SIX SIGMA

ANALYZE-Phase oder „dem Täter auf der Spur!“

Wieder drehen wir unser DMAIC-Rad ein Stück weiter und dringen in die ANALYZE-Phase ein.

Kleine Anmerkung: Analyze möchte gerne mit dem eher harten „Z“ geschrieben werden; Six Sigma entspringt ja doch originär amerikanischen Gefilden und orientiert sich daher nicht am „Weichzeichner-S“ der englischen Nasse-Badehosen-Wechsler-Kultur!

Man kann sie guten Gewissens als Kernelement oder auch Herzstück des Six Sigma-Verbesserungsleitfadens bezeichnen, geht es doch nun so richtig ins Eingemachte und damit auch deutlich tiefer ins Geschehen als es bei allen anderen Verbesserungsansätzen wie Trouble Shooting, KVP, Lean etc. der Fall ist. Das muss auch so sein, denn mit Six Sigma-Projekten möchten wir i.d.R. ja (nachhaltige) Durchbrüche aus komplexeren Ausgangssituationen heraus erzielen. Das erfordert nun mal mehr Eintauchtiefe und detektivischen Spürsinn und damit auch mehr Wissen über die meist zahlreich vorhandenen Ursache-/Wirkungsbeziehungen zwischen den Einfluss- (x’s) und den Zielgrößen (Y’s).

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Unsere Hauptzielsetzungen, die uns durch diese Phase treiben, sind hierbei:

  • Verifizieren der entscheidenden Einflussgrößen (die „vital few“)
  • Quantifizieren der Ursache-/Wirkungsbeziehungen

Ja, richtig gelesen, da steht Verifizieren und Quantifizieren! Es sollte dem Prozess-Experten nachher also nicht mehr ausreichend sein zu sagen „ Ich glaube, wenn ich die Reaktionstemperatur (x) ein bisschen erhöhe wird die Ausbeute (y) etwas steigen“. Gegen Ende der Analyze-Phase möchte man hier hören: „Wenn ich die Reaktionstemperatur um 5 °C erhöhe wird die Ausbeute im Mittel um 3 % steigen – allerdings nur dann, wenn der Druck gleichzeitig mindestens auf 6 bar eingestellt wird“.

Na, das ist schon schon ’ne ganz andere Aussagequalität und berücksichtigt auch noch das Thema Wechselwirkung , d.h. der Effekt einer Parameterveränderung ist noch zusätzlich abhängig von dem Niveau eines weiteren Faktors = 2fach-Wechselwirkung  (nach dem Prinzip der maximalen Schweinerei gibt es übrigens auch noch 3fach- und höhere Mehrfachwechselwirkungen; Wechselwirkungen sind häufig das Salz in der Suppe, die uns im Alltag nicht vorankommen lassen, da wir sie entweder nicht kennen oder deutlich unterschätzen und in o.g. weiteren Prozessoptimierungsstrategien hierfür keine Wahrnehmungskanäle und Tools enthalten sind!). Die Aktivitäten und die Werkzeuge der Measure-Phase haben uns hier schon den Weg geebnet  – nachwievor bewegen wir uns in aufeinander abgestimmtem Wechsel jeweils durch die Prozesstür, dann wieder durch die Datentür.


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Prozesstür

Bereits die Aktivitäten der Define- und Measure-Phase orientierten sich ja an einem Roten Soft-Tool-Faden, der ausgehend vom Projektcharter über das SIPOC und die VOC-Analyse weiter über die CTQ/Y-Analyse und das ProcessMap bis zur Cause&Effect-Matrix reichte.

In der Analyze-Phase schließen sich hier nun auch noch das Ishikawa (Fischgrät)-Diagramm sowie die FMEA (Fehler-Möglichkeit und Einfluss-Analyse) an. Beide gehören sicherlich zu den bekannteren und häufiger (damit leider nicht unbedingt immer richtiger) angewendeten Werkzeugen. Das Ishikawa (auch Ursache-Wirkungsdiagramm, und damit wesensnah aber doch verschieden zur Ursache-Wirkungs-Matrix = C&E-Matrix) gibt dem Team die Möglichkeit, potenzielle Ursachen auf mehreren Ebenen in Form von Kausalketten (bis max. 5WHY pro Hauptgräte) darzustellen. Es ist damit sehr gut geeignet, auch tieferliegende Ursachen (root cause analysis) zu erkennen.

Die Ergebnisse der C&E-Matrix und/oder des Ishikawa-Diagramms liefern den Input für die anschließende FMEA, die im Sinne einer Risikoanalyse und -bewertung größere von kleineren Risiken zu erkennen und zu trennen erlaubt – um dann aus den erstgenannten einen Maßnahmen-Plan abzuleiten, dessen konkrete Aktionen die erkannten Risiken zu verhindern bzw. deutlich zu mindern vermag. Hier ist damit auch schon der Übergang zur Improve-Phase geschaffen. Da die FMEA auch die spätere Überprüfung der Wirksamkeit der Maßnahmen beinhaltet, haben wir es so mit einem typischen DMAIC-phasenübergreifenden Tool (Analyze bis Control) zu tun.


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Datentür

Six Sigma ohne Daten und deren Auswertungen ist letztlich kein Six Sigma, so dass wir nur mit soft Tools nicht auskommen (sollten). Aus der Measure-Phase ist uns ja noch gut der Datensammelplan in Erinnerung, über den alle (wichtigen) Datenerfassungen und -auswertungen gesteuert werden – auch er ist phasenübergreifender Natur.

Nun gilt es, die mit den gesammelten Daten verknüpften jeweiligen Annahmen über bestimmte Zusammenhänge und U/W-Beziehungen  – die so genannten Hypothesen – auf Signifikanz zu testen, d.h. mit einer gewissen statistischen Sicherheit als wahr oder unwahr zu bewerten. Dabei stellen Belt und Team jeweils eine Null- und eine Alternativhypothese auf. In den meisten Fällen sind sie darauf aus, die Nullhypothese H0 abzulehnen und damit die Alternativhypothese HA als wahr annehmen zu dürfen.

Das würde in praxi dann bedeuten, dass ein Parameter (oder auch eine Wechselwirkung aus zweien) signifikant Einfluss auf das Y nimmt (z.B. Wochentag auf Durchlaufzeit) oder eine Kennzahl sich signifikant geändert hat (z.B. die Fehlerrate) oder eine Maßnahme signifikant Wirkung zeigt (z.B. Temperaturerhöhung auf Ausbeute). Für Signifikanztests haben wir in unserem Standard-Alltag allerdings leider keine Wahrnehmungskanäle – daher verbringt der Belt im Training viel Zeit damit, aus den verschiedensten Datensituationen verbunden mit unterschiedlichen Fragestellungen den richtigen Test abzuleiten.


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Nach einer gewissen Eingewöhnungszeit wird es ihm dann bald deutlich leichter fallen, auf der Klaviatur der verschiedenen T-Tests, Varianzentests, Chi²-Tests und Varianzanalysen (ANOVA) einigermaßen klangsicher zu spielen und sie im Projekt zielführend einzusetzen. Trotz der unterschiedlichen Ausgangssituationen wird er bald erkennen, dass die Bewertung – H0 oder HA ist wahr – stets über den so genannten p-Wert erfolgt – eine Kennzahl, die ihn wahrscheinlich in den Anfangszeiten bis in den Schlaf verfolgen wird.

Mit noch etwas komplexeren statistischen Testmethoden wie Regressionanalysen und Statistischer Versuchsplanung (DOE = Design of Experiments) kann er die Ursache-Wirkungsbeziehung dann sogar auch quantifizieren und sehr genau (vorher)sagen , was mit der Ausbeute wie stark passiert, wenn man im Prozess die Temperatur um 5°C erhöht. So, der oder die Täter sind nun bekannt, ihre Handlungsmuster sind gnadenlos aufgedeckt worden – aber was machen Belt und Team jetzt mit den ganzen neuen Erkenntnissen ? Ist Einsperren oder Resozialisieren die richtige Lösung?

Tja, das liefert Euch dann die kommende Phase – IMPROVE!

In diesem Sinne und bis demnächst,
Axel Jungheim


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