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Ishikawa Diagramm

Ishikawa - Fischgrätendiagramm

Das Ishikawa Diagramm – auch Fischgrätendiagramm genannt – ist ein Werkzeug zur systematischen Ermittlung von Ursachen (Cause) eines Problems (Effect). Die Gräten unterteilen die Ursachen in Kategorien.

Ishikawa Diagramm Illustration

Ishikawa Diagramm Vorlage

Ishikawa Diagramm Zielsetzung

Ishikawa Diagramm Vorgehensweise:

Problem definieren und Team zusammenstellen

Die Problembeschreibung wird an den „Kopf“ des Fisches geschrieben. Ein Team aus Spezialisten, die
sich mit dem Problem auskennen wird benannt.

Klassen der Gräten definieren

Definieren Sie die Namen der „Gräten“. Beispiele sind:
▪ 5M (Material, Mitwelt, Methode, Mensch, Maschine)
▪ 4P (Place, Procedures, People, Policies)
▪ 4S (Surroundings, Suppliers, Systems, Skills)

Sammeln und Einordnen von Ursachen

Suchen Sie mögliche Ursachen für das Problem mit dem Team. Nutzen Sie Brainstorming. Ordnen Sie
diese Ursachen in die Gräten ein.

Suchen der messbaren Kernursachen

Durch wiederholtes Fragen, mit dem Werkzeug 5 Whys, finden Sie Kernursachen. Die Kernursachen müssen messbar sein.

Problemlösung

Suchen Sie mit Ihrem Team nach Lösungen, um die Kernursachen zu beeinflussen. Arbeiten Sie die Lösungen mit dem PDCA-Zyklus oder der DMAIC-Roadmap aus.

Das Ishikawa-Diagramm ist eines der sieben wichtigsten Qualitätswerkzeuge. Es wurde von dem japanischen
Wissenschaftler Kaoru Ishikawa entwickelt.

Ishikawa Diagramm Beispiel:

Zwei Schichten üben eine identische Tätigkeit an zwei Maschinen aus. Maschine A1 produziert ca. 15 % mehr als Maschine A2. Mit einem Team wird eine Ishikawa-Analyse durchgeführt.

Ishikawa Diagramm Beispiel

Es stellt sich heraus, dass es viele Ursachen gibt. Der Meister startet sofort erste Aktionen, z.B. die Optimierung der Bedienungsanleitungen oder neue Schulungen.

Werkzeuge (nächste Schritte) 

Pfeil Ishikawa

Ishikawa Diagramm Tipps:

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Qualitätsmanagementbeauftragter (QMB)
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Hypothesentest

Hypothesentest

Hypothesen sind Annahmen über mögliche Zusammenhänge. Ein Test wird durchgeführt, um eine Vermutung durch Daten zu belegen (Nullhypothese H0) oder zu widerlegen (HA oder H1). Durch die Tests entscheiden Sie sich für eine der beiden Hypothesen. Die Alternativhypothese besagt, dass ein signifikanter Unterschied vorliegt. Die Nullhypothese besagt, dass ein Unterschied nicht nachweisbar ist.

Hypothesentest Illustration

Hypothesentest

Hypothesentest Zielsetzung

Hypothesentest Vorgehensweise:

Hypothese aufstellen

▪ H0: μ1 = μ2 oder σ1 = σ2
▪ HA: μ1 ≠ μ2 oder σ1 ≠ σ2

Geeignete Stichproben nehmen

▪ Stichproben müssen repräsentativ sein (zufällig ausgewählt).
▪ Um kleine Unterschiede nachzuweisen, benötigt man großer Stichproben.

Signifikanzniveau (α) festlegen

Legen Sie das Signifikanzniveau fest. Es ist die maximal akzeptierte Irrtumswahrscheinlichkeit bei der Annahme der Alternativhypothese. Der Standard ist 0,05 (= 5 %).

Den richtigen Test auswählen

Wählen Sie den richtigen Test aus. Für den Mittelwert eignet sich der t-Test oder die ANOVA. Für die Streuung eignet sich der F-Test oder Levenes-Test.

Hypothesentests durchführen und p-Wert berechnen

Wenn p > α, dann greift die Nullhypothese – ein Unterschied konnte nicht nachgewiesen werden.
Wenn p < α, dann greift die Alternativhypothese – ein signifikanter Unterschied konnte nachgewiesen
werden.

Hypothesentest Beispiel:

In unserem Test Unternehmen produzieren wir Maschinen. Wir kaufen die Schrauben von zwei Lieferanten.
Wir wollen die Festigkeit der Schrauben vergleichen, indem wir diese prüfen und testen.

Hypothesentests im Lean Six Sigma

Wir stellen die Hypothese auf, dass der Mittelwert der Zugfestigkeit von beiden Lieferanten gleich ist (Nullhypothese H0). Die Mittelwerte der beiden Stichproben unterscheiden sich. Wir wissen aber, dass es immer Unterschiede zwischen zwei Stichproben gibt. Ab wann ist der Unterschied groß genug, um anzunehmen, dass sich die zugehörigen Grundgesamtheiten wahrscheinlich unterscheiden?

Die Antwort liefert ein 2-Stichproben t-Test. Aus einer Tabelle lesen wir für den t-Test die Testgröße 0,149 ab. Der p-Wert ist größer als das vorher festgelegte Signifikanzniveau α von (0,149 > 0,05). Wir können dadurch nicht mit 95%-iger Sicherheit sagen, dass ein Unterschied vorhanden ist. Wir nehmen an, dass beide Lieferanten gleich sind. Sie können es hier in der Übersicht ablesen.

Hypothesentests beta und alpha Fehler

Hypothesentest Tipps:

In unserem Unternehmen produzieren wir Maschinen. Wir kaufen die Schrauben von zwei Lieferanten.
Wir wollen die Festigkeit der Schrauben vergleichen, indem wir diese prüfen. Mehr Infos zum Thema bei Wikipedia.

Sie möchten sich weiterbilden und mehr über Hypothesentests lernen? Klicken Sie auf KURSNET, um mehr über das geförderte Weiterbildungsangebot zu erfahren!

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DMAIC vs. DMADV

DMAIC vs. DMADV

Ist das Ergebnis eines Produktes oder einer Dienstleistung aus einem Prozess nicht gut, so muss der Prozess optimiert werden oder das Produkt neu entwickelt werden.

DMAIC vs. DMADV Illustration

DMAIC vs. DMADV

DMAIC vs. DMADV Zielsetzung

DMAIC vs. DMADV Vorgehensweise:

DMAIC oder DMADV?

Identifizieren Sie, mit welcher Roadmap das Projekt bearbeitet wird.

Hypothesentest - 9

Team zusammenstellen

Bei Entwicklungsprojekten arbeiten Sie mit einem bereichsübergreifenden Team.

DMADV-Roadmap

In Ihrem Projekt nutzen Sie Werkzeuge der DMADV-Roadmap.

DMADV-Werkzeuge:

Phase Bemerkungen Wichtige Werkzeuge

Hypothesentest - 11

▪Projektauftrag
▪ Multigenerationsplan
▪ RACI
▪ Projektplan

▪ Risikoanalyse
▪ Reifegradanalyse
▪ Stakeholderanalyse
▪ Change Management

Hypothesentest - 13 

▪ Segmentierung
▪ VoC
Gemba-Analyse
▪ Affinitätsdiagramm

▪ Baumdiagramm
▪ Kano-Analyse
▪ QFD 1
▪ Benchmarking

Hypothesentest - 15

▪ Funktionsanalyse
▪ Pugh-Matrix
▪ TRIZ
▪ FMEA

▪ Kundenfeedback
▪ Risikoanalyse
▪ QFD 2
▪ Kreativitätstechniken

Hypothesentest - 17

▪ Produktanalyse
▪ Prozess-Simulation
▪ DOE
▪ VSM

▪ QFD 3
▪ DOE
▪ QFD 4
▪ POKA YOKE

Hypothesentest - 19

▪ BSC
▪ Pilotversuch
▪ Implementierungsplan
▪ SPC

▪ Audits
▪ Kennzahlen (Finance)
▪ Project Storyboard
▪ Lessons Learned

Ein DMAIC-Projekt reduziert Kosten (COPQ). Ein DMADV-Projekt unterstützt die Strategie

DMAIC and DMADV in six sigma

Ein DMADV-Projekt hat das höchste Projektpotential im Vergleich zu DMAIC-Projekten im Lean Six Sigma. Das heisst, dass Sie bei der nächsten Entwicklung die Werkzeuge von DMADV einsetzen sollten.

Sie möchten mehr über DMAIC vs. DMADV in der Praxis kennenlernen? Klicken Sie auf KURSNET, um mehr über das geförderte Weiterbildungsangebot zu erfahren!

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DMAIC

DMAIC Roadmap

Die DMAIC Roadmap ist ein strukturierter Weg in 5 Phasen zur Durchführung von Lean Six Sigma Projekten. Ziel ist es, einen bestehenden Prozess zu optimieren.

DMAIC Roadmap Illustration

DMAIC Roadmap Lean Six Sigma

Zielsetzung der DMAIC Roadmap

DMAIC Vorgehensweise:

DMAIC: Define Phase

Die aktuelle Prozessleistung sowie Einflussfaktoren auf den Prozess wurden beschrieben (geschätzt).
Die Ziele des Projektes werden durch den Sponsor vorgegeben und eventuell korrigiert.

DMAIC: Measure Phase

Die Prozessfähigkeit wird vom Team genau bestimmt. Die Einflussfaktoren werden mit Zahlen, Daten und Fakten gemessen und in Diagrammen dargestellt.

DMAIC: Analyze Phase

Besondere Auffälligkeiten in den Daten aus der Measure Phase werden analysiert. Die Kernursachen dieser Auffälligkeiten werden mit statistischen Methoden bewiesen.

DMAIC: Improve Phase

Es werden Lösungen definiert, um die Kernursachen aus Analyze zu beeinflussen. Mithilfe von Pilotversuchen
werden diese Lösungen getestet und optimiert.

DMAIC: Control Phase

Um die Nachhaltigkeit der Lösungen aus Improve sicherzustellen, werden die Risiken durch geeignete
Kontrollmechanismen gesteuert.

Die DMAIC-Roadmap ist der wichtigste Erfolgsfaktor vom Lean Six Sigma. Die fünf Phasen bauen systematisch aufeinander auf und bilden einen roten Faden.

DMAIC Roadmap Beispiel

Phase Bemerkungen Wichtige Werkzeuge

Hypothesentest - 21

Voraussetzungen für Lean Six Sigma:
▪ Wichtig für das Unternehmen
▪ Prozess vorhanden
▪ Ergebnis messbar
▪ Teamarbeit erforderlich
▪ Lösung nahezu unbekannt

▪ Projektauftrag
SIPOC
▪ CTQ-Matrix
▪ Y = f(x)
▪ Operationale Definitionen
▪ Voices (VoC / VoB / VoP)
▪ RACI

Hypothesentest - 23 

In Measure werden die Daten – die in Define
geschätzt wurden – gesammelt und validiert. Diese
Daten werden mit statistischen Methoden dargestellt.

▪ Datensammelplan
Wertstromanalyse
▪ Darstellen der Einflussfaktoren
▪ Korrelationsanalyse
▪ Messsystemanalyse
▪ Prozessfähigkeitsanalyse

Hypothesentest - 25

Die Analyze Phase verhält sich wie die Measure
Phase, nur dass sich hier nur auf die Auffälligkeiten
konzentriert wird. Sie tauchen tiefer in die Daten
ein und suchen nach wichtigen Kernursachen.

▪ Ishikawa
 5 Whys
▪ Pareto
▪ Hypothesentests
▪ DOE
▪ Regressionsanalyse

Hypothesentest - 27

In Improve soll das Team Lösungen finden, um den
Prozess zu verbessern, indem die Kernursachen
kontrolliert werden. Suchen Sie in dieser Phase
Risiken, die Lösungen angreifen könnten.

▪ Kreativitätstechniken
▪ Pilotversuch
▪ B & E-Analyse
▪ Vorher-/Nachher Diagramme
▪ FMEA
▪ Implementierungsplan

Hypothesentest - 29

In Control werden die Ursachen der in Improve
identifizierten Risiken gesteuert. Ihr neuer, optimierter
Prozess wird nachhaltig funktionieren und
damit wird das Projekt erfolgreich sein.

Gate-Review-Prozess:
Ein Gate Review ist ein Meeting, das am Ende jeder DMAIC Phase stattfindet. Das Team und der Projektleiter präsentieren dabei die Ergebnisse ihrer Arbeit. Wenn der Sponsor zufrieden ist, kann das Team in die nächste Phase übergehen.

In unserer KURSNET Weiterbildung können Sie mehr über DMAIC erfahren. 

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Define Phase

Define Phase

Define ist eine der fünf DMAIC – Phasen bei Six Sigma, die ein Projekt durchlaufen muss. In der Define Phase wird die Problemstellung in einem Projektauftrag definiert.

Define Phase Illustration

Define Phase DMAIC Karte

Zielsetzung der Define Phase

Define Phase

Vorgehensweise in der Define Phase:

Pre-Define: Project Selection Workshop

Projekte werden aus den Unternehmenszielen abgeleitet und klassifiziert.

Pre-Define: Handover

Der Sponsor und der Champion übergeben an den Projektleiter den Projektauftrag.

Pre-Define: Briefing

Sponsor und Projektleiter planen das Kick-off und führen eine Stakeholder-Analyse durch.
Wenn die Arbeit vom Management in der Pre-Define-Phase nicht sorgfältig durchgeführt worden ist, so
dauert die Define Phase länger, weil das Team nacharbeiten muss.

Define: Kick-off

Während des Kick-off-Meetings wird das Team vom Sponsor auf das Projekt eingestimmt.

Define: Teammeetings

In den Teammeetings werden Werkzeuge eingesetzt, um den Projektauftrag zu validieren.

Define: Gate Review

Am Ende der Define Phase werden die Ergebnisse aus den Teammeetings dem Sponsor vorgestellt.

Beispiel einer Define Phase im Six Sigma

Der Sponsor (Abteilungsleiter) ist für den Prozess der Reklamationsbearbeitung verantwortlich. Das Ziel ist es, die Reklamationen schneller mit weniger Fehlern zu bewerten. Ein Black Belt soll dieses Projekt mit DMAIC durchführen.

SIPOC/VOP:
Die Leistung wird mit der Anzahl an Tickets bewertet. Aktuell (5 Stck. / Tag). Das Ziel ist es 10 Stck. / Tag zu bearbeiten. Die Einflüsse wurden durch das Management mit einem SIPOC, VOP und einem Ishikawa Diagramm ermittelt. Das erste Kernproblem (Fehler/Ticket) ist nicht ganz korrekt, weil es keine Stimme des Prozesses, sondern eine Stimme des Business ist. Das Team muss dies in der Define Phase korrigieren.

Define Phase SIPOC Diagramm
define phase six sigma

 

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Datentypen

Datentypen

Daten beschreiben Eigenschaften von Produkten, Prozessen oder Dienstleistungen. Diese Eigenschaften können in qualitative und quantitative Daten unterteilt werden.
Zur datenbasierenden Analyse im Lean Six Sigma sollten die folgenden Datentypen und Verteilungen bekannt sein.

Datentypen Illustration

Datentypen

Datentypen Zielsetzung

Vorgehensweise:
Bestimmen des Merkmals

Bestimmen Sie das Merkmal und die Merkmalsausprägungen. Z.B. Merkmal = Alter; Merkmalsausprägung = 42 Jahre.

Kategorisierung der Merkmalsausprägungen

Die Merkmalsausprägungen müssen in eine Skala gesetzt werden, um den Datentyp zu definieren.

Hypothesentest - 31

Nominal: Es lässt sich nur „gleich“ oder „ungleich“ abgrenzen.
Ordinal: Ein Wert ist höher oder niedriger als ein anderer.
Metrisch: Es lassen sich aussagekräftige Rechnungen durchführen.

Auswertung und Interpretation der Daten

Nach der Identifizierung der Daten können diese mit der Statistik ausgewertet werden.

Mit der folgenden Abbildung können die Daten korrekt eingeordnet werden.

SPL Ablaufschema Datentypen

Verteilungen werden in der Statistik üblicherweise durch Funktionen beschrieben. Es existieren Modelle (Formen) für stetige und für diskrete Verteilungen.

Binomialverteilung

Die Binomialverteilung ist eine diskrete Verteilungen. Mit ihr kann man die Häufigkeit von Merkmalen, in zwei Ausprägungen darstellen. Z.B. Anzahl Fehler in einer Produktion.

Poissonverteilung

Die Poissonverteilung ist ein spezieller Fall der Binomialverteilung.
Mit ihr werden die Anzahl der Fehler pro Einheit beschrieben, die in einer Einheit vorkommen.

Hypergeometrische Verteilung

Die Hypergeometrische Verteilung wird verwendet, wenn die Stichproben aus kleinen Grundgesamtheiten ohne Zurücklegen gezogen werden. Ein Beispiel sind die Lottozahlen.

Normalverteilung

Die Normalverteilung ist die wichtigste Verteilungsfunktion für stetige Daten. Die meisten statistischen Verfahren basieren auf normalverteilten Daten.

Lognormalverteilung

Die Lognormalverteilung ist linkssteil und rechtsschief und nimmt keine Werte kleiner als 0 an. Sie wird häufig angewendet, um Prozesszeiten zu beschreiben.

Weibullverteilung

 

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Die Weibullverteilung ist in ihrem
Verlauf sehr flexibel. Über die Parameterwerte kann die Kurve
an verschiedene Verläufe angepasst werden. Beispiele sind Lebensdaueranalysen.

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Lean Six Sigma Yellow Belt
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Cause and Effect Matrix

Cause and Effect Matrix

Die Cause and Effect Matrix oder auch C & E Matrix ist ein Werkzeug aus dem Lean Six Sigma, um mehrere Einflussfaktoren auf einen Fehler (Effekt) darzustellen und zu priorisieren.

Cause and Effect Matrix Illustration

Cause and Effect Matrix

Cause and Effect Matrix Zielsetzung

Cause and Effect Matrix Vorgehensweise:

Output und CTQ's

Wählen Sie mit Ihrem Team die wichtigsten Qualitätsanforderungen (CTQ’s) aus. Beschreiben Sie das
Prozessergebnis (Y), welches in Zeit oder Anzahl Fehler messbar ist.

Die CTQ's gewichten

Die CTQ’s gewichten Sie gegenüber dem Output. Eine 10 bedeutet, dass der CTQ viel Einfluss auf das
Prozessergebnis hat. Eine 1 hat eine sehr geringe Bedeutung.

Inputfaktoren wählen

Die Inputs sind die Einflussfaktoren auf die Qualitätsanforderungen (CTQ‘s). Ermitteln Sie mit Ihrem
Team mögliche Einflussfaktoren zu Ihrem Prozessergebnis (Y).

Auswirkungen der Inputs gewichten

Gewichten Sie jeden Inputfaktor gegenüber den CTQ’s gemäß der folgenden Tabelle und Berechung.

Hypothesentest - 33

C & E Matrix Beispiel

In dem Unternehmen Wax & Candle gibt es in letzter Zeit mehr Reklamationen. Mit Cause and Effect sollen die wichtigsten Einflussfaktoren auf Zeit, Farbe und Härte gefunden werden.

Cause and Effect Plot

Werkzeuge (nächste Schritte)

Cause and Effect Pfeile

Cause and Effect Matrix Tipps

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Lean Six Sigma Green Belt
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Benefit & Effort

Benefit & Effort

Benefit and Effort ist ein Werkzeug aus dem Lean Six Sigmas und dient zur Auswahl von Projekten oder zur Bewertung und Priorisierung möglicher Lösungen eines Projekts.

Benefit and Effort​ Illustration

Benefit and Effort Matrix

Zielsetzung von Benefit and Effort

Benefit & Effort​ Vorgehensweise:

Projekte sammeln

Bilden Sie ein Team und sammeln Sie potenzielle Projekte, um den Kunden zufriedenzustellen, Kosten zu senken oder den Umsatz zu erhöhen.

Kategorien für den Aufwand und den Nutzen festlegen

Bestimmen Sie was in Ihrem Unternehmen unter Einsatz oder Nutzen verstanden wird (Kosten, Dauer,
Risiko, Umsatz, Arbeitssicherheit oder Qualität).

Gewichten Sie die Kategorien (H/M/L)

Zum Bewerten der Projekte, gewichten Sie die Kategorien. Was bedeutet in Ihrem Unternehmen eine
Umsatzsteigerung oder ein Gewinn an Arbeitssicherheit?

Bewerten der Projekte

Ordnen Sie mit Ihrem Team jedes Projekt den Farben zu.

Auswahl der Projekte nach Farben

Ordnen Sie mit Ihrem Team jedes Projekt den Farben zu.Hypothesentest - 35

Benefit and Effort​ Beispiel

In einer Projektselektion wurde der Gesamtprozess einer Produktionslinie mit dem SIPOC beschrieben und mögliche Fehler mit der Voice of the Process ermittelt und in der B&E bewertet. Anschließend wurden die grünen Projekte in einem Projektauftrag beschrieben.

Benefit and Effort​ Plot
Werkzeuge (nächste Schritte)
Benefit and Effort​

Benefit and Effort​ Tipps

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Andon

Andon

Das Andon Signal (jap. Papierlampe) ist eine Methode, um den Zustand eines Prozesses zu visualisieren.
Durch farbige Signale werden Probleme angezeigt.

Andon Illustration

Andon Ampel

Zielsetzung mit der Andon Methode

Vorgehensweise mit Andon:

Die Störung erkennen

Wenn Sie an einer Maschine ein Problem erkennen, dass Sie nicht schnell lösen können, dann fordern
Sie Unterstützung an.

Das Problem melden

Drücken Sie einen Knopf oder Ziehen Sie an eine Leine, um das Andon Signal zu aktivieren.
Je nach Schweregrad können Sie folgende Signale den aktuellen Status der Maschine anzeigen:
▪ Grün = alles normal
▪ Gelb = Anpassung / Korrektur
▪ Rot = Stoppen der Maschine

Die Ursachen analysieren und das Problem beseitigen

Nach der Korrektur:
▪ Das Problem kann durch Unterstützung gelöst werden = Gelbe Lampe leuchtet.
▪ Die Maschine muss sofort angehalten werden = Rote Lampe leuchtet

Informieren über aktuellen Status aller Prozesse

Mit einem Andon Board werden die Mitarbeiter über den aktuellen Status informiert.

Der Begriff Andon kommt aus dem Toyota Production System (TPS). Andon-Boards sind eine visuelle Kontroll-Tafeln und zeigen die den aktuellen Status der Produktion an. Z.B.:

▪ Die Ziele der Schicht
▪ Produzierte Einheiten
▪ Status der Maschinen
▪ Fehlermenge

Andon Tafel
Andon System

Andon Cords sind Leinen oder Knöpfe, um zu warnen oder die Anlage zu stoppen. Es ist nicht nur ein Notaus, sondern der Problemort wird auch sichtbar gemacht.

Andon Beispiel mit Bild:

1. Wenn alles grün ist bewegen sich die Autos im Takt.

Andon Beispiel

2. Der Mitarbeiter zieht am Andon Cord, weil die Tür falsch verschraubt wurde. Die Arbeitsstation stoppt. Der Mitarbeiter hat nur wenig Zeit, um das Problem zu lösen, da nur seine Arbeitsstation gestoppt wurde.

Andon Lampe

3. Wenn der Vorarbeiter feststellt, dass es ein schweres Problem ist und es nicht in der Zeit gelöst werden kann, zieht er nochmal am Andon Cord für die Anzeige rot. Die Produktion bleibt stehen.

Andon

Weiterbildungsangebot
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KVP Lean Manager
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5 Why

5 Why

5 x Warum oder 5 Why gennant, ist eine Fragetechnik aus dem Qualitätsmanagement, um eine oder mehrere Kernursacheneines Problems zu finden. Diegefundenen Kernursachen sollten messbar sein.

5 Why Illustration

5 Why Methode Erklärung

5 Why Zielsetzung

Vorgehensweise bei der 5 Why Methode:

Problembeschreibung

Das Problem wird kurz beschrieben:
▪ Was ist passiert?
▪ Wo ist es passiert?
▪ Wann ereignete sich der Vorfall?
▪ Wer war daran beteiligt?
▪ Welche Konsequenzen hat das Problem?

Ursachenanalyse - 5 x Warum

Gehen Sie zum Prozess und fragen Sie die Experten nach Ursachen des Problems. Suchen Sie nicht
nach Lösungen! Fragen Sie so lange bis Sie mehrere Ursachen zum Problem gefunden haben.

Dramatisieren der Ursachen

Übertreiben Sie!
Was würde passieren, wenn wir viele Bestände hätten?
Was würde passieren, wenn wir keine Bestände hätten?
Würde das Problem beseitigt sein?

Bohren Sie tiefer (deep drill)

Fragen Sie in jedem Prozessschritt nach dem „Warum“?
Warum benötigen Sie dieses Dokument?
Warum wurde der Fehler im Dokument nicht bemerkt?

5 Why oder auch 5 x Warum genannt,  wurde von Taiichi Ono (Toyota Production System) entwickelt. Es ist ein einfaches und effektives Werkzeug, um die Kernursachen eines Problems zu finden. Durch mehrfache Fragen nach dem „Warum“ werden die wahren Ursachen gefunden. Die Zahl 5 ist nur ein Daumenwert. Manchmal
finden Sie die Kernursache nach 2 x Fragen, manchmal nach 10 x fragen.

5 Why Beispiel

5 Why Beispiel

Lösung zum Beispiel der 5 x Warum Methode:

Der Liefertermin wurde mit dem Kunden vereinbart aber der Kunde wurde nicht im Voraus informiert.
Zur Verbesserung sollte der Kunden per E-Mail oder SMS vor der Lieferung informiert werden.

Werkzeuge (nächste Schritte)
Lean Six Sigma Werkzeuge

Tipps für die 5 Why Mehtode

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