Prozessverbesserung mittels Six Sigma
Anwendung am Beispiel einer Großserienfertigung

Einführung in Six Sigma

Six Sigma kann als Managementsys-tem zur Prozessverbesserung bezeichnet werden, ebenso als statistisches Qualitätsziel und als Methode des Qualitätsmanagements [1]. Kernelemente von Six Sigma sind die Beschreibung, Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung von Geschäftsvorgängen mit statistischen Mitteln [2]. Der Anwendungsbereich von Six Sigma ist dabei keinesfalls auf Prozesse der Fertigung beschränkt. Alle Abläufe, auch in Büro und Verwaltung, lassen sich mit Six Sigma untersuchen und verbessern.

Sigma, oft mit dem griechischen Buchstaben in Formeln dargestellt, ist das Maß der Standardabweichung von einem Mittelwert (Bild 1).

Bild 1: Mittelwert und Standardabweichung

Ein σ besagt, dass von allen gemessenen Werte einer Reihe ca. 68 % zwischen -1σ und +1σ liegen. Bei 3 σ sind es bereits 99,7 % der Werte. Historisch wurde es als ausreichend empfunden, wenn 99,7 % der gemessenen Werte innerhalb der Spezifikationsgrenzen (die durch die Standardabweichung aufgezeigt werden) liegen. Mit Six Sigma wurde diese Festlegung auf minus bzw. plus 6 σ erhöht. Grund für diese zunächst äußerst anspruchsvolle Festlegung war der Gedanke, dass auch bei allmählichem Nachlassen der Qualität dauerhaft ein Niveau von 4,5 σ erreicht werden kann. Dies stellt sicher, dass bei diesem tatsächlich erreichten Qualitätsniveau die Eingriffsgrenzen noch weit entfernt sind. Ebenfalls wird bei Six Sigma die Lage der Werte zwischen den Spezifikationsgrenzen (Bild 2) betrachtet. 

Dabei ist es nicht nur erforderlich, eine steile Verteilung der Werte innerhalb der Spezifikationsgrenzen zu erhalten (dies wird als Prozessfähigkeit bezeichnet), sondern es wird zusätzlich der Abstand des Mittelwertes von den Spezifikationsgrenzen betrachtet. Mittelwerte und zugehörige Verteilungen, die von beiden Spezifikations- (und damit Eingriffs)grenzen weiter entfernt sind, werden als besser angesehen als solche, die zwar vollständig innerhalb der Spezifikationsgrenze liegen, dieser aber doch recht nahe kommen können. Der Grund für diese als Prozessfähigkeitsindex C_pk bezeichnete Bewertung liegt darin, dass bei einer starken Nähe zur Eingriffsgrenze durch Streuung im Prozess ein nicht mehr tolerierbarer Wert eher erreicht wird als bei größerem Abstand zu den Eingriffs- bzw. Spezifikationsgrenzen.

Bild 2: Spezifikationsgrenzen, Mittelwerte und Standardabweichung

Vorgehen bei Six Sigma

Das Vorgehensmodell von Six Sigma folgt dem DMAIC-Modell (Bild 3) und besteht aus den streng sequenziell zu durchlaufenden Phasen Definieren - Messen - Analysieren - Verbessern und Kontrollieren [3].

In der Definitionsphase eines Six Sigma-Projektes wird zunächst der Projektumfang festgelegt; ein Team unter Leitung eines Black Belt zusammengestellt und ein grobes Prozessbild nach dem SIPOC-Schema erstellt. Der Black Belt ist ein in der Anwendung der Six Sigma-Methode umfassend geschulter und erfahrener Mitarbeiter, der durch sog. Green Belts unterstützt wird, die ebenfalls bereits Six Sigma-Schulungen durchlaufen haben. Das SIPOC-Diagramm des Prozesses, in dem das betroffene Motorenteil bearbeitet wird, ist in Bild 4 dargestellt. 

Für den in Bild 4 rot dargestellten Prozessabschnitt, an dessen Ende „Betriebsauswuchten“ der Fehler festgestellt wurde, ist aufgeführt, wer Lieferant für diesen Prozess ist, welcher Input in den Prozess eingeht, welcher Output entsteht und an welchen Kunden dieser Output gerichtet ist. Die kritische Anforderung des Kunden und damit maßgebend für den weiteren Six Sigma Prozess ist hier die Betriebsfestigkeit des Bauteils bei hohen Umdrehungszahlen. Treten im Prozessschritt „Betriebsauswuchten“ bereits Anlaufspuren am Bauteil auf, ist dies ein Indikator für die Gefahr frühzeitigen Versagens im Einsatz.

Bild 3: Vorgehensmodell von Six Sigma

Die zweite Phase „Measure“ dient der Datenerfassung, um ein umfassendes Bild der Situation und der möglichen zu beeinflussenden Parameter zu gewinnen. Dazu sind zunächst die den Output beeinflussenden Inputparameter systematisch zu erfassen. Konkret geht es um sog. Critical-to-Quality (CTQ)-Parameter, also solche, die kritisch für die Qualität sind. Dieser Schritt ist sehr sorgfältig und umfassend durchzuführen, denn unter den hier erfassten und später gemessenen Parametern verbergen sich ja auch die Parameter, deren Abweichung zu den Qualitätsproblemen führt. Vor der Durchführung von Messungen der jeweiligen Prozessparameter ist das Messsystem zu validieren. Es muss überprüft werden, dass nicht fehlerhafte Messungen die später zu ziehenden Schlussfolgerungen beeinflussen. Die Überprüfung und Validierung des Messsystems umfasst zunächst die Genauigkeit der Messung: Stimmt der gemessene Wert mit dem wirklichen Wert überein? Die Genauigkeit einer Messung wird durch die Stabilität der Messreihe, also der Abwesenheit von speziellen Abweichungen beeinflusst. Daneben kann ein Bias auftreten, wenn die gemessene Stichprobe abweichend von der Wirklichkeit erscheint (weil sie z. B. auf einer speziellen Maschine hergestellt wurde). Schließlich muss die Messreihe linear sein, sich also durch statistische Konsistenz der nach Größe sortierten Messwerte auszeichnen [4]. Genauigkeit wird durch standardisierte Messverfahren und geeignete Messinstrumente erreicht.

Bild 4: Beispiel einer SIPOC-Darstellung

Daneben ist aber auch die Präzision der Messung zu untersuchen, denn es werden ja viele Messungen desselben Parameters benötigt, um belastbare Schlussforderungen ziehen zu können. Bei der Präzision der Messung wird zwischen der Reproduzierbarkeit einer Messung (mehrere Personen messen dasselbe Teil) und der Wiederholgenauigkeit (die Messung erfolgt am selben Teil mit dem selben Messgerät durch den selben Prüfer) unterschieden. Zur Überprüfung des Messsystems messen mehrere Prüfer mehrere Prüfstücke in beliebiger Reihenfolge so lange, bis ausreichend Messwerte vorliegen. Zuvor muss das Messgerät allerdings kalibriert werden. Die Messwerte sind in einer Grafik analog zu Bild 5 zu plotten. 

Im linken Teil von Bild 5 („Fall A“) liegen die Messergebnisse sehr weit auseinander. Die Abweichungen beziehen sich sowohl auf die Prüfer als auch auf die Messwerte der Bauteile selbst.  Auf mit einem derartigen Messsystem erfasste Werte ist kein Verlass, anders bei einem Ausgang der Validierung wie im rechten Teil von Bild 5 („Fall B“) dargestellt.

Bild 5: Ungeeignetes und geeignetes Messsystem

Im betrachteten Praxisbeispiel wurden die festgestellten Schäden im Prozessschritt Betriebsauswuchten auf verschiedene mögliche Ursachen zurückgeführt, die in mehreren Ebenen disaggregiert wurden. 

Die Einflussfaktoren werden ermittelt, indem das SIPOC-Diagramm herangezogen wird [5], eventuell ein Baumdiagramm zur Ableitung genutzt wird und im Six Sigma-Team ein Brainstorming möglicher Einflussgrößen vorgenommen wird. Nach Aufstellung der messbaren Einflussgrößen werden diese in mehreren Versuchsreihen mit validierten Verfahren gemessen und so Fähigkeit und Leistung des betrachteten Prozesses ermittelt. Dabei wird darauf abgestellt, durch Variation der Einflussgrößen zu erkennen, welche dieser Größen einen Einfluss auf das Prozessergebnis haben.

Die sich anschließende Analysephase untersucht die erzielten Mess-ergebnisse, um kritische Einflüsse zu erkennen und deren Signifikanz zu beurteilen. Sobald diese erkannt sind, werden mögliche Ursachen für die festgestellten Fehler postuliert und Verbesserungsvorschläge zur Abstellung der Fehler generiert. Im Praxisbeispiel des Motorbauteils stellten sich nach umfangreichen Messungen die Drehzahl beim Auswuchten, die Keilfläche, mit der Anpressdruck auf das Bauteil erzeugt wurde und eine mögliche Schiefstellung beim Auswuchten als Einflussgrößen heraus, mit denen die Schadenssituation reproduzierbar war.

In der Phase Improve geht es nun darum, geeignete Verbesserungsvorschläge systematisch zu entwickeln und zu testen. Bei Erfolg dieser Vorschläge wird dann der veränderte Sollzustand des Prozesses festgelegt und dieser im Praxisbetrieb validiert. In dieser Phase wird das sog. Design of Experiments (DoE) angewandt, um systematisch alle möglichen Kombinationen der als maßgeblich eingestuften Einflussfaktoren zu untersuchen. Bei einem sog. vollfaktoriellen DoE werden alle Kombinationen der Einflussfaktoren in mehreren Versuchsläufen überprüft. Im Beispiel ergeben sich aus den drei Einflussfaktoren mit jeweils zwei Ausprägungen (z. B. „hoch“ und „niedrig“) acht mögliche Kombinationen, die in mindestens fünf Versuchsläufen überprüft wurden. Die Ergebnisse wurden durch mehrere Mitarbeiter anhand von Musterbauteilen in eine Bewertungskategorie eingeteilt (Bild 6).

Bild 6: Beurteilung des Bauteils im Rahmen des DoE

Im Praxisbeispiel stellte sich die zum Auswuchten verwendete Drehzahl als kritisch heraus, wie die Bewertung der Versuche in Bild 6 zeigt. Während bei 1400 und 1800 U/min Anlaufspuren auftraten, ergaben sich bei 900 U/min bei keinem Versuch derartige, auf spätere Schäden hindeutende Hinweise. Damit konnte die Drehzahl als entscheidende Einflussgröße identifiziert werden.

Die abschließende Phase Control hat zum Ziel, sicherzustellen, dass die gefundene Lösung auch dauerhaft im Prozessablauf realisiert werden kann. Sollten dabei Risiken auftreten, werden im Rahmen dieses Schrittes Wege zur Beherrschung dieses Risikos gefunden. Weitere Aufgabe dieser Phase ist die Beobachtung des Prozessoutputs, ob die eingeführten Verbesserungen dauerhafte Wirkung zeigen. Schließlich ist die Verantwortung dafür aus den Händen des Six Sigma-Teams an die operativ Verantwortlichen für den Prozess zu übergeben. Im Praxisbeispiel wurde die Drehzahl beim Auswuchten reduziert und zudem die wirkende Axialkraft reduziert. Serienbegleitend wurde eine Befundung von 10 % der Teile bis 14 Tage nach Einführung der Lösung durchgeführt. Anlaufspuren traten bei keinem der untersuchten Teile mehr auf.
 

Bewertung und Ausblick.

Six Sigma sucht nach den Prozessparametern x_i, die einen wesentlichen Einfluss auf den Output Y haben (Bild 7).
 

Bild 7: Wechsel des Fokus in den Phasen von Six Sigma

Während sich die Aufgabe der Phase Measure auf den Output des Prozesses konzentrieren, betrachten die folgenden Phasen die x_i, die einen wesentlichen Einfluss auf diesen Output zeigen. Bild 7 zeigt den Wechsel des Fokus in einem Six Sigma-Projekt. Die Methode eignet sich sehr gut für das systematische Ausmerzen qualitätsrelevanter Probleme in der Gestaltung von Großserienprozessen. Für die Entdeckung neuer Prozesse wurde die Methode „Design for Six Sigma [6]“ entwickelt.

Schlüsselwörter:

Literatur:

[1] Chiarini, A.: From Total Quality Control to Lean Six Sigma. Berlin 2012
[2] Bergbauer, A. (Hrsg.): Six Sigma in der Praxis. 3. Aufl. Renningen 2008
[3] Brue, G., Howes, R.: Six Sigma. New York 2006
[4] Pyzdek, T., Keller, P.: The Six Sigma Handbook. 3. Aufl. New York 2010
[5] George, M. u. a.: The Lean Six Sigma Pocket Toolbook. New York 2005
[6] Lee, S. H.: Ansatz zur Erhöhung der Produktivität durch Wissen. Berlin 2013.