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9

Sieben elementare Qualitätswerkzeuge

Qualitätsmanagement downloaded from www.hanser-elibrary.com by Hochschule Reutlingen on January 9, 2013 For personal use only.

Inhalt 9.1

Übersicht

9.2

Fehlersammelliste

9.3

Flussdiagramm

9.4

Histogramm

9.5

Pareto-Diagramm

9.6

Korrelationsdiagramm

9.7

Ursache-Wirkungs-Diagramm

9.8

Qualitätsregelkarte

9.9

Zusammenfassung

9.10

Aufgaben zur Wiederholung und Vertiefung

Das vorherige Kapitel

Worum es geht

Im vorangegangenen Kapitel haben wir einen Überblick zu Problemlösungstechniken gegeben und erläutert, welche bedeutende Rolle sie im Qualitätsmanagement spielen und auf welchen grundsätzlichen Modellen sie basieren.

In diesem Kapitel wollen wir sieben grundlegende Qualitätstechniken darstellen. Diese erlauben mit einfachen Mitteln die Erfassung, Visualisierung und Analyse von Problemen. Ihr Vorteil liegt in der allgemeinen und einfachen Anwendbarkeit.

140  9 Sieben elementare Qualitätswerkzeuge

■■9.1■Übersicht

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Historische Entwicklung

In den 1960er-Jahren wurden in Japan verstärkte Anstrengungen unternommen, die Qualität der Produkte zu erhöhen. Dabei war ein wesentlicher Weg, die Werkerebene in das Erkennen und Lösen von Qualitätsproblemen einzubeziehen. Dazu geeignete Methoden und Werkzeuge wurden unter anderem von Kaoru Ishikawa für den Einsatz in Qualitätszirkeln entwickelt – ein von ihm vorgeschlagenes Teamarbeitskonzept. Diese Methoden zielten auf eine direkte Anwendbarkeit durch die Werkerebene ab, um auch den Werkern Unterstützung bei der Lösung von Qualitätsproblemen zu bieten. Deshalb sind diese Werkzeuge bewusst einfach und universell gehalten. Die zugrunde liegenden statistischen Zusammenhänge wurden für den Fertigungsbereich aufbereitet. Zunächst gehörten zu diesen sogenannten „Q7“ die folgenden Methoden und Werkzeuge (Ishikawa 1974):  Fehlersammelliste,  Flussdiagramm,  Histogramm,  Pareto-Diagramm,  Korrelationsdiagramm,  Ursache-Wirkungs-Diagramm (Ishikawa-Diagramm),  Qualitätsregelkarte. Das Ursache-Wirkungs-Diagramm wurde von Ishikawa selbst entwickelt. Es wird deshalb auch Ishikawa-Diagramm genannt. Wegen seiner Form wird es aber auch als Fischgrätendiagramm bezeichnet.

Anwendung der Q7

Ihre Anwendung fanden und inden die Werkzeuge bei der Lösung der folgenden Aufgaben:  Erfassen von Fehlern, Feststellen von Problemen,  Finden bzw. Eingrenzen von Problemursachen,  Bewerten der Auswirkung von Fehlern,  Zutrefen von vermuteten Fehlerursachen überprüfen,  Visualisierung von Zusammenhängen,  Wirkung von Verbesserungen bestätigen. Durch die Anwendung dieser Techniken wird gleichzeitig das Qualitätsbewusstsein der Betei ligten erhöht und somit das Autreten von Fehlern reduziert. Jedes der Werkzeuge kann auch einzeln sinnvoll eingesetzt werden. Aber erst durch das Zusammenwirken – beispielsweise im Rahmen eines Problemlösungsmodells – erreichen die Techniken ihren vollen Nutzen.

Neuere Entwicklungen

Nachdem sich die sieben elementaren Qualitätswerkzeuge Q7 bewährt hatten, wurden in Japan sieben weitere Werkzeuge, die Managementwerkzeuge M7, entwickelt und eingeführt. Diese werden im Kapitel 10 in diesem Buch vorgestellt. Im Wandel des Qualitätsbegrifs von der rein technischen Qualität von Produkten über die Prozessqualität als Folge der zunehmenden Prozessorientierung bis hin zur Systemqualität

9.2 Fehlersammelliste  141

sind weitere Qualitätswerkzeuge, wie z. B. K7 (Kreativitätstechniken) und COM7 (Kommunikationstechniken) veröfentlicht worden. Diese berücksichtigen verstärkt Kommunikation und Teamarbeit (Radtke et al. 2002). Auch für den Dienstleistungssektor wurden spezielle Techniken (die D7-Qualitätstechniken) zusammengestellt (Hoeth/Schwarz 2002).

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Aktuell steigt die Komplexität der Produkte und der Herstellungsprozesse rapide an, nicht zuletzt bedingt durch die zunehmende Globalisierung. Damit wächst aber auch die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler autreten. Hier liegen die Ansatzpunkte für die zuküntige – und noch lange nicht abgeschlossene – Weiterentwicklung der Qualitätswerkzeuge. Weitere QualiNeben den erwähnten X7 – X steht hier für Q, M usw. – gibt es eine Reihe weiterer nützlicher Qualitätswerkzeuge und Methoden, die ot aber nicht mehr ganz so einfach anzuwendentätstechniken sind, sondern Spezialkenntnisse erfordern. Beim Einsatz dieser Methoden wird im Allgemeinen durch Mitarbeiter des Qualitätswesens die Moderation der Teamsitzungen übernommen und die notwendige Methodenkompetenz beigesteuert.

Im Kapitel 11 erläutern wir einige dieser Methoden.

■■9.2■Fehlersammelliste Fehlersammelliste Eine Fehlersammelliste dient der einfachen Erfassung und Darstellung von aufgetretenen Fehlern. Sie kann in Papierform vorliegen oder in einer geeigneten Sotware geführt werden (Bild 9.1).

Fehlersammelliste Produktnummer: Produktbezeichnung:

083715 Heckklappe

Ort: Prozess:

Nr. 1 2 3 4 5 6

07.04.11 IIII IIII II III IIII IIII IIII II IIII

08.04.11 IIII IIII IIII II IIII II IIII IIII III IIII I

Fehlerart Kratzer Beule Korrosion Verschmutzung Teil fehlt Sonstiges

Prüfart: Sichtprüfung

Abb. 9.1: Fehlersammelliste

Lackiererei Endlackierung Gesamt 29 8 7 23 7 5

Uhrzeit: je 10.00–11.30 Datum: 18.04.2011 Prüfer: H. Müller

142  9 Sieben elementare Qualitätswerkzeuge

Vorgehen

Zunächst muss ein geeigneter Fehlerartenkatalog entwickelt werden. Dabei ist darauf zu achten, Fehlerarten klar zu beschreiben. Die Anzahl der Fehlerarten sollte auf ein übersichtliches Maß begrenzt werden, da sonst eine einwandfreie Zuordnung für den ausführenden Prüfer Schwierigkeiten bereitet. Eine Kategorie „Sonstiges“ hilt bei der Erfassung von bisher nic oder nur sehr selten aufgetretenen Fehlerarten. Zusätzlich zum Fehlerkatalog muss festgelegt werden, in welchem Zeitraum die Fehler erfasst werden sollen.

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Ergänzt wird das Formular für die Fehlersammelliste um Angaben, die eine eindeutige Zuordnung zu dem geprüten Prozess und Bauteil sowie zu Datum und Prüfer ermöglichen. Eine einfachere Handhabung des Formulars wird erreicht, wenn auf diesem eine Abbildung des zu beobachtenden Bauteils vorgesehen wird. Auch die graische Darstellung von Fehlerarten ist hilfreich. Vor dem endgültigen Einsatz sollte die Fehlersammelliste – wie jedes neu entwickelte Formu lar – zunächst für eine geringe Stückzahl getestet werden. Dabei stellt sich dann heraus, ob wichtige Fehlerarten vergessen wurden oder ihre Bezeichnung in der Fehlersammelliste nicht eindeutig ist. In einem solchen Fall häufen sich Angaben in der Rubrik „Sonstiges“. Wird die Fehleranzahl wie in unserem Beispiel mit Strichen registriert, sind Häufungen so erkennbar (Bild 9.1). Aufwand und Nutzen

Der Aufwand zur Erarbeitung einer Fehlersammelliste ist gering, während der große Nutzen in einer übersichtlichen und auswertbaren Datenerfassung besteht. Diese Methode bildet ot die Basis für ein Histogramm.

■■9.3■Flussdiagramm Flussdiagramm

Das Flussdiagramm ist eine graische Darstellung für die Reihenfolge und logische Verknüpfung von Tätigkeiten und Ereignissen in einer Prozessbeschreibung.

Um Prozesse während der Planung oder Überprüfung transparent darzustellen, bieten sich Flussdiagramme an. Durch die strukturierte visuelle Darstellung lassen sich Prozesse sowohl in ihrer Gesamtheit überblicken als auch im Detail erfassen. Ein Flussdiagramm beginnt immer mit einem Anfangs- und endet immer mit einem Endereig nis. Zwischen diesen beiden Ereignissen inden Tätigkeiten, Entscheidungen, Prüfungen, Teilprozesse und weitere Ereignisse statt. Der Unterschied zwischen Ereignissen und Tätigkeiten liegt darin, dass Ereignisse Punkte in der Zeitskala sind. Tätigkeiten dagegen verbrauchen Zeit. Aus diesem Grund ist es wichtig, Prozesse jeweils mit einem Ereignis beginnen und en den zu lassen. So ist die Abgrenzung von anderen Prozessen, die zeitlich davor oder dahinter ablaufen, eindeutig.

9.4 Histogramm  143

Es gibt verschiedene Formen von Flussdiagrammen. Bei manchen sind Material- und Informationslüsse getrennt, bei anderen wird nach den Prozessbeteiligten unterschieden. Die Symbole, die üblicherweise in Flussdiagrammen verwendet werden, zeigt Abb. 6.13 im Kapitel 6. Dort sind wir im Rahmen des Prozessmanagements bereits auf die Anwendung von Flussdiagrammen eingegangen.

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Ziel Flussdiagramme sind ein gutes Hilfsmittel, um komplexe Abläufe zu visualisieren und zu verstehen. Dadurch lässt sich ot erkennen, bei welchen Tätigkeiten Fehler entstehen, sodass gezielte Maßnahmen getrofen werden können. Vorgehen beBei der Erstellung eines Flussdiagramms sollten die folgenden allgemeinen Grundregeln achtet werden:

 Diskussion des Verwendungszwecks des Flussdiagramms: Ist es ein Übersichtsdiagramm zur Untersuchung eines Makroprozesses, oder ist es ein detailliertes Diagramm zur Untersuchung von einzelnen Schritten eines (Teil-)Prozesses?  Festlegung der Prozessgrenzen: Darstellung des Anfangs- und Endereignisses. Das Anfangsereignis ist entweder am oberen oder linken, das Endereignis am unteren oder rechten Blattrand anzulegen.  Alle Tätigkeiten sollten der Reihe nach unter Verwendung der Symbole dokumentiert werden. Im Rahmen eines Symbols werden die Tätigkeiten benannt.  Die Tätigkeiten sollten immer mit einem Verb beschrieben werden (z. B.: „Rechnung erstellen“ statt „Rechnungserstellung“). Das verbessert die Lesbarkeit des Ablaufes.  Im Falle einer Aufspaltung des Prozesslusses durch eine Entscheidung oder Verzweigung sollte zunächst ein Zweig bis zum Ende bearbeitet werden.  Unklare oder schwer verständliche Schritte sollten vermieden werden. Hier hilt eine Aufspaltung in Teilschritte oder -prozesse.  Begutachtung und Überarbeitung des Diagramms, um sicherzustellen, dass keine Entscheidungspunkte oder kritischen Stellen übersehen wurden.  Besprechung des fertigen Flussdiagramms mit den Beteiligten und Beseitigung aller Unklarheiten. Danach kann mit der Suche nach Fehlerursachen oder Verbesserungspotenzialen begonnen werden. Ein Beispiel für die Anwendung von Flussdiagrammen zeigt die Abb. 6.14 im Kapitel 6.

■■9.4■Histogramm Histogramm

Ein Histogramm ist ein Säulendiagramm zur Darstellung der Häuigkeit quantitativer Merkmalswerte.

144  9 Sieben elementare Qualitätswerkzeuge

Ziel

Mithilfe eines Histogramms lässt sich auf einfache Art und Weise die Form einer Häufigkeit verteilung von Werten visualisieren. Das ist eine Grundvoraussetzung, um berechnete Parameter sinnvoll interpretieren zu können: Macht z. B. die Beschreibung der Verteilung durch einen Mittelwert Sinn? Das wäre nur bei annähernd symmetrischen, eingipligen Verteilungen der Fall.

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Beschreibt das Histogramm die Verteilung von Messwerten, lassen sich durch Einzeichnen des Zielwertes und der vorgegebenen Toleranzgrenzen Aussagen über die Qualität des zugrunde liegenden Prozesses ableiten, z. B. Antworten auf die Fragen: Überschreitet eine relevante Anzahl von Werten die Toleranzgrenze? Wie hoch ist dieser Anteil? Arbeitet der Prozess zentriert? Wie groß ist die Prozessstreuung? Abb. 9.2 verdeutlicht diese Möglichkeit. Histogramm und Balkendiagramm

Quantitative Daten werden durch Messen ermittelt und füllen den Wertebereich lückenlos aus. In einem Histogramm schließen demzufolge die Klassen und Balken nahtlos aneinander an. Histogramme lassen daher Rückschlüsse auf Prozesslage, -form und -streubreite zu. Zielwerte und Toleranzgrenzen beziehen sich dabei auf das auf der x-Achse dargestellte Merkmal und werden als vertikale Linien eingezeichnet. Abb. 9.2 zeigt ein Beispiel eines solchen His gramms. Eine andere Möglichkeit zur Visualisierung von Verteilungen stellt die Methode de Kerndichteschätzung dar (siehe z. B. Rinne 2008), auf die hier aber nicht näher eingegangen werden soll. Zur Darstellung und Untersuchung der Verteilung qualitativer Daten eignet sich ein Balkendiagramm (Abb. 9.2). Qualitative Daten sind auf einer Rangskala oder Nominalskala beschrieben (siehe auch Kapitel 3.2). Beispiele dafür sind etwa Wochentage, Gehaltsgruppen, Kafeesorten oder Postleitzahlen. Ein Balkendiagramm für diese Daten hilt, unterschiedliche Informatione zu vergleichen und zu visualisieren, z. B. die Anzahl von fehlerhaten Teilen für unterschiedliche Arbeitstage. Da hier die Klassen frei gewählt werden können, gibt es nicht zwingend einen lückenlosen Übergang von einer Klasse zur nächsten. Insofern sind auch in der graischen Darstellung Lücken erlaubt. Zielwerte beziehen sich hier auf die Information, die auf der yAchse dargestellt ist, und werden demzufolge als horizontale Linien eingezeichnet.

uT

Zielwert

oT

Zielwert

36,2 36,6 37,0 37,4 37,8 38,2 38,6 39,0 39,4

Abb. 9.2: Balkendiagramm (links) und Histogramm (rechts) Erstellen eines Histogramms

Ausgangspunkt ist eine lineare Liste von durch Messung ermittelten Merkmalswerten (also Abmaße, Gewichte, Strom, Temperatur, Zeitdauer usw.). Aus diesen Daten wird zunächst die Spannweite R, also die Diferenz zwischen maximalem und minimalem Wert berechnet: R = Maximum – Minimum

9.5 Pareto-Diagramm  145

Damit ist die Breite der Graik bestimmt. Für die Einteilung der Werte in Klassen gibt es unterschiedliche Vorgehensweisen. Da aber von dieser Einteilung die Form des erzeugten Histogramms stark abhängt, muss eine der Möglichkeiten ausgewählt und festgeschrieben werden. Wir entscheiden uns für die am häuigsten eingesetzte Methode, die Klassenanzahl k aus der Anzahl der Messwerte n durch Wurzelbildung zu errechnen und dann auf die nächste ganze Zahl zu runden:

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k ≈ √n Die sich ergebende Klassenanzahl sollte mindestens fünf betragen, aus weniger Klassen ist eine Verteilungsform nicht sinnvoll abzuleiten. Das entspricht einer Forderung nach mindestens 25 Messwerten als Basis für das Histogramm. Die Breite B einer Klasse bestimmt sich dann aus dem Quotienten der Spannweite und der Klassenanzahl: B=R:k Mithilfe dieser Größen kann nun die Klasseneinteilung vorgenommen werden: Man beginnt beim Minimum und addiert jeweils eine Klassenbreite B hinzu, bis alle Klassen gebildet wurden und das Maximum erreicht ist. Für die Bestimmung der Häuigkeit der Werte x pro Klasse werden alle Werte gezählt, die in dem Intervall untere Klassengrenze < x ≤ obere Klassengrenze liegen. Im Beispiel in Abb. 15.3 würde ein Messwert von genau 36,6 mm somit zur Klasse 1 und nicht zur Klasse 2 gehören. Nur für den allerersten Wert wird diese Regel angepasst und der Wert der ersten Klasse zugerechnet. Grundsätzlich wäre eine Festlegung, die das Gleichheitszeichen der unteren Klassengrenze zuordnet auch möglich. Wegen der Kompatibilität zu Excel wird aber die dargestellte Variante gewählt. Aufwand und Diese Vorgehensweise wird durch eine Vielzahl von Statistikprogrammen unterstützt, aber Nutzen auch mithilfe von Excel ist eine Berechnung und Darstellung von Histogrammen auf einfache Art möglich. Da Excel auf fast jedem PC verfügbar ist, entstehen somit kaum Kosten. Bei einiger Übung ist ein Histogramm auch innerhalb weniger Sekunden erstellt.

Der Nutzen liegt in der Vermeidung möglicher Fehlinterpretationen von aus Messwertverteilungen ohne deren Visualisierung berechneten Parametern.

■■9.5■Pareto-Diagramm Pareto-

Ein Pareto-Diagramm ist ein Balkendiagramm, in dem die dargestellten Größen – Diagramm z. B. aufgetretene Fehlerarten – absteigend nach ihrer Bedeutung sortiert dargestellt werden.

Ziel (ParetoEin Pareto-Diagramm basiert auf dem zuerst von Vilfredo Pareto beobachteten Prinzip Prinzip), wonach ca. 80% der Auswirkungen aus nur ca. 20% der Ursachen resultieren. Durch

146  9 Sieben elementare Qualitätswerkzeuge die Darstellung in einem Pareto-Diagramm werden die größten Auswirkungen bzw. Bedeutungen sowie deren Ursachen leicht erkennbar. Es dient der Priorisierung von Maßnahmen zur Beseitigung von Fehlerursachen. Das Pareto-Diagramm wird gelegentlich als Juran-Diagramm bezeichnet, da Joseph M. Juran die Anwendung des Pareto-Prinzips im Qualitätsmanagement in hohem Maße vorangetrieben hat. Zunächst muss das zu bearbeitende Problem genau festlegt werden. Danach können mögliche Fehlerarten bzw. andere Ursachen für das Problem ermittelt und Daten aufgenommen werden. Dazu kann z. B. die Fehlersammelliste (siehe Kapitel 9.2) genutzt werden. Anschließend ist die Bewertungsgröße der Problemauswirkung festzulegen: Dabei sollte man sich nicht auf die Anzahl von Fehlern beziehen, sondern z. B. die durch sie verursachten Kosten oder den Einluss auf die Kundenzufriedenheit berücksichtigen. Die relative Auswirkung der Ursachen wird entsprechend der festgelegten Bewertungsgröße errechnet, indem alle Auswirkungen addiert werden und dann der Anteil jeder Ursache berechnet wird. Dann müssen die Ursachen nach absteigender Bedeutung sortiert und in das Diagramm eingetragen werden. Eine Summenkurve wird erstellt, mit deren Hilfe erkennbar wird, welche Ursachen für bis zu 80% der Auswirkungen verantwortlich sind. Dazu wird bei 80% eine horizontale Linie eingezeichnet und von dieser bei dem Schnittpunk mit der Summenkurve ein Lot auf die x-Achse gefällt. Links von diesem Lot beinden sich die bedeutendsten Ursachen, die zuerst bekämpt werden müssen. Die Priorität ergibt sich dabei von links nach rechts (Abb. 9.3). 100 Auswirkung in % (Kosten verursacht durch Fehler)

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Vorgehen

Summenkurve 80 60 40 20

3

1

5

4

6 2 Fehlerart

Abb. 9.3: Beispiel eines Pareto-Diagramms

Aus Abb. 9.3 folgt z. B., dass zuerst die Ursache für Fehlerart 3 und dann die Ursache für Fehlerart 1 beseitigt werden sollte. Wurden erste Ergebnisse erreicht, sollte das Pareto-Diagramm unbedingt neu berechnet werden: Da sich die Ursachen häuig nicht völlig beseitigen lassen, ergäbe sich eine falsche Prio risierung.

9.6 Korrelationsdiagramm  147

Aufwand Der Aufwand für die Erstellung eines Pareto-Diagramms ist gering. Schon mithilfe von und StanNutzen dardsotware – z. B. Excel – lässt sich die Berechnung und graische Darstellung stark vereinfachen.

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Diesem geringen Aufwand steht ein hoher Nutzen gegenüber. Die Priorisierung von Maßnahmen wird objektiv begründbar. Somit gibt das Pareto-Diagramm eine wirkungsvolle Entscheidungshilfe, indem es diejenigen Ursachen klar herausstellt, welche den größten Einluss ausüben. So wird vermieden, dass unwichtige Ursachen beseitigt werden und das Problem demzufolge besteh...