{"id":21502,"date":"2024-08-02T21:59:51","date_gmt":"2024-08-02T19:59:51","guid":{"rendered":"https:\/\/agadopro-academy.com\/teil-ii-methodische-fehler\/"},"modified":"2024-11-19T16:55:09","modified_gmt":"2024-11-19T15:55:09","slug":"teil-ii-methodische-fehler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agadopro-academy.com\/de\/teil-ii-methodische-fehler\/","title":{"rendered":"Teil II. Methodische Fehler"},"content":{"rendered":"\n

Welche Fehler wir in Six Sigma-Projekten machen k\u00f6nnen und wie wir sie vermeiden k\u00f6nnen<\/mark><\/strong><\/p>\n\n

Im vorigen Teil<\/a> habe ich einige m\u00f6gliche Managementfehler in Six Sigma-Projekten zusammengestellt. Neben diesen Fehlern k\u00f6nnen auch methodische Fehler auftreten, wenn wir die Methode oder die Werkzeuge nicht richtig anwenden. <\/p>\n\n

1. Fehler in der Projektcharta:<\/strong> Die Problembeschreibung ist verschwommen, das Problem ist nicht klar: Was ist das Produkt\/die Dienstleistung, was ist das Symptom (der Defekt), der physische Ort, der Zeitrahmen, das Ausma\u00df und die Auswirkungen des Problems. Wir m\u00fcssen uns ein Ziel setzen, wo wir hinwollen (Qualit\u00e4tsziel), in welchem Zeitrahmen, mit welchen Ressourcen (Mitarbeiter, Produktionszeit usw.) und welche Einsparungen wir erwarten. Verwenden Sie die SMART-Definition (Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Realistisch, Zeitrahmen) und vergessen Sie nicht, die Zustimmung der Gesch\u00e4ftsleitung einzuholen. <\/p>\n\n

2. Die Verwendung einer diskreten Variable als Output:<\/strong> Das ist nicht unbedingt ein direkter Fehler, aber es macht uns das Leben schwer: Sie ben\u00f6tigen 1 oder 2 Gr\u00f6\u00dfenordnungen mehr Stichproben (wenn Sie einen 1%igen Unterschied in der Fehlerrate feststellen wollen, k\u00f6nnen Sie auf fast 10000 Teile kommen) f\u00fcr die Analyse. Versuchen Sie, Ihre Output-Variable in eine kontinuierliche Variable zu \u00fcbersetzen. <\/p>\n\n

3. Messsystem nicht akzeptabel:<\/strong> Die meiste Zeit vertrauen wir unseren Messergebnissen. Was aber, wenn sie nicht pr\u00e4zise sind oder unn\u00f6tige Abweichungen enthalten? Wir ziehen nicht die richtigen Schl\u00fcsse und treffen Entscheidungen auf dieser Grundlage. Gage R&R f\u00fcr diskrete Variablen f\u00fchrt ebenfalls zu Problemen. Verwenden Sie Gage R&R-Studien nicht nur f\u00fcr die Ausgangsvariablen. <\/p>\n\n

4. Stichprobengr\u00f6\u00dfe:<\/strong> Wenn wir mit der Messung beginnen, ohne zu wissen, welchen Unterschied wir feststellen wollen, m\u00fcssen wir die Messung am Ende wiederholen. Das ruiniert den Zeitgeist und die Glaubw\u00fcrdigkeit gegen\u00fcber dem Management. Seien Sie fokussiert, lernen Sie Methoden, definieren Sie Ziele und verwenden Sie einen Stichprobengr\u00f6\u00dfenrechner. <\/p>\n\n

5. Plan zur Datenerhebung:<\/strong> Ein angemessener Plan zur Datenerhebung ist eine Garantie f\u00fcr den Erfolg. Wenn wir jedoch die m\u00f6glichen Input-Variablen nicht identifiziert, keine geeignete Output-Variable definiert und den Unterschied, den wir feststellen wollen, nicht quantifiziert haben, funktionieren unsere statistischen Analysen nicht gut und wir sind nicht in der Lage, die Ursachen zu identifizieren. Au\u00dferdem m\u00fcssen wir die statistischen Methoden kennen, die wir verwenden wollen. Erstellen Sie ein Fishbone-Diagramm, identifizieren Sie die m\u00f6glichen entscheidenden Input-Variablen, definieren Sie den Unterschied, den Sie feststellen m\u00f6chten, berechnen Sie den Stichprobenumfang, ber\u00fccksichtigen Sie zeitabh\u00e4ngige Variablen, legen Sie den Zeitrahmen fest und f\u00fcgen Sie schlie\u00dflich die Methode hinzu, mit der die Ergebnisse ausgewertet werden sollen. <\/p>\n\n

6. Nicht-normale Verteilungen:<\/strong> Wenn wir Daten analysieren, suchen wir nach einem Muster, das die Ursachen sein k\u00f6nnte. Wenn sie nicht normal sind, ist das ein Zeichen f\u00fcr besondere Ursachen, aber wir m\u00fcssen vorsichtig sein, welche statistischen Werkzeuge wir verwenden k\u00f6nnen. Die meisten statistischen Werkzeuge wurden f\u00fcr die Analyse von Normalverteilungen entwickelt. Wenn wir sie auf nicht normale Verteilungen anwenden, ziehen wir falsche Schl\u00fcsse. Der Mittelwert und die Standardabweichung haben keine weiteren Informationen mehr, wir m\u00fcssen auf nicht-parametrische Tests umsteigen. F\u00fchren Sie einen Normalit\u00e4tstest durch, bevor Sie irgendwelche Tests durchf\u00fchren. <\/p>\n\n

7. Zeitliche Stabilit\u00e4t:<\/strong> Nicht-Normalit\u00e4t ist nicht das einzige Anzeichen f\u00fcr besondere Ursachen. Vor jeder Analyse m\u00fcssen wir pr\u00fcfen, wie es sich im Laufe der Zeit verh\u00e4lt. Jedes Muster hilft dabei, die zugrunde liegenden Ursachen zu identifizieren. Verwenden Sie Time Series Plot. <\/p>\n\n

8. Falsche Korrelation:<\/strong> wenn Sie eine Korrelation zwischen zwei Variablen finden, die den logischen Zusammenhang nicht beweisen. Wenn Sie sich einen Spa\u00df daraus machen wollen, suchen Sie im Internet nach Beispielen, z.B. Wenn der Verkauf von Eiscreme steigt, nimmt die Zahl der Ertrinkungstoten stark zu. Daher verursacht der Konsum von Eiscreme das Ertrinken \ud83d\ude42 Verstehen Sie Physik und Logik, stellen Sie Ihre Annahmen in Frage, nutzen Sie das Team. <\/p>\n\n

9. Nicht gepr\u00fcfte L\u00f6sung:<\/strong> Wenn wir feststellen, dass die L\u00f6sung am besten aussieht, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst eine Pilotl\u00f6sung durchf\u00fchren und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse den Prozess, die Einstellungen und die Schulungsanforderungen anpassen. Vergessen Sie nicht, einen angemessenen Kommunikationsplan zu erstellen. <\/p>\n\n

10. Kein oder nicht ordnungsgem\u00e4\u00df \u00fcberwachter Kontrollplan:<\/strong> Wenn wir nicht in der Lage sind, den neuen Prozess unter Kontrolle zu halten, wird er zum alten Prozess zur\u00fcckkehren. Wir ruinieren nicht nur die erzielten Ergebnisse, sondern auch die Motivation und die Unterst\u00fctzung werden verschwinden. Bem\u00fchen Sie sich besonders um die Kontrollphase mit angemessener Kommunikation, Schulung und Kontrollpunkten. <\/p>\n\n

(F\u00fcr die Grafik geht ein besonderer Dank an Sara Gr\u00e1n\u00e1sy).<\/p>\n\n

von P\u00e9ter Gr\u00e1n\u00e1sy<\/a>, Six Sigma-Experte<\/p>\n\n

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