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Schnelleinstieg & Unterstützung 

Hier finden Sie eine Reihe von nützlichen Tipps, um den Schnelleinstieg in Ihre Optimierungs-Thematik zu vereinfachen. Mit der Problemformulierung steht und fällt die Qualität zur Untersuchung oder Optimierung Ihrer Prozesse oder Produkte. Daher konzentrieren sich die nachstehenden Tipps vor allem auf diesen ersten wichtigen Teil.

Zum Thema DoE finden Sie unter den Starter Blöcken umfangreiche Einstiegs- und Detail-Informationen.

Quereinstieg in die Problemlösung

Im Nachfolgenden möchte ich Ihnen zu verschiedenen Punkten innerhalb der Problemlösung die Möglichkeit zum Quereinstieg aufzeigen. Suchen Sie einfach in der Akkordeonleiste nach dem Einstiegspunkt der Sie gerade beschäftigt und tauchen ein. Ignorieren Sie alle Punkte die Ihnen zuerst suspekt erscheinen….

Das Projekt oder der Auftrag
  • Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihr / Projekt Ihre Aufgabe.
  • Definieren Sie Ihre Ziele und den Zweck Ihres Unterfangens
  • Beschreiben Sie den Nutzen für Ihre Organisation
  • Adressieren Sie die Risiken, um diese frühste möglich zu überwachen.
  • Grenzen Sie Ihr Unterfangen ab. Was ist Teil der Aufgabe und was nicht?
  • Wer ist in Ihrem Team und wer hat welche Aufgabe?
  • Unabhänig davon was Sie machen, ist Ihr Erfolg messbar?
Machen Sie Ihren Erfolg messbar!
  • Stellen Sie sich vor Ihr Projekt ist beendet und Sie können nicht quantifizieren, ob der Aufwand gerechtfertigt war!  … Suchen Sie nach messbaren Zielgrößen, um den Erfolg Ihres Unterfangens messbar zu quantifizieren. (ROI, Ausschussreduktion, OOE, Lean-Aspekte)
  • Schauen Sie über den Tellerrand und berücksichtigen auch Schnittstellen zu anderen Prozessen, Abteilungen (USP, Nacharbeit, Zusatznutzen, Kano)
  • Suchen Sie nach Metriken die Ihren Erfolg entsprechend multidimensional darstellen können. (QFD)
  • Stimmen Sie die Ziele ab mit klaren Prioritäten, falls es Widersprüche in der Untersuchung auftauchen, Bedenken Sie frühzeitig, dass Sie es mglw. nicht allen recht machen können! (SWOT, Bottleneck Analyse, Widerspruchmatrix)
Problemformulierung
  • Was genau ist das Problem
  • Wie oft kommt das Problem vor?
  • Seit wann ist das Problem bekannt?
  • Wie viele haben von dem Problem berichtet?
  • Ist das Problem quantifizierbar, messbar?
  • Haben Sich seit Auftreten des Problems Anforderungen verändert?
  • Unter welchen Umständen kommt es vor?
  • Kann Das Problem lokal durch Benutzer, Umgebungsbedingungen eingegrenzt werden?
  • Wann Tritt das Problem nicht auf?
  • Was passiert, wenn wir das Problem hier und jetzt nicht angehen, welcher Schaden entsteht?
  • Kann das Problem bewusst provoziert werden?
  • Hat schon mal Jemand an dem Problem gearbeitet, konnte er es teilweise lösen, wenn ja wie? Und was sind die bisherigen Resultate oder Teilerfolge.
  • Welchen Mehrwert hat eine Problemlösung (Monetär, Sozial) für Unternehmen / Abteilung?
Definieren des zeitlichen Problems
Kategorien Cluster 
Langebedingt Streuung zwischen Teilen oder Baugruppen,
Unterschiede durch Bedieners oder Maschinenführers
Unterschiede durch Maschinen oder an Standorten
Zyklisch Streuung in aufeinanderfolgenden Einheiten, Chargen, Gruppen von Einheiten, Fertigungslosen
zeitlich Streuung von Stunde zu Stunde, Tag zu Tag, Schicht zu Schicht, Woche zu Woche
Abgrenzung / Einordnung
  • Hinterfragen Sie die Grenzen Ihrer Betrachtung.
  • Sind die Schnittstellen bekannt, akzeptiert, eindeutig und die Zuständigkeiten geklärt?
  • Verwenden Sie hierzu ggf. die SIPOC Analyse um den zu betrachtenden Prozess in 5-7 grobe Schritte aufzuteilen.
  • Klären Sie die Inputs und Outputs der jeweiligen Schritte und definieren sie die Messstandards der jeweiligen Qualität.
  • Sind Die Prozesse vom Zuliefern bis zum Teilkunden eindeutig dokumentiert, geschult und gelebt?
  • Freuen Sie sich über Einsichten und Erkenntnisse, die Sie im nächsten Schritt aufbereiten.
Fokusieren / Definieren
  • Klären Sie die Die Bedeutung und Vorstellung von den Variablen und Einflussfaktoren, die die Teammitglieder haben.
  • Versuchen Sie eine gemeinsame Sprache zu finden.
  • Achten Sie als Moderator darauf, dass alle zu Wort kommen.
  • Nach Klärung gehen Sie für die Abstimmung methodisch vor und vergeben Sie im Multi Voting z.B.  Punkte oder Striche.
  • Unterbinden Sie in dieser Phase Diskussionen von Alpha Tierchen.
  • Bereiten Sie die Informationen grafisch auf z.B. Charts oder mit Pareto
Prioisieren
Pareto Methode
  • Fokussieren Sie auf die Unschärfen oder Probleme, die Sie aus dem vorangegangenen Abschnitt erarbeitet haben.
  • Eine Möglichkeit hierzu ist es mit Mindmaps oder Ishikawa-Diagrammen zu arbeiten. So kann es nützlich sein, die 7M Methode (Material, Measurement, Milieu, Methode, Management, Man, Methode) als Startgräten zu definieren.
  • Bevor Sie jedoch nach Faktoren und Einflussgrößen Ausschau halten schreiben Sie zuallererst die Zielfunktion an den Kopf des Fisches. Z.B. „Fügequalität verbessern“, „Adhäsion steigern“
  • Tipp: Arbeiten Sie auch mal schweigend, um den introvertierten eine Chance zu geben ihren wertvollen Input zu äußeren
Eingrenzen des Untersuchungsraums
  • Nach dem Sie nun die „vorerst“ wichtigsten Einflussvariablen und Einflussgrößen definiert haben, schätzen Sie im Experten-Team die Varianzbreite, in der Sie diese Faktoren untersuchen wollen.
  • Stellen Sie diese Faktorenbereiche tabellarisch möglichst groß z.B. am Flipchart dar und sprechen Sie die Extreme an (Alles auf Max oder Min) … Diskutieren Sie ob diese Einstellungen messbar sind. …Wenn nicht messbar, dann bringt der Versuch nichts!
  • Korrigieren Sie die Bereiche ggf. unter der Prämisse den pragmatischen Bereich zu untersuchen nicht den möglichen Bereich.
  • Bedenken Sie, dass der mögliche Bereich evtl. einen viel höheren Grad an mathematische Beschreibbarkeit benötigt als der pragmatisch zuführende Bereich! Dies erfordert im Umkehrschluss mehr Stützstellen und damit Versuche!
Durchführen der Versuche / Planung
  • Beschreibung: Nachdem Sie sich festgelegt haben, was genau Sie in welchem Umfang untersuchen möchten, beschreiben Sie diese Ausgangsposition genau. Dies dient der Nachvollziehbarkeit Ihres Unterfangens und der Hutschnur, an der Sie später gemessen werden.

    Annahmen: Begründen Sie Ihre Annahmen vorab. Beschreiben Sie wie Sie zu diesen Annahmen gekommen sind und im Idealfall auch wie diese Annahmen quantifiziert werden können.

    Hypothesen: Leiten Sie aus den Annahmen Hypothesen ab, die Sie kurz und knackig präzisieren. Ziel der Untersuchung muss es sein diese Hypothesen zu bestätigen oder zu widerlegen, um in weiteren Schritten fundierte Entscheidungen abzuleiten.

    Versuchsaufbau: Beschreiben Sie Ihren Versuchsaufbau für die Untersuchung den Test oder die Machbarkeitsstudie, damit diese unabhängig von Ihren Untersuchungen nachgestellt und reproduziert werden kann.

    Versuchsdurchführung: Führen Sie die Experimente analog Ihrem definierten Versuchsaufbau durch. Sollten sich im weiteren Vorgehen Abweichungen vom definierten Standard ergeben, so dokumentieren Sie diese akribisch.

    Kontrolle: Kontrollieren Sie die Einstellungen und Ergebnisse Ihrer Versuche, Verifizieren Sie die Aussagekräftigkeit Ihrer Ergebnisse mit wenigen Testläufen vorab. Stellen Sie sicher, dass sich Rahmenbedingungen mit potenziellem Einfluss auf Ihre Resultate nicht verändern.

    Test & Ergebnisse: Führen Sie die Versuche durch und testen Sie die Ergebnisse wie von Ihnen vorab definiert. Wiederholen Sie gegebenenfalls einzelne Versuche, um später zwischen Reproduzierbarkeit und Wiederholbarkeit unterscheiden zu können.

    Diskussion: Werten Sie Ihre Versuche aus und leiten, wenn möglich Ursache Wirkungsmodelle ab, um auch Prognosen ableiten zu können. Stellen Sie die Ergebnisse zusammen und diskutieren Sie diese möglichst auf Basis von erstellten Prozesslandkarten. Bedienen Sie Sich wenn möglich bei Methoden des Facilitations um z.B. mit „Paraphrasieren“, „Spiegeln“, „Visualisieren“ …. Sicherzustellen, dass alle eine ähnliche Vorstellung und Verständnis zum Thema haben.

    Ausblick: Dokumentieren Sie die Zusammenfassung Ihrer Diskussion und reflektieren Sie diese z.B. mit Protokollen zu Ihrem Meeting innerhalb von max. 48h.

Wenn Sie mehr über die Problemstellung und -bearbeitung erfahren möchten, sind die folgenden Methodenbeschreibungen vielleicht ein guter Anfang. Ich habe sie zusammen mit dem Projektmagazin erstellt, um meine Erfahrungen weiterzugeben.

Neben der Methodenbeschreibung habe ich versucht meine Erfahrungen sowie wertvolle Tipps zum Vorgehen mit einzuweben. Wichtig war mir hierbei auch der Schulterschluss mit anderen Methoden, da Methoden selten isoliert angewendet werden.

„DOE – Design of Experiments“,

ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das in den verschiedensten Phasen des Produktlebenszyklus eingesetzt werden kann, wie:

  • Ermittlung von Robustheit eines Prozesses
  • Ausloten eine Prozesses Kosten / Nutzen / Sicherheit
  • Optimieren von Prozessen und Produkten / Troubleshooting
  • Entwicklung von Prozessen und Produkten
  • Untersuchung von Ursachen für Reklamationen
  • Definieren von sicheren Grenzen / Toleranzen
  • Validierung und Qualifizierung von Prozessen

 

Sie haben sich schon mal mit DoE – „Design of Experiments“ bzw. „Versuchsplanung“ beschäftigt, dann sind die folgenden Slides ein guter Wiedereinstieg oder eine Möglichkeit Ihren Kolleginnen und Kollegen einen erleichterten Einstieg zu ermöglichen oder die Thematik schmackhaft zu machen!

Nachstehend finden Sie meine DFSS – DOE Einführungs-Tutorials:

⇒ Starten Sie Ihren individuellen Lernpfad an einer beliebigen stelle noch heute!

 

Design of Experiments – Teil 1

Einstieg: One factor at a time  vers. DoE

In vielen meiner Trainings ist es erforderlich zu Anfang die Unterschiede zwischen „DoE“ und der „Ein-Faktor-Optimierung“ wie z.B. bei COST oder OFAT gegenüberzustellen, damit die Möglichkeiten innerhalb einer Systematischen „DoE“ Untersuchung bewusstwerden. As diesem Grunde habe ich den folgenden Slider entwickelt.

 

Design of Experiments – Teil 2

SIPOC Analyse – Zielgrößen und Faktoren eingrenzen

Die SIPOC-Methode hilft Ihnen, Ihren Prozess in überschaubare Teilprozesse zu unterteilen. Ziel ist es, durch die Methoden zu fokussieren und abzugrenzen, um anschließend die weiteren Detailuntersuchungen zu priorisieren.

Design of Experiments – Teil 3

Die richtigen Faktoren finden

Vor Beginn einer statistischen Versuchsplanung ist es hilfreich, alle möglichen Einflussgrößen zu sammeln und zusammenzustellen. Dieses Vorgehen hilft nicht nur, die wichtigen Faktoren zu identifizieren, sondern stellt auch sicher, dass das Wissen im Team gesichert wird. Außerdem wird der Einfluss von möglicherweise unterschätzten Faktoren geklärt und bewertet. Idealerweise werden erst nach einer solchen Bewertung methodisch Prioritäten abgeleitet. Je nach Herausforderung ist es sinnvoll, unterschiedliche Methoden und Ansätze zu verwenden. In dieser Foliensammlung habe ich meine Lieblingsmethoden und -werkzeuge aus dem DFSS-Kontext zusammengestellt.

Design of Experiments – Teil 4

Priorisieren der Faktoren

Oftmals ist nicht die Versuchsplanung die eigentliche Hürde in der Methode, sondern die Auswahl der richtigen Faktoren. In dieser Zusammenstellung werden einige zielführende Methoden genannt, um Sie Ihrem Ziel etwas näher zu bringen.

Design of Experiments – Teil 5

Zielgrößen und deren Priorisierung

Im Rahmen einer Versuchsplanung stürzen sich viele direkt auf die Auswahl der Faktoren, obwohl eine Definition der Zielfunktionen fast noch wichtiger erscheint. Diskussionen zu diesem Thema ähneln dem „Henne oder Ei“ Problem, das einst Popper analysierte. Um ein wenig Licht in die Methodik zu bringen habe ich diese QBD-DoE Lerneinheit aufgesetzt in der die Faktorenauswahl beschrieben wird.

Design of Experiments – Teil 6

Perspektiven zur Design-Auswahl

Das Entwerfen von Experimenten ist nicht jedermanns Sache. Bis der Ruf nach einer strukturierten Untersuchung lauter wird, ist die Halbwertszeit von DoE-Wissen längst überschritten.
Im „fünften Teil“ meiner DoE-Serie befasse ich mich mit Perspektiven zur Auswahl von DoE-Versuchsdesigns. Denn wenn man sich für eine DoE-Untersuchung entscheidet, wäre es wünschenswert, die notwendigen Untersuchungen und Auswertungen gezielt und mit möglichst geringem Aufwand abzuarbeiten. Natürlich ist „DoE“ kein Garant für Prozessverbesserung, aber es bietet Ihnen die Möglichkeit, mit vergleichsweise geringem Aufwand die Grenzen und Möglichkeiten Ihres Prozesses auszuloten.
Besonders interessant wird es, wenn Sie nach der Auswertung Ursache und Wirkung sowie Widersprüche eindrucksvoll, visuell und anschaulich darstellen können

Design of Experiments – Teil 7

Das richtige Design auswählen 

Im sechsten Teil meiner „Design of Experiments“ Vorstellung geht es um die Design-Auswahl. Tatsächlich hat sich in den letzten Jahren eine Menge im Bereich der softwareunterstützen Versuchsplanung getan. Wurde vor Jahren noch mit Formblättern gerechnet so bietet die Versuchsplanung heutzutage eine Vielzahl von neunen und weiterentwickelten Möglichkeiten.
In diesem Tutorial möchte ich eine Vielzahl von Designs vorstellen die unterschiedlichen Zwecken dienen. Ebenso habe ich diese Auswahl um einige methodische Ansätze ergänzt die einen Einstieg zu späten Zeitpunkten in die Versuchsplanung aufzeigen

Design of Experiments – Teil 8

Robustheits-Studien 

In diesem Teil meines Turorials über „Versuchsplanung“ geht es um Robustheit. Gerade hier hat sich in den letzten Jahren viel getan. Bis vor einiger Zeit wurde nur untersucht, ob die Prozesse beherrscht werden, d.h. ob die Versuchsdurchläufe innerhalb der Spezifikation liegen. Heutzutage wird auch die Fähigkeit, d.h. die Betrachtung der Wahrscheinlichkeit auf Basis der Varianz, betrachtet. Die Versuchsplanung kann hier unterstützen und feststellen, ob die Prozesse tatsächlich beherrscht werden und ob ein Prozessausfall tatsächlich unwahrscheinlich ist. Weitere wertvolle Hinweise, die mittels strukturierter DoE ermittelt werden, sind, ob zusätzliche Faktoren, die nicht auf dem Radar waren, einen Einfluss auf das Prozessergebnis haben.

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Dann schauen Sie doch mal in meinen Kurs-Flyer. Gerne können wir darauf aufbauend Ihren individuellen Kurs planen.

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