Six Sigma für organisatorische Exzellenz

Six Sigma ist eine disziplinierte Problemlösungsmethode, die das Management von Menschen und die Beteiligung von Stakeholdern beinhaltet. Der Ansatz stützt sich stark auf fortgeschrittene statistische Methoden, die das Prozess- und Produktwissen ergänzen, um die Variation in Prozessen zu reduzieren. Six Sigma als Qualitätsverbesserungswerkzeug befürwortet die Praxis, die Variabilität eines Prozesses zu messen, die dann durch kontinuierliche Verbesserung kontrolliert werden kann. Wir haben verschiedene Qualitätsauffassungen und -definitionen kritisch untersucht. Das letztendliche Ziel der Six Sigma Philosophie ist es, die erwartete Kundenzufriedenheit in einem gegebenen Zeitrahmen zu liefern, ohne die organisatorische Umgebung zu schädigen. Viele Implementierungswerkzeuge, einschließlich DMAIC, DMADV, DFSS und Kaizen, werden im Detail besprochen. Abgesehen von den oben genannten Werkzeugen, sind einige der Werkzeuge, die in DMADV verwendet werden und die in DMAIC nicht abgedeckt sind, wie folgt: Multi-Generations-Projektpläne (MGPP), Analytischer Hierarchieprozess (AHP), Kano-Analyse, KANSEI Engineering, TRIZ, Pugh-Analyse, Taguchi-Optimierung, Capability Maturity Model Integration (CMMI), Wertstrom-Mapping (VSM) und Simulationsmethoden. Das Kapitel ist nach den Aufgaben und Lieferergebnissen von Six Sigma organisiert. Eine kurze Diskussion über die Gürtelsysteme wird ebenfalls in diesem Kapitel präsentiert.

Ein Projekt ist ein zeitlich begrenztes Unterfangen, um einige spezifische Ziele in einer definierten Zeit zu erreichen, und es variiert in Größe und Dauer. Ein Projekt beinhaltet viele Prozesse, und jeder solcher Prozesse schreitet mit spezifischen Zielen voran. Das Projektmanagement ist daher ein dynamischer Prozess, der die geeigneten Ressourcen der Organisation in einer kontrollierten und strukturierten Weise nutzt, um einige klar definierte Ziele zu erreichen, die als strategische Bedürfnisse innerhalb eines definierten Rahmens von Beschränkungen durchgeführt werden. Die Notwendigkeit, eine SWOT-Analyse durchzuführen, die Bedeutung des Brainstormings, die Notwendigkeit, ein Projekt zu planen, usw. werden durch ein Six Sigma-Projekt visualisiert. Verschiedene Phasen des Projektmanagements und die in jeder Phase beteiligten Aktivitäten werden in diesem Kapitel kritisch untersucht. Die Bedeutung der Beteiligung von Stakeholdern, der kundenorientierten Produktrealisierung, der prozessbasierten Messung, des modellbasierten Projekts usw. wird gründlich untersucht, um ein besseres Verständnis eines Six Sigma-Projekts zu erlangen. Wir haben auch die Risikobewertung des Projekts untersucht und eine Risikobewertungsmatrix bereitgestellt. Die zwei kritischen Bewertungen eines Projekts, nämlich die kritische Pfadmethode und die Projekt- (oder Programm-) Bewertungs- und Überprüfungstechnik (PERT), werden ebenfalls anhand eines Beispiels erklärt.

Dieses Kapitel behandelt typischerweise die Fragen des Prozesses als Kern jedes Projektmanagements. Die Projektbestandteile wie Eingaben, Prozess und Ausgaben werden sowohl technisch als auch auf eine Management-Art klar dargestellt. Diese Identifikationen geben weiteren Anstoß zur Entwicklung des Six Sigma-Prozesses, da das Hauptziel eines Six Sigma-Prozesses darin besteht, Unternehmen zu ermöglichen, das Feedback von seinen Prozessen, Lieferanten, Mitarbeitern, Kunden und Wettbewerbern zu überwachen und darauf zu reagieren, um höhere Leistungs- und Leistungsniveaus zu erreichen. Wir haben unsere Aufmerksamkeit auch auf die ProzessAbb. konzentriert und die Frage der Beseitigung von Variationen im Prozess angesprochen. Die Bedeutung von kritischen Erfolgsfaktoren, Dokumentation von Prozessaktivitäten, Prozesscharakterisierung, Prozessfähigkeit, Prozessleistung, Prozessverbesserung und Prozesskontrolle wird aus der Perspektive eines Six Sigma-Projekts klar dargestellt.

Variation ist in jedem prozessbasierten Projekt inhärent. Daher ist das ultimative Ziel eines Six Sigma-Projekts, Variation und Verschwendung durch kontinuierliche Verbesserung zu eliminieren. Die beiden Hauptquellen der Variation sind die zuweisbaren Ursachen der Variation und die zufälligen oder allgemeinen Ursachen der Variation. Die zuweisbaren Ursachen von Variationen sind physischer Natur, können durch Mensch, Maschine, Materialien, Management, Methoden, Verfahren usw. entstehen und sind im Allgemeinen kontrollierbar und eliminierbar. Die zufälligen Ursachen der Variation sind im Allgemeinen eine Auswirkung von Umgebung und situationsspezifisch, und daher ist es unmöglich, die gesamte Variation aus einem Prozess zu eliminieren. Das Kapitel diskutiert auch die Notwendigkeit, Variation zu messen und die Bedeutung eines guten Messsystems. Die Bedeutung der Normalverteilung in der statistischen Untersuchung wird aus der Sicht der Prozessvariation betont. Verschiedene Maßnahmen der Variation werden ebenfalls untersucht, um das Verständnis der Grundlagen einer verarbeiteten Daten zu unterstützen.

Im vorherigen Kapitel haben wir die Bedeutung eines Prozesses und die damit verbundene Variation gesehen. Die Notwendigkeit der Schätzung der Standardabweichung ist immer ein wichtiger Aspekt in der statistischen Studie, einschließlich der Schätzung der Variation, der Bestimmung der Stichprobengröße; Vorbereitung von Kontrollkarten und Schätzung des Sigma-Niveaus. Die Bedeutung der Sigma-Schätzung ist der zentrale Teil der Six-Sigma-Studie, in der Prozessverbesserungen normalerweise in Bezug auf das Sigma-Niveau und dessen Schätzung diskutiert werden. Verschiedene Methoden wie Stichprobenbereich und Stichprobenstandardabweichungen wurden zur Schätzung der Standardabweichung verwendet. Die offensichtliche Einschränkung all dieser Methoden ist ihre natürliche Sensitivität in Bezug auf die Normalitätsannahme von Stichprobenbeobachtungen. In diesem Kapitel bieten wir einige robuste Schätzungen an, die rechnerisch einfach sind und je nach Anforderung in praktischen Problemen implementiert werden können.

Eine der am häufigsten gestellten Fragen an einen Statistiker lautet: Wie groß sollte die Stichprobe sein? Manager sind bestrebt, eine Antwort auf diese grundlegende Frage in der Planungsphase der Umfrage zu erhalten, da sie direkt Auswirkungen auf betriebliche Überlegungen wie die Anzahl der benötigten Interviewer hat. Es gibt keine magische Lösung und kein perfektes Rezept zur Bestimmung der Stichprobengröße. Es handelt sich vielmehr um einen Kompromissprozess, in dem die Präzisionsanforderungen der Schätzungen gegen verschiedene betriebliche Einschränkungen wie verfügbares Budget, Ressourcen und Zeit abgewogen werden. In diesem Kapitel kehren wir zur Schätzung der Stichprobengröße für verschiedene Projekteigenschaften zurück. Tabellen und Beispiele für jede werden numerisch unterstützt.

Dieses Kapitel beginnt mit der ersten Phase des Six Sigma-Projekts. Die Projektcharta, die Problemstellung und die Zielsetzung sind einige der wesentlichen Merkmale eines Six Sigma-Projekts. Die Definition des SIPOC-Modells und die Vorbereitung der hochrangigen Prozessabbildung werden hier vorgestellt. Die Teamrollen und -verantwortlichkeiten, der Prozess der Teamführung und verschiedene Planungswerkzeuge werden ausführlich diskutiert. Die Bedeutung von Gantt-Diagrammen, Affinitätsdiagrammen, Prozesskarten und Flussdiagrammen wird ebenfalls in diesem Kapitel erwähnt. Eine der wichtigen Techniken zur Dokumentation der gesamten Designlogik ist die Qualitätsfunktionseinsatz (QFD), eine Methode zur Übersetzung von Kundenanforderungen in ein geeignetes Unternehmensprogramm und technische Anforderungen in jeder Phase des Produktrealisierungszyklus. Diese und andere Anforderungen, die die Kundenzufriedenheit beeinflussen, wie das Kano-Modell, der Hoshin Kanri-Prozess, die modulare Funktionseinsatz, werden ebenfalls detailliert präsentiert, um ein besseres Verständnis des Projekts zu ermöglichen.

Dieses Kapitel führt die kritischen Qualitätsparameter ein, die den größten Einfluss auf den Kunden und das Geschäft direkt haben. Es erleichtert auch das Verständnis der langfristigen Variabilitäten in jeder der Qualitätsmerkmale, die mit einem Six Sigma-Projekt verbunden sind. Prozessmapping, VA/NVA-Bewertung, Datenerfassungsplan, Gage R&R, Prüflisten sind einige der Techniken, durch die ein gutes Messsystem erreicht werden kann. Eine detaillierte Untersuchung von Gage R&R für Attribute und Variablen wird mit Beispielen zur Verständlichkeit der Zuverlässigkeit und Vorhersagbarkeit des Prozesses vorgestellt. Sowohl die Stimme des Prozesses (VOP) als auch die Stimme des Kunden (VOC) werden kritisch untersucht, um wertschöpfende und nicht wertschöpfende Aktivitäten zu identifizieren. Eine detaillierte Diskussion über den Datenerfassungsplan und seine Bedeutung in der explorativen Datenanalyse wird hier ausführlich diskutiert. Die Bedeutung von deskriptiver Statistik, Wahrscheinlichkeitsstatistik und bestätigender Analyse wird mit Illustrationen und grafischen Studien in diesem Kapitel detailliert dargestellt. Wir haben unsere Aufmerksamkeit auch auf die 7-QC-Tools gerichtet, die als Säule jeder statistischen Entscheidungsfindung in Wirtschaft und Handel gelten. Dieses Kapitel endet mit der Diskussion über Leistungsbewertungsstudien und Leistungsbewertung eines Prozesses.

Das Wesen jedes Six Sigma-Projekts ist der Analyseteil gemessener Daten. Die meisten der analytischen Werkzeuge werden in diesem Kapitel vorgestellt und illustriert. Dies beinhaltet die Diskussion über parametrische und nichtparametrische Inferenzen. Die Parameterschätzung und die Vertrauensschätzung werden für verschiedene Prozessmerkmale durchgeführt. Ein ähnlicher Versuch wird bei der Hypothesenprüfung von Parametern und der Güte der Modellanpassung unternommen. Die Technik, die zur Hypothesenprüfung für eine Vielzahl von Parametern in Bezug auf bekannte Populationsmittelwerte verwendet wird, bekannt als die Varianzanalyse, wird ebenfalls im Detail untersucht. Darüber hinaus wird die Modellierungsbeziehung zwischen Variablen durch Korrelations- und Regressionsanalyse untersucht, die sowohl lineare als auch nichtlineare Modelle umfasst. Einige der Managementwerkzeuge wie die Ursachenanalyse, die Fehlerbaumanalyse (FTA) und die 5-Why’s-Techniken, die für die Entscheidung über die kritischen Qualitätsparameter wesentlich sind, sind ebenfalls Teil dieses Kapitels.

Daten stehen im Vordergrund jeder statistischen Entscheidungsfindung. Die Verbesserung der Datenqualität ist genauso gut wie die Verbesserung der Gesamtqualität des Prozesses. Dies wird durch ein klar definiertes Betriebsverfahren des Prozesses und die Kenntnis der Leistungsindikatoren, die für den Prozess funktionieren, bestätigt. Die Techniken zur Fehlerfreiheit der Daten, zur Systematisierung des Informationsflusses und zur Reduzierung von Abfällen usw. werden das Hauptziel der Datenqualität sein. In diesem Kapitel werden viele wertvolle Werkzeuge zur Verbesserung der Datenqualität vorgestellt. Die praktische Bedeutung von geplanten Experimenten und robusten Designs wird hier gründlich untersucht. Die drei Prinzipien der Experimentierung, nämlich Replikation, Randomisierung, Blockbildung oder lokale Kontrolle, helfen dem Experimentator, die geeigneten Daten zu entscheiden, die gesammelt werden müssen, und das Design, das zur Findung des optimalen Prozessniveaus verwendet werden soll. Die Notwendigkeit von vollständigen, teilweisen fraktionalen Designs und robustem Design wird hier ebenfalls betont. Es wird erwartet, dass alle inferentiellen Studien einer Normalverteilung folgen sollten. Fehlt diese, können die aus den Daten gezogenen Schlussfolgerungen nicht zuverlässig sein. Dieses Problem wird durch die Verwendung von Normalisierung, Standardisierung und Stabilisierungstechniken für verarbeitete Daten erklärt. Ein weiteres häufiges Problem in der statistischen Forschung und im Management besteht darin, ein bestes Modell für gegebene Daten vorzuschlagen. Unter der Auswahl vieler konkurrierender Modelle ist es noch wichtiger für Forscher, das Beste zu entscheiden. Dies wird in diesem Kapitel durch drei Methoden behandelt, darunter parametrische, nichtparametrische und Simulationstechniken.

Die statistischen Prozesskontrolltechniken werden allgemein mit erheblicher Wirksamkeit zur Überwachung der Qualität und Überwachung des Prozesses eingesetzt. Daher ist die Untersuchung verschiedener Dimensionen eines Prozesses wichtig. Die in jedem Prozess wahrgenommenen Qualitätsdimensionen sind Leistung, Zuverlässigkeit, Haltbarkeit, Servicefähigkeit, Ästhetik, Merkmale, wahrgenommene Qualität und Konformität mit Standards. Die statistische Prozesskontrolle (SPC) arbeitet dann an diesen Dimensionen entweder einzeln oder kombiniert. Die Prozesskontrolle kann sehr gut mit Hilfe von Kontrollkartentechniken überwacht werden. Die Kontrollkartentechnik wird in diesem Kapitel sowohl für variable als auch für attributive Merkmale ausführlich erläutert. Das Kapitel beinhaltet auch die kontinuierliche Überwachung des Prozesses mit Hilfe von Moving-Range-Charts und kumulativen Summenkontrollcharts. Darüber hinaus wird eine ausführliche Diskussion über nichtparametrische Kontrollkarten und ihre Anwendung in industriellen Anwendungen, die keine parametrischen Annahmen erfüllen, detailliert untersucht. Die Bedeutung von Fehlervermeidung, Standardisierung und Prozess-Dashboards wird ebenfalls mit einem Fokus auf Standardbetriebsverfahren und Arbeitsanweisungen gegeben.

Die Schätzung des Sigma-Niveaus bildet die Grundlage für die Verbesserung jedes Prozesses. Nach Festlegung des Ziels wird die Leistung des Six-Sigma-Prozesses in Bezug auf sein Sigma-Niveau bewertet, und für die Bewertung des Sigma-Niveaus müssen wir die Spezifikationsgrenzen und das Ziel des Prozesses kennen. Die Prozessleistung wird auch in Bezug auf ihre langfristige und kurzfristige Leistung betrachtet. All diese Konzepte werden in diesem Kapitel diskutiert. Das Sigma-Niveau wird in der Regel auf der Grundlage der Prozessfähigkeit berechnet, die im Allgemeinen von der Art der zu untersuchenden Daten abhängt. Für das Attributdatensystem wird die Fähigkeit in Bezug auf Fehler pro Million Möglichkeiten, oft Teile pro Million genannt, berechnet, während für das kontinuierliche Datensystem die Fähigkeit in Bezug auf Fehler unter der Kurve und außerhalb der Spezifikationsgrenzen definiert ist. Eine wichtige Leistungsdimension, die nicht durch Fehler oder Sigma-Niveau erfasst wird, ist die Kostenwirkung von Fehlern, oft als Kosten schlechter Qualität (CoPQ) bezeichnet. Die CoPQ quantifiziert das durch Fehler und Probleme verlorene Geld. Es handelt sich im Wesentlichen um die Kosten des Fehlers oder Problems, das im Prozess identifiziert wurde. Es bezieht sich auch auf die Gesamtkosten aller im Prozess vorhandenen Fehler. Daher werden in diesem Kapitel verschiedene Arten von mit der Qualität verbundenen Kosten zur Diskussion aufgenommen.

Die Notwendigkeit eines umfassenden Total Quality Managements (TQM) ist das Wesen dieses Kapitels. Qualitätsmanagement handelt von der systematischen Art und Weise, zu garantieren, dass organisierte Aktivitäiten so ablaufen, wie sie geplant sind. Daher werden hier viele alte und neue Philosophien des Qualitätsmanagements diskutiert. Unter allen ist der Deming’s Plan-Do-Check-Act, der die grundlegende Logik des datenbasierten Projektmanagements beschreibt, und Crosby’s Prinzip des „Doing it right the first time“ immer noch relevant in Organisationen und Institutionen. Darüber hinaus wird die Qualitäts-Trilogie-Philosophie von Juran und das robuste Design von Taguchi von Managern weltweit für die Qualitätsverbesserung umfangreich genutzt. Das von Ishikawa eingeführte Ursache-Wirkungs-Diagramm wird auch sporadisch von allen Qualitätspraktikern verwendet. Dies alles abgesehen von den verschiedenen national und international genutzten Systemen. Viele solcher Qualitätsverbesserungswerkzeuge sind in diesem Kapitel enthalten.

Six Sigma ist eine flexible Methodik, die erfolgreich auf außerproduktive Prozesse angewendet werden kann. Obwohl sie ursprünglich im produzierenden Gewerbe entstanden ist, wurde diese Methode erfolgreich auf andere organisatorische Bereiche wie Buchhaltung und Finanzen, Vertrieb und Marketing, Informationssysteme und Personalmanagement angewendet. In dieser Ära der wirtschaftlichen Abschwächung erwarten Organisationen eine hohe Rendite auf Investitionen (ROI) von jeder Geschäftsfunktion. Die Produktivität von Vertriebs- und Marketingprozessen ist immer fraglich geblieben. Um die Bedeutung des Vertriebs- und Marketingprozesses im Vergleich zu anderen Geschäftsprozessen zur Erzeugung eines signifikanten ROI zu rechtfertigen, ist ein strukturierter Ansatz erforderlich, der die Sichtweise auf Vertrieb und Marketing von einem rein kreativen Feld zu einem strukturierten prozessbasierten Ansatz ändert. Die Anwendung von Six Sigma auf Vertrieb und Marketing bietet einen Kanal für die Kreativität, der zu einem hohen ROI führt. Verschiedene Werkzeuge und Techniken basierend auf der Anwendung von Six Sigma im Marketingprozess werden in diesem Artikel mit ihren Leistungskennzahlen (KPI) und Leistungsbewertungsmatrizen diskutiert.

Dieser Artikel untersucht verschiedene datenbasierte Merkmale, die für die Schaffung einer Plattform zur Grünung des Geschäfts und seiner Prozesse wesentlich sind. Das Green Six Sigma (GSS) kann als qualitative und quantitative Bewertung der direkten und letztendlichen Umweltauswirkungen aller Prozesse und Produkte einer Organisation definiert werden. Die Aktivitäten beinhalten die systematische Nutzung von Infrastruktur und Personal, den optimalen Einsatz von Technologie und die Verantwortlichkeit für nachhaltige Geschäftspraktiken. Verschiedene grüne Qualitätswerkzeuge, Maßnahmen und Indikatoren werden diskutiert. Die führenden Indikatoren sind der Indikator, der dem Auftreten von etwas vorausgeht. Sie werden verwendet, um das bevorstehende Auftreten eines Ereignisses zu signalisieren, während ein Indikator, der dem Auftreten von etwas folgt, als nachlaufende Indikatoren bezeichnet wird. Einige Qualitätsrichtlinien im Kontext nachhaltiger Geschäftspraktiken werden in diesem Artikel ebenfalls diskutiert.

Dieses Kapitel widmet sich der Diskussion über die Vor- und Nachteile von Six Sigma. In verschiedenen Abschnitten haben wir die Vorteile und Nachteile, Einschränkungen und Vor- und Nachteile der Six Sigma-Philosophie detailliert dargestellt. Es wurde genügend Sorgfalt darauf verwendet, die Konzepte aus der Sicht von Praktikern und Kunden zu erklären. Eine separate Sitzung über die „Zukunft von Six Sigma“ ist ebenfalls in diesem Kapitel enthalten.

In diesem Kapitel werden drei Fallstudien vorgestellt. Zwei der Fallstudien basieren auf der Fertigungsindustrie und die letzte auf einer dienstleistungsbasierten Industrie, bei der wir einen Fall zur Verbesserung des Kundenservice in Betracht gezogen haben. Alle DMAIC-bezogenen Prozessschritte sind klar angegeben und umgesetzt.