Design for Six Sigma

Frontmatter

1. Grundlagen von Design for Six Sigma – DFSS

Zusammenfassung

Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für innovationsorientierte Unternehmen sind – wie wahrscheinlich schon seit jeher – permanenten Veränderungen unterworfen. Während Wertschöpfungsketten noch vor einigen Jahren eher stabil und regional orientiert waren, sehen sich viele Unternehmenheute mit einer zunehmenden Globalisierung und Variabilisierung derselbenkonfrontiert. Auch kleine Aufträge werden international abgewickelt und hoch technologische Produkte werden in sogenannten „Billiglohnländern” nicht nur produziert, sondern teilweise auch bereits dort entwickelt.

Jürgen Gamweger, Oliver Jöbstl, Manfred Strohrmann, Wadym Suchowerskyj

2. Voice of the Customer – VOC

Zusammenfassung

Bei allen Entwicklungsprozessen müssen die Anforderungen der Kunden bzw. des Marktes und deren Erfüllung am Beginn allen Denkens stehen. Nurwer in der Lage ist, die Stimme der Kunden (Voice of the Customer – VOC) zu verstehen sowie diese in weiterer Folge konsequent in den Produktent-wicklungsprozess zu integrieren, kann damit rechnen, dass das Produkt auch tatsächlich erfolgreich sein wird.

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3. Quality Function Deployment – QFD

Zusammenfassung

Quality Function Deployment (QFD) wurde erstmalig 1966 von Yoji Akao vorgestellt und zu Beginn in Japan bei Toyota angewandt. Sinngemäß kann QFD übersetzt werden mit der Planung und Entwicklung der Qualitätsfunktion eines Produktes entsprechend den von den Kunden geforderten Qualitätseigenschaften (Bild 3.1).

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4. Generieren von Konzeptalternativen

Zusammenfassung

Wurden in den bisher beschriebenen, frühen Entwicklungsphasen die Anforderungen der Kunden sehr systematisch erfasst und daraus die Anforderungen an das zu entwickelnde Produkt abgeleitet, so müssen in weiterer Folge daraus Konzepte entwickelt werden, welche diese Anforderungen erfüllen. Hierbei sind Entwicklungsteams gefordert, kreative und neuartige Lösungsansätze zu finden, die das Produkt optimal im Spannungsfeld zwischen Leistungsvermögen und Kostenstruktur positionieren. Dabei ist es oftmals empfehlenswert, geeignete Kreativitätstechniken einzusetzen.

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5. Bewertung von Konzeptalternativen

Zusammenfassung

Das erste Ziel in der Konzeptentwicklungsphase ist, möglichst viele Erfolgversprechende Konzeptalternativen zu generieren, um auch tatsächlich allerealisierbar erscheinenden technischen Möglichkeiten auszuschöpfen. Diese Konzeptalternativen müssen nun möglichst umfassend und dennoch effizient bewertet bzw. priorisiert werden, damit die nächsten Entwicklungsschritte (z. B. Funktionsmusterherstellung, KonzeptFMEA oder Konzept-DRBFM etc.) fokussiert eingeleitet werden können. Das zweite wichtige Ziel in der Konzeptentwicklungsphase ist somit, aus einer Breite an Alternativeneine Spitzenlösung im Sinne der Kundenanforderungen, der Technik und der Wirtschaftlichkeit zu finden.

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6. Design for Manufacture and Assembly – DFMA

Zusammenfassung

Die Zielsetzung besteht darin, relevante Fertigungs- und Montageaspekte bereits im Produktdesign ausreichend zu berücksichtigen. Es gilt, alle Möglichkeiten der Reduktion von Produktkomplexität auszuschöpfen, um das Produkt möglichst kostengünstig mit beherrschten und fähigen Prozessen herzustellen.

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7. Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse – FMEA

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Die Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse (FMEA) ist eine analytische präventive Methode, die dazu dient, im Entwicklungsprozess potenzielle Stärken und Schwächen von Produkten bzw. Prozessen rechtzeitig zu ermitteln, zu bewerten und gegebenenfalls geeignete Maßnahmen zur Fehlerver-meidung bzw. -entdeckung einzuleiten. Die frühzeitige Beseitigung von Schwachstellen führt zur Reduktion von Risiken und Fehlerkosten und zur Erhöhung der Sicherheit, der Zuverlässigkeit und der Kundenzufriedenheit.

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8. Design Review Based on Failure Mode – DRBFM

Zusammenfassung

Die DRBFM wurde von Tatsuhiko Yoshimura, der 32 Jahre bei Toyota für Zuverlässigkeit zuständig war, entwickelt. Sie ist eine die Entwicklung begleitende Fragetechnik, Kreativitätsmethode und Philosophie zur zielorientierten Designfindung und -bewertung. Sie wurde entwickelt, um ein gutes und robustes Produktdesign von Beginn an zu erreichen, d. h. weniger Rekursionen und Prototypen zu benötigen und damit die Entwicklungszeit zu verkürzen.

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9. Grundlagen der Statistik

Zusammenfassung

Bei DFSS gilt der Grundsatz, Entscheidungen bestmöglich mit Zahlen, Daten und Fakten zu unterstützen. Demgemäß ist bei der Produkt- und Prozessentwicklung die Erarbeitung von quantifizierten Wirkzusammenhängen oberstes Ziel. Je besser und genauer das zu entwickelnde System verstanden wird, desto zielgerichteter und effektiver lassen sich die DFSS-Methoden einsetzen und robuste Produkte entwickeln. Hierzu lassen sich prinzipiell drei Ansätze unterscheiden, wobei insbesondere für die adäquate Anwendung von Experimenten und Simulationen ein fundiertes Statistikwissen benötigt wird.

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10. Hypothesentests

Zusammenfassung

Im Rahmen von Entwicklungsprojekten besteht die Herausforderung darin, relevante Einflussgrößen x auf eine Zielgröße y zu identifizieren. Sowohl bei Einflussals auch bei Ausgangsgrößen sind unterschiedliche Datentypen zu unterscheiden. Die Datentypen bestimmen, welche statistischen Tests zur Identifikation der relevanten Einflussgrößen herangezogen werden. Bild 10.1 ordnet die statistischen Tests den verschiedenen Kombinationen von Datentypen zu.

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11. Korrelations- und Regressionsanalysen

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Im Zuge der Produktentwicklung müssen Zusammenhänge zwischen Größen mathematisch beschrieben werden. Sind die zu beschreibenden Größen kontinuierliche Größen (Bild 11.1), kann die Beschreibung nicht mehr über eine ANOVA-Tabelle erfolgen. Stattdessen werden Korrelations- und Regressionsrechnungen durchgeführt.

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12. Modellbildung von Systemen

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Ziel von Design for Six Sigma ist es, fehlerfreie und robuste Produkte von Anfang an zu erreichen. Dazu sind quantitative Aussagen über das Verhalten von Prozessen und Produkten erforderlich. Die hohen Anforderungen an die Präzision der Aussagen können oftmals nur mit einer entsprechend großen Anzahl von Stichproben erfüllt werden. Damit der Aufwand nicht zu groß wird, müssen in der Praxis hierzu Simulationswerkzeuge verwendet werden, welche auf entsprechenden physikalischen Modellen basieren. Die Zielsetzung dieses Kapitels besteht darin, die Vorgehensweise bei der Modellbildung von Systemen zu beschreiben.

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13. Design of Experiments – DoE

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Das zentrale Ziel von DFSS besteht darin, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu ermitteln, um zu entwickelnde Systeme bestmöglich zu verstehen.

Die verschiedenen Regressionsmethoden zur Beschreibung mathematischer Modelle bzw. der oben angeführten Wirkzusammenhänge wurden bereits vorgestellt. Da in Entwicklungs- und Forschungsprojekten Daten zur Berechnung der Regressionsfunktion üblicherweise nicht zur Verfügung stehen, müssen sie über Experimente gewonnen werden. Durch eine geeignete Versuchsdurchführung kann der dazu notwendige Aufwand reduziert und gleichzeitig die Präzision gesteigert werden. Dazu muss allerdings ein Versuchsprogramm definiert werden, welches speziell an die jeweilige Aufgabenstellung angepasst ist. Eine wichtige Methode mit einer derartigen Zielsetzung ist die statistische Versuchsplanung, die in Anlehnung an den englischen Sprachraum vielfach als Design of Experiments (DoE) bezeichnet wird. DoE ist eine systematische Vorgehensweise zur Durchführung von Versuchen.

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14. Optimierung und Robustheitsanalysen mittels Simulation

Zusammenfassung

Im Laufe des Produktentstehungsprozesses kommt es meist zu Fragestellungen wie:

• Existiert ein Optimum bei der Einstellung der Designparameter hinsichtlich der Erfüllung der Produktanforderungen?
• Wie robust, d. h. wie unempfindlich gegenüber zwangsläufig auftretenden Streuungen der Herstellparameter bzw. in der Feldanwendung, ist das Design?

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15. Messsystemanalysen (MSA)

Zusammenfassung

Die Erhebung von Daten durch Messungen und die entsprechende statistische Auswertung sind zentrale Themen in der DFSS-Methodik. Notwendige Voraussetzung für Design for Six Sigma sind deshalb Messprozesse, die verlässlich, präzise und stabil, d. h. fähig sind.

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16. Statistische Prozesslenkung – SPC

Zusammenfassung

Im Sinne der Fehlervermeidung ist ein laufender Fertigungsprozess so zu lenken, dass ständig den Anforderungen entsprechende Produkte hergestellt werden. Erfolgt diese Prozesslenkung aufgrund einer periodisch vorgenommenen Stichprobenprüfung, so spricht man von SPC (Statistical Process Control; Statistische Prozesslenkung). Zur Beurteilung der Stichprobenergebnisse werden sogenannte Qualitätsregelkarten (QRK) verwendet, Formblätter mit Koordinatensystemen, in denen Werte aktueller Stichproben eingetragen und mit den vorhergehenden Stichprobenwerten verglichen werden. Im Fall signifikanter Abweichungen sind entsprechende Korrekturmaßnahmen einzuleiten. Bei der Statistischen Prozesslenkung wird der Fertigungsprozess so Teil eines Regelkreises (Bild 16.1).

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17. Prozessfähigkeitsuntersuchungen

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DFSS stellt die Null-Fehler-Strategie in allen Phasen der Produktentwicklung in den Vordergrund. Dazu ist es notwendig, einerseits robuste Produkte und andererseits stabile und fähige Prozesse zu entwickeln. Bei der Vorserienoder Serienproduktion können dennoch bislang versteckte Konstruktions-fehler ans Tageslicht treten. Um diese nicht bis zum Kunden gelangen zu lassen, werden Prozessfähigkeitsuntersuchungen durchgeführt, welche vollständig oder statistisch – also mit Stichprobenentnahme – erfolgen können. Dieses Kapitel beschäftigt sich vor allem damit, wie Prozessfähigkeit gemessen und analysiert wird, um dem Ziel „null Fehler” näher zu kommen.

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18. Toleranzanalyse

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Die Zielsetzung von DFSS ist es, Produkte zu entwickeln, welche die spezifizierten Anforderungen erfüllen. Die Größe der zulässigen Abweichungen wird durch Toleranzgrenzen angegeben, wobei diese funktions-, fertigungs- und prüfgerecht sein müssen.

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19. Reliability Engineering – Zuverlässigkeitsanalysen

Zusammenfassung

Das Ziel von DFSS ist bekanntlich, die Null-Fehler-Philosophie schon in der Entwicklungsphase von Produkten und Prozessen umzusetzen. Dabei werden „Fehler” häufig als klassische Produktionsfehler oder aber auch als An-lieferfehler beim Kunden – in der Automobilbranche als „Null-Kilometer-Fehler” bekannt – definiert. Über die zu erwartende Zuverlässigkeit gewartet, bis erste(englisch: reliability) des Produktes während der Nutzung werden im Entwicklungs-prozess aufgrund der hohen Komplexität und fehlender Daten jedoch häufig keine näheren Untersuchungen angestellt. Es wird gewartet, bis erste Feldbe-anstandungen auftreten – womit Kundenzufriedenheit bereits verloren geht –, um daraus Erkenntnisse für weitere Entwicklungen zu ziehen. Reliability Engineering greift diesen Umstand auf und stellt eine Reihe von Methoden und Techniken zur Verfügung, um schon von Anfang an ein zuverlässiges Produkt zu entwickeln. Zuverlässigkeit bedeutet dabei, dass sowohl die vom Kunden geforderte Robustheit (Funktionsfähigkeit unter widrigen Einsatz-bedingungen) und die Haltbarkeit (Funktionsfähigkeit über einen bestimmten Lebenszeitraum) erfüllt werden, als auch den gesetzlichen Anforderungen Rechnung getragen wird.

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20. Umsetzung von DFSS im Unternehmen

Zusammenfassung

Der erfolgreiche Einsatz von DFSS als Grundlage für systematische Entwick-lungsarbeit ist von zahlreichen Faktoren abhängig. Hierzu gehören nicht nur Größe und Struktur des Unternehmens, sondern auch dessen internationale Verflechtung, die bearbeiteten Geschäftsfelder, die eingesetzten Technologien, der Stellenwert der Entwicklung im Rahmen der Geschäftstätigkeit, die laufenden Verbesserungsinitiativen, die Erfahrungen mit Six Sigma und nicht zuletzt die Geschichte und die strategische Ausrichtung des Unternehmens. All dies kann zu individuell sehr unterschiedlichen Ausprägungen von DFSS führen. Ein allgemeingültiges Patentrezept für die Umsetzung von DFSS kann es daher nicht geben. Die Umsetzung muss sich vielmehr an den Unterneh-menszielen, der gegebenen Situation und dem daraus sich ergebenden Handlungsbedarf orientieren.

Jürgen Gamweger, Oliver Jöbstl, Manfred Strohrmann, Wadym Suchowerskyj

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