise sollten Sie über PC-Grundlagen-Kenntnisse verfügen. Interesse an Mathematik und Statistik sind vorteilhaft.

Des Weiteren wird davon ausgegangen, dass Sie mindestens als Praktikant oder Werksstudent in einem Betrieb tätig sind, d.h. Sie sollten betriebliche Abläufe kennen.

Außerdem sollten Sie einen herkömmlichen PC mit Windows-Betriebssystem und Internet-Zugang besitzen.

Das Lehrgangsziel

Der Lehrgang hat den Zweck, Ihnen umfassend alle Kenntnisse und Fähigkeiten der Six Sigma-Methode zu vermitteln, um in Unternehmen und Organisationen eigen- ständig als »Six Sigma Green Belt« zu arbeiten sowie die Anwendung der Six Sigma-Methode zu unterstützen und zu verbreiten.

Die Ausbildungsziele im Einzelnen

1. Ihnen werden umfassend alle Grundlagen-Kenntnisse der Six Sigma-Methode vermittelt. Sie erlernen die Projektumsetzung nach den fünf Phasen Define, Measure, Analyse, Improve und Control (DMAIC-Zyklus).

2. Sie erhalten ein umfangreiches Wissen über die in der Six Sigma-Methode fast ausschließlich eingesetzten Software Minitab^® und können die verschiedenen Tools erfolgreich in Six Sigma-Projekten einsetzen.

3. Nach Abschluss des Lehrgangs werden Sie in der Lage sein, ein Six Sigma- Verbesserungsprojekt zu erkennen, zu planen, zu verantworten, nachhaltig umzusetzen und erfolgreich abzuschließen.

Durch den Fernlehrgang »Six Sigma Green Belt« können Sie diese Fähigkeiten und Kenntnisse für einen erfolgreichen Einsatz in der beruflichen Praxis erlernen.

Die Praxis des Fernstudiums

Sie können jederzeit mit Ihrem Fernstudium beginnen. Das Lehrmaterial besteht aus 9 Lehrbriefen. Sie arbeiten die Lehrbriefe in Ruhe durch. Viele Beispiele erläutern den Text. Merksätze, Übungen und Zusammenfassungen helfen Ihrem Gedächtnis.

Die erworbenen Kenntnisse kontrollieren Sie anhand von eingestreuten Kontroll- aufgaben. Die mitgelieferten Lösungen zeigen Ihnen, ob Sie mit Ihrem Studienerfolg zufrieden sein können.

Am Schluss eines jeden Lehrbriefes wird eine Reihe von Aufgaben gestellt, die von Ihnen gelöst und eingesandt werden sollten. Ihre Lehrgangsleiterin korrigiert und bewertet diese Hausaufgaben und sendet sie Ihnen innerhalb weniger Tage zurück.

Sie geben Ihnen auch individuelle Hinweise, sofern dieses sich hier oder da als notwendig erweisen sollte.

Sie erhalten das gesamte Lehrmaterial in Quartalslieferungen jeweils für ein Studienvierteljahr im Voraus. Eine schnellere Lieferfolge kann vereinbart werden.

Die durchschnittliche Studiendauer beträgt 9 Monate. Als wöchentliche Studienzeit sind etwa 10 Stunden vorgesehen. Sie können jedoch auch schneller vorgehen oder sich mehr Zeit lassen. Sie sind bei Ihrer Zeiteinteilung an keine Fristen und Termine gebunden. Die Lösungen der Hausaufgaben können jederzeit – ohne zeitliche Begrenzung – eingesandt werden. Auch die Abschlussprüfung können Sie jederzeit ablegen. Die Betreuungszeit (fachliche Betreuung) endet jedoch mit der Abschluss- prüfung.

Staatliche Anerkennung

Der Lehrgang wurde von der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) in Köln geprüft und unter der Nummer 7323917 zugelassen. Fernunterricht unterliegt in Deutschland einer strengen staatlichen Kontrolle. Die Zulassung gewährleistet, dass der Lehrstoff vollständig, fachlich einwandfrei und pädagogisch-didaktisch nach lern- psychologischen Erkenntnissen aufbereitet ist. Die Zentralstelle prüft auch die fachliche Qualifikation der Fernlehrer und die Inhalte des Unterrichtsvertrages zwischen Fernstudierenden und Fernschule. Fernunterricht verdient mit dieser Anerkennung Ihr Vertrauen.

Lehrgangsinformationen

Alle Informationen zu diesem Fernlehrgang erhalten Sie mit unserem Studienführer.

Hier können Sie ihn anfordern: https://www.fernschule-weber.de/versand/infos.htm.

Sollten Sie weitere Fragen haben: Rufen Sie uns an! Telefon: 04487 / 263.

Wie viel kostet der Lehrgang?

Die Lehrgangsgebühr finden Sie auf der Studienanmeldung zu unseren Fernlehr- gängen, die Sie mit unserem Studienführer erhalten. Im Internet können Sie das Anmeldeformular hier herunterladen:

https://www.fernschule-weber.de/public/Anmelden.pdf.

In der Gebühr sind das gesamte Lehrmaterial, die fachliche und pädagogische Betreuung, die Korrektur und Bewertung der Aufgabenlösungen, die Gebühren für die Abschlussprüfung und das Abschlusszeugnis enthalten.

Das Abschluss-Zeugnis

Wenn Sie den letzten Lehrbrief Ihres Lehrgangs durchgearbeitet haben, erhalten Sie nach erfolgreicher Bearbeitung aller Einsendeaufgaben das Six Sigma Green Belt- Methoden-Zertifikat in Form einer Teilnahmebestätigung. Des Weiteren können Sie an einer Abschlussprüfung in Form eines Unternehmensprojekts teilnehmen und dadurch zeigen, dass Sie das Gelernte wirklich beherrschen. Entsprechend den Ergebnissen der Abschlussprüfung erhalten Sie die Zertifizierung zum Six Sigma Green Belt und Ihnen wird das Fachlehrgangszeugnis der Fernschule Weber erteilt, das als Leistungs- und Fortbildungsnachweis dient. Das Abschlusszeugnis zeigt Ihre Kenntnisse und beweist Ihre Fähigkeit zu selbständigem und zielstrebigem Arbeiten.

Werden Fernschulzeugnisse anerkannt?

Fernunterricht ist die einzige Bildungsform in Deutschland mit „Verbraucherschutz”.

Jeder Fernlehrgang muss von der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) in Köln geprüft und zugelassen sein. Das Abschlusszeugnis der Fernschule WEBER ist der Nachweis der erfolgreichen Teilnahme an einem staatlich geprüften Fern- lehrgang.

Abschlusszeugnisse der Fernschule WEBER werden in der Wirtschaft, Industrie und Öffentlichkeit als Abschluss eines bekannten privaten Fernlehrinstitutes anerkannt.

Personalchefs respektieren Fernstudierende im besonderen Maße. Wer sich aus eigener Initiative weiterbildet, wird auch immer ein zuverlässiger und strebsamer Mitarbeiter sein. Auch bei Beförderungen und Gehaltsverbesserungen haben Menschen, die sich in ihrer Freizeit weitergebildet haben, immer gute Aussichten.

Hier können Sie einige erfolgreiche Teilnehmer kennenlernen:

https://www.fernschule-weber.de/lehrgang/Six_Sigma_Green_Belt/Erfolg_mit_Six_Sigma.htm

Ihre Lehrgangsleiterin

Dipl.-Ing. (DH) Almut Melzer Dipl.-Ing. (DH) Almut Melzer wurde 1969 geboren und ist die anerkannte Expertin für Six Sigma. Ihre Lehrgangsleiterin ist Six Sigma Master Black Belt sowie Senior Master Black Belt (ESSC-D). Seit 2007 ist Almut Melzer Mitglied im Europäischen Six Sigma Club – Deutschland e.V. und war von 2014 bis 2017 im Vorstand tätig.

Als Fertigungsingenieurin und Produktionsleiterin arbeitete Dipl.-Ing. (DH) Almut Melzer 1997 zum ersten Mal mit der Methode Six Sigma. Ab 2005 übernahm sie hauptverantwortlich die Six Sigma Koordination in einem weltweit tätigen Konzern.

Neben der Betreuung und Koordination von allen Six Sigma Projekten führte sie auch Six Sigma Trainings Green und Black Belt durch.

Auf dieser Basis erfolgte 2006 der Schritt in die Selbständigkeit und die Gründung der eigenen Firma. Neben den Six Sigma Trainings und Schulungen wie z. B. Green, Black, Master Black Belt oder Champions für alle Wirtschaftszweige gehören die Beratung und Einführung von Six Sigma in der Pharmaindustrie, in Krankenhäusern und im Vertrieb zum Angebot.

Dipl.-Ing. (DH) Almut Melzer ist Verfasserin von zahlreichen Veröffentlichungen in einschlägigen Fachzeitschriften und als Buchautorin aktiv. Diese ausgewiesene Expertin ist Ihre persönliche Lehrgangsleiterin beim Fernlehrgang »Six Sigma Green Belt«. Sie stellt Ihnen ihr Wissen verständlich dar und vermittelt dieses anschaulich.

Sie hat den Fernlehrgang selbst verfasst, betreut Sie als Teilnehmer, korrigiert Ihre Hausaufgaben und steht Ihnen bei allen Fragen zum Fachgebiet hilfreich zur Seite.

Dies ist Ihre Garantie für eine qualifizierte, hervorragende Ausbildung.

FERNSCHULE WEBER

„Six Sigma Green Belt”

© Institut für Fernunterricht – Neerstedter Straße 8 – 26197 Großenkneten

Nachdruck, Vervielfältigung und Weitergabe nur mit Zustimmung des Verlages

0 Kick Off

Stellen Sie sich vor, Sie fahren mit Ihrem besten Freund in den Urlaub – nach Afrika. Sie haben sich schon lange auf diese Reise gefreut und endlich ist es soweit. Nach einem angenehmen Flug und ersten entspannten Tagen im Hotel entschließen Sie sich dazu, auf eigene Faust eine Safari zu unternehmen. Sie mieten sich einen Jeep und los geht’s!

Sie fahren eine Zeit lang durch die Gegend und sehen Zebras, Antilopen und sogar Elefanten. Plötzlich macht der Motor komische Geräusche, der Wagen ruckelt und bleibt plötzlich mitten in der Steppe stehen. Klar steigen Sie aus, öffnen die Motorhaube und schauen nach, was das Problem sein könnte. Es gelingt Ihnen aber nicht, den Wagen wieder zum Laufen zu bringen. Sie entschließen sich nach kurzer Diskussion, den Rückweg zu Fuß anzutreten und wandern los. Plötzlich sehen Sie am Horizont einen Löwen. Der Löwe sieht hungrig aus und kommt direkt auf Sie zu gerannt. Was macht Ihr Freund? Er nimmt seinen Rucksack ab, holt die Sportschuhe heraus und zieht sie an. Sie fragen ihn, was das denn soll, denn er wäre doch nie schneller als der Löwe. Seine Antwort:

„Muss ich auch nicht. Ich muss nur schneller sein als du!“

Was hat das mit Six Sigma zu tun? Die kleine Geschichte ist ein Gleichnis.

Sie und ihr Freund sind die Unternehmen, die sich den Markt im Wettbewerb um das Überleben teilen. Six Sigma sind die Sportschuhe, die den Wettbewerbsvorteil bringen. Sie können als Six Sigma Green Belt einen großen Teil dazu beitragen, sich von anderen Marktpartnern abzusetzen. Viele Unternehmen aller Branchen wissen das heute bereits und nutzen deshalb die Six-Sigma-Methode. Daher:

Herzlich willkommen zum Fernlehrgang „Six Sigma Green Belt“.

Warum Six Sigma?

Six Sigma befähigt Menschen und Organisationen, ihre Produkte, Pro- zesse und Dienstleistungen adaptierbar, effektiv und effizient zu gestalten.

Befähigen bedeutet dabei, methodische Kompetenzen praktikabel und nachhaltig aufzubauen, anzuwenden und zu verankern.

Adaptierbar bedeutet, dass sowohl die Methodik als auch die Prozesse, Produkte und Dienstleistungen an interne und externe Rahmen- bedingungen angepasst werden können.

Six Sigma ist kurz gefasst kontinuierliche Prozessverbesserung auf höchstem Niveau. Six Sigma verbindet Projektmanagement mit systematischer Vorgehensweise und der Anwendung zahlreicher Tools methodischer und statistischer Art zu einer äußerst erfolgreichen Ver- besserungsstrategie. Statt unsystematischer Feuerlöschaktionen z. B. in sogenannten Task Forces werden wertvolle Potenziale durch gründliches und grundlegendes Betrachten und Analysieren von Prozesszusammen- hängen gehoben. Die Six-Sigma-Methode folgt dabei fünf Phasen, die an Demings PDCA-Zirkel (PDCA = Plan Do Check Act) stark angelegt sind.

Man nennt Six-Sigma-Projekte oft auch DMAIC-Projekte. Six-Sigma- Projekte laufen in fünf Phasen ab. DMAIC steht für Define, Measure, Analyze, Improve, Control. Die ersten drei Phasen dienen der Charakterisierung einer Situation, die beiden letzten Phasen deren Optimierung. Diese Phasen bauen aufeinander auf, daher kann keine Phase übersprungen werden. Zu Ende jeder Phase müssen bestimmte Aufgaben erledigt sein, damit die nächste Phase gestartet werden kann.

Es wird empfohlen ein Review am Ende jeder Phase durchzuführen. Dies sind die Arbeitsschritte, die in der jeweiligen Phase durchgeführt werden.

Define: Die zu bearbeitende Aufgabenstellung wird genau betrachtet, die Ausgangsstellung beschrieben und die Ziele werden fixiert. Die Projekt- organisation inklusive der Terminplanung erfolgt in dieser ersten Phase.

Measure: In der zweiten Phase geht es um die Darstellung der Ist- Situation. Die Phase beinhaltet die Sammlung von Einflussgrößen (Inputs) und die Messung dieser Inputs. Ebenso werden die Prozessergebnisse (Outputs) bestimmt. Bevor gemessen wird, muss eine statistische Überprüfung der Messsystem-Fähigkeit durchgeführt werden.

Analyze: Nun werden die erfassten Daten mit grafischen und statistischen Tools analysiert. Ziel ist, eine Beziehung zwischen signifikanten Inputs und den entscheidenden Output-Größen zu sammeln. Erst wenn dies gelungen ist, kann über die Verbesserungsschritte in der Improve-Phase nachgedacht werden. Während bei Trouble-Shooting-Projekten als Feuer- löschaktion erst eine Maßnahme erprobt und später die Wirksamkeit getestet wird, geht Six Sigma den umgekehrten Weg. Erst wenn ein Einfluss erkannt ist, wird über die Änderungsmaßnahme nachgedacht.

Improve: In manchen Projekten sind die durchzuführenden Maßnahmen klar und eindeutig, in anderen Projekten ist nun Kreativität zur Lösungs- findung gefragt. Kreativitätstechniken, Methoden zur Lösungsauswahl und Implementierungspläne sind die zentralen Tools dieser Phase. Am Ende der Improve-Phase wird eine deutliche Verbesserung des untersuchten Prozesses erreicht und nachgewiesen.

Control: Diesen verbesserten Prozess gilt es nun so zu überwachen und zu steuern, dass dessen Nachhaltigkeit gewährleistet ist. Erst wenn dies gesichert und dokumentiert ist, gilt das Verbesserungsprojekt als abgeschlossen.

Die Six-Sigma-Methode wird heutzutage branchenweit und weltweit ein- gesetzt. Gestartet wurde die Methode in den USA und vorwiegend in der Produktion. Mittlerweile wird diese Prozessoptimierungsmethode auch bei administrativen Prozessen erfolgreich eingesetzt. Dass Automobilisten und deren Zulieferer diese Vorgehensweise benötigen und anwenden, ist aufgrund der steigenden Anforderung und Komplexität ohnehin klar. Aber auch zahlreiche Dienstleister wie Versicherungsunternehmen, Firmen der Logistik, Banken, Autovermietungen und sogar Krankenhäuser werden durch den Einsatz von Six Sigma erfolgreicher.

Lehrziele:

Dieses Six Sigma Green Belt-Training dient zur Erlangung der Six-Sigma- Zertifizierung "Green Belt". Die Schulungsinhalte vermitteln Ihnen die für die Durchführung von Six-Sigma-Verbesserungsprojekten notwendige Methodenkompetenz auf Six Sigma Green Belt-Niveau.

Der Six Sigma Green Belt

• ist Projektleiter und führt sein Team in der Anwendung der Six-Sigma- Methode zur Problemlösung.

• verbreitet die Methode im Projekt-Team.

• unterstützt die Organisation auf Anforderung auch bei der Lösung anderer Probleme durch die breit gefächerte Anwendung der Methode.

• stellt herkömmliche Vorgehensweisen durch erfolgreiche Anwendung der Six-Sigma-Methode in Frage.

• wendet die Six-Sigma-Methode im „Tagesgeschäft“ an und arbeitet mit einem angemessenen Anteil seiner Arbeitszeit an Prozessver- besserungsprojekten

Six Sigma Green Belts sind daher sehr begehrte Mitarbeiter mit beachtlichen Aufstiegs- und Entwicklungsmöglichkeiten. Darüber hinaus stellt die Green-Belt-Ausbildung die Basis für einen Aufbaulehrgang zum Six Sigma Black Belt dar. Die Erklärung der „Six Sigma Belt-Hierarchie“

und der Rollen erfolgt später im Kapitel 1.

Six Sigma Green Belts sind heute in vielen Bereichen tätig, wie z. B. in Forschung und Entwicklung, Fertigungsplanung, Fertigung, Qualitäts- wesen, Projektmanagement, Einkauf oder Lieferantenqualifizierung in produzierenden und Dienstleistungsunternehmen. Wenn man die Stellen- anzeigen zu diesen Bereichen in den letzten Jahren verfolgt hat, fällt auf, dass eine Six-Sigma-Ausbildung früher nur „von Vorteil“ war, heute aber bei den meisten Stellenangeboten schlicht erwartet bzw. gefordert wird.

Six Sigma Green Belt ist kein Lehrberuf, sondern eine zusätzliche Qualifikation, die Sie befähigt und auszeichnet. Für eine nationale und internationale Vergleichbarkeit orientieren sich die Schulungsinhalte an ISO 13053, ISO 18404 und den Quality Guidelines des ESSC-D (European Six Sigma Club Deutschland e.V.). Eventuell auch aufbauend auf den Schulungsinhalten zum Yellow Belt erlangen Sie ein erweitertes Methodenwissen auch in der Anwendung von statistischen Werkzeugen zur Prozessverbesserung.

Im ersten Lehrbrief geht es darum, die Grundlagen, Hintergründe und Denkweisen der Six-Sigma-Methode kennen und verstehen zu lernen. Six Sigma besteht wie beschrieben aus drei Bausteinen: 1. Methode, 2.

Projekte und 3. Tools. Jeder Baustein für sich ist nichts Neues:

Methodische Vorgehensweisen werden schon lange zur Prozess- verbesserung eingesetzt. Denken Sie an Demings PDCA-Zyklus. Projekt- arbeit ist Ihnen vermutlich ebenfalls geläufig. Möglicherweise haben Sie schon an Projekten mitgearbeitet oder sogar Projekte geleitet. Der dritte Baustein besteht aus einfachen Werkzeugen wie Flussdiagrammen, Entscheidungsmatrizen etc. und aus statistischen Tools. Alles gibt es schon lange. Auch die statistischen Tools sind schon so alt, dass die Erfinder, die großem Statistiker, nicht mehr am Leben sind. Die Bausteine an sich sind nichts Neues und auch nichts Besonderes. Entscheidend für den Erfolg von Six Sigma ist die Verknüpfung der Bausteine. Wir arbeiten systematisch nach einer strukturierten Methode an Projekten und setzen die jeweils passenden Tools zum richtigen Zeitpunkt ein. Alle drei Bau- steine werden Sie im Laufe des Fernlehrgangs kennen und verknüpfen lernen. Mit zahlreichen Übungen und Kontrollfragen wenden Sie Ihr Wissen an. Wir empfehlen darüber hinaus die Durchführung eines praktischen Projekts, um das Gelernte in die Praxis zu übertragen.

Der mit vielen Übungen, Aufgaben und spannenden Erkenntnissen gefüllte Lehrgang umfasst einen Zeitraum von neun Monaten. In den Monaten 1 bis 8 erlernen Sie schrittweise die gesamten Green-Belt- Inhalte. Der neunte Monat dient zur Bearbeitung bzw. besser dem Abschluss des Zertifizierungs-Projekts. Ich empfehle Ihnen allerdings, sofort mit der Projektarbeit zu starten und das Projekt parallel zum Lehrgang zu bearbeiten. So wird der Übertrag in die Praxis am besten gelingen.

Nach Abschluss des Lehrgangs und bestandener Prüfung erhalten Sie ein Methoden-Zertifikat in Form einer Teilnahmebescheinigung. Nach dem erfolgreich abgeschlossenen Praxisprojekt zusätzlich das Praxis-Zertifikat in Form eines Abschlusszeugnisses.

0.1 Gliederung des Lehrgangs Six Sigma Green Belt

Der Lehrgang umfasst neun Lehrbriefe und orientiert sich konsequent an den fünf Six-Sigma-Projektphasen. Das Six Sigma Green Training, das Sie in diesem Lehrgang durchlaufen, ist in seiner zeitlich inhaltlichen Folge genau nach der oben bereits angesprochenen DMAIC-Struktur aufgebaut und Sie können und sollen schon synchron zum Lehrgangsverlauf ein individuelles Projekt bearbeiten. Nahezu selbstverständlich ergibt sich damit für Sie als Teilnehmer die Chance des Lernens der Methode und ihrer Werkzeuge sowie der parallelen Anwendung des Gelernten in ihrer Projektarbeit.

In den folgenden Gliederungspunkten 0.1.1 bis 0.1.8 finden Sie eine Übersicht über die Inhalte der Lehrbriefe.

0.1.1 Lehrbrief 1

Sie erhalten grundlegende Informationen zu Six Sigma und erfahren, wo diese Methode herkommt, welche Ziele sie verfolgt und welche Gedanken dahinter stecken. Ein wichtiger Punkt dabei ist, Kenntnisse zur Streuung aufzubauen, die oft versteckt in allen Prozessen und Abläufen auftritt. Für die Prozesseigenschaft Streuung fehlt uns oft das Wahrnehmungs- vermögen und somit das Verständnis dafür. Dieses Defizit ist meistens der Grund, dass gänzlich unklar ist, wie mit Streuung umgegangen werden kann, soll und muss! Der Projektverlauf nach DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve und Control) ist dann der Einstieg in Richtung Projekt- arbeit mit Six Sigma. Diesen fünf Phasen folgend verläuft das Projekt.

Jede Phase baut auf der anderen auf und ist gleichzeitig Voraussetzung für die nächste Phase. Mit DMAIC erhalten Sie einen roten Faden für Ihre Projektarbeit.

Mit der ersten Phase geht es in dem Lehrbrief 1 auch gleich los.

Wichtigste Werkzeuge sind hier das Statusblatt für das Projekt, die Projektdarstellung in Form eines SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer) und die Betrachtung und Ermittlung der tatsächlichen Kundenanforderungen im VOC-Prozess (VOC = Voice of the Customer).

0.1.2 Lehrbrief 2

Nachdem das Projekt klar und eindeutig definiert ist, beginnt die Measure- Phase. Für den ersten Teil dieser Phase erhalten Sie die notwendigen Tools. Wir werden mit der grafischen Visualisierung der Ist-Situation in Form eines Prozess-Maps starten. In einem erweiterten Flussdiagramm wird der reale Ist-Prozess dargestellt in einzelnen Prozessschritten. Für jeden Prozessschritt werden dann die Eingangsgrößen gesammelt. Diese Eingangsgrößen können Parameter oder Störgrößen sein und werden in der Six-Sigma-Sprache „Inputs“ genannt. Einer oder mehrere dieser Inputs führt zur mangelnden Funktion oder eben dem Problem. Aus den vielen im Prozess-Map gesammelten Inputs müssen dann die wahr- scheinlich kritischen ausgewählt werden. Das passende Werkzeug ist die Cause-and-Effect-Matrix. Die hier identifizierten „Haupt-Verdächtigen“

werden auf Basis von Zahlen, Daten und Fakten genauer betrachtet. Dazu nutzen wir dann grafische und statistische Methoden. Die grafischen Methoden werden in diesem Lehrbrief 2 vermittelt, die Grundlagen für die statistischen Methoden ebenfalls. Für die grafischen und statistischen Auswertungen wird die Software Minitab^® eingesetzt. (siehe 0.2). Mit dieser Software werden in Sekundenschnelle aus Daten wertvolle Informationen ermittelt und dargestellt.

0.1.3 Lehrbrief 3

Im dritten Lehrbrief geht es um die Fortsetzung der Measure-Phase. Für die vorher identifizierten kritischen Inputs müssen Messungen durch- geführt werden, damit der Verdacht bestätigt oder widerlegt werden kann.

Bevor allerdings dazu eine strukturierte und systematische Daten- erfassung startet, muss die Messsystemfähigkeit gewährleistet sein. Dazu werden Messsystemanalysen durchgeführt. Sie erhalten ausführliche Hinweise, wie das in der Praxis abläuft und werden dies anhand von praktischen Beispielen üben. Da in der Messphase auch die Ist-Situation des Projektprozesses beschrieben werden soll, beschäftigen wir uns dann mit dem Thema der Prozessfähigkeit. Mit unterschiedlichen Kennzahlen wie Cpk-Werten oder dem Sigma-Level werden Sie eindeutig Auskunft über die Qualität des zu betrachtenden Prozesses geben können. Darüber hinaus geben diese Prozess-Kennzahlen Auskunft über passende Wege zur Problemlösung und deren Potenziale.

0.1.4 Lehrbrief 4

In diesem Lehrbrief wird der Übergang von der Measure-Phase in die Analyze-Phase beschrieben, gelehrt und geübt. Dies geschieht mit der sogenannten Multi-Vari-Studie. Mit dem bereits geprüften und fähigen Messsystem werden die für die Analyse-Aufgaben notwendigen Daten nach einem vorher im Detail durchdachten Plan erfasst. Diese Planung der Datenerhebung ist ein entscheidender Schritt im Projekt. Dabei entstandene Fehler führen zu fehlerbehafteten oder falschen Daten und damit zu Datenanalysen mit falschem oder keinem Ergebnis. Selbst- redend gibt es auch bei der Datenerfassung selbst einiges zu beachten.

Sie erhalten wie im ganzen Lehrgang hier nicht nur theoretische Inhalte sondern auch reichlich Berichte aus der erlebten Praxis.

Wenn die Daten vorliegen, erfolgt die systematische Datenanalyse mit Minitab®. Aus Daten werden wieder wertvolle Informationen! Es werden tief gehende Prozesskenntnisse mit oft erstaunlichen bisher unbekannten systemischen Zusammenhängen erworben. In diesem Lehrbrief be- schränken wir uns noch auf die grafische Datenanalyse. Hieraus leiten wir ab, wo später mit statistischen Methoden noch tiefere Betrachtungen, dann mit statistischen Tools, erfolgen sollen.

0.1.5 Lehrbriefe 5 und 6

Die statistische Datenanalyse ist im Projektverlauf zeitlich nicht der bestimmende Zeitraum – im Lehrgang schon. Es geht darum, ein- gestaubtes, nicht vorhandenes oder auch präsentes Statistik-Analyse- Wissen soweit anzupassen, dass die Funktionsweise der Tools ver- standen wird. Daher erstreckt sich dieser Inhalt über zwei Lehrbriefe.

Keine Sorge, wir werden kein Statistik-Studium durchlaufen, aber gewisse Zusammenhänge und Begrifflichkeiten dieses Fachgebiets sind wichtig.

Die zu lernenden Tools sind Hypothesentests, mit denen die zuvor aufgestellten Vermutungen und Behauptungen (= Hypothesen) bestätigt oder widerlegt werden können. Dazu ist ein gewisses Maß an Flexibilität im Kopf, eben „Gehirn-Jogging“ notwendig, aber es lohnt sich!

Am Ende dieser Analysen kennen Sie den funktionalen Zusammenhang zwischen Inputs und Outputs und wissen damit, welche Inputs die kritischen sind. Um am Prozess etwas signifikant zu verbessern, wird der Einfluss dieser nun bekannten kritischen Inputs genutzt.

0.1.6 Lehrbrief 7

Mit den Ergebnissen der Analyse-Phase geht es weiter in die Improve- Phase. Auch hier wird schrittweise und systematisch gearbeitet. Sie lernen die folgenden Werkzeuge dazu kennen:

• Kreativitätswerkzeuge, falls die Lösung innovative Ideen erfordert.

• Lösungsauswahlmatrix, für den Fall, dass mehrere Lösungen denkbar sind.

• Risikoanalyse, um ungewünschte Folgeerscheinungen der Maß- nahmen zu vermeiden.

• Maßnahmenplan zur konsequenten Definition, Verfolgung und Um- setzung der erarbeiteten Maßnahmen.

0.1.7 Lehrbrief 8 und 9

Der Lehrbrief 8 befasst sich mit der abschließenden Projektphase Control.

Diese Phase dient dazu den erreichten Projekterfolg und das erreichte verbesserte Prozessniveau abzusichern. Auch hier greifen wir zu statisti- schen Mitteln. Die statistische Prozesskontrolle und der Einsatz der Regelkarten dienen der Prozessbeobachtung und sollen Abweichungen vom normalen Niveau sichtbar machen. Sie lernen unterschiedliche Regelkarten kennen sowie deren Erstellung und korrekten Einsatz. Als weiteres Tool lernen Sie Kontrollpläne kennen. Diese Darstellungen vereinen Informationen über Prozesskennzahlen, Spezifikationen und Maßnahmen, die durchzuführen sind, wenn der mit Regelkarten über- wachte Prozess signifikante Auffälligkeiten zeigt.

Mit dem letzten Lehrbrief vertiefen Sie das Erlernte an einem Projekt aus der Praxis und werden auf die folgende Abschlussprüfung bzw. Projek- tarbeit vorbereitet.

Abb. 30: Six-Sigma-Rollenverteilung

4.3 Möglichkeiten der Projektauswahl/Projektquellen

Ausgehend der beiden Hauptziele von Six Sigma, nämlich der Erfüllung aller Kundenanforderungen und der Maximierung des Unternehmens- erfolgs ergeben sich vier Haupt-Quellen: Strategie, Kunden, Kosten und Wettbewerb.

4.3.1 Strategie getriebene Projekte

Eine Möglichkeit, Projekte zu identifizieren und zu generieren ist, die Firmenstrategie auf konkrete Projekte herunter zu brechen. Ausgangs- punkt dafür kann der jährliche Geschäftsplan sein, in dem strategische Ziele benannt sind. Diese Ziele für die Gesamt-Organisation werden nun aufgeteilt in Ziele für die unterschiedlichen Geschäftsbereiche und dort weiter auf die Prozessebene innerhalb der Bereiche. In der Prozessebene werden Projekte definiert mit dem Ziel, dass die Summe der Projekterfolge die strategischen Ziele der Organisation sichern. Strategie getriebene Ziele werden in der Regel von den Prozesseignern und Champions vorgeschlagen, die mit diesen Projekten ihre Ziele erreichen wollen.

4.3.2 Kunden getriebene Projekte

Aufgrund des Six-Sigma-Ziels der „Erfüllung aller Kundenanforderungen“

sind viele Ziele auf den Kunden fokussiert. Um hier Projektideen zu finden empfiehlt es sich z. B. die folgenden Fragen zu stellen:

• Was ist die Kundenerwartung bezüglich Qualität und Eigenschaften unserer Produkte und Dienstleistungen?

• Was sind die Bedürfnisse und Anforderungen unserer Kunden?

• Erfüllen wir die Anforderungen unserer Kunden und mit welcher Prozessfähigkeit?

• Wie können wir unseren Kunden wettbewerbsfähiger machen?

• Wo haben wir Beschwerden eines Kunden?

• Sind wir mit den Resultaten unserer Kundenumfragen zufrieden?

Bei der Beantwortung dieser Fragen werden oft zahlreiche Projektideen gefunden mit Projektzielen, die sich direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirken. Diese Projekte werden oft durch Führungskräfte ins Leben gerufen, die in direktem Kontakt zu den Kunden stehen.

4.3.3 Kosten getriebene Projekte

Die häufigste Art von Projekten sind solche, die eine bestimmte Ein- sparung zum Ziel haben und somit Projekte, die sich mit der Qualität und den Kosten von Prozessen befassen. Beispiele für Auslöser von Projekten mit dem Ziel der Qualitätssteigerung sind:

• Niedrige Ausbeute

• Hohe Fehlerrate beim Kunden

• Hohe Qualitätskosten

• Qualitätsprobleme im Wareneingang

• Unvorhersagbare Qualität

• Schlechte Prozessfähigkeit

• Hohe Prüfkosten

• Hohe Zahlungsrückstände der Kunden

• Hohe Wartungskosten

• Niedrige Maschinenauslastung

• Fehler bei der Abwicklung

• Häufige Sonderfahrten

• Hohe Betriebskosten

• Hohe Verwurf-/Nacharbeitskosten

• Hohe Lagerbestände

• Lange Durchlaufzeiten

• Unvorhersagbare Produkt-Eigenschaften

• Kapazitäts-Engpässe

• Hoher Platzbedarf des Produktes

• Intern bekannte schlechte Qualität

• Extern bekannte schlechte Qualität

• Häufig notwendige Einstellungen

• Hohe Kosten für Justierungen

• Verschwendung im System

Auch die Betrachtung von nicht wertschöpfenden Tätigkeiten wie Prüfung und Nacharbeit, Sortieren und Stapeln, Sonderfahrten etc. und pro- visorischen Lösungen wie Nacharbeit und Reparatur, Sonderfreigaben, Zusatzpersonal weisen auf Defekte und damit auf Verbesserungspotenzial hin. Diese Projektthemen sind auch für Green Belts ersichtlich und können beim Vorgesetzten vorgeschlagen werden.

Wenn die Reduzierung der Kosten als strategisches Ziel verfolgt werden soll, müssen diese Kostenziele, wie in Kapitel 4.1.1 beschrieben, von der Geschäftseinheit auf die Abteilungen bis zu den Kosten der Prozesse herunter gebrochen werden. Es sollte ermittelt werden, welche Prozesse die Gesamtkosten am meisten steuern. Genau diese werden dann für die Projekte ausgewählt.

4.3.4 Wettbewerb getriebene Projekte

Um Projekte zu generieren, die direkt mit dem Wettbewerb zu tun haben, sollte vorab Benchmarking für entsprechende Vergleiche durchgeführt werden. Projektbedarf besteht bei folgenden Konstellationen:

• Verlust von Marktanteilen.

• Schlechtere Liefertreue.

• Schlechtere Qualität.

• Keine wettbewerbsfähigen Preise.

• Wettbewerb hat bessere Produkte mit zusätzlichen Features.

• Wettbewerb hat einen besseren Service.

4.4 Eignungsvoraussetzungen für Projekte nach Six-Sigma- Methodik

Hierzu lohnt es, vor dem Projektstart folgende Fragen zu stellen, die in den nachfolgenden vier Kapiteln genauer erklärt werden.

1. Ist das Thema (Problem, Potential oder Chance) bedeutend genug?

2. Hängt das Thema mit einem Ablauf/Prozess zusammen?

3. Liefert der Prozess wiederkehrende Ergebnisse?

4. Ist die Lösung unbekannt?

4.4.1 Ist das Thema (Problem, Potential oder Chance) bedeutend genug?

Vielfache Erlebnisse haben gezeigt, dass die Kompetenz zur Problem- lösung in Unternehmen ein Engpass ist. Immer wieder werden dieselben Mitarbeiter in Problemlösungsprojekte einbezogen, weil man mit ihnen gute Erfahrung gemacht hat. Die Konsequenz ist, dass diese Mitarbeiter häufig überlastet sind und damit natürlich nur auf Projekte mit hoher Priorität angesetzt werden oder weil es der „Chef“ eben gerade so will und die Priorität entsprechend hoch ansetzt. Versuchen Sie deshalb den finanziellen Nutzen zu beziffern. Manchmal ist das auf den ersten Blick nicht gleich möglich, z. B. wenn die Kundschaft sich über Lieferverzug und andere Qualitätsprobleme beklagt. Dann können Risikoabschätzungen aus Vertrieb und Controlling sehr hilfreich sein. In jedem Fall muss es genügend gute Gründe geben, dass wertvolle Personalkapazitäten sich gerade mit diesem Projekt beschäftigen. Wird auf diese Klärung nicht geachtet und kann die Priorität nicht ausreichend begründet werden, dann bleibt möglicherweise das Projekt irgendwann stecken, weil es eben nicht wichtig genug ist. Durch solche Situationen werden ganze Projektteams und nicht nur die Projektleiter für Folgeprojekte demotiviert.

4.4.2 Hängt das Thema mit einem Ablauf/Prozess zusammen?

Six Sigma ist eine Methode zur Prozessverbesserung. Folglich wird ein bereits bestehender Prozess betrachtet. Unter Ablauf oder Prozess ver- steht man eine durch ein bestimmtes Startereignis ausgelöste Aufein- anderfolge von Aktivitäten und/oder Aktionen. Deren Eingangsgrößen (Inputs) werden in erwünschte und unerwünschte Ergebnisgrößen (Out- puts) umgewandelt. Die Aktivitäten können dabei menschliche Tätigkeiten, automatisierte, chemische, biologische, informationstechnische oder andersartige Schritte sein. Diese einzelnen Aktionen werden Prozess- schritte genannt.

4.4.3 Liefert der Prozess wiederkehrende Ergebnisse?

Manche Prozesse werden nicht ständig wiederholt. Wenn beispielsweise eine Abteilung vom Standort A zum Standort B umzieht, ist das selbst- verständlich ein Prozess, der in mehreren Prozessschritten beschrieben werden kann. Allerdings wird sich dieser Prozess nicht planmäßig wiederholen. Solche einmaligen Prozesse sind nicht dafür geeignet, mit Six Sigma bearbeitet zu werden. Damit der datenbasierte Ansatz von Six Sigma funktioniert, muss der betrachtete Prozess wiederkehrende Ergebnisse liefern. Je öfter, umso besser ist dies für die statistischen Analysen.

4.4.4 Ist die Lösung unbekannt?

Diese Frage ist durchaus ernst gemeint. Häufig wird ein Projekt vor- geschlagen bei dem die Verbesserungsmöglichkeiten schon klar sind. Es ist sinnlos und Zeitverschwendung, bei solch klaren Aufgabenstellungen den gesamten DMAIC-Ablauf zu durchlaufen. Nur ein kleiner Teil der Verbesserungsstrategie ist notwendig: Umsetzen, Erfolg überprüfen und absichern. Wenn die Lösung dagegen nur vermutet wird und sogar umstritten ist, dann kann der Start eines Six-Sigma-Projekts auch gezielt zum Aufbau neuen Wissens generiert werden.

Nur wenn alle vier Fragen mit "Ja" beantwortet werden können, macht es Sinn, die Six-Sigma-Methode anzuwenden. Über die vier Fragen hinaus kann ergänzend eine Checkliste in Anlehnung an die ISO13053-1 genutzt werden:

• Gibt es wiederkehrende Ereignisse?

• Existieren Messungen?

• Wenn „nein“, können Messungen in einer angemessenen Zeit ein- geführt werden?

• Gibt es die Möglichkeit, den Prozess zu verändern?

• Wird die Kundenzufriedenheit dadurch erhöht?

• Ist das Projekt verknüpft mit Geschäftskennzahlen?

• Bringt das Projekt Einsparungen?

• Ist eine Projektlaufzeit von ca. 6 Monaten wahrscheinlich?

• Gibt es Erfolgskriterien für das Projekt?

4.5 Systematische Projektauswahl

Zur Projektauswahl können unterschiedliche Methoden genutzt werden, je nachdem welche und wie viele Kriterien zur Bewertung der Projekte herangezogen werden sollen. Eine Priorisierung kann mit der Schwierig- keit-Nutzen-Darstellung erreicht werden.

Dazu bewertet man den Nutzen und den Schwierigkeitsgrad eines potenziellen Projektes jeweils von 0 (sehr niedrig) bis 10 (sehr hoch).

Projektthemen, die vermutlich eher einfach zu bearbeiten sind, aber einen hohen Nutzen haben, sind die Prio1-Projekte, die möglichst bald gestartet werden sollten.

Abb. 31: Schwierigkeit-Nutzen-Darstellung

Wenn eine Vielzahl an Projekten in einer sogenannten Projektpipeline zur Auswahl steht, kann die Bewertung noch detaillierter erfolgen.

Abb. 32: Projektauswahl-Matrix

1.4 Zusammenfassung und Übung

Prozess-Mapping dient der grafischen Visualisierung von Prozessen. Wir wollen alle Inputs und Outputs erfassen und verstehen, wie der Prozess tatsächlich durchgeführt wird. Fragen und in Frage stellen sind dabei wichtige Tätigkeiten, um Prozesse, wie sie tatsächlich gelebt werden, zu verstehen. Prozess-Maps entstehen iteraktiv und wir erstellen sie ggf. auf unterschiedlichen Hierarchieebenen. In den meisten Prozessen stecken

“versteckte Fabriken“ („Hidden Factories“), die unbedingt mit dargestellt werden müssen. Das Prozess-Map ist ein Schlüsselelement eines erfolgreichen Projektes. Deshalb muss es sorgfältig und detailliert erstellt werden. Nehmen Sie sich die Zeit dafür!

Übung:

Erstellen Sie ein Prozess-Map für den Krawatten-Prozess. Zur Erinnerung finden Sie hier nochmals die Aufgabenbeschreibung und je ein Beispiel für ein ausgefülltes Statusblatt und einen SIPOC zu diesem Projekt.

Aufgabenbeschreibung:

Es geht um den Prozess „Krawatte binden“. Die Aussage für das Projekt heißt am Projektanfang: „Es dauert immer zu lange und die Länge stimmt nie.“ Dabei kommen zwei unterschiedliche Krawattenknoten zum Einsatz:

der „Four in Hands-Knoten“ und der „Doppelte Windsor-Knoten“.

Abb. 8: Krawattenknoten

Four in Hands-Knoten Doppelter Windsor-Knoten (krawattenknoten.org) (krawattenknoten.org)

Vom Auftraggeber haben Sie folgende Aufgabenstellung erhalten: Die Länge der Krawatte muss nach dem ersten Binden innerhalb des zu- lässigen Bereiches sein. Die Zeit für das Binden darf nicht länger als 30 Sekunden dafür betragen. Die Krawatte soll anschließend „Banker- tauglich“ sein. Die Krawatte sollte idealerweise bis zur Oberkannte der Gürtelschnalle reichen.

So wird gemessen, ob die Länge stimmt:

Abb. 9: Ermittlung der Abweichung von der idealen Länge Das Statusblatt kann so aussehen:

Abb. 10: Projektstatusblatt

Referenzpunkt:

Oberkante Gürtelschnalle

Zu lang: Vorzeichen „+“

Zu kurz: Vorzeichen „-“

Hier ein Beispiel für den SIPOC und somit die Abgrenzung des Prozesses für das zu erstellende Prozess-Map:

Abb. 11: SIPOC Krawatte

Damit haben Sie die nötigen Informationen um ein Prozess-Map für den Krawatten-Prozess zu erstellen. Am besten Sie gehen dazu auch nah an den Prozess heran, indem Sie sich noch mehrmals die Krawatte umbinden. Diese Übung ist wieder Bestandteil der Hausaufgabe (siehe Kapitel 11) und wird gemeinsam mit den Hausaufgaben eingeschickt.

1.5 Verschiedene Arten von Prozess-Maps für die Analyze-Phase Wenn die Datenlage stark eingeschränkt ist, können die typischen grafischen und statistischen Tools für die Analyze-Phase nur wenig angewendet werden. Als Alternative stehen weitere Prozess-Maps zur Verfügung. Nachdem diese Tools keine Standard-Tools sind, werden diese nur kurz beschrieben.

1.5.1 Activity Flowchart / Ablauf-Diagramm

Activity Flowcharts visualisieren die Prozess-Schritte im Detail, indem die Entscheidungsstellen und Nacharbeitsschleifen besonders hervorheben.

Dadurch wird die Komplexität des Ablaufs deutlich und Verbesserungs- potenziale sichtbar.

Abb. 12: Activity Flowchart

Zur Erstellung eines Activity Flowcharts werden zunächst alle Funktionen, die im Ablauf involviert sind, abgebildet. Der Start- und der Endpunkt werden deutlich hervorgehoben. Am besten identifiziert man durch Brain- storming die Prozessschritte, bevor man das eigentliche Diagramm anfertigt. Es ist darauf zu achten, dass alle identifizierten Schritte in ihrem tatsächlichen, korrekten Ablauf dargestellt werden.

Ein Tipp:

Bei Entscheidungen den NEIN-Ast zum Beispiel immer nach rechts, den JA-Ast immer nach unten weiterführen.

Dieses Vorgehen vermeidet Durcheinander.

1.5.2 Deployment Flowchart / Zuständigkeits-Diagramm

Deployment Flowcharts visualisieren gezielt die Übergangsbereiche zwischen Personen oder Funktionen und grenzen dabei die jeweiligen Aufgaben und Abhängigkeiten ab.

Abb. 13: Deployment Flowchart Mit dem Deployment Flowchart sucht man nach

• Lücken

• unnötigen, unklaren Anforderungen

• komplizierten Übergaben

• unvereinbarten Zielen

• gemeinsamen Problembereichen.

Die Analyse hilft Ihnen, tiefere Einblicke in die Ursachen der Ablauf- probleme zu gewinnen. Beachten Sie, dass häufige Rückläufe an eine Funktion (Schleifen) nur dann sinnvoll sind, wenn sie wirklich notwendig sind (z. B. bei Prüfungen/Freigaben). Stellen Sie grundsätzlich diese Schleifen in Frage!

4 Einführung in Minitab

Inhalt dieses Kapitels

In diesem Kapitel geht es darum Minitab^® kennen und nutzen zu lernen.

Die einzelnen Hauptmenüs der Software werden besprochen und die wichtigsten grundlegenden Funktionen innerhalb der Menüs ausprobiert.

Auch die Unterschiede zu Excel werden betrachtet.

Ziel dieses Kapitels Sie

• kennen die drei Fenster in Minitab^® und wissen, wofür diese verwendet werden.

• wissen, dass Minitab^® drei Formattypen akzeptiert, woran man erkennt welches Spaltenformat vorliegt und wie man das Format ändern kann.

• kennen die Menüs und die wichtigsten Funktionen innerhalb dieser Menüs.

• kennen die Unterschiede zu Excel und wissen, wie man Daten Minitab^®-gerecht aufbereiten sollte.

In den Gruppen-Trainings wie im Fernlehrgang besteht für die Teilnehmer eine besondere Herausforderung darin, die Six-Sigma-Methodik und ihre Tools zu verstehen und das Gelernte in die eigene praktische Projekt- Problemstellung zu übertragen. Zusätzlich müssen dafür die Statistik- Werkzeuge in Minitab^® korrekt ausgewählt und angewendet werden. Um diese Herausforderung erfolgreich bewältigen zu können, finden sich in diesem und den folgenden Lehrbriefen Schritt-für-Schritt-Anleitungen für alle grafischen und statistischen Analysen, die wir mit Minitab^® behandeln.

Zunächst geht es in diesen Kapitel aber darum, Minitab^® kennen und nutzen zu lernen. Ich empfehle Ihnen die Übungen, die in diesem Kapitel beschrieben werden, parallel zur Lektüre durchzuführen. Im Vordergrund des Lehrbriefs steht die Nachvollziehbarkeit der Vorgehensweise in Minitab^® durch einfache schrittweise Führung durch das Menü. Der Ablauf wird durch die Benennung des Menünamens und „ “ als Schritt zum nächsten Menünamen dargestellt. Die Beschreibung der Schritte in Minitab^® ist jeweils fett gedruckt, damit Sie diese besser erkennen können.

Die Menünamen und Abfolgen entsprechen der Minitab^® Version 17.3.

Eine kostenlose 30-Tage-Demoversion von Minitab^® Statistical Software ist hier erhältlich: http://it.Minitab.com/de-de/products/Minitab/free- trial.aspx. Für die Dauer des Fernlehrgangs können Sie auf eine Netzwerklizenz bei der Fernschule zugreifen. Ich wünsche Ihnen viel Spaß und Erfolg bei der Arbeit mit Minitab^®.

4.1 Einführung 4.1.1 Was ist Minitab^®?

Minitab^® ist ein Programm zur statistischen Auswertung von Daten. Dazu bietet Minitab^® eine Fülle von Analysewerkzeugen, Berechnungs- methoden und grafischen Auswertemöglichkeiten. Wenn Sie Minitab^® starten, was ist zu sehen?

Abb. 22: Startdesktop

Auf den ersten Blick ist zu sehen, dass sich Minitab^® im typischen Windows-Look präsentiert: Oben die Menü- und die Symbolleiste, darunter befinden sich zwei geöffnete Fenster. Minitab^® öffnet sich mit drei Fenstern: Session-Fenster, Daten-Fenster (Arbeitsblatt) und Projekt- manager-Fenster.

Session-Fenster

Daten-Fenster Projektmanager-Fenster

Das obere Fenster ist das so genannte Session-Fenster, das die Vor- gänge und Befehle anzeigt, die Minitab^® gerade durchgeführt hat. Es dient auch zur Ausgabe von Berechnungs- und Analyseergebnissen.

Das untere Fenster ist das Datenfenster. Es erinnert sehr an eine Excel- Tabelle. Statt einer Tabelle, wie in Excel, spricht man hier von einem Arbeitsblatt. Hier werden die zu bearbeitenden Daten eingegeben und gespeichert.

Das Projektmanager-Fenster ist im Ausgangszustand minimiert links unten zu finden. Der Projektmanager dient dazu, eine Übersicht über die geöffneten Arbeitsblätter und Grafiken zu ermöglichen sowie schnell und gezielt zwischen einzelnen Fenstern und Ansichten zu wechseln. Wir werden den Projektmanager später genauer betrachten.

4.1.2 Minitab^® und Excel

Minitab^® arbeitet im Gegensatz zu Excel spaltenbezogen. Im Gegensatz dazu arbeitet Excel zellenbezogen, d. h. es ist in Excel möglich, bestimmte Zellen zu adressieren. Man kann z. B. die Zelle in Spalte A und Zeile 2 auswählen und mit der Zahl die der Zelle von Spalte y und Zeile 5 multiplizieren. Dies ist in Minitab^®, wie übrigens in den meisten statistischen Programmen, nicht möglich und es ist auch gar nicht gewollt.

Die Anzahl der Zeilen ist bei Minitab^® nicht begrenzt. So lange Ihr Rechner mitspielt, tut Minitab^® das auch.

Grafiken lassen sich in Minitab^® wegen eingestellter Basisformatierungen sehr schnell erstellen sowie einfach ändern und aktualisieren. Sie werden von diesem Komfort später mit Sicherheit begeistert sein.

Datentransfers zwischen Minitab^® und Excel sind mit Copy-and-Paste- Funktion oder auch mit speziellen Minitab^® -Features möglich.

Minitab^®-Profis verbinden sogar beide Programme: Aus Excel heraus können Minitab^®-Makros gestartet und die Ergebnisse in Minitab^® zurück- gespielt werden.

4.1.3 Spaltenformate im Arbeitsblatt

Ins Datenblatt werden die zu bearbeitenden Daten eingegeben. Es ist darauf zu achten, dass Minitab^® wie schon erklärt spaltenbezogen arbeitet. Die Ausfüllrichtung wird durch den kleinen Pfeil (links oben im Arbeitsblatt) vorgegeben. Durch Anklicken des Pfeils lässt sich die Ausfüllrichtung ganz einfach umschalten. Probieren Sie es doch einfach mal aus.

Im Arbeitsblatt sind folgende drei Datentypen möglich: Zahl, Text und Datum/Uhrzeit. Je nachdem, was zuerst eingegeben wird, wird ein Daten- typ festgelegt. Wird ein Datum oder eine Uhrzeit eingegeben, wird automatisch hinter die Spaltennummer ein „D“ gesetzt. Damit ist für diese Spalte eine Datums-Spalte, und damit sind nur noch die für dieses Format sinnvollen und gedachten Funktionen möglich. Wird ein oder mehrere Buchstaben als erstes in eine Spalte eingegeben, entsteht automatisch eine Textspalte. Ist die erste Eingabe eine Zahl, wird kein Buchstabe hinter die Spaltenangabe gesetzt, was das Zahlenformat kennzeichnet.

Falls in ein Feld in einer Datums-Spalte oder Zahlen-Spalte kein Eintrag erfolgt, setzt Minitab^® automatisch ein Sternchen. Fehlt ein Eintrag in einer Textspalte, schreibt Minitab^® „fehlend“ zur Information.

Übung:

Geben Sie diese Tabelle in Minitab^® ein.

Abb. 23: Übungsdaten

2 MSA Verfahren 1

Inhalt dieses Kapitels

In diesem Kapitel erfahren Sie, was eine MSA nach Verfahren 1 ist und wann sie durchgeführt werden kann bzw. sollte. Der Ablauf des Ver- fahrens wird in den einzelnen Schritten erläutert. Darauf werden die Ergebnisse der MSA Typ 1 vorgestellt und die Kenngrößen inklusive der Berechnungsverfahren erläutert. Sie erhalten detaillierte Hinweise zur korrekten Interpretation der Ergebnisse. Zum Schluss werden Sie die Daten einer MSA nach Verfahren 1 mit Minitab^® auswerten und auch noch eine Übungsaufgabe als Hausaufgabe dazu bewältigen.

Ziel dieses Kapitels Sie

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Mit dem Verfahren 1 werden die systematische Messabweichung (Ge- nauigkeit) und die gerätebedingte Streuung ohne Einfluss unter- schiedlicher Bediener an einem Normal ermittelt. Die Durchführung der MSA Typ 1 wird empfohlen:

• Vor der Durchführung der Gage R&R (Verfahren 2/3).

• Nach der Durchführung der Gage R&R (bei unbefriedigendem Ergebnis).

• Wenn das Messgerät keinem Kalibrierzyklus unterliegt.

• Bei Erstabnahmen vor der Auslieferung (meist) vom Lieferanten/

Hersteller durchgeführt.

• Zur Überprüfung von Genauigkeitsangaben des Herstellers.

2.1 Ablauf MSA Verfahren 1

1. Kalibrieren Sie das Messgerät, falls es nicht kürzlich kalibriert wurde.

2. Ein Prüfer legt das verwendete Normal (oder Einstellmeister) ein.

3. Der Prüfer misst das Normal (oder Einstellmeister).

4. Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3 mindestens 25, besser 50-Mal.

Dabei ist wichtig, dass das Normal bzw. der Einstellmeister bei jeder Messung neu eingelegt wird und sich über die Zeit nicht verändert.

5. Berechnen Sie die Leistung des Messsystems, die systematische Prozessabweichung und die Wiederholbarkeit.

6. Analysieren Sie die Ergebnisse und legen Sie – falls nötig – Korrektur- maßnahmen fest.

2.2 Ergebnisse der MSA Typ 1

Bei der MSA Typ 1 werden die Leistung des Messsystems, die systematische Messabweichung und die Wiederholbarkeit berechnet und betrachtet.

2.2.1 Leistung des Messsystems

Die Leistung des Messsystems wird mit Hilfe der Indizes Cg und Cgk beschrieben. Der Index Cg vergleicht die Toleranz mit der Messwert- streuung. Der Index Cgk vergleicht die Toleranz mit der Messwertstreuung und der systematischen Messabweichung.

Abb. 13: Leistung des Messsystems: Index Cg

Abb. 14: Leistung des Messsystems: Index Cgk

2.2.2 Systematische Messabweichung

Die systematische Messabweichung wird ermittelt, indem die Differenz zwischen dem wahren Wert und dem Mittelwert aller Messungen berechnet wird. Die Differenz wird nie ganz genau null sein. Daher stellt sich die Frage, ob die berechnete Differenz statistisch signifikant oder zufallsbedingt ist. Um diese Frage zu beantworten, verwendet man einen Hypothesentest (t-Test). Was Hypothesentests genau sind und wie sie funktionieren, erfahren Sie im Lehrbrief 5 und 6. In der folgenden Übung erhalten Sie aber schon Informationen, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind, sodass Sie beurteilen können, ob eine systematische oder zufällige Differenz vorliegt.

Abb. 15: Systematische Messabweichung

2.2.3 Wiederholbarkeit

Die Wiederholbarkeit wird direkt aus der Fähigkeit Cg bzw. Cgk ermittelt und bringt daher keine neuen Erkenntnisse. Sie wird berechnet, indem die Anzahl der Prozente, die für die Berechnung des Cg -Werts genutzt werden (üblich 20), durch den Cg-Wert bzw. Cgk -Wert dividiert wird. Bei einen Cg von 1,33 ergibt sich eine Wiederholbarkeit von 20 %/1,33 = 15%.

In Minitab^® wird die Wiederholbarkeit, die aus dem Cg -Wert berechnet wird mit %Var (Wiederholbarkeit) bezeichnet, die Wiederholbarkeit, die aus dem Cgk-Wert berechnet wird, %Var (Wiederholbarkeit und systematische Messabweichung).

2.3 Übung mit Minitab^®

Nach so viel Theorie ist es nun Zeit für eine Übung. Die Messungen müssen Sie nicht durchführen, sondern diese liegen schon vor in der Datei

„Elektrode.mtw“. Die Daten haben folgenden Hintergrund:

Ein Hersteller von Elektroden möchte das Messsystem zum Messen des Außendurchmessers von Elektrodenschäften bewerten, um bestimmen zu können, ob das System den Schaft innerhalb der Toleranz von 0,05 mm genau misst. Für eine MSA nach Verfahren 1 misst ein Bediener 50-Mal einen Referenzschaft mit dem bekannten Außendurchmesser 12,305 mm.

Die Ergebnisse der Messungen finden Sie in der Datei „Elektrode.mtw“.

Wählen Sie in Minitab^® Statistik Qualitätswerkzeuge Mess- systemanalyse (MSA) Messsystemanalyse, Typ 1. Als Messdaten wählen Sie die Spalte „Durchmesser in mm“ aus und geben als Referenzwert 12,305 ein. Als zulässige Toleranz geben Sie bei Differenz OSG-USG den vorgegebenen Wert 0,05 ein. Dann mit OK bestätigen.

Messgerätename:

Untersuchungsdatum:

Berichtersteller:

Toleranz: 0,05

Sonstiges:

Referenz 12,305

Mittelwert 12,30269

StdAbw 0,003631

6 × StdAbw (SU) 0,021783 Toleranz (Tol) 0,05

Statistische Kenngrößen

Syst. Messabwch. -0,00231

t 4,506892

p- Wert 0,000

(Test syst Mssabw=0) Syst. Messabwch.

Cg 0,46

Cgk 0,25

Messmittelfähigkeit

%Var(Wiederholbarkeit) 43,57%

%Var(Wiedhbkt u. syst Messabw) 81,10%

46 41 36 31 26 21 16 11 6 1 12,310

12,305

12,300

12,295

Beobachtung

Durchmesser in mm

Ref Ref + 0,10 × Tol

Ref - 0,10 × Tol

Verlaufsdiagramm von Durchmesser in mm

Messsystemanalyse vom Typ 1 für Durchmesser in mm

Abb. 16: Ergebnis MSA Typ1

Ein oft angestrebter Wert für Cg und Cgk ist 1,33. Hier liegt die Fähigkeit deutlich darunter! Die Wiederholbarkeit sollte dann entsprechend kleiner als 15 % sein, wie in 2.2.3 erklärt. Diese Grenze wird hier deutlich über- schritten.

Die systematische Messabweichung beträgt - 0,00231. Für die Ent- scheidung, ob diese Abweichung statistisch signifikant ist oder aufgrund der Streuung nur zufällig entstanden ist, kommt nun der p-Wert zum Einsatz. Erst im übernächsten Lehrbrief wird er ganz vertieft erklärt. Hier soll nur eine kurze Erläuterung ausreichen:

Der p-Wert (p steht hier für propability) gibt an, wie wahrscheinlich eine Abweichung nur zufällig zustande gekommen ist. Der p-Wert kleiner 0,05 bedeutet, dass die Abweichung nicht zufällig, sondern signifikant ist. Wäre der p-Wert größer als 0,05 würde man davon ausgehen, dass die Abweichung vom tatsächlichen Wert nur zufällig zustande kam. Hier ist mit Hilfe des p-Werts statistisch nachgewiesen, dass der Mittelwert aller Messungen nicht mit dem tatsächlichen Wert übereinstimmt.

Merksatz:

Ist der p-Wert kleiner als 0,05 gilt die Abweichung als signifikant.

Ist der p-Wert größer als 0,05 ist die Abweichung nur zufällig, bedingt durch die Streuung entstanden.

Das Ergebnis steht damit fest: Das Messsystem kann die Teile nicht beständig genau messen und muss deshalb verbessert werden.

Es lohnt nicht, hier schon weitere Untersuchungen wie Verfahren 2 oder 3 durchzuführen. Wenn die MSA Typ 1 nicht bestanden wurde, kann das Ergebnis der anderen Verfahren nicht gut sein.

2.4 Weitere Hinweise zur MSA Typ 1

Wählen Sie möglichst den Referenzwert in der Mitte der Toleranzbreite Wenn der Wert des Referenzteils nicht bekannt ist, wählen Sie den Mittelwert aller Messungen als Referenz. Die systematische Mess- abweichung kann dann nicht beurteilt werden. Wenn das Merkmal nur eine Toleranzgrenze hat, kann der Cg und Cgk nicht berechnet werden.

Wenn die MSA Typ 1 nicht bestanden wurde, werden auch die Ergebnisse der Gage R&R (Verfahren 2/3) schlecht sein.

Falls Sie eine MSA nach Verfahren 2/3 durchgeführt haben und die Gage R&R (Verfahren 2/3) nicht bestanden wurde, kann die MSA Typ 1 auf der Suche nach Ursachen und damit nach Verbesserungsmöglichkeiten genutzt werden.

2.5 Praktische Übung / Hausaufgabe

Wir kehren nun endlich zurück zum „Krawatten-Projekt“. Bei dem Krawattenprojekt gibt es zwei relevante Output-Größen: die Länge der Krawatte und die Zeit für das Binden der Krawatte. Abb. 17 zeigt, wie die Länge bzw. die Abweichung von der idealen Länge gemessen wird. Als Messgerät kann ein Meterstab, Lineal oder Maßband verwendet werden.

Abb. 17: Ermittlung der Abweichung von der idealen Länge

Beschreiben Sie, wie je eine MSA Verfahren 1 für die beiden Outputs durchgeführt werden könnte, und benennen Sie Risiken, die Sie dabei erkennen.

5 Design of Experiments (DoE) im Überblick

Inhalt dieses Kapitels

Mit diesem Kapitel schauen Sie weit über den Tellerrand des Green Belt Trainings hinaus. Denn das Thema Design of Experiments (DoE) wird üblicherweise im Black Belt Training geschult. In diesem Kapitel erhalten Sie daher auch nur einen Überblick über die Vorgehensweise und die Möglichkeiten, die diese Versuchsmethode bietet. Wichtig ist dabei vor al- lem, dass Sie verstehen, warum ein auf dieses Weise geplantes Experi- ment effektiver und effizienter ist, als andere Versuchsmethoden.

Ziel dieses Kapitels Sie

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Der Zweck eines Experiments ist die Erzeugung informativer Ereignisse durch Manipulation der Input-Variablen unter strikt kontrollierten Bedin- gungen, um ihren Effekt auf die Output-Variablen zu untersuchen. Das bedeutet, dass die Inputs bewusst und möglichst drastisch manipuliert werden, um unterschiedliche Ergebnisse im Output zu provozieren, die na- türlich beobachtet werden müssen. Es können und sollen, wann immer sinnvoll, auch mehrere Outputs gleichzeitig betrachtet werden.

Abb. 31: Zweck eines Experiments

Natürlich gibt es mehrere Methoden zu experimentieren. Vier Methoden werden Sie kennenlernen:

• Versuch und Irrtum (Trial and Error)

• Ein Faktor nach dem anderen (One Factor at a Time / OFAT)

• Vollfaktorielle Versuchspläne

• Teilfaktorielle Versuchspläne

Dazu nutzen wir ein einfaches Beispiel: Der Benzinverbrauch eines Autos ist zu hoch und soll reduziert werden. Um herauszufinden, mit welchen Änderungen das möglich ist, werden Versuche durchgeführt.

5.1 Versuch und Irrtum (Trial and Error)

Die erste Methode ist „Trial and Error“. Jeder weiß, dass es keine erfolgs- versprechende Idee ist, einfach planlos, unstrukturiert und ohne jegliche Dokumentation darauf los zu probieren, dennoch wird das immer noch sehr oft getan. Es werden an vielen möglichen Einflussfaktoren ohne Sys- tematik, Abstimmung und Dokumentation Veränderungen vorgenommen.

Am Ende steht nur eine Feststellung: Erfolg oder kein Erfolg. Im Falle von

„Erfolg“ ist nicht klar, warum es zu dieser Verbesserung gekommen ist.

Damit ist auch unklar, was zu tun ist, wenn das bearbeitete Problem zu- rückkehrt. Im Fall von „kein Erfolg“ kann auch keine Aussage über die Wirkungen der einzelnen Faktoren gemacht werden. Die schwer wiegende Unsicherheit kommt daher, dass sich möglicherweise deren Effekte ja gegenseitig aufheben Wie kann „Trial and Error“ für unser Benzin- verbrauchs-Beispiel aussehen?

In einem Brainstorming werden Ideen gesammelt, mit denen der Benzin- verbrauch reduziert werden könnte. Beispielsweise könnte daraus diese Ideen-Liste entstehen:

• Benzinmarke ändern

• Höhere Oktanzahl

• Langsamer fahren

• Motor besser einstellen

• Auto waschen und wachsen

• Neue Reifen

• Reifendruck ändern

Bei „Trial and Error“ werden alle diese Maßnahmen irgendwie durch- geführt, und am Ende des Tages schaut man sich das Ergebnis an.

Möglich ist Fall 1: Der Benzinverbrauch ist gesunken. Sind Sie mit dem Ergebnis zufrieden? Kurzfristig vielleicht schon, denn das Ziel ist ja er- reicht. Aber ein Unbehagen bleibt. Denn Sie wissen nicht, was die ent- scheidende Maßnahme oder die entscheidenden Maßnahmen waren.

Wenn der Spritverbrauch wieder steigt, wissen Sie nicht, was zu tun ist.

Sollten Sie den Reifendruck neu einstellen oder schon wieder neue Reifen kaufen? Oder reicht es auch, mal wieder durch die Waschstraße zu fah- ren?

Möglich ist auch Fall 2: Der Benzinverbrauch ist nicht zurückgegangen.

Können Sie daraus schließen, dass all die betrachteten Faktoren keinen Einfluss haben? Auch das können Sie nicht. Möglicherweise heben sich nämlich die Maßnahmen gegenseitig auf.

Fazit: Bei „Trial and Error“ lernen Sie nichts! Sie können auch keine opti- malen Einstellungen oder Wechselwirkungen finden.

5.2 OFAT (One Factor at a Time)

Dies ist die „Schulbuch-Methode“. Wie oft wird (fälschlicherweise) davor gewarnt, mehrere Faktoren gleichzeitig zu variieren? Besser sei es angeb- lich, immer nur einen Faktor zu optimieren und sich dann den nächsten Faktor vorzunehmen. Leider geht uns damit die Information über Wech- selwirkungen komplett verloren, und ein Optimum finden wir – wenn über- haupt – dann nur rein zufällig.

Was versteht man unter einer Wechselwirkung? Dazu gebe ich Ihnen ein einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie sitzen in einem Raum mit zwei gegenüberliegenden Fenstern. Im Raum ist es sehr warm und Sie möch- ten die Raumtemperatur senken und frische Luft in den Raum bringen. Sie nehmen sich zuerst „Faktor 1“ vor, das Fenster auf der linken Raumseite.

Sie öffnen das Fenster und stellen fest, es kommt etwas frische Luft her- ein. Nachdem Sie das linke Fenster wieder geschlossen haben, öffnen Sie das gegenüber liegende Fenster. Hier stellen Sie denselben Effekt fest, etwas frische Luft strömt in den Raum. Nun öffnen Sie beide Fenster gleichzeitig. Was geschieht? Es entsteht ein Durchzug, der vielleicht die Papier-Blätter vom Tisch fegt. Dieser Effekt tritt nur auf, wenn beide Fens- ter gleichzeitig geöffnet werden. Das bedeutet, ob das Öffnen eines Fens- ters einen Luftzug erzeugt, hängt davon ab, ob das andere Fenster auf oder zu ist. Allgemeiner ist der Begriff im folgenden Merksatz definiert.

Merksatz:

Eine Wechselwirkung liegt dann vor, wenn der Effekt eines Faktors von der Einstellung eines anderen Faktors abhängt!

Um OFAT anhand des Beispiels „Benzinverbrauch“ zu erklären, reduzie- ren wir die Anzahl der zu betrachtenden Faktoren auf die Geschwindigkeit, den Reifendruck und die Oktanzahl.

Abb. 32: OFAT-Tabelle

Der Versuch beginnt mit einer Einstellung. Nun wird ein Faktor variiert, hier die Geschwindigkeit. Reifendruck und Oktanzahl bleiben konstant. Die Änderung im Verbrauch wird beobachtet. Der Verbrauch bei 100 ist höher als bei 80. Die weiteren Versuche werden daher immer bei Geschwindig- keit 80 durchgeführt. Beim dritten Versuch bleiben nun Geschwindigkeit und Oktanzahl konstant, der Reifendruck wird verändert. Das Ergebnis sagt, dass ein höherer Reifendruck zu einem geringeren Verbrauch führt.

Daher wird die Einstellung 3,0 für den Reifendruck beibehalten. Es kommt der letzte Versuch: Geschwindigkeit und Reifendruck noch immer kon- stant, Oktanzahl wird reduziert. Der Verbrauch nimmt wieder zu. Das bes- te Ergebnis liefert somit Geschwindigkeit 80, Reifendruck 3 und Oktanzahl 95. Aber ist das wirklich das beste Ergebnis? Das kann man nicht mit Si- cherheit behaupten, denn wir haben nicht alle vorhandenen Kombinatio- nen ausprobiert. Vielleicht wäre beispielsweise die Kombination Ge- schwindigkeit 80, Reifendruck 2,5 und Oktanzahl 91 besser? Darüber können wir keine Aussage machen. Denn mit OFAT betrachtet man immer nur die Abhängigkeit des Outputs von einem Faktor.

Damit begeht man einen großen Fehler. Die folgende Grafik zeigt den Verbrauch als Funktion von Geschwindigkeit und Reifendruck.

Abb. 33: Kontourdiagramm

Dieses Kontourdiagramm ist wie eine Isobaren-Karte oder eine topografi- sche Wanderkarte zu lesen. Die äußere rote Linie zeigt Ergebnisse mit (ca.) 10,7 l/100 km. Die mittlere Linie zeigt einen Verbrauch von 9,7 l/100 km an und die nächste steht für 8,5 l/100 km. Es ist somit eine Fläche dar- gestellt, deren tiefster Punkt (geringster Verbrauch) als Optimum unten rechts dargestellt ist. Wenn Sie den Versuch nach OFAT durchführen, be- ginnen Sie mit einer als erfolgsversprechend eingeschätzten Einstellung für den Reifendruck und variieren die Geschwindigkeit. Sie bewegen sich damit auf der Linie von unten nach oben. Der Spritverbrauch sinkt zu- nächst und steigt dann wieder an. Mit der Geschwindigkeit, die zum ge- ringsten Spritverbrauch führte, geht man in den nächsten experimentellen Durchgang. Die Geschwindigkeit bleibt konstant und der Reifendruck wird erhöht. Auch hier wird das Ergebnis zunächst besser, dann wieder schlechter. Als beste Einstellung wird der Schnittpunkt der beiden Gera- den angenommen, was leider nicht der Realität entspricht. Und was tut man da? Das Ziel ist, die Fläche zu untersuchen, aber mit dieser Methode bewegt man sich auf zwei Geraden. Das macht keinen Sinn.

Was macht die statistische Versuchsplanung anders? Bei der statistischen Versuchsplanung startet man in einem – nach bisherigem Wissensstand – bestmöglichen Versuchsfenster. Für jeden Faktor (hier: Geschwindigkeit und Reifendruck) wählt man dazu eine niedrige und eine hohe Einstellung.

Wenn möglich ergänzt man den Versuch noch um den sogenannten Zent- ralpunkt. Das ist die mittlere Einstellung aller Faktoren gleichzeitig. Für jeden dieser fünf Versuchspunkte erhalten wir ein Ergebnis für den Sprit- verbrauch. Das beste Ergebnis hat die Einstellung oben rechts mit 9,3 l/100 km.

Abb. 34: DoE - erster Versuchsplan

Nun folgen praktische Überlegungen. Ist der Spritverbrauch von 9,3 l/100 km ausreichend? Dann könnte man das Experimentieren an dieser Stelle beenden. Wenn nicht, gibt es einen Folgeversuch. Unter Umständen kann der Folgeversuch so aufgebaut werden, dass vorhandene Versuchs- ergebnisse integriert werden können, wie Abb. 35 zeigt. Auch hier gibt es für jeden Faktor eine niedrige und eine hohe Stufe sowie den Zentral- punkt. Bei welchen Faktoreinstellungen erhält man das beste Ergebnis?

Diesmal links unten. Das ist die Richtung, in der noch bessere Ergebnisse zu erwarten sind.

Abb. 35: DoE - zweiter Versuchsplan

Auch bei diesem Ergebnis stellt sich wieder die Frage, ob das Ergebnis ausreicht oder ein Folgeversuch notwendig ist. Dieses sequentielle Vor- gehen wird so lange fortgesetzt, bis es keine Richtung mehr gibt, in der es besser wird, wie in Abb. 36 zu sehen.

Abb. 36: DoE - dritter Versuchsplan