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Das Lean Six Sigma Toolbook - Mehr als 100 Werkzeuge zur Verbesserung der Prozessgeschwindigkeit und -qualität
Michael L. George, David Rowlands, Marc Price, John Maxey
Verlag Verlag Franz Vahlen, 2016
ISBN 9783800648535 , 275 Seiten
Format PDF, OL
Kopierschutz Wasserzeichen
Cover
1
Zum Inhalt / Zu den Autoren
2
Titel
3
Inhaltsverzeichnis
4
1. DMAIC als Methode zur Verbesserung von Geschwindigkeit, Qualität und Kosten
9
1.1 Define
12
1.2 Measure
16
1.3 Analyze
19
1.4 Improve
22
1.5 Control
25
1.6 Kaizen DMAIC
28
1.7 Projektauswahl
33
2. Mit Ideen arbeiten
35
2.1 Brainstorming
35
2.2 Affinitätsdiagramme
37
2.3 Multivoting
39
3. Wertstromanalyse und Prozessflussdiagramme
41
3.1 Prozessaufnahme
42
3.2 Prozessbeobachtung
44
3.3 SIPOC
45
3.4 Schritte einer Prozessdarstellung
47
3.5 Arbeitsablaufdiagramm (Spaghettidiagramm)
49
3.6 Flussdiagramm (Swimlane-Diagramm)
50
3.7 Grundlagen der Wertstromanalyse (Value Stream Map)
52
3.8 Symbole der Wertstromanalyse
56
3.9 Wertanalyse
56
3.10 Zeitanalyse
59
3.11 Taktzeitdiagramm (Value-add Chart)
60
4. Voice of the Customer (VOC) – Stimme des Kunden
62
4.1 Kundensegmentierung
63
4.2 VOC-Erhebung: Interview
66
4.3 VOC-Erhebung: Vor-Ort-Beobachtung
67
4.4 VOC-Erhebung: Fokusgruppen
68
4.5 VOC-Erhebung: Umfragen
69
4.6 Kano-Analyse
70
4.7 Entwicklung von kritischen Qualitätsmerkmalen
74
5. Datenerhebung
76
5.1 Datenarten
76
5.2 Input- vs. Output-Daten
77
5.3 Datensammelplan
79
5.4 Messgrößenauswahlmatrix
81
5.5 Schichtungsfaktoren
82
5.6 Operationale Definition
83
5.7 Einschränkungen bei der Verwendung bereits vorhandener Daten
84
5.8 Erstellung eines Kontrollblattes
85
5.9 Einfaches Kontrollblatt
86
5.10 Häufigkeitsdiagramm-Kontrollblatt
86
5.11 Laufzettel
87
5.12 Positions-Kontrollblatt
87
5.13 Grundlagen der Stichprobenentnahme
88
5.14 Einflussgrößen bei der Auswahl der Stichprobe
89
5.15 Datensammlung für stabile Zeitreihen und Grundgesamtheiten
91
5.16 Formeln zur Bestimmung der minimalen Stichprobengröße (Grundgesamtheit oder stabiler Prozess)
92
5.17 Messsystem-Analyse und Gage R&R-Einleitung
93
5.18 Gage R&R: Datensammlung
95
5.19 Interpretation der Gage R&R-Ergebnisse
96
5.20 MSA: Bewertung der Messabweichung
102
5.21 MSA: Bewertung der Stabilität
104
5.22 MSA: Unterscheidungsauswertung
105
5.23 MSA für attributive/diskrete Daten
106
6. Deskriptive Statisik und grafische Darstellung
110
6.1 Statistische Grundregeln
111
6.2 Lageparameter (Mittelwert, Median, Modus)
112
6.3 Streuungsparameter (Spannweite, Varianz, Standardabweichung)
113
6.4 Boxplots
116
6.5 Häufigkeitsdiagramm (Histogramm)
117
6.6 Normalverteilung
120
6.7 Nicht-Normalverteilungen und Zentraler Grenzwertsatz
120
7. Abweichungsanalysen (Varianz)
123
7.1 Überprüfung von Abweichungskonzepten
124
7.2 Zeitreihendiagramme
125
7.3 Grundlagen von Regelkarten
128
7.4 Auswahl einer Regelkarte
129
7.5 Regelkarten für stetige Daten
129
7.6 Bildung von Untergruppen für stetige Daten
131
7.7 Eingriffsgrenzen für stetige Daten
132
7.8 Faktoren für Regelkartenformeln
133
7.9 Erstellen einer ImR-Regelkarte
134
7.10 Erstellen von X, R- oder X, S- Regelkarten
135
7.11 Regelkarten für diskrete Daten
135
7.12 Erstellen von p-, np-, und u-Regelkarten
137
7.13 Formeln für Eingriffsgrenzen bei diskreten Daten
138
7.14 Annahmen für die Interpretation von Regelkarten
138
7.15 Interpretation von Regelkarten (Tests für Abweichungen mit speziellen Ursachen)
139
7.16 Hintergrund der Prozessfähigkeitsberechnung
140
7.17 Verwechslung der kurzfristigen und der langfristigen Prozessfähigkeitsberechnung
142
7.18 Prozessfähigkeitsberechnung
143
8. Ursachen identifizieren und verifizieren
146
Teil A: Identifizierung möglicher Ursachen
146
8.1 Pareto-Diagramm
147
8.2 Die 5 Warum
150
8.3 Ursache-Wirkungs-Diagramm (Fischgräten- oder Ishikawa-Diagramm)
151
8.4 C&E-Matrix (Ursachen- und Wirkungs-Matrix)
153
Teil B: Verifizierung der Kernursachen und ihren Auswirkungen
154
8.5 Datengruppierung
155
8.6 Tests von Quick Wins oder offensichtlichen Lösungen
157
8.7 Streudiagramm
159
8.8 Hypothesentests: Überblick
161
8.9 Konfidenzintervalle
162
8.10 Typ I- und Typ II-Fehler, Konfidenz, Stärke und p-Werte
163
8.11 Konfidenzintervalle und Stichprobengröße
164
8.12 t-test: Überblick
165
8.13 t-Test: Ein-Stichprobentest
166
8.14 t-Test: Zwei-Stichprobentest
168
8.15 Korrelationsanalyse: Übersicht
169
8.16 Korrelationskoeffizient
170
8.17 Regression: Übersicht
171
8.18 Einfache lineare Regression
172
8.19 Multiple Regression
174
8.20 ANOVA (Varianzanalyse)
177
8.21 One-way ANOVA
178
8.22 Freiheitsgrade
181
8.23 ANOVA-Annahmen
182
8.24 Two-way ANOVA
183
8.25 Chi-Quadrat Test
185
8.26 Design of Experiments (DOE): Notation und Bedingungen der Statistischen Versuchsplanung
187
8.27 Vorbereitung eines Versuchsplans
188
8.28 DOE: Vollfaktoriell vs. teilfaktoriell (und Notationen)
191
8.29 Interpretation der DOE-Ergebnisse
193
8.30 Residuenanalyse in Hypothesentests
197
9. Minderung der Durchlaufzeiten und der nicht-wertschöpfenden Kosten
200
9.1 Grundkonzepte für „Lean“
202
9.2 Zeit-Effizienz-Metriken
203
9.3 Zeitfallen vs. Kapazitätsengpässe
204
9.4 Identifikation von Zeitfallen und Kapazitätsengpässen
205
9.5 Übersicht der 5S
207
9.6 Implementierung des 5S
208
9.7 Generisches „Pull-System“
214
9.8 Wiederbeschaffungsorientierte Pull-Systeme
217
9.9 Nachschubsystem mit zwei Behältern
220
9.10 Berechnung der kleinsten sicheren Losgröße
223
9.11 4-Stufen-Modell zur Rüstzeitreduktion (Four Step Rapid Setup)
223
9.12 Anpassung des 4-Stufen-Modells zur Rüstzeitreduktion von Dienstleistungsprozessen
228
9.13 Total Productive Maintenance (TPM)
229
9.14 Fehleraufdeckung und Fehlervermeidung (Poka-yoke)
233
9.15 Gestaltungsgrundsätze zur Ausbalancierung der Arbeitsverteilung
234
9.16 Optimierung von Arbeitsplätzen
235
9.17 Visuelle Prozesskontrollen
237
10. Komplexität, Wertstromanalyse und Komplexitätsanalyse
241
10.1 Produkt-/Serviceklassengitter
242
10.2 Komplexes Wertstromdiagramm (Complexity Value Stream Map, CVSM)
243
10.3 Prozesszykluseffizienz
245
10.4 Die Komplexitätsgleichung
245
10.5 Komplexitätsmatrix
246
10.6 Berechnungen der PCE-Destruktion (für eine Komplexitätsmatrix)
248
10.7 Einzelteilanalyse
249
10.8 „Was wäre wenn“-Analyse mit Daten aus der Komplexitätsmatrix
250
11. Auswahl und Pilotierung von Lösungen
253
11.1 Quellen von Lösungsideen
254
11.2 Benchmarking
254
11.3 Die Auswahl der besten Lösung
255
11.4 Entwicklung und Verwendung von Bewertungskriterien
256
11.5 Auswahlmatrix
257
11.6 Paarvergleich
260
11.7 Kostenbewertung
262
11.8 Einfluss-/Auswirkungs-Matrix
263
11.9 Pugh-Matrix
264
11.10 Weitere Bewertungsverfahren
267
11.11 Maßnahmen-Beurteilungsmatrix
268
11.12 Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse (FMEA)
268
11.13 Pilotierung
272
Stichwortverzeichnis
275
Impressum
280