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Strukturierte
Problemlösung mit
Datenunterstützung
© 2021 Minitab, LLC.
Qualitätsprojekte
Wenn sich Probleme bei Ihrer Dienstleistung oder Ihrem Produkt auf Kunden auswirken, müssen Sie die
Ursache klar ermitteln, um falsche Maßnahmen aufgrund von Irrtümern zu vermeiden.
In diesem Webinar möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie, mit Hilfe eines strukturierten Ansatzes, Projekte
führen und verfolgen können, um die Qualität Ihre Produkte und Prozesse sicherstellen zu können.
Inhalte:
 Problem definieren, Daten erfassen, vorbereiten und die Basisleistung auswerten
 Chancen für Verbesserungen identifizieren und testen
 Die effektivste Lösung ermitteln
 Die Lösung für die besten Ergebnisse umsetzen und nachhaltig beibehalten
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Hintergrund
► Terracotta Mobil, ein Mobilfunkanbieter,
prüft die Zufriedenheit seiner Kunden.
► Das Unternehmen möchte Bereiche
ermitteln, die verbessert werden können.
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DMAIC Projekt
4
Das Team hat sich für ein DMAIC Projekt entschieden:
• Workspace für die Projekt Organisation -> qualitative Aspekte
• Minitab für die statistische Analyse -> quantitative Aspekte
1.Definieren 2.Messen 5.Kontrollieren
3.Analysieren 4.Verbessern
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Wir beginnen mit einem Datensatz, der ein Protokoll der
Kundenbeschwerden über die letzten 9 Monate enthält.
Wir möchten die Beschwerden zusammenfassen, um zu
ermitteln, welche am häufigsten auftreten.
Um diese Daten darzustellen, können wir ein Pareto-
Diagramm verwenden.
DEFINIEREN: Kundenbeschwerden – Pareto-Diagramm
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DEFINIEREN: Kundenbeschwerden – Pareto-Diagramm
► Der Assistent bietet eine Funktion zur Methodenauswahl, die Ihnen das geeignete Werkzeug
vorschlägt.
► Ein Pareto-Diagramm ist nützlich, um Fehlertypen oder Beschwerden zusammenzufassen.
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DEFINIEREN: Pareto-Diagramm
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DEFINIEREN: Pareto-Diagramm
Es muss jedoch auch beachtet werden, dass man
sich nicht allein auf die Häufigkeit, sondern auch
auf den Schweregrad (wie stark es den Kunden
stört) konzentrieren sollte. Darüber hinaus sollte
man sich auf die relevanten Thematiken
fokussieren, um die Nutzung des Projekt zu
maximieren.
Für jeden Beschwerdetyp wurde der
Schwierigkeitsgrad auf einer Skala von 1 bis 9
ermittelt.
Es wäre am besten, einen Beschwerdetyp
auszuwählen, der häufig, schwer und einfach zu
beheben ist.
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Schritte zur Prozessverbesserung
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DMAIC-Methodologie
DEFINIEREN
 Definieren Sie den Schwerpunkt (Pareto-
Diagramm).
 Definieren Sie die Projektziele (Projektcharta).
MESSEN
 Validieren Sie die Messsysteme für jede
Eingabe- und Ausgabevariable
(Messsystemanalyse, Prüferübereinstimmung bei
attributiven Daten und Untersuchung der
Linearität).
 Messen Sie die Prozess Baseline (Regelkarten
und Prozessfähigkeitsanalyse).
 Ermitteln Sie die Probleme in Ihrem Prozess
(Lageverschiebung von der Mitte oder
übermäßige Streuung oder beides).
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DMAIC-Methodologie
ANALYSIEREN
 Analysieren Sie Ihre Daten gründlich, um potenzielle
Ursachen und Wirkungen zu ermitteln
(Hypothesentests, Varianzanalyse, Regression ...
usw.).
VERBESSERN
 Verbessern Sie Ihren Prozess, indem Sie geplante
Versuche durchführen (faktorielle Versuchspläne,
Wirkungsflächenversuchspläne oder Versuchspläne
mit diskreten Daten mit einer Analyse mittels
logistischer Regression).
 Setzen Sie eine Lösung um, und vergewissern Sie
sich, dass die erzielte Verbesserung statistisch
signifikant ist (t-Test bei zwei Stichproben,
Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher).
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DMAIC-Methodologie
KONTROLLIEREN
 Prüfen Sie, ob die umgesetzte Lösung
langfristig zu nachhaltigen Ergebnissen führt
(Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalyse).
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DEFINIEREN: Projektcharta
► In einer Projektcharta werden Ziele – sowohl praktische als auch finanzielle – Risiken, Komplexität, und
messbaren Daten für das Projekt festgelegt. Hiermit wird der Rahmen des Projekts abgesteckt:
• Name, Leiter und Sponsor des Projekts
• Fortschritt und Termine
• Projektklassifikation
• Projektdefinition
• Projektbewertung
• Genehmigung für das Projekt
► Die Projektcharta wird vom internen Sponsor und dem Projektleiter abgezeichnet und ist ein Muss für
die Phase „Messen“.
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DEFINIEREN: Antwortvariablen
► Es wurde die Entscheidung getroffen, den Schwerpunkt auf die Verbindung und die Signalstärke
zu legen, da diese zweifellos zusammenhängen.
► Verbindung  ob ein Anruf erfolgreich verbunden wurde
(Attribut –Ja/Nein)
► Signalstärke  Prozentsatz des potenziellen Leistungspegels, der von der Antenne empfangen wird
(stetig – %)
► Der aktuelle Prozesszustand muss ermittelt werden. Dabei muss jedoch sichergestellt werden,
dass die Messwerte für die Verbindung und Signalstärke zuverlässig sind.  Sollte in der Phase
MESSEN nicht umgangen werden.
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MESSEN: Messsystemanalyse
► Wir möchten wissen, ob die Operators die
Signalstärke präzise messen können –
können wir unseren Daten vertrauen?
► Wenn die Daten nicht genau genug die
Merkmale des Messobjekts darstellen, wie
nützlich sind sie dann?
► Fast jede Analyse sollte mit der Validierung
des Messsystems beginnen.
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Schritt 8. Arbeitsblatt für Messsystemanalyse
► Um festzustellen, ob das Messsystem vertrauenswürdige
Daten liefert, wird eine Messsystemanalyse verwendet.
► Mehrere Betreiber zeichnen die Signalstärke an
verschiedenen Funkmasten auf.
MESSEN: Messsystemanalyse
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MESSEN: Messsystemanalyse
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MESSEN: Messsystemanalyse
► Die Messsystemanalyse zeigt, dass das
Messsystem akzeptabel ist.
► Die Streuung in den Messwerten
der Signalstärke liegt bei nur 9 % und
ist damit im Vergleich kleiner als die
Prozessstreuung. Die Messwerte
werden mit guter Präzision erhoben.
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MESSEN: Daten aus Excel importieren
► Es wurde nun festgestellt, dass das Messsystem
zuverlässig ist. Auch wenn die
Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass ältere Daten
eine akzeptable Integrität aufweisen, kann es
hilfreich sein, einen neuen Messprozess
durchzuführen, um den aktuellen
Prozesszustand auszuwerten.
Datei > Arbeitsblatt öffnen
Von Text in Datum/Uhrzeit ändern
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MESSEN: Daten sortieren
Die Daten liegen nicht in chronologischer
Reihenfolge vor. Sie müssen sie also mit
Daten > Sortieren sortieren.
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MESSEN: Daten mit Mustern erzeugen
► Es wurden in regelmäßigen Intervallen
fünf Messungen an einem Mast
durchgeführt, der an einem bestimmten
Tag im Zeitraum vom 1. bis zum 7.7.2018
hergestellt wurde:
 9:00 Uhr
 12:00 Uhr
 15:00 Uhr
 18:00 Uhr
 23:00 Uhr
an einem der Testtage des Versuchs.
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MESSEN: Bedingte Formatierung
Die niedrigste tolerable Signalstärke beträgt 80. Mit einer
bedingten Formatierung lässt sich hervorheben, an welchen
Tagen und Uhrzeiten das Signal zu schwach war.
An den meisten Tagen war das Signal um 15:00 Uhr schwach; am
2.7.2018 schienen jedoch weitergehende Probleme vorzuliegen.
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MESSEN: Wochentag aus Datum extrahieren
► Gelegentlich ist es nützlich, den Wochentag aus
den Datumswerten zu extrahieren.
► Hierzu können Sie die Option „Text aus
Datum/Uhrzeit extrahieren“ verwenden.
► Dies kann mit „Zahlen aus Datum/Uhrzeit
extrahieren“ wiederholt werden, um die
Stundenangaben des Versuchs zu erhalten.
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MESSEN: Grundlegende Grafiken
► Das Boxplot zeigt für alle Tage außer dem 2.
Juli (Montag) ähnliche Signalstärken.
► An diesem Tag produzierte der Testmast
eine gering durchschnittliche Signalstärke,
was zu mehr Streuung führte.
► Wir werden das später untersuchen.
Aber zuerst …
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MESSEN: Regelkarten
► Wir möchten wissen, ob die Signalstärken den
Kundenanforderungen entsprechen  erfüllen Sie
die Spezifikationen?
► Bevor wir dies angehen, möchten wir sicherstellen,
dass im Fertigungsprozess ein einheitliches Produkt
hergestellt wird.
► Andernfalls kann die Fähigkeit von einem Tag zum
anderen schwanken.
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MESSEN: Regelkarten
► In der oberen Regelkarte wird festgestellt, ob die
mittlere Stärke im Vergleich zur Fertigungswoche
des Masts gleich geblieben ist.
► In der unteren Regelkarte wird ermittelt, ob die
Streuung zwischen Masten gleich geblieben ist
(Beständigkeit).
Bei einem stabilen Prozess würden wir folgende Werte
nicht erwarten:
• Ein Mittelwert kleiner als 75,4 % oder größer als 85,2 %
• Eine Spannweite größer als 18,1 %
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MESSEN: Regelkarten
Auf der Regelkarte ließen sich Anzeichen für Streuung
durch Ausnahmebedingungen erkennen.
Am Montag, den 11. Januar:
 die Streuung war zu hoch
 der Mittelwert war zu niedrig
Bei einer Untersuchung wurde festgestellt,
dass die Ursache hierfür für den Ausreißer am
Montag Wartungsarbeiten an den Antennen war.
Wir werden die „special causes“ des 11. Januar
entfernen und die Grafiken erneut generieren.
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MESSEN: Regelkarten
► Nachdem die Streuung durch
Ausnahmebedingungen nun bereinigt
wurde, sieht der Prozess stabil aus.
► Alle Punkte liegen innerhalb der
Eingriffsgrenzen.
Wir sollten jetzt in der Lage sein,
die Prozessfähigkeit mit der Gewissheit
auszuwerten, dass sie sich im Verlauf
der Zeit nicht viel ändern wird.
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MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
► Bei der Prozessfähigkeitsanalyse wird die
Leistung eines Prozesses in Bezug auf die
Spezifikationen ausgewertet.
► Die Prozessfähigkeit soll als Benchmark festgelegt
werden, damit Verbesserungen quantifiziert
werden können.
 Die untere Spezifikationsgrenze für die
Signalstärke liegt bei 80 %.
 Das Ziel ist 90 % oder höher.
 Höchstens 100 in einer Million sollten außerhalb
der Spezifikation liegen.
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MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
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MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
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MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
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MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
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MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
► Die Prozessfähigkeit ist mangelhaft.
► Zu viele Messwerte liegen unter der unteren
Spezifikationsgrenze von 80 % und werden als
mangelhafte Qualität klassifiziert.
► Es wird erwartet, dass über 300.000 Messwerte
pro Million eine Signalstärke von weniger als
80 % aufweisen.
► Es liegt ein signifikanter Unterschied vom
Zielwert 90 vor.  Die durchschnittliche
Signalstärke ist zu weit unter 90.
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ANALYSIEREN: Ideendiagramm
Die mittlere Signalstärke ist zu niedrig.
Es gibt zu viel Streuung zwischen den
Signalstärken der verschiedenen Masten.
Derzeit liegt eine äußerst mangelhafte
Prozessfähigkeit vor. Das Unternehmen muss
untersuchen, welche Faktoren verbessert werden
müssen, um den Prozess zu optimieren.
Das Team kommt zusammen, um Ideen zu
sammeln.
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ANALYSIEREN: Ideendiagramm
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ANALYSIEREN:
Ursache-Wirkungs-Diagramm
Mit einem Ursachen-Wirkungs-Diagramm kann
das Prozesswissen aus dem gesamten Team
gesammelt werden, um zu untersuchen, welche
die interessantesten steuerbaren Faktoren sind:
Anzahl der Transceiver
Transpondertyp
Antennenhöhe
Anzahl der „Combiner“
Leistungsamplitude
Antennentyp
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ANALYSIEREN: Ursache-Wirkungs-Matrix
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ANALYSIEREN:
Versuchsplanung (DOE)
Mit einer DOE wird quantifiziert, welche Faktoren die
größten Auswirkungen auf die Signalstärke haben.
Diese Faktoren können dann auf verschiedene Stufen
festgelegt werden, um ein besseres Ergebnis zu
erzielen  den Prozess zu optimieren.
Es besteht allerdings kein Zweifel daran, dass es eine
Beziehung zwischen dem Zustandekommen einer
Verbindung und der Signalstärke gibt.
Es wurde entschieden, dass der Versuch mit der
binären Antwortvariablen „Anruf wurde/wurde nicht
verbunden“ und verschiedenen Einstellungen für
verschiedene Faktoren für den Testmast durchgeführt
werden soll.
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ANALYSIEREN:
Versuchsplanung (DOE)
Drei Faktoren wurden daraufhin getestet, ob
sie sich auf die Signalstärke auswirken:
1. Anzahl der Transceiver
2. Höhe
3. Transpondertyp
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ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE)
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ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE)
Es ist nicht überraschend, dass alle Haupteffekte
im Modell verbleiben. Jedoch wurde sichergestellt,
dass sich die Wechselwirkung Transpondertyp*Höhe
ebenfalls auf die Verbindungsquote auswirkt.
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ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE)
Eine größere Anzahl Transceiver und eine größere Antennenhöhe sind zu überdenken.
Das Wechselwirkungsdiagramm zeigt eine Synergie zwischen den beiden Einstellungen auf.
Beim Transpondertyp dTRU wird insgesamt eine bessere Verbindungsquote als beim Typ sTRU
erzielt.
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ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE)
Um die Verbindungsquote zu optimieren, ist es
notwendig, die Anzahl der Transceiver und die
Höhe zu maximieren.
Dadurch sollte die Verbindungsquote auf 98 %
angehoben werden.
Die Daten wurden außerdem ausgehend von der
Signalstärke analysiert. Dabei wurden dieselben
Ergebnisse beobachtet.
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VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse
vorher/nachher
Die Prozessfähigkeit für die alte Signalstärke des Masts war mangelhaft.
Zu viele Signalstärken waren niedriger als die untere
Spezifikationsgrenze von 80%, und die durchschnittliche Signalstärke war
demnach zu niedrig. Der Prozess hat den PPM-Wert von 100 nicht
erreicht.
Nach einer Änderung des Prozesses muss die neue Prozessfähigkeit
berechnet und mit der Basislinie verglichen werden, um festzustellen,
welche Verbesserung erzielt wurde und ob diese beständig ist.
Wir werden sowohl die Fähigkeit betrachten als auch Regelkarten
heranziehen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse beständig bleiben.
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VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
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VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
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VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
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VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
► Der neue Prozess ist wesentlich fähiger als
der alte.
► Gefordert war ein PPM-Wert von 100.
► Der erwartete PPM-Wert ist nun 0.
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KONTROLLIEREN: Regelkarten und
Prozessfähigkeitsanalyse
Beim Prozessverbesserungsmanagement ist es unerlässlich,
dass eine Verbesserung durch Umsetzen von relevanten
Änderungen auch langfristig nachhaltig beibehalten wird.
Ansonsten verliert man den Mehrwert
Es muss also gezeigt werden, dass die sehr hohen
Signalstärken auch langfristig beobachtet werden können.
 Kontrollpläne
 Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalysen
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KONTROLLIEREN: Kontrollplan – Companion
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KONTROLLIEREN: Kontrollplan
Das Ziel ist, jeden Tag um 9:00 Uhr, 12:00 Uhr, 15:00 Uhr, 18:00 Uhr
und 23:00 Uhr insgesamt 5 Messungen durchzuführen.
Sie können einen Kontrollplan in Minitab erzeugen, indem Sie
Berechnen > Daten mit Mustern erzeugen > Einfache Reihe von
Datums-/Uhrzeitwerten verwenden.
und
Berechnen > Daten mit Mustern erzeugen > Einfache Reihe von
Datums-/Uhrzeitwerten
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Ergebnisse
Der aufgesetzte Kontrollplan hat tatsächlich
gezeigt, dass die Verbesserungen über
einen Zeitraum von zwei Wochen nachhaltig
beibehalten wurden.
Es gibt einen ausreichenden Beleg dafür,
dass die an den Masten vorgenommenen
Änderungen nicht nur die Leistung, sondern auch
die Stabilität signifikant verbessert haben.
Die regelmäßigen Messungen müssen fortgesetzt
werden, um sicherzustellen,
dass die Nachhaltigkeit auch über sehr
lange Zeiträume gegeben ist.
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Allgemeine Schlussfolgerungen
Wir haben Ihnen die Vorteile eines strukturierten
Ansatzes zur Problemlösung gezeigt, in dem
Werkzeuge zur Projektdurchführung mit
Datenanalysetechniken kombiniert werden.
Wir hoffen, dass Sie dieses Beispiel nutzen können,
um Ihre eigenen geschäftlichen Probleme zu lösen.
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Beginnen Sie
mit einer
30-Tage-
Demoversion
Besuchen Sie minitab.com
Kostenlose Demoversion der
Minitab Workspace Software
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Minitab Workspace Software
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Unser Ansatz: Mehr als Unternehmensanalytik … Lösungsanalytik
Software
Services
Schulungen >
Lernen Sie aus erster Hand in unseren öffentlichen
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angepassten Trainings bei Ihnen vor Ort.
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der Statistik, vom Erfassen der richtigen
Daten bis zum Interpretieren der Analysen.
Support >
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Implementierung, bei Versionsupdates
und der Lizenzverwaltung.
Statistik und Minitab
dank Online-
Schulungen
meistern, jederzeit
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Lernen und
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Datenanalyse > Prognosemodelle >
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ausgezeichnete geschäftliche Ergebnisse erzielen können.
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Datenzugriff,
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Einblicke
Sehen Sie die Webinar an >
Wir beraten Sie gerne.
Homepage: Minitab.de
E-Mail: vertrieb@minitab.de, techsupport@minitab.de
Entdecken. Prognostizieren. Ziele erreichen. Transformieren
kostenloses Webinar
Strukturierte Problemlösung
mit Datenunterstützung

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Strukturierte problemloesung mit datenunterstuetzung

  • 2. © 2021 Minitab, LLC. Qualitätsprojekte Wenn sich Probleme bei Ihrer Dienstleistung oder Ihrem Produkt auf Kunden auswirken, müssen Sie die Ursache klar ermitteln, um falsche Maßnahmen aufgrund von Irrtümern zu vermeiden. In diesem Webinar möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie, mit Hilfe eines strukturierten Ansatzes, Projekte führen und verfolgen können, um die Qualität Ihre Produkte und Prozesse sicherstellen zu können. Inhalte:  Problem definieren, Daten erfassen, vorbereiten und die Basisleistung auswerten  Chancen für Verbesserungen identifizieren und testen  Die effektivste Lösung ermitteln  Die Lösung für die besten Ergebnisse umsetzen und nachhaltig beibehalten
  • 3. © 2021 Minitab, LLC. Hintergrund ► Terracotta Mobil, ein Mobilfunkanbieter, prüft die Zufriedenheit seiner Kunden. ► Das Unternehmen möchte Bereiche ermitteln, die verbessert werden können.
  • 4. © 2021 Minitab, LLC. DMAIC Projekt 4 Das Team hat sich für ein DMAIC Projekt entschieden: • Workspace für die Projekt Organisation -> qualitative Aspekte • Minitab für die statistische Analyse -> quantitative Aspekte 1.Definieren 2.Messen 5.Kontrollieren 3.Analysieren 4.Verbessern
  • 5. © 2021 Minitab, LLC. Wir beginnen mit einem Datensatz, der ein Protokoll der Kundenbeschwerden über die letzten 9 Monate enthält. Wir möchten die Beschwerden zusammenfassen, um zu ermitteln, welche am häufigsten auftreten. Um diese Daten darzustellen, können wir ein Pareto- Diagramm verwenden. DEFINIEREN: Kundenbeschwerden – Pareto-Diagramm
  • 6. © 2021 Minitab, LLC. DEFINIEREN: Kundenbeschwerden – Pareto-Diagramm ► Der Assistent bietet eine Funktion zur Methodenauswahl, die Ihnen das geeignete Werkzeug vorschlägt. ► Ein Pareto-Diagramm ist nützlich, um Fehlertypen oder Beschwerden zusammenzufassen.
  • 7. © 2021 Minitab, LLC. DEFINIEREN: Pareto-Diagramm
  • 8. © 2021 Minitab, LLC. DEFINIEREN: Pareto-Diagramm Es muss jedoch auch beachtet werden, dass man sich nicht allein auf die Häufigkeit, sondern auch auf den Schweregrad (wie stark es den Kunden stört) konzentrieren sollte. Darüber hinaus sollte man sich auf die relevanten Thematiken fokussieren, um die Nutzung des Projekt zu maximieren. Für jeden Beschwerdetyp wurde der Schwierigkeitsgrad auf einer Skala von 1 bis 9 ermittelt. Es wäre am besten, einen Beschwerdetyp auszuwählen, der häufig, schwer und einfach zu beheben ist.
  • 9. © 2021 Minitab, LLC. Schritte zur Prozessverbesserung
  • 10. © 2021 Minitab, LLC. DMAIC-Methodologie DEFINIEREN  Definieren Sie den Schwerpunkt (Pareto- Diagramm).  Definieren Sie die Projektziele (Projektcharta). MESSEN  Validieren Sie die Messsysteme für jede Eingabe- und Ausgabevariable (Messsystemanalyse, Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten und Untersuchung der Linearität).  Messen Sie die Prozess Baseline (Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalyse).  Ermitteln Sie die Probleme in Ihrem Prozess (Lageverschiebung von der Mitte oder übermäßige Streuung oder beides).
  • 11. © 2021 Minitab, LLC. DMAIC-Methodologie ANALYSIEREN  Analysieren Sie Ihre Daten gründlich, um potenzielle Ursachen und Wirkungen zu ermitteln (Hypothesentests, Varianzanalyse, Regression ... usw.). VERBESSERN  Verbessern Sie Ihren Prozess, indem Sie geplante Versuche durchführen (faktorielle Versuchspläne, Wirkungsflächenversuchspläne oder Versuchspläne mit diskreten Daten mit einer Analyse mittels logistischer Regression).  Setzen Sie eine Lösung um, und vergewissern Sie sich, dass die erzielte Verbesserung statistisch signifikant ist (t-Test bei zwei Stichproben, Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher).
  • 12. © 2021 Minitab, LLC. DMAIC-Methodologie KONTROLLIEREN  Prüfen Sie, ob die umgesetzte Lösung langfristig zu nachhaltigen Ergebnissen führt (Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalyse).
  • 13. © 2021 Minitab, LLC. DEFINIEREN: Projektcharta ► In einer Projektcharta werden Ziele – sowohl praktische als auch finanzielle – Risiken, Komplexität, und messbaren Daten für das Projekt festgelegt. Hiermit wird der Rahmen des Projekts abgesteckt: • Name, Leiter und Sponsor des Projekts • Fortschritt und Termine • Projektklassifikation • Projektdefinition • Projektbewertung • Genehmigung für das Projekt ► Die Projektcharta wird vom internen Sponsor und dem Projektleiter abgezeichnet und ist ein Muss für die Phase „Messen“.
  • 14. © 2021 Minitab, LLC. DEFINIEREN: Antwortvariablen ► Es wurde die Entscheidung getroffen, den Schwerpunkt auf die Verbindung und die Signalstärke zu legen, da diese zweifellos zusammenhängen. ► Verbindung  ob ein Anruf erfolgreich verbunden wurde (Attribut –Ja/Nein) ► Signalstärke  Prozentsatz des potenziellen Leistungspegels, der von der Antenne empfangen wird (stetig – %) ► Der aktuelle Prozesszustand muss ermittelt werden. Dabei muss jedoch sichergestellt werden, dass die Messwerte für die Verbindung und Signalstärke zuverlässig sind.  Sollte in der Phase MESSEN nicht umgangen werden.
  • 15. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Messsystemanalyse ► Wir möchten wissen, ob die Operators die Signalstärke präzise messen können – können wir unseren Daten vertrauen? ► Wenn die Daten nicht genau genug die Merkmale des Messobjekts darstellen, wie nützlich sind sie dann? ► Fast jede Analyse sollte mit der Validierung des Messsystems beginnen.
  • 16. © 2021 Minitab, LLC. Schritt 8. Arbeitsblatt für Messsystemanalyse ► Um festzustellen, ob das Messsystem vertrauenswürdige Daten liefert, wird eine Messsystemanalyse verwendet. ► Mehrere Betreiber zeichnen die Signalstärke an verschiedenen Funkmasten auf. MESSEN: Messsystemanalyse
  • 17. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Messsystemanalyse
  • 18. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Messsystemanalyse ► Die Messsystemanalyse zeigt, dass das Messsystem akzeptabel ist. ► Die Streuung in den Messwerten der Signalstärke liegt bei nur 9 % und ist damit im Vergleich kleiner als die Prozessstreuung. Die Messwerte werden mit guter Präzision erhoben.
  • 19. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Daten aus Excel importieren ► Es wurde nun festgestellt, dass das Messsystem zuverlässig ist. Auch wenn die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass ältere Daten eine akzeptable Integrität aufweisen, kann es hilfreich sein, einen neuen Messprozess durchzuführen, um den aktuellen Prozesszustand auszuwerten. Datei > Arbeitsblatt öffnen Von Text in Datum/Uhrzeit ändern
  • 20. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Daten sortieren Die Daten liegen nicht in chronologischer Reihenfolge vor. Sie müssen sie also mit Daten > Sortieren sortieren.
  • 21. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Daten mit Mustern erzeugen ► Es wurden in regelmäßigen Intervallen fünf Messungen an einem Mast durchgeführt, der an einem bestimmten Tag im Zeitraum vom 1. bis zum 7.7.2018 hergestellt wurde:  9:00 Uhr  12:00 Uhr  15:00 Uhr  18:00 Uhr  23:00 Uhr an einem der Testtage des Versuchs.
  • 22. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Bedingte Formatierung Die niedrigste tolerable Signalstärke beträgt 80. Mit einer bedingten Formatierung lässt sich hervorheben, an welchen Tagen und Uhrzeiten das Signal zu schwach war. An den meisten Tagen war das Signal um 15:00 Uhr schwach; am 2.7.2018 schienen jedoch weitergehende Probleme vorzuliegen.
  • 23. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Wochentag aus Datum extrahieren ► Gelegentlich ist es nützlich, den Wochentag aus den Datumswerten zu extrahieren. ► Hierzu können Sie die Option „Text aus Datum/Uhrzeit extrahieren“ verwenden. ► Dies kann mit „Zahlen aus Datum/Uhrzeit extrahieren“ wiederholt werden, um die Stundenangaben des Versuchs zu erhalten.
  • 24. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Grundlegende Grafiken ► Das Boxplot zeigt für alle Tage außer dem 2. Juli (Montag) ähnliche Signalstärken. ► An diesem Tag produzierte der Testmast eine gering durchschnittliche Signalstärke, was zu mehr Streuung führte. ► Wir werden das später untersuchen. Aber zuerst …
  • 25. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Regelkarten ► Wir möchten wissen, ob die Signalstärken den Kundenanforderungen entsprechen  erfüllen Sie die Spezifikationen? ► Bevor wir dies angehen, möchten wir sicherstellen, dass im Fertigungsprozess ein einheitliches Produkt hergestellt wird. ► Andernfalls kann die Fähigkeit von einem Tag zum anderen schwanken.
  • 26. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Regelkarten ► In der oberen Regelkarte wird festgestellt, ob die mittlere Stärke im Vergleich zur Fertigungswoche des Masts gleich geblieben ist. ► In der unteren Regelkarte wird ermittelt, ob die Streuung zwischen Masten gleich geblieben ist (Beständigkeit). Bei einem stabilen Prozess würden wir folgende Werte nicht erwarten: • Ein Mittelwert kleiner als 75,4 % oder größer als 85,2 % • Eine Spannweite größer als 18,1 %
  • 27. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Regelkarten Auf der Regelkarte ließen sich Anzeichen für Streuung durch Ausnahmebedingungen erkennen. Am Montag, den 11. Januar:  die Streuung war zu hoch  der Mittelwert war zu niedrig Bei einer Untersuchung wurde festgestellt, dass die Ursache hierfür für den Ausreißer am Montag Wartungsarbeiten an den Antennen war. Wir werden die „special causes“ des 11. Januar entfernen und die Grafiken erneut generieren.
  • 28. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Regelkarten ► Nachdem die Streuung durch Ausnahmebedingungen nun bereinigt wurde, sieht der Prozess stabil aus. ► Alle Punkte liegen innerhalb der Eingriffsgrenzen. Wir sollten jetzt in der Lage sein, die Prozessfähigkeit mit der Gewissheit auszuwerten, dass sie sich im Verlauf der Zeit nicht viel ändern wird.
  • 29. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse ► Bei der Prozessfähigkeitsanalyse wird die Leistung eines Prozesses in Bezug auf die Spezifikationen ausgewertet. ► Die Prozessfähigkeit soll als Benchmark festgelegt werden, damit Verbesserungen quantifiziert werden können.  Die untere Spezifikationsgrenze für die Signalstärke liegt bei 80 %.  Das Ziel ist 90 % oder höher.  Höchstens 100 in einer Million sollten außerhalb der Spezifikation liegen.
  • 30. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
  • 31. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
  • 32. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
  • 33. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse
  • 34. © 2021 Minitab, LLC. MESSEN: Prozessfähigkeitsanalyse ► Die Prozessfähigkeit ist mangelhaft. ► Zu viele Messwerte liegen unter der unteren Spezifikationsgrenze von 80 % und werden als mangelhafte Qualität klassifiziert. ► Es wird erwartet, dass über 300.000 Messwerte pro Million eine Signalstärke von weniger als 80 % aufweisen. ► Es liegt ein signifikanter Unterschied vom Zielwert 90 vor.  Die durchschnittliche Signalstärke ist zu weit unter 90.
  • 35. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Ideendiagramm Die mittlere Signalstärke ist zu niedrig. Es gibt zu viel Streuung zwischen den Signalstärken der verschiedenen Masten. Derzeit liegt eine äußerst mangelhafte Prozessfähigkeit vor. Das Unternehmen muss untersuchen, welche Faktoren verbessert werden müssen, um den Prozess zu optimieren. Das Team kommt zusammen, um Ideen zu sammeln.
  • 36. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Ideendiagramm
  • 37. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Ursache-Wirkungs-Diagramm Mit einem Ursachen-Wirkungs-Diagramm kann das Prozesswissen aus dem gesamten Team gesammelt werden, um zu untersuchen, welche die interessantesten steuerbaren Faktoren sind: Anzahl der Transceiver Transpondertyp Antennenhöhe Anzahl der „Combiner“ Leistungsamplitude Antennentyp
  • 38. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Ursache-Wirkungs-Matrix
  • 39. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE) Mit einer DOE wird quantifiziert, welche Faktoren die größten Auswirkungen auf die Signalstärke haben. Diese Faktoren können dann auf verschiedene Stufen festgelegt werden, um ein besseres Ergebnis zu erzielen  den Prozess zu optimieren. Es besteht allerdings kein Zweifel daran, dass es eine Beziehung zwischen dem Zustandekommen einer Verbindung und der Signalstärke gibt. Es wurde entschieden, dass der Versuch mit der binären Antwortvariablen „Anruf wurde/wurde nicht verbunden“ und verschiedenen Einstellungen für verschiedene Faktoren für den Testmast durchgeführt werden soll.
  • 40. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE) Drei Faktoren wurden daraufhin getestet, ob sie sich auf die Signalstärke auswirken: 1. Anzahl der Transceiver 2. Höhe 3. Transpondertyp
  • 41. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE)
  • 42. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE) Es ist nicht überraschend, dass alle Haupteffekte im Modell verbleiben. Jedoch wurde sichergestellt, dass sich die Wechselwirkung Transpondertyp*Höhe ebenfalls auf die Verbindungsquote auswirkt.
  • 43. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE) Eine größere Anzahl Transceiver und eine größere Antennenhöhe sind zu überdenken. Das Wechselwirkungsdiagramm zeigt eine Synergie zwischen den beiden Einstellungen auf. Beim Transpondertyp dTRU wird insgesamt eine bessere Verbindungsquote als beim Typ sTRU erzielt.
  • 44. © 2021 Minitab, LLC. ANALYSIEREN: Versuchsplanung (DOE) Um die Verbindungsquote zu optimieren, ist es notwendig, die Anzahl der Transceiver und die Höhe zu maximieren. Dadurch sollte die Verbindungsquote auf 98 % angehoben werden. Die Daten wurden außerdem ausgehend von der Signalstärke analysiert. Dabei wurden dieselben Ergebnisse beobachtet.
  • 45. © 2021 Minitab, LLC. VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher Die Prozessfähigkeit für die alte Signalstärke des Masts war mangelhaft. Zu viele Signalstärken waren niedriger als die untere Spezifikationsgrenze von 80%, und die durchschnittliche Signalstärke war demnach zu niedrig. Der Prozess hat den PPM-Wert von 100 nicht erreicht. Nach einer Änderung des Prozesses muss die neue Prozessfähigkeit berechnet und mit der Basislinie verglichen werden, um festzustellen, welche Verbesserung erzielt wurde und ob diese beständig ist. Wir werden sowohl die Fähigkeit betrachten als auch Regelkarten heranziehen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse beständig bleiben.
  • 46. © 2021 Minitab, LLC. VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
  • 47. © 2021 Minitab, LLC. VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
  • 48. © 2021 Minitab, LLC. VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher
  • 49. © 2021 Minitab, LLC. VERBESSERN: Prozessfähigkeitsanalyse vorher/nachher ► Der neue Prozess ist wesentlich fähiger als der alte. ► Gefordert war ein PPM-Wert von 100. ► Der erwartete PPM-Wert ist nun 0.
  • 50. © 2021 Minitab, LLC. KONTROLLIEREN: Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalyse Beim Prozessverbesserungsmanagement ist es unerlässlich, dass eine Verbesserung durch Umsetzen von relevanten Änderungen auch langfristig nachhaltig beibehalten wird. Ansonsten verliert man den Mehrwert Es muss also gezeigt werden, dass die sehr hohen Signalstärken auch langfristig beobachtet werden können.  Kontrollpläne  Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalysen
  • 51. © 2021 Minitab, LLC. KONTROLLIEREN: Kontrollplan – Companion
  • 52. © 2021 Minitab, LLC. KONTROLLIEREN: Kontrollplan Das Ziel ist, jeden Tag um 9:00 Uhr, 12:00 Uhr, 15:00 Uhr, 18:00 Uhr und 23:00 Uhr insgesamt 5 Messungen durchzuführen. Sie können einen Kontrollplan in Minitab erzeugen, indem Sie Berechnen > Daten mit Mustern erzeugen > Einfache Reihe von Datums-/Uhrzeitwerten verwenden. und Berechnen > Daten mit Mustern erzeugen > Einfache Reihe von Datums-/Uhrzeitwerten
  • 53. © 2021 Minitab, LLC. Ergebnisse Der aufgesetzte Kontrollplan hat tatsächlich gezeigt, dass die Verbesserungen über einen Zeitraum von zwei Wochen nachhaltig beibehalten wurden. Es gibt einen ausreichenden Beleg dafür, dass die an den Masten vorgenommenen Änderungen nicht nur die Leistung, sondern auch die Stabilität signifikant verbessert haben. Die regelmäßigen Messungen müssen fortgesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Nachhaltigkeit auch über sehr lange Zeiträume gegeben ist.
  • 54. © 2021 Minitab, LLC. Allgemeine Schlussfolgerungen Wir haben Ihnen die Vorteile eines strukturierten Ansatzes zur Problemlösung gezeigt, in dem Werkzeuge zur Projektdurchführung mit Datenanalysetechniken kombiniert werden. Wir hoffen, dass Sie dieses Beispiel nutzen können, um Ihre eigenen geschäftlichen Probleme zu lösen.
  • 55. © 2021 Minitab, LLC. ©2021 Minitab, LLC. Beginnen Sie mit einer 30-Tage- Demoversion Besuchen Sie minitab.com Kostenlose Demoversion der Minitab Workspace Software Besuchen Sie minitab.com Kostenlose Demoversion der Minitab Workspace Software
  • 56. © 2021 Minitab, LLC. Unser Ansatz: Mehr als Unternehmensanalytik … Lösungsanalytik Software Services Schulungen > Lernen Sie aus erster Hand in unseren öffentlichen Schulungen oder nach Wunsch in individuell angepassten Trainings bei Ihnen vor Ort. Statistikberatung > Individuelle Hilfe bei den Herausforderungen der Statistik, vom Erfassen der richtigen Daten bis zum Interpretieren der Analysen. Support > Unterstützung bei der Installation, Implementierung, bei Versionsupdates und der Lizenzverwaltung. Statistik und Minitab dank Online- Schulungen meistern, jederzeit und überall Software für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen Verbesserungsprojekte in Echtzeit starten, nachverfolgen, verwalten und durchführen Leistungsstarke Statistiksoftware für jeden Datenanalyse > Prognosemodelle > Visuelle Werkzeuge für Unternehmen > Projektüberblick > Visuelle Werkzeuge für herausragende Prozesse und Produkte Onlineschulungen > Lösungsanalytik ist unser integrierter Ansatz für die Bereitstellung von Software und Services, mit denen Organisationen bessere Entscheidungen treffen und ausgezeichnete geschäftliche Ergebnisse erzielen können. Datentransformation > Datenzugriff, Automatisierung und Governance für umfassende Einblicke
  • 57. Sehen Sie die Webinar an > Wir beraten Sie gerne. Homepage: Minitab.de E-Mail: vertrieb@minitab.de, techsupport@minitab.de Entdecken. Prognostizieren. Ziele erreichen. Transformieren kostenloses Webinar Strukturierte Problemlösung mit Datenunterstützung

Hinweis der Redaktion

  1. Companion Step 1. Introduction in Companion Note: fictional case study Leave this session with actionable methods to apply to your organisation and its challenges, INCLUDES DEMONSTRATIONS OF: Minitab Statistical Software and Companion by Minitab We’ll focus on a case study showing you the different steps you would need to go through when conducting a process improvement project
  2. Companion Step 2. Terracotta Mobile
  3. Companion Step 3. Pareto chart
  4. Companion Step 3. Pareto chart Assistant>Graphical Analysis Under Graph the distribution of data select Help Me Choose > Pareto Chart
  5. Companion Step 3. Pareto chart Worksheet: Pareto Assistant menu > Graphical Analysis > Pareto chart. Choose ‘Each defect observation is in a separate row’. Complaint as the data defects column and frequency as summarized values in a table, deselect show cumulative line
  6. Companion Step 3. Pareto chart
  7. Companion Step 5. Typical DMAIC analysis steps RAC will change this to reflect the DMAIC text that follows it
  8. Companion Step 4. Typical DMAIC analysis steps
  9. Companion Step 4. Typical DMAIC analysis steps
  10. Companion Step 4. Typical DMAIC analysis steps
  11. Companion Step 5. Project Charter Open DMAIC Project.QCPX Show the project charter that has been set up out of the box
  12. Companion Step 6. Define Summary Both connection and signal strength were measured in a simulated high volume environment to represent worse case scenarios.
  13. Companion Step 7. Mesurement System Analysis Intro
  14. Companion Step 8. Gage R&R demonstrated live in Minitab
  15. Companion Step 9. Gage R&R Analysis Capture
  16. Companion Step 9. Gage R&R Analysis Capture Open the tab for Gage R&R and then Assistant>Measurement Systems Analysis>Gage R&R Study (Crossed). You need to put Operator in Operators, Tranceiver in Parts, ‘Signal Quality’ in Measurements. Estimate from Parts in the Study
  17. Companion Step 10. Check Initial Process performance Open up the Excel worksheet called CapabilityBench.xls from Minitab worksheet. You can show that the format for date is incorrect. Change format for C2 to Date/Time and then do Preview worksheet to show that all is now OK. Open the worksheet
  18. Companion Step 11. Sorting Data Data>Sort and sort by date in the original columns
  19. Companion Step 12. Create Patterned Data
  20. Companion Step 13. Conditional formatting RHM in C1>Conditional Formatting>Statistical>Out of specifications and type 80 as lower spec
  21. Companion Step 15. Extract Day of the Week Data>Date/Time>Extract to Text. Put Date under Extract from date/time column and put Day under Store Text column In. Select Day of the week under Specify at least one component to extract from date/time CTRL-E and type Time in stead of Day and select Hour instead of Day of the week Value order the days of the week so that Sun is the first day of the week
  22. Companion Step 16. Graph your Data Assistant>Graphical Analysis>Boxplot Ycolumn>’Signal Strength’ and Number of X columns 1 X1: Day
  23. Companion Step 17. Control Chart Introduction
  24. Companion Step 18. Baseline Worksheet: CapabilityBench or currenta ctive worksheet Stat > Control Charts > Variable Charts for Subgroups > Xbar-R. Signal Strength as measurement data and 5 for subgroup sizes. Double click on the x-axis to stamp the day of the week on it.
  25. Companion Step 19. Control Chart – No Monday – No special causes Data > Subset worksheet. Under Do you want to include or exclude rows, select Exclude rows that match the condition. Select Column Day. Check Wed and type Excluding Wednesday under New Worksheet name Stat>Control Charts>Variable Charts for Subgroups>Xbar-R & OK
  26. Companion Step 19. Control Chart – No Monday – No special causes This works better
  27. Companion Step 20. Capability introduction
  28. Companion Step 21. Capability Analysis baseline Capability analysis measures how well a process performs to specification Assistant>Capability Analysis>Capability Analysis. Select Signal Strength for Column and date for column of Subgroup Ids. Type 80 for Lower Spec and 90 for Target. Select Yes when Minitab asks you if you want to transform your data
  29. Companion Step 21. Capability baseline
  30. Companion Step 21. Capability baseline
  31. Companion Step 21. Capability baseline
  32. Companion Step 21. Capability baseline
  33. Companion Step 23. Idea map The capability at the moment is very poor. The company needs to investigate which factors we need to modify to improve the process.
  34. Companion Step 22. Idea map The capability at the moment is very poor. The company needs to investigate which factors we need to modify to improve the process.
  35. Companion Step 23. Which factors are the most interesting The capability at the moment is very poor. The company needs to investigate which factors we need to modify to improve the process.
  36. Companion Step 26. C&E Matrix The capability at the moment is very poor. The company needs to investigate which factors we need to modify to improve the process.
  37. Companion Step 27. DOE Intro What is important to customers is whether they get through or not
  38. Companion Step 28. DOE planning Stat>DOE>Factorial>Create Factorial Design and choose 3 as the number of factors and then Full Factorial with 2 centre points enter the three factors Tranceivers with levels 7 and 10, Height with levels 22 and 46 and Transponder Types with levels dTru and sTru We recommend not running the analysis during the presentation live but go straigth into the output,
  39. Companion Step 29. DOE Data collection Stat>DOE>Factorial>Create Factorial Design and choose 3 as the number of factors and then Full Factorial with 2 centre points enter the three factors Tranceivers, Height and Transponder Types Worth mentioning that DOE for binary data is new in Minitab 19
  40. Companion Step 31. DOE Analysis Open DOE Model.MTW worksheet. Analyze the data using Stat>DOE>Factorial>Analyze Bianry Response and use stepwise – Forward information criteria
  41. Companion Step 31. DOE Analysis Stat>DOE>Factorial Plots
  42. Companion Step 31. DOE Analysis Stat>DOE>Factorial>Response Optimizer. Next to number of connections change the goal to maximize and hit OK
  43. Companion Step 32. Final Capability Intro
  44. Companion Step 33. Capability Analysis Final Assistant > Before/After Capability > Capability Comparison. Under Baseline process data,Select Data are in one column under How are your data arranged in the worksheet with Signal Strength for Column and 5 for constant size for all subgroups. Under Improved process data, do the same as for baseline process data but under Column put New Signal strength. Under Lower Spec put 0.8 and Target 0.9
  45. Companion Step 34. Capability Analysis Final
  46. Companion Step 34. Capability Analysis Final
  47. Companion Step 34. Capability Analysis Final
  48. Companion Step 35. Control Plan Intro
  49. Companion Step 36. Control Plan Open DMAIC.qpcx and go to Control Plan in the Implement Control Strategy Phase Show them how to make patterned data in Minitab 19 (from 1/9/2014 5 times per day until 1/12/2019)
  50. Companion Step 37. Control Plan Minitab Worksheet Calc>Make Patterned Data>Simple set of date/time values. From first date/time: 1/9/14 To last date/time value: 7/9/14 Number of times to list each value: 5 Calc>Make Patterned Data>Arbitary set of date/time values. Store patterned data in Time, arbitrary set of date/time values: 09:00 12:00 15:00 18:00 23:00. Number of times to list the sequence: 7
  51. Companion Step 38. Control - Conclusions
  52. Companion Step 39. Session – General conclusions
  53. Vielen Dank, Roberto! Das war sehr aufschlussreich. Die gute Nachricht ist, dass Sie gleich beginnen können, ALLES, was Sie gesehen haben, auszuprobieren. Beginnen Sie einfach mit einer 30-Tage-Demoversion. Besuchen Sie minitab.com/trial, geben Sie Ihre Daten ein, und erhalten Sie kostenlos für einen Monat uneingeschränkten Zugriff. Sie benötigen keine Kreditkarte!