DMAIC-Projektbeispiel in der Fertigung (2023)

Willkommen beim Lean Six Sigma DMAIC-Projektbeispiel von Evocons. Hier können Sie anhand eines Beispielprojekts mehr über die fünf Phasen von DMAIC erfahren.

Einstieg

Dieser Artikel dient als Ergänzung zu unseremEinführung in die Lean Six Sigma DMAIC-Methodik. Wenn Sie neu bei Six Sigma sind, empfehlen wir Ihnen, unsere zu lesenEinführung in Six Sigma und Lean Six SigmaErste.

Lassen Sie uns zunächst etwas über den Hintergrund des in diesem Artikel verwendeten Beispielprojekts erfahren.

Hintergrund des Beispielprojekts

Das in diesem Artikel gefundene Beispielprojekt ist ein hypothetisches Szenario. Das Evocon-Team verfügt über mehr als 10 Jahre Erfahrung im Fertigungsbetrieb. Dazu gehört die Teilnahme an mehreren realen DMAIC-Projekten. Die Erfahrung des Teams aus drei Projekten ist die Grundlage unseres hypothetischen Szenarios.

Ausgewählte demografische und firmografische Details

• Projekt 1 und 2: Fortune-500-Produktionsstätten in Nordamerika und Europa, für deren Betrieb jeweils zwischen 700 und 1000 Mitarbeiter erforderlich sind
• Projekt 3: Familieneigene Produktionsanlage in Nordamerika, ein Tier-2-Lieferant für hauptsächlich Fortune-500-Kunden, für dessen Betrieb zwischen 50 und 75 Mitarbeiter erforderlich waren

Phase I: Definieren

Wie ein DMAIC-Projekt starten kann

Wer Lean Six Sigma (LSS) lernt, fragt sich oft, wie Projekte beginnen oder wie sie eines auswählen sollen. Es stellt sich heraus; Dies sind grundlegende Fragen in LSS. Daher gibt es umfangreiche Literatur zu den Antworten. Daher würde die vollständige Behandlung dieser Fragen den Rahmen dieses Artikels sprengen.

Ursprünge unseres hypothetischen Beispiels

Die Qualitätssicherung ist für die Gestaltung, Implementierung und Aufrechterhaltung eines betrieblichen Qualitätsmanagementsystems (QMS) verantwortlich. Eine bewährte QMS-Praxis besteht darin, die Überwachung, Messung und kontinuierliche Verbesserung der Produktqualität zu fordern. Normalerweise erfolgt diese Anforderung in Form einer Standardarbeitsanweisung (SOP).

Eine dieser SOPs besteht darin, dass Qualitätssicherungsexperten bestimmte Produktionsdaten in definierten Abständen analysieren. Konkret handelt es sich in unserem Fall um Produktionsdaten über die Anzahl und Art der Fehler, die zu Materialausschuss führen.

Datenanalyse

Unser Beispiel beginnt, nachdem Qualitätsingenieure eine solche Analyse durchgeführt haben. Das heißt, sie haben die Daten der letzten 12 Perioden der Nichtkonformitätsbenachrichtigungen (NCN) exportiert und analysiert.

Hinweis: Eine NCN wird ausgestellt, wenn in der Werkstatt ein Qualitätsmangel auftritt. Verschiedene Organisationen und unterschiedliche ERP-Systeme verwenden möglicherweise einen anderen Namen für NCNs, z. B. Qualitätsbenachrichtigung oder QN.

Ein Teil dieser Analyse bestand darin, die Arten von NCN-Ursachen einzustufen. Um dies zu erreichen, haben die Ingenieure das folgende Pareto-Diagramm erstellt. Wie Sie unten sehen können, zeigt das Pareto-Diagramm deutlich die relative Bedeutung jeder Fehlerart.

Darüber hinaus zeigt die Grafik, dass zwei Arten von Fehlern, „falsches Teil“ und „falsches Programm“, zusammengenommen für über 80 % der Qualitätsmängel an der Linie im vergangenen Jahr verantwortlich waren. Daraus folgt, dass diese Ursachen auch der größte Faktor sein werden, der dazu beiträgtKosten von schlechter Qualität.

Regelmäßige Management-Meetings

Jeden Monat hält das Qualitätssicherungsteam eine Sitzung des Ausschusses für Korrekturmaßnahmen in der Fertigung ab, um die Kennzahlen und die Leistung der Anlage zu besprechen. Qualitätsingenieure fügen das Pareto-Diagramm zum Foliendeck hinzu, um die Ergebnisse mit den Werksmitarbeitern zu besprechen.Qualitätssicherungsmanagerund den Division Master Black Belt.

Der Black Belt führt eine kurze, unverbindliche Schätzung durch, die zeigt, dass eine 25-prozentige Reduzierung von „falschen Teilen und falschem Programm“ die Kosten für schlechte Qualität um 50.000 US-Dollar senken könnte. Als der Qualitätssicherungsmanager dies hört, fragt er, ob sich jemand freiwillig für ein DMAIC-Projektteam melden möchte, das sich auf das Problem konzentriert.

Ein angehender Qualitätsingenieur hat kürzlich seinen „Gelben Gürtel“ erhalten und hält das Projekt für eine hervorragende Gelegenheit, seine Ausbildung fortzusetzen. Also meldet er sich freiwillig, um die Gelegenheit wahrzunehmen. Und damit nimmt unser Beispielprojekt Gestalt an.

Phase II: Maßnahme

Wenn Sie sich an unsere erinnernEinführung in die Lean Six Sigma DMAIC-Methodik,Der Hauptzweck der Maßnahmenphase besteht darin, den Ist-Zustand durch die Erhebung der erforderlichen Daten zu ermitteln.

Daten sammeln

Im obigen Pareto-Diagramm sehen wir, dass die häufigste Ursache für NCN „falscher Teil/falsches Programm“ ist. Nun, wenn das Projektteam bereits über Daten für 12 Monate verfügt, braucht es dann einen Datenerfassungsplan? Ja und nein.

Letztendlich müssen sie die Richtigkeit der Daten überprüfen, die ihnen bereits vorliegen.

Das Team beginnt mit dem Brainstorming der folgenden Fragenliste:

• Wer hat Daten eingegeben?
• Wie haben sie festgestellt, dass „falsches Teil/falsches Programm“ die Ursache war?
• Wie sieht es mit eventuellen unterstützenden Beweisen aus, die zur Ermittlung der Ursache erforderlich sind?
• Ist die Person, die die Entscheidung trifft, dazu qualifiziert?
• Ist diese Qualifikation in irgendeiner Weise zertifizierbar?
• Haben sie eine spezielle Ausbildung erhalten? Wenn ja, was bedeutete das? Ist es ausreichend?
• Oder ist es möglich, dass sie sich in Bezug auf die Ursache irren?

Tauchen Sie tief in die Daten ein

Unter Berücksichtigung der oben genannten Fragen kann das Team mit der Untersuchung der NCN-Daten beginnen. Dabei stellen sie fest, dass es über 6.000 Datenzeilen gibt und dass jede Zeile einem NCN-Datensatz entspricht. Sie teilen die Dokumente auf und beginnen, jedes im Detail zu studieren. Es ist sicherlich kein schneller Prozess, aber ihre Bemühungen führen zu einer wichtigen Entdeckung.

Das Team erfährt, dass es für jeden Datensatz Belege gibt, die es ihm ermöglichen, viele der Fragen aus der Brainstorming-Sitzung zu beantworten. Zu diesen Beweisen gehörenUrsachenanalyse(RCA), Korrekturmaßnahmenanforderung (CAR) und Präventivmaßnahmenanforderung (PAR).

Datengenauigkeit und Messsystemvalidität

An dieser Stelle erklärt der Qualitätsingenieur, dass er mit den unterstützenden Beweisen über ausreichende Mittel verfügt, um das Messsystem zu validieren. Der Projektleiter bespricht diesen Punkt mit dem Projektsponsor. Beide sind sich einig, dass das Team über genügend Daten verfügt, um die Richtigkeit der Daten zu überprüfen.

Jetzt muss das Team für jeden Datensatz eine statistisch gültige Stichprobe der unterstützenden Beweise prüfen. Dieser Schritt validiert das Messsystem und stellt die Genauigkeit der gesammelten Daten sicher.

Als nächstes müssen sie bestimmen, wie viele Datensätze einer statistisch gültigen Stichprobengröße entsprechen. Hierzu nutzt das Team akostenloses Toolsie fanden online.

Das unten gezeigte Ergebnis zeigt ihnen, dass sie 361 Datensätze prüfen müssen, um eine statistisch genaue Messung zu erhalten. Die Aufteilung der Arbeit auf die fünf Teammitglieder ist zwar hilfreich, aber das Team benötigt immer noch etwa eine Woche, um jeweils die Belege für jeweils etwa 70 NCN-Datensätze zu prüfen.

Phase III: Analysieren

Hauptziel

In der Analysephase muss das Team wissen, wie Abweichungsquellen im Prozess zu einer geringeren Ausgabequalität (Fehler) führen. Sie beschließen, Brainstorming-Workshops mit Gruppen von Maschinenbedienern, Produktionsleitern und Fertigungsingenieuren einzurichten.

In den Sitzungen wird jede Gruppe etwas erstellenein Fischgrätendiagramm. Sie glauben, dass diese Übung Einblicke in potenzielle kritische x-Werte und die Auswirkungen auf kritische y-Werte liefern wird.

Nach Abschluss der Workshops kombiniert das Team die Daten des Fischgrätendiagramms und kategorisiert alle Erkenntnisse. Das Ergebnis ist, dass sich ein interessanter Trend abzeichnet.

Tiefere Ursache

Bediener, Produktionsleiter und Ingenieure sind sich einig, dass die meisten Fälle von „falschem Teil/falschem Programm“ darauf zurückzuführen sind, dass Bediener den Maschinenversatz eines Programms anpassen.

Das Team setzt sich mit mehreren Bedienern in Verbindung, um herauszufinden, warum sie den Maschinenversatz ändern mussten. Sie erkennen, dass dies die Standardvorgehensweise war, die ihnen für diese Aufgabe gegeben wurde. Als sie jedoch das Qualitätsmanagementsystem (QMS) des Werks konsultierten, stellten sie fest, dass die Standardarbeitsanweisung (SOP) letztes Jahr aktualisiert worden war, die Aktualisierung jedoch nicht an die Produktion kommuniziert worden war.

Die Folge dieses Fehlers ist, dass der Bediener die korrekte Einstellung des Maschinenoffsets nur erraten konnte. Glücklicherweise verfügten mehrere Bediener über umfangreiche Protokolle der von ihnen für jedes Programm verwendeten Offset-Werte und des Ergebnisses der Verwendung dieser Einstellung.

Die Fertigungstechnik kombiniert diese Protokolle und bereinigt die Daten. In den folgenden 24 Stunden verlassen die Ingenieure kaum die Werkstatt, verkünden aber, dass sie eine Lösung haben.

Phase IV: Verbessern

Nach einem Treffen am nächsten Tag, bei dem das Ingenieurteam erklärt, dass es eine Lösung für das Problem implementiert hat, geht das Projekt schnell voran. Das Projektteam ist zunächst etwas überrascht. Dann gehen sie davon aus, dass die durchschnittlichen Kosten eines Defekts etwa 10.000 US-Dollar betragen. Nach einer kurzen Diskussion ist das Team mit der schnellen Umsetzung durch Engineering einverstanden.

Wenn eine schnelle und einfache Maßnahme verhindern kann, dass das Unternehmen Geld verliert, gibt es keinen Grund, mit der Umsetzung von Änderungen bis zur Verbesserungs- und Kontrollphase zu warten. Sie nehmen die Änderung vor und erzielen den schnellen Erfolg.

Nachdem die Ingenieure also die Grundursache bestätigt hatten, identifizierten sie sie auchwie man Fehler sichert (Poka-Yoke)der Prozess. Es musste lediglich das Maschinenprogramm so umgeschrieben werden, dass die Möglichkeit zur Änderung des Maschinenoffsets ausgeschlossen war.

Die Logik ist einfach.

• Falsche Teile und falsche Programme machen über 80 % aller NCNs aus.
• Die größte Ursache für Prozessabweichungen, die zu falschen Teile- und Programm-NCNs führen, ist die Möglichkeit des Bedieners, den Maschinenversatz zu ändern.
• Wenn Sie den Bedienern die Möglichkeit entziehen, den Maschinenversatz zu ändern, eliminieren Sie auch 80 % der zukünftigen Defekte aufgrund des falschen Teils und des falschen Programms.

Daher liegt es nahe, dass sich die Leistung des Prozesses durch die Änderung verbessern wird.

Phase V: Kontrolle

An diesem Punkt unseres Beispielprojekts sind nur noch wenige Schritte erforderlich. Die Hauptanforderung an das Team besteht darinÜberwachen Sie die Prozessdatenum sicherzustellen, dass die Verbesserung das zukünftige Auftreten der primären Grundursache verhindert.

Spitze

Automatisierung der DatenerfassungverwendenProduktionsüberwachungssoftwarehat das Potenzial, den Aufwand für die Überwachung der Wirksamkeit der Lösung in Echtzeit zu reduzieren.

Außerdem muss das Team mit der Lösung Schritt halten, indem es den Betreibern die Änderungen kommuniziert und die Standardarbeitsanweisung (SOP) im Qualitätsmanagementsystem (QMS) aktualisiert. Zu diesem Zweck erstellen sie einige Folien darüber, was sich geändert hat und warum. Die Folien werden später in der Woche den Bedienern in der Werkstatt präsentiert. Und damit endet unser Beispielprojekt.

Lerne weiter

Das Beispielprojekt bot nicht die Gelegenheit, die gesamte Palette an Werkzeugen und Techniken zu demonstrieren und zu beschreiben, die einem beim Durcharbeiten der Phasen eines DMAIC-Projekts begegnen können. Und unserer Erfahrung nach bietet auch kein reales Projekt eine solche Chance.

Dennoch ist unser Beispiel ein plausibles Szenario dafür, wie ein DMAIC-Projekt ablaufen kann. Es unterstreicht auch unseren Standpunkt, dass DMAIC in der idealen Welt und in der Praxis sehr unterschiedlich aussehen kann. Dabei geht es nicht nur um die Abfolge der Schritte, sondern auch um die verwendeten Werkzeuge und den Zeitaufwand in jeder Phase.

Deshalb empfehlen wir jedem, der sich mit den vielen Techniken und der endlosen Vielfalt an Wegen vertraut machen möchte, die ein Projekt bis zum Abschluss nehmen kann, sich in seinem Werk zu engagieren und eine Zertifizierung für Lean Six Sigma anzustreben.