Der unvermeidbare Zufall und die Notwendigkeit der Statistik

Jedes Unternehmen hat den Anspruch, eine gleichbleibend hohe Qualität zu bieten. Die Realität sieht jedoch häufig anders aus. Nicht jede Charge ist gleich, nicht jedes Produkt frei von Fehlern, nicht immer ist der Ausschuss minimal. Bezugnehmend auf die Einführung von SIX SIGMA bei Motorola in den 80er Jahren lässt sich sagen, dass schwankende Produktqualität erfahrungsgemäß nicht immer mit einem Ausfall verbunden ist – aber sein kann. In einem solchen „Kann-aber-muss-nicht“-Szenario einen Grund für fehlerhafte Produkte zu finden, ist nicht immer möglich, denn jeder Prozess unterliegt unvermeidbaren, zufälligen Streuungen, die aber nicht minder verheerend in Bezug auf Verluste und Einbußen in der Kundenzufriedenheit sind.

Die gute Nachricht: Auch der Zufall ist berechenbar – jedenfalls teilweise. Mit vielseitigen Methoden von SIX SIGMA lassen sich die Zufallsstreuung und damit auch der Ausschuss reduzieren.

Statt „Warum war das schlechte Produkt schlecht?“ sollten wir auch fragen ...

... „Warum waren die guten Produkte gut?“ Dies ist ein wichtiger Kernsatz in der Anwendung von SIX SIGMA. Vor der Einführung von SIX SIGMA zur Prozessoptimierung untersuchte man bei Motorola lediglich die fehlerhaften Produkte. So erhielt man zum Beispiel bezüglich nur eines charakteristischen Merkmals im Rahmen des CTQ-Konzepts Daten von 99 einwandfreien und einem defekten Produkt. Wurde die Frage gestellt: „Warum war das schlechte Produkt fehlerhaft?“ bzw. „Was genau hat zu dem beobachteten Fehler geführt?“, so konnten die Ingenieure oft keine Antwort finden, um eine eindeutige Ursache zuweisen zu können.

Sie bleibt oft im Dunkeln, da es sich mehrheitlich um die Summe aller Störgrößen handelt, die auf den Herstellungsprozess einwirken. Hierzu gehören unter anderem:

• Schwankungen der Mitarbeiter in Anzahl und Leistungsqualität
• Variation in der Stromspannung
• Variation der zugekauften Ware (Chargen)
• Verunreinigungen
• Temperatur und Luftdruck der Umgebung
• Luftfeuchtigkeit
• Abnutzung aller Maschinen

Ob und wie sich diese Störgrößen auf einen Prozess auswirken, ist unklar – die Ursache für das fehlerhafte Produkt ist somit eine unvermeidbare Zufallsstreuung, die sich jedoch mithilfe von SIX SIGMA und statistischen Werkzeugen sowie Methoden zunächst ermitteln und danach reduzieren lässt.

Wie lässt sich die zufällige Streuung reduzieren?

Zunächst stellt sich die Frage, wie die Streuung verlässlich gemessen werden kann. Hierfür bieten sich im Rahmen der SIX SIGMA-Methodik die Messsystemanalyse und Regelkarten an, um die Streuung zu erkennen und zu bewerten. Mithilfe der statistischen Versuchsplanung (auch Design of Expertiments) können sich Unternehmen dann eines strukturierten Ansatzes zur Planung, Durchführung sowie Auswertung von Versuchen bedienen, um Einflüsse verschiedener Faktoren zu prüfen und die durch Zufallsstreuung entstandene Variabilität in den Ergebnissen zu reduzieren.

Mit SIX SIGMA wird Statistik greifbar

Um Prozesse nachhaltig zu verbessern, ist Statistik unverzichtbar. Mittels grafischer Methoden und Datenvisualisierung lassen sich die Daten von Messungen besser verstehen und verwenden. Der SIX SIGMA-Werkzeugkasten bietet hier eine Vielzahl an Möglichkeiten zur grafischen Aufbereitung komplexer Daten. Im nächsten Blogbeitrag erwarten Sie einige Einblicke in die Grundbegriffe der Statistik sowie mögliche Methoden der grafischen Aufbereitung erfasster Daten.

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