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und Six Sigma - Palisade Corporation

1. 28 Six Sigma Statistikfunktionen RiskK Beschreibung RiskK Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet ein Ma der Prozessmitte f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr unter optionaler Verwendung der LSL und USL in der einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskK A10 gibt ein Ma der Prozessmitte f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskK A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt ein Ma der Prozessmitte f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 und einer USL von 120 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskLowerXBound Beschreibung RiskLowerXBound Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen gibt den unteren x Wert f r eine angegebene Anzahl von standardm igen Mittelwertabweichungen f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr zur ck und zwar unter optionaler Verwendung der Anzahl von Standardabweichungen in der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskLowerXBound A10 gibt den unteren x Wert f r eine angegebene Anzahl von standardm igen Mittelwertabweichungen f r Zelle A10 zur ck RiskLowerXBoun
2. ber die Registerkarte Diversity kann visuell die Berechnung der verschiedenen Zellen angezeigt werden Auch sind die vielen m glichen L sungen zu sehen RISKOptimizer berwachungsprogramm Eortschritt bersicht t Population Zellen quer im Vergleich zu L sungen aufw rts Nach Simulation und Optimierung hat RISKOptimizer auf rationelle Weise eine L sung gefunden durch die die j hrlichen Defektkosten auf unter 8 000 gehalten werden Mithilfe von RISKOptimizer k nnen durch Einsparung von Zeit und Resssourcen die Qualit t verbessert und die Kosten gesenkt werden Die n chsten Schritte w rden jetzt darin bestehen Modell und optimierte L sung durch Experimente noch einmal zu berpr fen Fallstudien 61 62 Beispiel 4 DFSS Schaltkreisentwurf Beispielmodell Six Sigma Schaltkreisentwurf xls Dieser einfache Gleichstromschaltkreis besteht aus zwei Spannungsquellen d h aus einer unabh ngigen und einer abh ngigen Quelle sowie zwei Widerst nden Die durch den Konstrukteur angegebene unabh ngige Quelle hat einen Betriebsleistungsbereich von 5 550 W 300 W Falls diese Leistung berfordert wird f hrt das zu einem defekten Schaltkreis Die Ergebnisse des Entwurfs zeigen deutlich dass dieser nicht funktionieren kann da ein Prozentsatz der Schaltkreise sowohl am oberen als auch am unteren Ende der Begrenzungen fehlerhaft ist Durch die PNC Werte wird der Prozentsatz der nicht konform gehenden Ei
3. Benutzerhandbuch f r RISK f r Six Sigma Version 5 7 Mai 2009 Palisade Corporation 798 Cascadilla Street Ithaca NY 14850 USA 1 607 277 8000 1 607 277 8001 Fax http www palisade com Web Site sales palisade com E Mail _ _ __ _ Tl Copyright Hinweis Copyright O 2010 Palisade Corporation Markenzeichen Microsoft Excel und Windows sind eingetragene Marken der Microsoft Corporation IBM ist eine eingetragene Marke von International Business Machines Inc Palisade TopRank BestFit und RISKview sind eingetragene Marken der Palisade Corporation RISK ist eine Marke von Parker Brothers ein Unternehmensbereich der Tonka Corporation und wird in Lizenz verwendet Willkommen Willkommen in RISK dem weltweit leistungsf higsten Risikoanalyse Tool RISK wird seit langem in allen Branchen zum Analysieren von Risiko und Unbestimmtheit verwendet RISK wird in vielen Branchen wie z B Finanz Erd l und Erdgas Versicherung Fertigung Gesundheitsf rsorge Arzneimittel Wissenschaft und anderen Gebieten eingesetzt und ist in der Tat genauso flexibel wie das Excel Programm selbst Zehntausende von Fachleuten verwenden t glich das RISK Programm um Kosten zu sch tzen NPV Kapitalwert und IRR zu analysieren Realoptionen zu bewerten die Preise auszuarbeiten Erd l und andere Abbaum glichkeiten zu erforschen und f r viele andere Aufgaben Eine wichtige Anwendung von RISK ist in Six Sigma und Qual
4. Ein Defekt ist ein Nichtkonformgehen eines Produkts oder einer Dienstleistung mit den entsprechenden Spezifikationen W hrend die Einzelheiten dieser Methodik urspr nglich durch Motorola Mitte der 1980er Jahre formuliert wurden baut sich Six Sigma heute auch stark auf Qualit tsverbesserungsmethodiken auf die in den vorhergehenden Jahrzehnten z B durch Qualit tskontrolle TOM Total Quality Management und Zero Defects Null Fehler Methode entwickelt wurden Genau wie die Vorg nger geht Six Sigma von folgenden berlegungen aus e Fortlaufende Bem hungen die Variation in Arbeitsprozessausgaben zu reduzieren ist der Schl ssel zum gesch ftlichen Erfolg e Fertigungs und Gesch ftsprozesse k nnen gemessen analysiert und berwacht werden e Fortlaufende Qualit tsverbesserung erfordert das Engagement des gesamten Unternehmens insbesondere des Spitzenmanagements Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken Six Sigma ist datenbasiert und bezieht sich oft auf X und Y Variablen X Variablen sind unabh ngige Eingabevariablen die sich auf die abh ngigen Ausgabevariablen d h die Y Variablen auswirken Six Sigma versucht die Variation in X Variablen zu identifizieren und zu steuern um so die Qualit t so hoch wie m glich und die Variation in den Y Variablen so niedrig wie m glich zu halten Der Ausdruck Six Sigma oder 60 ist eine gute Beschreibung dieser Software Der griechische Buchstabe Sigma 0
5. H J K L M N 0 Debdutang mh die ca fur das Katapult berechnet wodul NR reif ist Durch die Empfindlichkeitsanalyse w Ziehdistanz m ia Ziohdistanz und das Gewicht der Kugel ideg Funktion _ vg 17 esche Sache n Winkel vom Erdboden nern et Sat RI Beret Berechnen FI 4 44 Beispiel 1 Planung von Experimenten Katapult Eingabe von Als Ausgabe wird die Schleuderdistanz verwendet und diese RiskSixSigma Eigenschaften Ausgabe enth lt die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma mit deren Hilfe die untere Spezifikationsgrenze LSL die obere Spezifikationsgrenze USL und das Schleuderziel definiert werden Im Gegensatz zu Eingaben kann eine RISK Ausgabe direkt in die Formelleiste eingegeben werden oder auch ber ein Dialogfeld definiert werden und zwar unter Verwendung der Schaltfl che Ausgabe hinzuf gen die in der RISK Symbolleiste zu finden ist Ausgabeeigenschaften C33 Optionen Konvergen Iw F higkeitsmetrik f r diese Ausgabe berechnen Spezifikationsgrenzen a By u SS Ziel js Andere Langfristige Verschiebung verwenden Verschiebung 1 5 Ss Obere untere x Begrenzung Anzahl Std Abw 1 SS OK Abbrechen F r das Katapult wird die F higkeitsmetrik wie z B f r Cpk oberer Cpk unterer Cpk Sigma Prozessebene und DPM berechnet wodurch Sie dann feststellen k nnen ob mit der Produktion des Katapults begonnen werden kann 34 35 36 37 38
6. RISK dabei helfen kann den Schwerpunkt zu setzen und Ziele festzulegen In RISK konzentriert sich die Empfindlichkeitsanalyse auf die CTQs die die Rentabilit t des Unternehmens beeinflussen 2 Messen Messen Sie die aktuellen Leistungsebenen und deren Variationen Durch Verteilungsanpassung und mehr als 35 Wahrscheinlichkeitsverteilungen kann die Leistungsvariation sehr genau definiert werden Mithilfe von Statistiken aus RISK Simulationen sind beim Analysieren die n tigen Daten f r Vergleich mit den Anforderungen vorhanden Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken 11 12 3 Analysieren Analysieren Sie Zusammenhang und Ursache der Defekte Stellen Sie sicher dass alle Faktoren ber cksichtigt wurden Durch die RISK Simulation k nnen Sie sicher sein dass alle Eingabefaktoren ber cksichtigt und alle Ergebnisse entsprechend dargestellt worden sind Auf Basis der Empfindlichkeits und Szenario Analyse k nnen Sie die Ursachen f r Variabilit t und Risiko genau feststellen und auch die Toleranz entsprechend analysieren Mithilfe der Six Sigma Statistikfunktionen ist es in RISK m glich die F higkeitsmetrik zu berechnen und somit die L cken zwischen Messungen und Anforderungen zu identifizieren Dadurch kann erkannt werden wie oft Produkte oder Prozesse nicht wunschgem funktionieren Das gibt Ihnen ein Gef hl f r die Zuverl ssigkeit des betreffenden Produkts oder Prozesses Verbessern Verb
7. gibt den Taguchi Wahrscheinlichkeitsindex f r Zelle A10 zur ck RiskCpm A10 RiskSixSigma 100 120 110 0 6 gibt den Taguchi Wahrscheinlichkeitsindex f r Zelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer USL von 120 einer LSL von 100 und einem Zielwert von 110 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden 26 Six Sigma Statistikfunktionen RiskCpk Beschreibung Beispiele RiskCpk Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet den Prozesswahrscheinlichkeitsindex f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr Optional kann auch die LSL und USL in der einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma verwendet werden Diese Funktion ist so ahnlich wie Cp ber cksichtigt aber eine Cp Anpassung um die Auswirkung einer exzentrischen Verteilung mit einzubeziehen Als Formel ist Cpk USL Mittelwert 3 x Sigma oder LSL Mittelwert 3 x Sigma je nachdem welcher Wert kleiner ist RiskCpk A10 gibt den Prozesswahrscheinlichkeitsindex f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskCpk A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt den Prozesswahrscheinlichkeitsindex f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 und einer USL von 120 F r Zellverw
8. 36 Six Sigma und das Ergebnis bersichtsfenster Das Fenster RISK Ergebnis bersicht gibt Ihnen einen berblick ber die Ergebnisse im Modell auch werden Mini Diagramme und eine bersichtsstatistik ber die simulierten Ausgabezellen und die Eingabeverteilungen angezeigt Wenn RISK in einer Ausgabe eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion erkennt werden automatisch die verf gbaren Six Sigma Statistiken ber die Simulationsergebnisse f r die Ausgabe in der Tabelle angezeigt Diese Spalten k nnen je nach Wunsch ausgeblendet oder angezeigt werden oRISK Ergebnis bersicht Eingaben Ausgaben Simulationsergebnisse f r Ausgaben Eingaben 8 Ausgaben 1 Iterationen 1000 Ausf hrungszeit 00 00 09 Name B Mittelwert Max CpkUpper a 111 0017 147 039 2 ao 8 50 a cl ja fs Anpassung der Die Spalten im Fenster Ergebnis bersicht k nnen angepasst werden angezeigien je nachdem welche Statistiken ber die Ergebnisse angezeigt werden Statistik sollen ber das unten im Fenster zu sehende Symbol f r Spalten kann das Dialogfeld Spalten f r Tabelle angezeigt werden a Spalten fiir die Tabelle ausw hlen Ergebnisiibersicht Spaltenname Beschreibung Diagramm Diagramm f r Eingabe Ausgabe Min M glicher Minimalverteilungswert Mittelwert Mittelwert Max M glicher Maximalwert Cpk Prozessf higkeit CpkUpper Prozessf higkeit obere Spezifikation CpkLower Prozessf higkeit untere Spezifikatio
9. 39 Sigma Ebene 40 DPM 41 Fallstudien Grafische Die sich daraus ergebende Verteilung der Schleuderdistanz zeigt Darstellung der dass diese Distanz bei den Simulationen zu ca 60 au erhalb der Ergebnisse Spezifikationsgrenzen liegt D RISK Ausgabe C33 Schleuderdistanz m 22 12 27 16 La Schleuderdistanz m Minimum 20 2936 Maximum 28 5057 Mittelwert 24 6561 Std Abw 1 5888 Werte 1000 Cp 0 2098 Cpk 0 1376 Sigma Ebene 0 5172 DPM 605000 0000 24 0000 25 0000 26 0000 LSL Ziel USL 0 00 a Kal N oO Ur wo N N N N N lw Fam lala el Val AU d opge Durch die Empfindlichkeitsanalyse werden als wichtigste Faktoren f r die Schleuderdistanz die Ziehdistanz und das Gewicht der Kugel identifiziert ied RISK Ausgabe C33 EIER Schleuderdistanz m Regressions Koeffizienten SE 2 ts N Spring Constant kg m 4 N o 10 o 2 Ei o o o Koeffizienten Wert Maa F A a y Ale gt 46 Beispiel 1 Planung von Experimenten Katapult Durch dieses Modell kann die Taguchi Theorie oder Robustheitsparameterplanung besser verstanden werden Bei der Taguchi Theorie wird davon ausgegangen dass ein System durch zwei Variablentypen definiert wird n mlich durch die Variablen die sich auf die Prozessvariation auswirken und durch die Variablen bei denen das nicht der Fall ist Taguchi Planung bedeutet dass die Variablen der ersten Art so eingestellt werden dass sie sich s
10. 5632 DPM 118000 0000 Werte x 10 5 LSL 155000 0000 o o o o N D N w 2 Tu Fald Y AQ Zum Schluss war aus Empfindlichkeitsanalyse und Tornado Diagramm zu erkennen dass das Zuschneiden haupts chlich f r die Fehlerhaftigkeit verantwortlich war obwohl auf einer anderen Stufe d h der Reinigungsstufe ein noch geringerer Durchsatzertrag FTY zu verzeichnen war Obwohl beim Zuschnitt ein h herer Durchsatzertrag erzielt wurde ist dieser Vorgang als solcher weniger logisch und zeigt gr ere Variationen als die anderen Stufen des Fertigungsprozesses RISK Ausgabe F47 DER Insgesamt Durchsatzertrag in 96 und DPPM insges Defekte Teile pro Million Regression zugeordnete Werte Zuschnitt 4 Galv Beschichtung 4 Reinigung 4 Auspackung Kontrolle 4 d 921 4272 oy o N o o N Insgesamt Durchsatzertrag in und DPPM insges Defekte Teile pro Million Werte in Tausenden OPE EJ A vd Fallstudien 81 82 Beispiel 6 DMAIC Durchsatzertragsanalyse Beispiel 7 Six Sigma DMAIC Ausfallrate Beispielmodell Six Sigma DMAIC Ausfallrate xls Mithilfe dieses Modells k nnen Ausfallraten modelliert werden was f r Qualit tskontrolle und Planung recht n tzlich ist Angenommen ein Hersteller m chte berechnen welcher Prozentsatz an Produkten wahrscheinlich Defekte aufweisen wird Bei der DMAIC Define Measure Analyze Improve Control Methode handelt es s
11. DMAIC Ausfallrate unter Verwendung von RiskTheo
12. Diese Spalten sind auch als RISK Ausgaben hinzugef gt worden d h als RiskSixSigma Eigenschaftsfunktionen um so f r jede Komponente den LSL USL und Zielwert definieren zu k nnen Nachstehend ist die Formel f r Komponente 1 angegeben RiskOutput RiskSixSigma E26 G26 C26 0 0 RiskNormal C26 D26 Auf diese Weise k nnen Diagramme ber die Qualit t der Komponenten angezeigt sowie Six Sigma Statistiken ber jede Komponente berechnet werden sofern eine Simulation ausgef hrt wird 88Beispiel 8 Six Sigma DMAIC Ausfallrate unter Verwendung von RiskTheo Verwendung der Funktion RiskTheoXtoP um die Ausfallrate zu berechnen Die aggregierte Ausfallrate der Komponente wird mittels RiskTheoXtoP berechnet durch welche Funktion die Werteproben aus den Normalverteilungen in der Spalte Werteprobe erhoben werden Die Ausfallrate kann mithilfe von RiskMean auch aus einer Simulation berechnet werden sofern eine entsprechende Simulation ausgef hrt wird Auf diese Weise kann die simulierte Ausfallrate mit der ber RiskTheo berechneten Ausfallrate verglichen werden a Ausfallrate aus RiskTheo Nach der Simulation sind auch die aggregierten Six Sigma Statistiken fiir Nulldefekt Rankpunkte Z Score und DPM zu sehen Z Min aus Sim eae 2 998616548 3000 2 997415317 2000 2 997730848 2000 3 49840855 0 3 004560454 1000 3 146403741 8000 Fallstudien 89 90Beispiel 8 Six Sigma
13. H gt A oma Sei A A een LOR 220 nn wone UH Fallstudien 73 Grafische Darstellung der Simulationsaus gabe Nachdem die Ausgabe konfiguriert war ging das Team daran durch Simulation die RISK Six Sigma Funktionen Cp Oberer Cpk Unterer Cpk und Cpk zu berechnen Zu diesem Zweck muss im RISK Men Funktion einf gen aus Six Sigma unter Statistik die korrekte Funktion z B RiskCp RiskCpkUpper usw eingef gt werden Diese Funktion kann aber auch direkt in die Formelleiste eingegeben werden F r jede Simulation findet dann eine entsprechende Neuberechnung statt ee a pe SS R ST al Kegel an E gege il e pro par seg GRR ACM ec A Anlangliche B Warteschlange C berpr fung D Warteschlange zur A B C D Dateneingabe zur Pinuen D EH L ns Peetre dt SEN af tans der unteren AR Datenquelle wt de Zele Ausgabe oder Engate Ky de de Sir Sigma Zen zu beerctren it Das Management konnte durch die RISK Ergebnisdiagramme und Six Sigma Markierungen direkt im Diagramm den LSL USL und Zielwert sehen und war berrascht dass es durchschnittlich mehr als einen ganzen Tag dauerte um eine Arbeit von 35 Minuten zu erledigen Nachstehend sind die Simulationsergebnisse fiir die Gesamtzeit Ausgabe und fiir die aus der Eingabeverteilung Schritt C Uberpriifung erhobenen Werte zu sehen 74Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotspro FT RISK Au
14. Prozessebene f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der LSL USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Hinweis In dieser Funktion wird davon ausgegangen dass die Ausgabe normal verteilt ist und sich in der Mitte der Spezifikationsgrenzen befindet Beispiele RiskSigmaLevel A10 gibt die Sigma Prozessebene flr die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskSigmaLevel A10 RiskSixSigma 120 100 110 1 5 6 gibt die Sigma Prozessebene f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer USL von 120 einer LSL von 100 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden 32 Six Sigma Statistikfunktionen RiskUpperXBound Beschreibung RiskUpperXBound Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen gibt den oberen x Wert f r eine angegebene Anzahl von standardm igen Mittelwertabweichungen f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr zur ck und zwar unter optionaler Verwendung der Anzahl von Standardabweichungen in der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskUpperXBound A 10 gibt den oberen x Wert f r eine angegebene Anzahl von standardm igen Mittelwertab
15. ein DFSS Produkt oder eine DFSS Dienstleistung ist mindestens 4 5 d h nicht mehr als ungef hr 1 Defekt pro tausend Gelegenheiten Je nach Produkt kann aber auch eine Sigma Prozessebene von 6 oder h her verwendet werden Um ein Produkt oder eine Dienstleistung auf solch einer geringen Defektebene starten zu k nnen m ssen die Erwartungen und Anforderungen des Kunden d h die CTQs Critical to Qualities Anforderungen vollst ndig verstanden werden bevor die Planung abgeschlossen und implementiert werden kann Durch erfolgreiche DFSS Programme kann unn tige Verschwendung schon bei der Projektplanung reduziert und k nnen somit die Produkte schneller auf den Markt gebracht werden Im Gegensatz zur DMAIC Methodik sind die DFSS Phasen oder Schritte nicht immer allgemein erkennbar oder definiert In fast jedem Unternehmen oder jeder Schulungsgruppe wird DFSS wahrscheinlich unterschiedlich definiert werden Eine der beliebten DFSS Methodiken wird DMADV genannt und gleicht praktisch der Methodik DMAIC d h gleiche Anzahl an Buchstaben Phasen usw Die f nf DMADV Phasen bestehen aus Definieren Messen Analysieren Planen und berpr fen 1 Definieren Sie die Projektziele sowie die Kundenanforderungen d h die internen und externen VOC Anforderungen 2 Messen und bestimmen Sie was der Kunde ben tigt und stellen Sie fest welche Art von Mitbewerbern Sie in der betreffenden Branche haben 3 Analysieren Sie die Prozessopti
16. ergeben Durch eine Six Sigma Analyse kann sich beispielsweise ergeben dass w hrend des Fertigungsprozesses eine zus tzliche berpr fung vorgenommen werden sollte um fehlerhafte Einheiten abzufangen Dadurch w rde dann zwar die Verarbeitung von fehlerhaften Einheiten vermieden werden aber die Kosten einer hinzugef gten berpr fung stellen nat rlich gleichfalls eine Verschwendung dar Durch eine Lean Six Sigma Analyse k nnen mittels RISK die Ursachen dieser fehlerhaften Einheiten festgestellt werden Auch kann in RISK durch Qualit ts und Taktzeit Metrik die Unbestimmtheit nachgewiesen werden Mit anderen Worten mithilfe von RISK ergeben sich durch die Lean Six Sigma Analyse folgende Vorteile e Projektauswahl unter Verwendung von RISKOptimizer um nach dem optimalen Portfolio zu suchen e Wertflussanalyse e Identifizierung von CTQs die zur Variation f hren e Prozessoptimierung e Aufdeckung und Reduzierung von berfl ssigen Prozessschritten e Lagebestandsoptimierung unter Verwendung von RISKOptimizer um die Kosten so gering wie m glich zu halten e Zuordnung von Ressourcen unter Verwendung von RISKOptimizer um die Leistungsf higkeit zu maximieren 14 RISK und Six Sigma Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma Einf hrung 3 raaa ae eaea a aa a aeea e a aa 17 Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma usunsnnnnannnnnnnnnnnnnnnunnnnnnnn 19 Eingabe der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma ssssser
17. gen auf die Schaltfl che Eigenschaften klicken Ausgabeeigenschaften C82 Optionen Konvergenz i Iw Fahigkeitsmetrik f r diese Ausgabe berechnen Spezifikationsgrenzen LSL USL 125 Ziel fios Andere Langfristige Verschiebung verwenden Verschiebung H 5 5 Obere untere x Begrenzung Anzahl Std abw 1 Ss Die Standardeinstellungen f r eine in Six Sigma Berechnungen zu verwendende Ausgabe werden auf der Registerkarte Six Sigma vorgenommen Es handelt sich dabei um folgende Einstellungen e F higkeitsmetrik f r diese Ausgabe berechnen Legt fest dass die F higkeitsmetrik in den Berichten und Diagrammen dieser Ausgabe angezeigt werden soll F r diese Metrik werden die eingegebenen LSL USL und Zielwerte verwendet e LSL USL und Ziel Stellt die LSL untere Spezifikationsgrenze USL obere Spezifikationsgrenze und die Zielwerte f r die Ausgabe ein e Langfristige Verschiebung verwenden und Verschiebung Legt eine optionale Berechnungsverschiebung der langfristigen F higkeitsmetrik fest e Obere untere x Begrenzung Die Anzahl der Standardabweichungen rechts oder links vom Mittelwert die zur Berechnung des oberen oder unteren Werts der x Achse verwendet werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 21 Aufgrund der eingegebenen Six Sigma Einstellungen wird dann der Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion hinzugef gt Nur f r Ausgaben die die Eigenschaftsfunktion Ris
18. oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskCpkLower Beschreibung Beispiele RiskCpkLower Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet den einseitigen Wahrscheinlichkeitsindex f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar auf Basis der unteren Spezifikationsgrenze Optional kann auch die LSL in der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma verwendet werden RiskCpkLower A10 gibt den einseitigen Wahrscheinlichkeitsindex f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar auf Basis der unteren Spezifikationsgrenze In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskCpkLower A 10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt den einseitigen Wahrscheinlichkeitsindex f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 27 RiskCpkUpper Beschreibung RiskCpkUpper Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet den einseitigen Wahrscheinlichkeitsindex f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar auf Basis der oberen Spezifikationsgrenze und optionaler Verwendu
19. r Six Sigma 23 24 Wenn anstelle eines Zellverweises ein Name eingegeben wird sucht RISK zuerst nach einer Ausgabe die den eingegebenen Namen enth lt und sieht dann in den Eigenschaftsfunktionseinstellungen f r RiskSixSigma nach Der Benutzer muss daher sicherstellen dass den Ausgaben auf die in Statistikfunktionen Bezug genommen wird auch eindeutige Namen gegeben werden Bei Ausfiihrung von mehreren Simulationen wird durch das eingegebene Argument Sim Nr die Simulation ausgew hlt f r die dann die gew nschte Statistik zur ckgegeben wird Dieses Argument ist optional und kann ausgelassen werden wenn jeweils nur eine einzige Simulation ausgef hrt wird Wenn eine optionale RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion direkt in eine Six Sigma Statistikfunktion eingegeben wird werden je nach ausgef hrter Berechnung unterschiedliche Argumente aus der Eigenschaftsfunktion verwendet Wenn sich die Statistikfunktionen allerdings in Vorlagebl ttern befinden die zur Erstellung von benutzerdefinierten Simulationsergebnis Berichten verwendet werden k nnen diese Funktionen nur nach Beendigung einer Simulation aktualisiert werden Six Sigma Statistikfunktionen Eingabe von Six Sigma Statistikfunk tionen In RISK erm glicht Ihnen der Befehl Funktion einf gen auf schnelle Weise eine Six Sigma Statistikfunktion einzuf gen Sie brauchen zu diesem Zweck in RISK im Men Funktion einf gen unter der Funktionskategorie Statistik nur
20. und Six Sigma Methodiken Six Sigma Methodiken RISK kann f r eine Vielfalt von Six Sigma und damit zusammenh ngenden Analysen verwendet werden Dabei geht es vor allem um folgende Analysen e Six Sigma DMAIC DOE e DFSS Design for Six Sigma Planung f r Six Sigma e Lean oder Lean Six Sigma schlankes Six Sigma Six Sigma DMAIC Meistens wird beim Erw hnen von Six Sigma haupts chlich an die DMAIC Methodik gedacht Diese Methodik sollte verwendet werden wenn ein Produkt oder Prozess zwar vorhanden ist aber nicht den vom Kunden gegebenen Spezifikationen entspricht oder sonstige M ngel aufweist DMAIC konzentriert sich auf die entwicklungsm ige und fortlaufende Verbesserung in Fertigungs und Dienstleistungsprozessen und besteht fast immer aus folgenden Phasen Definieren Messen Analysieren Verbessern und berwachen 1 Definieren Sie die Projektziele und VOC Voice of Customer Anforderungen 2 Messen Sie den Vorgang um die aktuelle Leistung festzustellen 3 Analysieren und bestimmen Sie die Hauptursache n der Defekte 4 Verbessern Sie den Prozess indem Sie die Hauptursachen der Defekte beseitigen 5 berwachen Sie die fortlaufende Durchf hrung des Prozesses Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken DFSS Design for Six Sigma DFSS wird verwendet um eine Produkt oder eine Dienstleistung von Grund auf zu planen oder neu zu planen Die erwartete Sigma Prozessebene f r
21. 0 5591 Sigma Ebene 1 9431 0 010 4 0 005 4 DPM 52000 0000 0 000 85 0000 125 0000 LSL USL o o e o o o o o a o N be D ol as 2 lalo Fa TALR dei d Fallstudien 53 Aus der RISK Empfindlichkeitsanalyse geht eindeutig hervor dass die Schwei nahtst rke ganz erheblich von der Parametern Schwei dauer und Amplitude abh ngt RISK Ausgabe CB2 Schwei nahtst rke N Regression zugeordnete Werte Amplitude kHz Verteil Scheibendicke mm Verteil 1 2500 Ringwanddicke mm Verteil La 0 8432 Frequenz kHz Vertei Schwei nahtst rke ON Verteil Arml nge mm Yerteil Schwei nahtst rke N ow E F Ala O 4 au gt F r die n chsten beiden Schritte sind hier zwei Optionen verf gbar Der Techniker kann versuchen die Ver nderung ber Schwei dauer und Amplitude zu reduzieren bzw besser in den Griff zu bekommen Alternativ kann er aber auch mithilfe von RISKOptimizer versuchen die optimalen Prozess und Planungsziele zu finden um so den Ertrag zu maximieren oder die Abfallkosten zu reduzieren 54 Beispiel 2 Planung von Experimenten Schwei en Beispiel 3 Planung von Experimenten mit Optimierung Beispielmodell Six Sigma DOE Opt xls Mithilfe dieses Modells kann die Verwendung von RISKOptimizer bei der experimentellen Planung demonstriert werden Durch RISKOptimizer wird die Monte Carlo Simulation mit der gentechnischen auf Algorithmus basierten Opt
22. 000 davon fehlerhaft sind Wenn beispielsweise die Materialien 0 50 pro Einheit kosten entspricht das einem Verlust von 100 000 bevor berhaupt Lohnkosten Betriebsmittelzeit und andere Kosten hinzugerechnet werden Fallstudien 77 Sage Te Goya CAUSE RTVA eerst A ce ae Kb nn Eugen egmgmsg fomen Dedm egen Aer er x a xa Arratia En pasao Gr ee eta ve codigo armen Sen tentar EE ER mern ee armen LIL FIT e GE wies Lets 907 9640194 962 8937382 67 968437 100611407 831 6089641 1088 748261 400 6966844 1006 431237 02 234 8131535 231 177775 818 D 465 878661 Es ist also wichtig die Anzahl der fehlerhaften Einheiten zu reduzieren Der Fertigungsprozess istjedoch langwierig sowie auch komplex und es ist daher schlecht zu bersehen an welcher Stelle begonnen werden sollte Mithilfe von RISK k nnen viele verschiedene Ergebnisse simuliert und kann auch genau festgelegt werden welche Prozessstufe die meisten Defekte verursacht Auch ist es m glich wichtige Prozessf higkeitsmetrik f r jede Prozessstufe sowie auch f r den gesamten Fertigungsprozess zu generieren wodurch die Produktqualit t verbessert und die Produktvergeudung reduziert werden kann Auf diese Weise kann RISK f r das Messen und Analysieren von Phasen innerhalb der DMAIC Methode verwendet werden Durch RISK wird der aktuelle Prozesszustand mittels F higkeitsmetrik gemessen und dann mithilfe der E
23. L schen Minimum Bereich Maximum E Formulierung Scheibendicke 1 lt 5 Irgendein Formulierung Ringwanddicke 2 lt 10 Irgendein Formulierung Arml nge Lee ee _ 100 lt 200 Ganzzahl Formulierung Schwei nahtst rke 40 lt 1500 Ganzzahl Gruppe Beschr nkungen d Hinzuf gen seen Bearbeiten L schen Beschreibung Formel Typ Abbrechen 58 Beispiel 3 Planung von Experimenten mit Optimierung Optimierungs Wenn Sie auf das Symbol f r Einstellungen klicken wird folgendes einstellungen Dialogfeld eingeblendet in dem Sie eine Reihe von Bedingungen dar ber einstellen k nnen wie Optimierung und Simulationen ausgef hrt werden sollen F RISKOptimizer Optimierungseinstellungen Allgemein Ausf hrungszeit Ansicht Makros Optimierungsparameter Populationsgr e 50 Ausgangszufallswert Automatisch e Probenerhebung Probenerhebungstyp Latin Hypercube Se Iw Bei jeder Simulation denselben Ausgangszufallswert verwenden Wenn keine Simulation dann Yerteilungsr ckgabe Zufallswerte Monte Carlo Statische Werte Erwartete Werte v OK Abbrechen Ausf hrung der Sobald Sie auf Optimierung starten klicken wird das Fenster Optimierung RISKOptimizer Fortschritt angezeigt in dem ein berblick ber den Status der Analyse gegeben wird RISKOptimizer Fortschritt Iteration 478 von 1000 Simulation 9 7 g ltig Ausf hrungszeit 00 00 21
24. SK Men Funktion einf gen unter Statistik die Option Simulationsergebnis Aus den sich dort befindlichen Eintr gen wurde dann die Funktion RiskMean gew hlt Anschlie end wurde die Ausgabezelle Gesamtzeit als Argument eingestellt Bei jeder Ausf hrung der Simulation wird diese Zelle dadurch mit dem Mittelwert der Gesamtzeit aktualisiert 72Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotspro Eingabe von Six Sigma Funktionen Das Team wiederholte diesen Vorgang auch f r die Auswahl von Maximum Minimum und Standardabweichung Als N chstes f gte das Team mithilfe von RISK Six Sigma Funktionen die Cpk Analyse f r die Ausgabezelle hinzu In die Ausgabezelle Gesamtzeit wurde die Funktion RiskSixSigma eingegeben wodurch e die Ausgabenamen Kopfzelle durch Zellverweis identifiziert wurde e die untere Spezifikationsgrenze f r das erwartete Ergebnis durch Zellverweis identifiziert wurde e die obere Spezifikationsgrenze f r das erwartete Ergebnis durch Zellverweis identifiziert wurde e Der Zielwert f r das erwartete Ergebnis durch Zellverweis identifiziert wurde Die Funktion RiskSixSigma konnte m helos ber das Dialogfeld Ausgabeeigenschaften eingestellt werden auf das durch Klicken auf das Symbol f r Funktionseigenschaften fx im RISK Dialogfeld Ausgabe hinzuf gen bearbeiten zugegriffen werden kann am Gtge Seele Ton Gem egen Aeren Za srx A tesnem 1000
25. Sie dann Bericht in Excel aaa ae Fr 7 mmt Detayen Setmana Femen Der UI Ant CIA rx A Sa Aminen 1000 H i aa N sau E rrore dra ibi e E Des SE LEE VE ee ai en Wenn DE ouman LIE ed somera GE ae S A e x 5 y 38 Six Sigma und das Ergebnis bersichtsfenster Six Sigma Markierungen auf Diagramme Wenn RISK erkennt dass es sich bei einer RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion um eine Ausgabe handelt werden den ausgegebenen Diagrammen und Simulationsergebnissen automatisch Markierungen f r die eingegebenen LSL USL und Zielwerte hinzugef gt All RISK Ausgabe C82 Schwei nahtst rke N 97 1 124 9 0 050 y 0 045 4 0 040 4 IM Schwei nahtst rke 09 0 035 4 Minimum 86 7434 0 030 4 Maximum 147 0390 Mittelwert 111 0017 0 025 4 Std bw 8 4694 0 020 4 1000 0 7871 0 015 4 pl 0 5509 Sigma Ebene 1 9774 0 010 4 0 005 4 DPM 48000 0000 0 000 85 0000 125 0000 LSL USL o o o o o o o o a o N be D wE Tun F A TAR da d ege Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma Falls gew nscht k nnen diese Markierungen entfernt werden und zwar ber die Registerkarte Markierungen im Dialogfeld Diagrammoptionen Auch k nnen noch weitere Markierungen hinzugef gt werden Um das Dialogfeld Diagrammoptionen anzuzeigen m ssen Sie mit der rechten Maustaste auf das Diagramm klicken oder aber einfach das Symbol f r Diagrammoptionen anklicken das ist das zweite
26. Spannungsquellen zum unterschiedlichen Stromverbrauch beitragen Diese Informationen erm glichen dem technischen Team sich bei den Verbesserungsbem hungen besonders auf die Spannungsquellen und nicht auf die Widerst nde zu konzentrieren ORISK Ausgabe D67 DER Stromabh Regression zugeordnete Werte Spannungsquelle Yerteil Xi Verteil R1 Verteilung 4 Ld 10 0832 R2 Verteil H o o D Stromabh OPE al el Ca Mit anderen Worten mithilfe des Modells k nnen verschiedene Komponenten und Toleranzen getestet Leistungen und Ertr ge verglichen und somit die optimale L sung zum Maximieren von Ertr gen und Reduzieren von Kosten gefunden werden Fallstudien 65 66 Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotsprozess Beispielmodell Six Sigma Preisangebotsprozess xls Ganz gleich ob zur fortlaufenden Verbesserung die Lean oder Six Sigma Methode verwendet wird eine der Hauptanforderungen ist immer den aktuellen Zustand des betreffenden Prozesses richtig zu verstehen Dazu wird anf nglich entweder die Werteflussanalyse der Lean Implementierung oder die Messwertdefinier Phase des Six Sigma DMAIC Prozesses verwendet Die meisten Praktiker stellen den Prozess in einer oder mehreren Sitzungen zusammen und gehen dann nach fl chtiger berpr fung dazu ber sofort L sungen zu generieren Es ist jedoch sehr vorteilhaft sich die Zeit zum Modellieren des Prozes
27. Symbol von links ganz unten im Diagrammfenster fr Diagrammoptionen Titel Achse yAchse Kurven Legende Gleitbegrenzer Markierungen 4 Iw Markierungen anzeigen Medianwert A Mittelwert 1 Standardabweich 5 95 x1 x2 x3 x4 w LSL Six Sigma vV USL Six Sigma Ziel Six Sigma Anzahl markierter Kurven 1 Formatierung Iw Automatisch Textfarbe Hintergrundfarbe Schriftart Abbrechen 40 Six Sigma Markierungen auf Diagramme Fallstudien Beispiel 1 Planung von Experimenten Katapult 0 43 Beispiel 2 Planung von Experimenten SchweiBen 49 Beispiel 3 Planung von Experimenten mit Optimierung 55 Beispiel 4 DFSS Schaltkreisentwurf unssnsunennnnnnnennnnnnnennnnn 63 Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotsprozess uunensnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 67 Beispiel 6 DMAIC Durchsatzertragsanalyse ss eceseeeee 77 Beispiel 7 Six Sigma DMAIC Ausfallrate uunrs4n44ennnn nenn 83 Beispiel 8 Six Sigma DMAIC Ausfallrate unter Verwendung von RiskKTheo uussnnnnnennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 87 Fallstudien 41 42 Beispiel 1 Planung von Experimenten Katapult Beispielmodell Six Sigma DOE Katapult xls Das Katapultmodell ist ein klassisches Beispiel fiir das Planen von Experimenten Mithilfe dieses Beispiels werden Monte Car
28. Verteilungen bestehen jedoch aus mehreren separaten Verteilungen und sind daher gew hnlich schwieriger zu definieren Die vom Team erfassten Daten geh ren diesen beiden Datentypen an Die zu den Daten geh rendeVerteilung kann in RISK ber die Symbolleiste Schaltfl che Verteilungen anpassen eingeblendet werden Die angepasste Verteilung kann dann als Verteilungsfunktion in die Kalkulationstabelle eingegeben werden Sobald sich die Daten in Excel befinden klicken Sie dann auf Verteilungen anpassen woraufhin Sie dann die Anweisungen befolgen k nnen Die Daten werden dann durch RISK analysiert Ebenfalls wird berpr ft ob diese Daten auch zu den betreffenden Verteilungsfunktionen passen Das Ergebnis der RISK Verteilungsanpassung Schritt C berpr fung ist nachstehend dargestellt Die sich daraus ergebende Verteilung wurde mithilfe der Schaltfl che In Zelle schreiben direkt in die Kalkulationstabellenzelle unterhalb der berschrift C berpr fung eingegeben Das Team entschied sich f r die Normalverteilung anstelle der etwas besser passenden Weibull Verteilung da der Unterschied zwischen den beiden Kurven bei einem kleinen Datensatz nicht erheblich ist 70Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotspro RISK Anpassungsergebnisse Anpassungsvergleich f r Datensatz 1 RiskWeibull 3 1238 33 405 RiskShift 4 5908 18 1 50 9 LogLogistic InvGauss Logistic Lognorm Triang Extvalu
29. aftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskPNCUpper A10 gibt die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der oberen Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskPNCUpper A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der oberen Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 einer USL von 120 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskPPMLower Beschreibung RiskPPMLower Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Anzahl der Defekte unterhalb der unteren Spezifikationsgrenze f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der LSL USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskPPMLower A10 gibt die Anzahl der Defekte unterhalb der unteren Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskPPMLower A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt die Anzahl der Defekte unterhalb der unteren Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zu
30. allstudien 41 Beispiel 1 Planung von Experimenten Katapult 0000 43 Beispiel 2 Planung von Experimenten SchweiBen 49 Beispiel 3 Planung von Experimenten mit Optimierung 55 Beispiel 4 DFSS Schaltkreisentwurf uunsuunsssnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 63 Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands PreisangebotsprozesS unnesennssnnnnnnennnnnnnennnnnnnnennnnnnnennnnannennnn nn 67 Beispiel 6 DMAIC Durchsatzertragsanalyse nnuunnsnnnsaennnnnnne 77 Beispiel 7 Six Sigma DMAIC Ausfallrate uuuunssnesnannnnnennnnnnnn 83 Beispiel 8 Six Sigma DMAIC Ausfallrate unter Verwendung von RISKIT NOO wx ise ges ege EES eebe EES DEER EES SEENEN 87 Inhaltsverzeichnis vi Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken Einf hrung et 3 Was ist Six Sigma eessssnssssssnsnnsnssnsnnsnssnsnnsnssnsnnsnnsnsnnsnnsnsnnsnnsnsansnsanansnn 3 Der wichtige Variationsfaktor sesesesesessonsnsesnsnenenenenensnnnnnnnenenensnnenee 5 Six Sigma Methodiken unuusrssnnsnannnnanannnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnn 7 Six Sigma DMAIC eesesesesesosoenensneneneneneneononnsennnnnnensnsnsnenenenennensnsnsnnenen 7 DFSS Design for Six Sigma ssesesesesessonononsesnsnenenenenensnnnnnnsnenensnennnene 8 Lean oder Lean Six Sigma esesesssssssesesnenenenensnsnnnnsnenenonsnsnenenenennennennnne 9 RISK und Six Sigma uu
31. at viel genauer optimieren als das bei standardm igen Optimierungsprogrammen der Fall ist Genau wie im vorhergehenden geht es auch in diesem Beispiel um eine Berstscheibe die aus einer auf einen Ring geschweifsten Metallscheibe besteht Diese Berstscheibe dient als Dichtung und Sicherheitsvorrichtung Sie muss in der Lage sein dem Normaldruck standzuhalten muss sich jedoch abl sen sobald der Innendruck die Sicherheitsgrenze berschreitet Fallstudien 55 Das Modell bringt die Schweifsnahtstarke in Beziehung mit den Prozess und Planungsfaktoren Auch wird die Ver nderung der einzelnen Faktoren modelliert und die Produktleistung prognostiziert RISKOptimizer wurde hier dazu verwendet die optimale Kombination von Prozesseinstellungen und nominellen Planungswerten zu finden aus denen sich dann die geringsten Abfallkosten ergeben die im Modell j hrliche Defektkosten genannt werden Mit anderen Worten es geht hier um das Maximieren des Ertrages 56 Beispiel 3 Planung von Experimenten mit Optimierung RISKOptimizer hat in diesem Beispiel die Aufgabe folgende Prozess und Planungsvariablen entsprechend anzupassen Planungsvariablen e Scheibendicke e Armwanddicke e Arml nge Prozessvariablen e Schweifnahtstarke e Schwei dauer e Ausl sepunkt e Amplitude e H ufigkeit Alle diese Anpassungen haben den Zweck die j hrlichen Defektkosten so gering wie m glich zu halten f Na er Six Signa DOE Optals Komp
32. atiblltarmodias Microsoft Excel see Formeln Omen amim guse or rainen 100 e d pm e e a e gen A ZE ZE fencer Lee greng asen aomen anenun LJ EPO ES ae SE wee hl Menotti genre Je Zeep Hi Parometee lung Nominal Std Abw Min 49 G en 2121 005 so 354604146 3 5468415 0 1 51 ange 162 162 57 Schwei nahtst rke N 58 Schwe idauer mu 4 28 je Stck kosten 12040 Kees 300 000 Fallstudien 57 RISKOptimizer Symbolleiste Das Optimierungsm odell Nachstehend ist die RISKOptimizer Symbolleiste abgebildet die bei Verwendung von RISKOptimizer in Excel 2000 2003 zu sehen ist RISKOptimizer5 5 X In Excel 2007 wird dagegen folgende RISKOptimizer Symbolleiste angezeigt Modelldefinition Einstellungen Starten F E Berichte L 4 Dienstprogramme r Hilfe Modell Optimierung E Tools Durch Klicken auf das Symbol f r Modelldefinition wird folgendes Dialogfeld eingeblendet in dem Sie dann definieren k nnen welche Zellen angepasst welche Ausgabe angezeigt und welche Beschr nkungen verwendet werden sollen Zus tzlich zu den vorstehend beschriebenen Eingaben und Ausgaben definieren wir auch eine Beschr nkung die besagt dass der Ausl sepunkt in keinem Fall die Schwei dauer berschreiten darf RisKOptimizer Modell Optimierungsziel Zelle Gr Statistik Wert Anpassbare Zellbereiche Werte Hinzuf gen
33. bezeichnet die Standardabweichung bei der es sich um ein wichtiges Variationsma handelt Die Variation in einem Prozess bezieht sich darauf wie eng alle Ausgaben am Mittelwert liegen Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers oder Defekts kann gesch tzt und dann in eine Sigma Prozessebene bersetzt werden Je h her die Sigma Prozessebene desto besser die Leistung Six Sigma bezieht sich auf sechs Standardabweichungen zwischen der durchschnittlichen Prozessmitte und der n chstliegenden Spezifikationsgrenze oder Dienstleistungsebene Das bedeutet weniger als 3 4 Defekte pro einer Million von Gelegenheiten DPMO Es folgt eine grafische Darstellung von Six Sigma Six Sigma oder Standardabweichungen vom Mittelwert 4 Einf hrung Unternehmen haben durch Implementierung von Six Sigma bereits erhebliche Einsparungen und auch wichtige Qualit tsverbesserungen vornehmen k nnen Motorola berichtete beispielsweise dass seit Einf hrung dieses Programms Mitte der 1980er Jahre bereits 17 Milliarden Dollar eingespart werden konnten Lockheed Martin GE Honeywell und viele andere Firmen haben gleichfalls enorme Vorteile durch Six Sigma verzeichnen k nnen Der wichtige Variationsfaktor Zu viele Six Sigma Praktiker verlassen sich einfach auf statische Modelle und ber cksichtigen nicht die ihren Prozessen und Planungen anhaftende Unbestimmtheit und Variabilit t Im Streben nach maximaler Qualit t ist es sehr wichtig m glichst viele S
34. ctive Parts per Million defekte Teile pro Million f r jede Prozessstufe sowie auch f r den gesamten Fertigungsprozess als RISK Ausgaben definiert und zwar mit Six Sigma Spezifikationen f r USL obere Spezifikationsgrenze LSL untere Spezifikationsgrenze und Zielwert Nach Ausf hrung der Simulation wurden verschiedene Six Sigma Metriken f r die einzelnen Prozessstufen und den Fertigungsprozess insgesamt berechnet Prozess Cpk Auspackung Kontrolle 0 637871456 0 410865121 0 86487779 0 410865121 2 594633 1 232595 1 232595 Zuschnitt 0 101856123 0 089152855 0 089152855 0 114559391 0 304167872 0 267459 0 343678 0 267459 Reinigung 0 158926099 0 098825795 0 219026404 0 098825795 0 494433585 0 657079 0 296477 0 296477 Galv Beschichtung 0 112332757 0 092303263 0 13236225 0 092303263 0 323918153 0 397087 0 27691 0 27691 Insgesamt 0 605094123 0410192766 0 410192766 0 799995481 1 563223647 1 230578 2 399986 1 230578 80 Beispiel 6 DMAIC Durchsatzertragsanalyse Es folgt die Ergebnisverteilung f r DPPM EI RISK Ausgabe F47 DER Insgesamt Durchsatzertrag in 96 und DPPM insges Defekte Teile pro Million 148 2 203 0 Insgesamt Durchsatzertrag e in 96 und DPPM insges Defekte Teile pro Million DPPM Minimum 127043 4140 Maximum 232531 3084 Mittelwert 175336 9732 Std Abw 16526 3545 Werte 1000 Cp 0 6051 Cpk 0 4102 Sigma Ebene 1
35. d A 10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt den unteren x Wert f r 6 standardm ige Mittelwertabweichungen f r Zelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung von 6 Standardabweichungen F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 29 RiskPNC Beschreibung RiskPNC Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Gesamtdefektwahrscheinlichkeit au erhalb der unteren und oberen Spezifikationsgrenze f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der LSL USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskPNC A10 gibt die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der unteren und oberen Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskPNC A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt die Defektwahrscheinlichkeit auBerhalb der unteren und oberen Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 einer USL von 120 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskPNCLower Besch
36. den Befehl Six Sigma w hlen und dann auf die gew nschte Funktion klicken Die ausgew hlte Funktion wird in der aktiven Zelle dann der Formel hinzugef gt E id E ZA Em Soma DOE kt Kompabibilt tsmodus Microsoft Excel lt a XxX Sart Einf gen Seitenlayout Formeln Daten berpr fen am gask x Ga A KE A e 4 Rerationen 1000 o C 5 Ubersient a Ed Ei Verteilungs Freitorm a 3 e AA bo Ke je raebnusse Uefinieren hinzuf gen definieren ampassung vertedung fenster ME Gr a Si EX taten Anstysen durchsuchen Li Sl si Vesteilungstunktionen _Smusedon e IS boone Allgemein kontinuierlich gt j D E F S H i j K Diskontinulertich Altergativparameter gt Sperien Jneoretisen Simulsbonsergebnis 69 Sum ac Amapecupper 70 Rates eege Sat pm PIPA O Wer 71 Suen aktet RishPPMUpper 72 A A 73 Verschiedenes P parent Risk 74 Schwei dauer 4 bigenschaft gt AikDPA Berechnet den 75 Ausi sepunkt in p ge Proresst higkeituinden a Amplitude ARTI esse Asados Risk ow Riskebxcel12 Ortam ee KSE H Dr cken Sie FL um oie Hilfe RiskPNCL 79 3 RiskTelang 00 4 RiskUnitoem 81 H 82 Schwei nahtst 83 84 85 Kosten und Volumen 86 Komponentkasten 0 28 ye Sick Defektkosten j hrlich 16 000 Volumen j hrlich 125 MM Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 25 RiskCp Beschreibung RiskCp Zellverw oder Au
37. die Excel Formelleiste einzugeben Die Zelle f r Schwei nahtst rke enth lt z B die Formel RiskNormal D73 E73 0 d a Aug ze snx SG 2 EN 4 e K a gt gt n or ur eremm s ee Ek wo en e mall O72 E7 e i Die Six Sigma Bei der Ausgabe handelt es sich um die Schwei nahtst rke N im Ausgabe Abschnitt Planungs und Prozessleistung und diese Ausgabe enth lt RiskSixSigma Eigenschaftsfunktionen einschlie lich untere Spezifikationsgrenze LSL obere Spezifikationsgrenze USL und Zielwert Genau wie bei den Eingabeverteilungen k nnen Sie hier die Ausgabeformel ber das Dialogfeld Ausgabe hinzuf gen direkt in die Ausgabezelle eingeben Es w rde sich dabei um folgende Formel handeln RiskOutput Schwei nahtst rke N RiskSixSigma D82 E82 105 0 1 die mathematische Berechnung Fallstudien 51 Nachstehend ist das Dialogfeld Ausgabe hinzuf gen bearbeiten zu sehen RISK Ausgabe hinzuftigen bearbeiten Zelle C82 Name schwei nahtst rke N ls el Entfernen OK Abbrechen Durch Klicken auf Eigenschaften fx k nnen Sie das Dialogfeld Ausgabeeigenschaften mit der Registerkarte Six Sigma anzeigen lassen Auf dieser Registerkarte k nnen Sie dann die LSL die USL den Zielwert und andere Six Sigma Eigenschaften f r die Ausgabe eingeben Mithilfe dieser Funktionen wird die Six Sigma Statistik berechnet Ausgabeeigenschaften C82 Optionen Konvergen
38. e Uniform Mono Expon Minimum 9 6000 Pareto 156 4177 Meher Be SetaGeneral NA StdAbw 10 4191 Werte 73 Weibull Minimum 4 5908 Maximum ze Mittelwert 34 4757 Std Abw 10 4747 Fallstudien Statistik ber Simulations ergebnisse Das Team folgte dieser Methode bei allen Verteilungen und allen 4 Schritten Zum Schluss wurde die Gesamtzeit A B C D als RISK Ausgabe eingestellt und dann die Simulation ausgef hrt Die Ergebnisse der Simulation waren sehr aufschlussreich F r die Verarbeitung eines Preisangebots wurde im Durchschnitt eine Gesamtzeit von 1700 Minuten ben tigt Das ist mehr als ein ganzer Kalendertag In der Tat konnte diese Verarbeitung gem Simulation von 350 Minuten fast 6 Stunden bis zu mehr als 2 Kalendertagen dauern Auch wurde dem Prozess w hrend dieser Zeit praktisch nur durch den berpr fungsschritt irgendein weiterer Wert hinzugef gt Dieser Schritt dauerte von 6 bis 64 Minuten mit einem Durchschnitt von 35 Minuten All dieses wurde mit der betroffenen Abteilung besprochen und das Management obwohl berrascht hatte nichts an diesen Ergebnissen auszusetzen RISK erm glichte dem Team au erdem grundlegende Statistiken zu erstellen die mit der Ausgabezelle interagieren Das Team wollte beispielsweise der Kalkulationstabelle den Mittelwert das Maximum das Minimum und die Standardabweichungen der Ausgabezelle Gesamtzeit hinzuf gen Zu diesem Zweck w hlte das Team im RI
39. e RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskZMin A 10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt das Minimum f r unteres und oberes Z f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer USL von 120 und einer LSL von 100 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden 34 Six Sigma Statistikfunktionen RiskZUpper Beschreibung Beispiele RiskZUpper Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr wie viele Standardabweichungen die obere Spezifikationsgrenze vom Mittelwert entfernt ist und zwar unter optionaler Verwendung der USL in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma RiskZUpper A10 gibt f r Ausgabezelle A10 zur ck wie viele Standardabweichungen die obere Spezifikationsgrenze vom Mittelwert entfernt ist In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskZUpper A 10 RiskSixSigma 120 120 110 1 5 6 gibt unter Verwendung einer USL von 120 f r Ausgabezelle A10 zur ck wie viele Standardabweichungen die obere Spezifikationsgrenze vom Mittelwert entfernt ist F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 35
40. echnet wodurch entschieden werden kann ob das Kaap fortigungsreif ist Durch die Empfindlichkeitsanalyse werden als wichtigste Faktoren f r die Sehleuderdtanz dis Ziohdistanz und das Gewicht der Kugel identifiziert Planungslaktoren gt gt gt Winkel Grad H Kugelgewicht Y Federkonstante Ziehdistanz I Winkel vom Erdboden Verteitungen Ausgabe funktion Kormelabsnen Verteilung Fredom Mesel Semulston Imeterte Ergebnisse frei funktionen eefiniesen Teen einf gen Seenen zermmg veriemumg tenter a S i ZK sen inen auensunen LES erat austauschen Modet Smisen Esgebnive Cu v a Le sKO0 VLputl RiskS HS Igma C29 C30 C28 0 1 C25 C242 023 32 SIN C22 P1 180 COSC22 P11 180 A 8 spe o E F G H 1 J K L M N o x e zx EI Fallstudien 43 Eingabe einer Alle diese Planungsfaktoren enthalten eine RISK Verteilung Wahrscheinlichkeitsverteilung um die verschiedenen Werte darzustellen die die einzelnen Faktoren m glicherweise annehmen k nnten RISK Wahrscheinlichkeitsfunktionen k nnen direkt als Formel eingegeben werden und zwar ber den Befehl Funktion einf gen Es kann aber auch das Symbol f r Verteilung definieren in der RISK Symbolleiste zu diesem Zweck verwendet werden Durch eine Gleichverteilung Uniform k nnen beispielsweise die m glichen Werte f r Ziehdistanz dargestellt werden Tomm Omen Uberpraten Aug gute CERS KEE Esgebnive T
41. en die RiskTheo Funktionen in diesem Fall RiskTheoXtoP verwendet um die Ausfallrate ohne Ausf hrung irgendeiner Simulation zu bestimmen Durch RiskTheo Funktionen werden theoretische Statistiken ber Eingabeverteilungen oder Formeln anstatt ber Simulationsdaten zur ckgegeben Angenommen ein Hersteller m chte berechnen welcher Prozentsatz an Produkten wahrscheinlich Defekte aufweisen wird Bei der DMAIC Define Measure Analyze Improve Control Methode handelt es sich hier um die Phasen Messen und Analysieren durch die die aktuelle Qualit t gemessen und die Ursachen f r Probleme oder Defekte analysiert werden k nnen Ein Produkt ist defekt wenn irgendeine zugeh rige Komponente nicht den festgelegten Spezifikationen entspricht Eine Komponente wird dagegen als zufrieden stellend angesehen wenn die betreffende Eigenschaft der fertig gestellten Komponente z B ihre Breite innerhalb der daf r definierten Toleranzb nder liegt 0 d m rte setena tem dam Ur Aug orra Ai Homo wm a REBEL TER wae Y D pes e Aumallrate x Austalicate ows ge Sim D Risk Theo sm Model 4 E D Fallstudien 87 Modellierung Die betreffende Eigenschaft jeder fertig gestellten Komponente z B der ihre Breite wird in der Spalte Werteprobe durch eine Komponenten Normalverteilung modelliert breite Werteprobe 10 00 5 00 8 00 12 00 6 00 ee Ren ERR e
42. en in Ihrem Modell f r alle beliebigen Kalkulationstabellenzellen und Formeln verwendet werden In RISK sollte Folgendes bei den Six Sigma Statistikfunktionen beachtet werden e Wenn ein Zellverweis als ersten Argument f r die Statistikfunktion eingegeben wird und die betreffende Zelle eine RiskOutput Funktion mit einer RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion enth lt verwendet RISK die LSL USL Ziel Langfristverschiebungs und Standardabweichungs Werte aus der entsprechenden Ausgabe um die gew nschte Statistik zu berechnen e Bei Eingabe eines Zellverweises als erstes Argument braucht es sich bei der Zelle nicht unbedingt um eine durch die Funktion RiskOutput identifizierte Simulationsausgabe zu handeln Wenn es jedoch keine Ausgabe ist muss der Statistikfunktion eine optionale RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion hinzugef gt werden damit RISK auch die n tigen Einstellungen zur Verf gung hat um die gew nschte Statistik berechnen zu k nnen e Durch direkte Eingabe einer optionalen RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion in eine Statistikfunktion wird RISK veranlasst die in der RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion angegebenen Six Sigma Einstellungen bez glich der betreffenden Simulationsausgabe au er Kraft zu setzen Auf diese Weise k nnen die Six Sigma Statistiken mit verschiedenen Werten f r LSL USL Ziel Langfristverschiebung und Standardabweichungen f r dieselbe Ausgabe berechnet werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f
43. erw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr wie viele Standardabweichungen die untere Spezifikationsgrenze vom Mittelwert entfernt ist und zwar unter optionaler Verwendung der LSL in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskZlower A10 gibt f r Ausgabezelle A10 zur ck wie viele Standardabweichungen die untere Spezifikationsgrenze vom Mittelwert entfernt ist In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskZlower A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt unter Verwendung einer LSL von 100 f r Ausgabezelle A10 zur ck wie viele Standardabweichungen die untere Spezifikationsgrenze vom Mittelwert entfernt ist F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskZMin Beschreibung RiskZMin Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet das Minimum f r unteres und oberes Z f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der USL und LSL in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskZMin A10 gibt das Minimum f r unteres und oberes Z f r Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput ein
44. essern oder optimieren Sie den Prozess und zwar auf Basis der Analyse und Verwendung von Techniken wie z B Planung von Experimenten Planung von Experimenten schlie t die Planung aller informationserfassenden Vorg nge ein bei denen Variation vorhanden ist Es spielt dabei keine Rolle ob beim Experiment volle Kontrolle ber die Variationen vorhanden ist oder nicht Unter Verwendung der RISK Simulation k nnen Sie verschiedene alternative Planungen und Prozess nderungen ausprobieren In dieser Phase kann RISK auch zur Zuverl ssigkeitsanalyse und bei Verwendung von RISKOptimizer zur Optimierung der Ressourcen eingesetzt werden berwachen berwachen Sie den Prozess um sicherzustellen dass Varianzen berichtig werden bevor sie Defekte verursachen W hrend der berwachungsphase k nnen Sie Probel ufe vornehmen um die Prozessf higkeit feststellen zur Produktion bergehen und anschlie end laufend den Prozess messen und Kontrollmechanismen einrichten zu k nnen RISK berechnet automatisch die Prozessf higkeit und berpr ft die Modelle um sicherzustellen dass die Qualit ts und Kundenanforderungen eingehalten werden RISK und Six Sigma RISK und DFSS Design for Six Sigma Eine der Hauptverwendungsm glichkeiten von RISK in Six Sigma ist w hrend der Planungsphase eines neuen Projekts und zwar zusammen mit DFSS Das Testen von verschiedenen Prozessen bei Fertigungsmodellen oder Prototypen bzw bei Dienst
45. esses in einem Unternehmen und entspricht diesem Vorgang in einer wirklich vorhandenen Firma Es gibt viele Tools um diesen Prozess grafisch darzustellen Wir verwenden hier das Swimlane Diagramm S z sm e e PE 5 ze t t y I 7 5 HE EF 5089 L eis EH Der gesamte Preisangebotsprozess bestand aus mehr als 36 Schritten in denen zehn Mitarbeiter oder Abteilungen involviert waren Oberfl chliche Daten zeigten dass es bis zu vier Wochen dauerte um ein Preisangebot durchzuziehen aber n tigenfalls konnte der Vorgang beschleunigt und das Angebot bereits in weniger als einer Woche abgegeben werden Durch diese langwierige Angebotserstellung konnte die Firma oft nicht wirksam an lukrativen Eilausschreibungen f r ihre Produkte und Dienstleistungen teilnehmen Da der Prozess jedoch n tigenfalls in einem Viertel der Zeit durchgezogen werden konnte nahm das Management an dass evtl das Personal und nicht der Prozess das Problem war Das Analyse Team ben tigte daher ein Tool um zu beweisen dass tats chlich der Prozess f r die Verz gerungen verantwortlich war Nach Entwicklung des Diagramms stand das Team vor folgender Frage Wie lange dauert es von Erhalt der Kundenanfrage bis zur Ausgabe des Preisangebotpakets an die technische Abteilung Dies ist der erste Teil des Prozesses und bezog sich auf Daten die verh ltnism ig leicht zu erfasse
46. ich hier um die Phasen Messen und Analysieren durch die die aktuelle Qualit t gemessen und die Ursachen f r Probleme oder Defekte analysiert werden k nnen Ein Produkt ist defekt wenn irgendeine zugeh rige Komponente nicht den festgelegten Spezifikationen entspricht Eine Komponente wird dagegen als zufrieden stellend angesehen wenn die betreffende Eigenschaft der fertig gestellten Komponente z B ihre Breite innerhalb der daf r definierten Toleranzb nder liegt at opge emma Poman Daen rer mit zm CEA d Sa horona 1000 as i ip HA f wiii Keane Foie Fallstudien 83 Modellierung der Komponenten breite Die betreffende Eigenschaft jeder fertig gestellten Komponente z B ihre Breite wird in der Spalte Werteprobe durch eine Normalverteilung modelliert Werteprobe 10 00 5 00 8 00 12 00 6 00 Six Sigma DMAIC Ausfallrate 5 Modet 3 a a oor Diese Spalten sind auch als RISK Ausgaben hinzugef gt worden d h als RiskSixSigma Eigenschaftsfunktionen um so f r jede Komponente den LSL USL und Zielwert definieren zu k nnen Nachstehend ist die Formel f r Komponente 1 angegeben RiskOutput RiskSix Sigma F26 G26 C26 0 0 RiskNormal C26 D26 Auf diese Weise ist es m glich Diagramme tiber die Qualitat der Komponenten anzuzeigen und die Six Sigma Statistik fiir die einzelnen Komponenten zu berechnen 84 Beispiel 7 S
47. iert Die Reaktion auf mehrere Faktoren kann oft durch Erstellung einer statistisch bedeutungsvollen Funktion modelliert werden und zwar auf Basis eines Versuchsmodells oder mehrerer Regressionsanalysen Fallstudien 49 Prozessfaktoren Planungsfaktoren Scheiben Ringwand dicke dicke Experimentelle Planungs Matrix Arml nge Schweifnahtst rke______ Schwei dauer bertragungsfunktion Ausl sepunkt Reaktion en Amplitude H ufigkeit In diesem Beispiel wird durch RISK die Ver nderung simuliert und zwar mithilfe der Normalverteilungen f r die einzelnen Faktoren RISK Verteilungen unterst tzen Zellverweise sodass m helos ein Tabellenmodell erstellt und dieses dann w hrend der Produkt oder Prozessentwicklungsfolge laufend aktualisiert werden kann Folgende unbestimmte Faktoren sind zu beachten Planungsvariablen e Scheibendicke e Armwanddicke e Arml nge Prozessvariablen e Schwei nahtst rke e Schweifsdauer e Ausl sepunkt e Amplitude e H ufigkeit 50 Beispiel 2 Planung von Experimenten Schwei en Hinzuf gung Um den einzelnen Faktoren eine Verteilung hinzuzuf gen brauchen von Sie nur in der RISK Symbolleiste auf das Symbol f r Verteilung Verteilungen definieren klicken Sie k nnen dann eine Normalverteilung w hlen und die betreffenden Parameter oder Zellverweise wie nachstehend gezeigt eingeben Sie haben aber auch die M glichkeit f r jede Eingabe die Formel direkt in
48. imierung kombiniert Unter Verwendung dieser beiden Techniken ist RISKOptimizer ganz einzigartig dazu geeignet komplexe Optimierungsprobleme zu l sen bei denen unbestimmte Faktoren involviert sind RISKOptimizer gibt Ihnen die M glichkeit den Zielwert zu maximieren zu minimieren oder genau einzustellen und zwar f r jede beliebige Ausgabe in Ihrem Modell Durch RISKOptimizer werden viele verschiedene Kombinationen der von Ihnen angegebenen steuerbaren Eingaben ausprobiert um das gew nschte Ziel zu erreichen Jede Kombination wird L sung genannt und die gesamte L sungsgruppe bezeichnet man als Population Der Ausdruck Mutation bezieht sich auf das wahllose Ausprobieren von neuen L sungen die keine Beziehung zu den vorhergehenden Proben haben Sie k nnen auch die Beschr nkungen einstellen die RISKOptimizer w hrend der Optimierung einhalten soll F r die in Ihrem Modell vorhandenen unbestimmten nicht steuerbaren Faktoren m ssen Sie RISK Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen definieren F r jede Eingaben Probekombination wird durch RISKOptimizer auch eine Monte Carlo Simulation ausgef hrt um aus den betreffenden RISK Funktionen die Werteproben zu erheben und die Ausgabe f r die entsprechende Probe aufzuzeichnen RISKOptimizer ist in der Lage Tausende solcher Versuche oder Proben vorzunehmen um das bestm gliche Ergebnis zu erzielen Durch Ber cksichtigung der Unbestimmtheit kann RISKOptimizer in der T
49. it tsanalyse Ganz gleich ob es sich um DMAIC DESS Design for Six Sigma Lean Projects schlanke Projekte DOE Planung von Experimenten oder andere Bereiche handelt Unbestimmtheit und Variablen sind stets der Hauptgrund f r die Six Sigma Analyse In RISK wird die Monte Carlo Simulation dazu verwendet die Variabilit tsgr nde in den Fertigungs und Dienstleistungsprozessen zu identifizieren zu messen und m glichst an der Wurzel zu erfassen Eine ganze Garnitur an F higkeitsmetrik sorgt f r die Berechnungen die erforderlich sind um Six Sigma schrittweise schnell und korrekt ausf hren zu k nnen Durch Diagramme und Tabellen werden die Six Sigma Statistiken klar und deutlich angezeigt wodurch diese leistungsstarke Technik dem Management m helos und effektiv zug nglich ist Wenn Sie RISK Industrial verwenden steht au erdem auch RISKOptimizer f r Six Sigma Analysen zur Verf gung wodurch die Projektauswahl optimiert Ressourcen zugewiesen und vieles mehr ausgef hrt werden kann Viele Branchen angefangen mit Motorenbau bis hin zu Fluggesellschaften der Edelmetall und der Verbrauchsg terbranche verwenden RISK tagt glich um ihre Arbeitsverfahren und die Qualit t ihrer Produkte bzw Dienstleistungen zu verbessern und dabei Millionen einzusparen Dieses Handbuch f hrt Sie Schritt f r Schritt durch die RISK Six Sigma Funktionen Statistiken Diagramme und Berichte um Ihnen zu zeigen wie RISK zu jedem Zeitpunkt eines S
50. ix Sigma DMAIC Ausfallrate Verwendung der Funktion RiskMean um die Ausfallrate zu berechnen Die aggregierte Ausfallrate f r die Komponente wird mithilfe der Funktion RiskMean berechnet bei der es sich um eine RISK Statistikfunktion handelt die nur nach ausgef hrter Simulation anwendbar ist Nach der Simulation sind auch die aggregierten Six Sigma Statistiken f r Nulldefekt Rankpunkte Z Score und DPM zu sehen Z Score Min Ausfallh ufigkeit 2 999060375 eine aus 334 2 99523275 eine aus 334 2 990852805 eine aus 334 3 492267357 eine aus 1000 3 002125568 eine aus 1000 2 945880756 eine aus 91 Nachstehend ist das Diagramm f r die Werteproben aus Komponente 1 dargestellt und zwar mit den Markierungen f r USL LSL und Ziel D RISK Ausgabe E26 Komponentel Werteprobe 9 671 9 4000 LSL 0 0 o o o or o w 22 alo E al el 10 327 Minimum Maximum 10 6294 Mittelwert 10 0000 Std bw 0 1997 Werte 1000 1 0015 1 0014 3 0902 2000 0000 9 3755 10 6000 Sigma Ebene USL N o o Ya al a Schlie en Fallstudien La Komponentel Werteprobe 85 86 Beispiel 8 Six Sigma DMAIC Ausfallrate unter Verwendung von RiskTheo Beispielmodell Six Sigma DMAIC RiskTheo Ausfallrate xls Dies ist eine Erweiterung des Modells zur Bestimmung der DMAIC Ausfallrate das f r Qualit tskontrolle und Planung recht n tzlich ist In diesem Modell werd
51. ix Sigma Projekts effektiv eingesetzt werden kann Auch sind Beispiele f r Fallstudien in diesem Handbuch enthalten um Ihnen vordefinierte Modelle zu bieten die Sie Ihren Analysen entsprechend anpassen k nnen Die Standardfunktionen in RISK wie z B das Eingeben von Verteilungsfunktionen die den Daten gem e Anpassung von Verteilungen und das Ausf hren von Simulationen und Empfindlichkeitsanalysen k nnen ebenfalls f r Six Sigma Modelle verwendet werden Wenn RISK f r das Modellieren in Six Sigma eingesetzt wird sollten Sie sich vorher mit diesen Funktionen vertraut machen indem Sie das Handbuch RISK f r Excel Benutzer und auch online die entsprechenden Schulungsmaterialien durcharbeiten Inhaltsverzeichnis Willkommen iii Inhaltsverzeichnis Vv Kapitel 1 Uberblick Ober die RISK und Six Sigma Methodiken1 Einf hr ng E 3 Six Sigma Methodiken uzausrssnnsnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnn 7 RISK und Six Sigma uurssnnnmnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnannnnnnn anne 11 Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 15 Einf hrung 2 2 2 Se cece is nt de 17 Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma uuusseennnnnnnnnnnnnnnnnnnnnunnnnnnnn 19 Six Sigma Statistikfunktionen uunusssusnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnnnannnnnannnnnn 23 Six Sigma und das Ergebnis bersichtsfenster unneneeneene 37 Six Sigma Markierungen auf Diagramme uuussusnnannnnannnnnnnnnnnn 39 F
52. kSixSigma enthalten k nnen in Diagrammen und Berichten die Six Sigma Markierungen und Statistiken angezeigt werden Durch die Six Sigma Statistikfunktionen in Excel Arbeitsbl ttern kann auf alle Ausgabezellen Bezug genommen werden die die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma enthalten Hinweis In RISK werden f r alle Diagramme und Berichte die LSL USL Langfristverschiebungs und Standardabweichungswerte aus RiskSixSigma Eigenschaftsfunktionen verwendet die bei Start der betreffenden Simulation vorhanden waren Wenn Sie die Spezifikationsgrenzen f r eine Ausgabe und die zugeh rige Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma ndern m ssen Sie die Simulation erneut ausf hren um die ver nderten Diagramme und Berichte sehen zu k nnen 22 Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Six Sigma Statistikfunktionen ber eine Reihe von RISK Statistikfunktionen kann jederzeit die gew nschte Six Sigma Statistik oder eine Simulationsausgabe zur ckgegeben werden Die Funktion RiskCPK A10 gibt beispielsweise den CPK Wert f r die Simulationsausgabe in Zelle A10 zur ck Diese Funktionen werden w hrend der Simulation in Echtzeit aktualisiert Diese Funktionen sind so hnlich wie die standardm igen RISK Statistikfunktionen z B RiskMean da sie ebenfalls die sich aus Simulationsergebnissen ergebenden Statistiken berechnen Aber es handelt sich hier um Statistiken die gew hnlich f r Six Sigma Modelle n tig sind Diese Funktionen k nn
53. ktionen 1 4 die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma durch die Spezifikationsgrenzen und Zielwerte fiir Simulationsausgaben eingegeben werden k nnen Six Sigma Statistikfunktionen einschlie lich Prozessf higkeitsindizes wie z B RiskCpk und RiskCpm durch die Six Sigma Statistiken ber Simulationsergebnisse zur ckgegeben werden k nnen und zwar direkt in den Kalkulationstabellenzellen Neue Spalten im Fenster Ergebnis bersicht wodurch Six Sigma Statistiken ber Simulationsergebnisse im Tabellenformat verf gbar sind Markierungen in Diagrammen ber Simulationsergebnisse um Spezifikationsgrenzen und Zielwerte anzuzeigen Die Standardfunktionen in RISK wie z B das Eingeben von Verteilungsfunktionen die den Daten gem e Anpassung von Verteilungen und das Ausf hren von Simulationen und Empfindlichkeitsanalysen k nnen ebenfalls f r Six Sigma Modelle verwendet werden Wenn RISK f r das Modellieren in Six Sigma eingesetzt wird sollten Sie sich vorher mit diesen Funktionen vertraut machen indem Sie das Handbuch RISK f r Excel Benutzer und auch die entsprechenden Online Schulungsmaterialien durcharbeiten Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 17 18 Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma In einer RISK Simulation wird durch die Funktion RiskOutput in der Kalkulationstabelle eine Zelle als Simulationsausgabe identifiziert F r jede ausgew hlte Ausgabezelle wird dann eine Verteilung von m g
54. leistungsmodellen kann sehr kostspielig sein RISK erm glicht den Technikern Tausende von verschiedenen Modellergebnissen zu simulieren ohne dabei die Kosten und Zeit f r physikalische Simulation aufwenden zu m ssen RISK ist in jeder Phase einer DFSS Implementierung sehr n tzlich und zwar in gleicher Weise wie auch die DMAIC Schritte Das Verwenden von RISK f r DFSS bietet Technikern folgende Vorteile e M glichkeit mit verschiedenen Planungen zu experimentieren Planung von Experimenten e F higkeit CTOs zu identifizieren e Gelegenheit Prozessf higkeiten zu prognostizieren e M glichkeit Produktplanungsbeschrankungen anzuzeigen e F higkeit die Kosten abzusch tzen e Gelegenheit das Projekt auszuw hlen und zwar unter Verwendung von RISKOptimizer um nach dem optimalen Portfolio zu suchen e M glichkeit eine statistische Toleranzanalyse vorzunehmen e F higkeit Ressourcen zuzuordnen und zwar unter Verwendung von RISKOptimizer um die Leistungsf higkeit zu maximieren Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken 13 RISK und Lean Six Sigma RISK ist das perfekte Begleitprogramm f r die Synergie von schlanker Fertigung Lean Production und Six Sigma Nur auf Qualit t zugeschnittene Six Sigma Modelle sind u U unzureichend wenn sie zur Reduzierung von Variation in nur einem einzigen Schritt des Prozesses eingesetzt werden oder in Prozessen die keinen zus tzlichen Wert f r den Kunden
55. lichen Resultaten generiert Solche Wahrscheinlichkeitsverteilungen entstehen dadurch dass die f r eine Zelle berechneten Werte bei jeder Simulationsiteration erfasst werden Wenn f r eine Ausgabe irgendwelche Six Sigma Statistiken berechnet werden sollen wird die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma als Argument f r die Funktion RiskOutput eingegeben Durch diese Eigenschaftsfunktion werden die untere Spezifikationsgrenze obere Spezifikationsgrenze der Zielwert die Langfristverschiebung und die Anzahl der Standardabweichungen f r die Six Sigma Berechnungen einer Ausgabe festgelegt Diese Werte werden dazu verwendet die Six Sigma Statistiken zu berechnen die im Ergebnis bersichtsfenster und in Diagrammen f r die Ausgabe angezeigt werden Beispiel RiskOutput Hohe des Teils RiskSixSigma 0 88 0 95 0 915 1 5 6 entspricht einer LSL von 0 88 einer USL von 0 95 einem Zielwert von 0 915 einer Langfristverschiebung von 1 5 und 6 Standardabweichungen f r die Ausgabe H he des Teils Bei der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma kann auch die Zellbezugnahme verwendet werden Diese Werte werden dazu verwendet die Six Sigma Statistiken zu berechnen die im Ergebnis bersichtsfenster und als Markierungen in Diagrammen f r die Ausgabe angezeigt sind Wenn RISK in einer Ausgabe die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma erkennt werden im Fenster Ergebnis bersicht automatisch die verf gbaren Six Sigma Statistiken ber die Simulatio
56. lo Simulation und Toleranzanalyse erklart Angenommen Sie sind ein Hersteller von Katapulten und die Kunden verlangen dass das Katapult in der Lage sein muss eine Standardkugel 25 m 1 m zu schleudern Um diese Katapulte anzufertigen m ssen viele Planungsspezifikationen berticksichtigt werden z B e Schleuderwinkel e Kugelgewicht e Ziehdistanz e Federkonstante 23 NEES ES Six Sigma DOE Kataputsts Komoatibiieatsmodus Microsoft Excel Le Buggen Setertmpent Foen Omen Onmin Aug RISK LS 2 SS RA wiem Er GR E ug PPA HF E A PA A 18 Six Sigma Planung von Experimenten Katapult Das Kataputtmodall ist sin Massisches Beispiel f r das Planen von Expanmenten Mithite dieses Beispiels werden Monte Carto Simulation und Toleranzanalyse edian Angenommen Sie sind ein Hersteller von Katapulten und de Kunden verlangen dass das Katapult in der Lage sem soll eine Standardiuget 25 m 1m zu sehleudam Die Merstetung dar Katapulta erforden ce Einhatung violar Spantikationen wie z B Schlouderwinkel Kugelgewcht Ziehdistanz und Federkonstante Jedar dieser Faktoren anthat aina RISK Wahrnchsinlichkatsveteilung As Ausgabe wird dia Schleuderdistanz verwendet und diese Ausgabe enth lt die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma mit deren Hilfe die umere Spentikationsgrenze LSL de obere Spentikationsgrenze USL und das Schleudernei daf nert werden Auch vard die Fahigkaitsmetnk f r das Katapult ber
57. mpfindlichkeitsanalyse festgestellt wie der Prozess evtl verbessert werden k nnte 78 Beispiel 6 DMAIC Durchsatzertragsanalyse Verteilungs anpassung Unter Verwendung der aus dem Fertigungsprozess erfassten Daten wurde die Verteilungsanpassungsfunktion in RISK dazu benutzt die Verteilungsfunktionen zu definieren und die fehlerhaften Teile auf jeder Prozessstufe zu beschreiben d h auf den Stufen Auspackung Kontrolle Zuschnitt Reinigung und Galvanische Beschichtung Die Verteilungsanpassung f r die galvanische Beschichtung Weibull Verteilung ist nachstehend dargestellt RISK Anpassungsergebnisse Rangordnung Anpassungsvergleich f r Galv Beschichtung Anpassung Chi Quadrat RiskWeibull 5 9217 452 71 Riskshift 142 20 400 671 Logistic 6 7000 9 BetaGeneral 11 9800 Normal 11 9800 Triang 19 9000 Extvalue 37 9400 85 0200 139 8000 E 208 8800 Fr Minimum 326 5763 Maximum 787 2062 4 Mittelwert 562 0968 Std Abw 82 9231 Werte 100 Weibull Minimum 142 2000 Maximum 00 Mittelwert 561 8819 Std Abw 82 3133 8 8 R S In Zelle schreiben Schlie en Diese angepassten Verteilungen wurden direkt dem Modell hinzugef gt Nachstehend ist die Verteilung f r die galvanische Beschichtung abgebildet ay y no e ax x a ei A A EM d pr a2 x uun 1 AA PEEM lth Fallstudien 79 Simulations ergebnisse Anschlie end wurden die DPPMs Defe
58. n Cp Prozesspotenzial Zupper Nulldefekt Rangpunkte f r obere Grenze Zlower Nulldefekt Rangpunkte f r untere Grenze DPM Defekte Teile pro Million Sigma Ebene Prozess Sigma Ebene Nicht normgerechter Prozentsatz insgesamt Nherer PNF St nicht kanfarm nehend nherhalh der nheren Renrenzuinn E Abbrechen e AT 1 1 11111 112 4 A Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 37 Erstellung eines Excel Berichts Wenn Perzentilwerte in der Tabelle angezeigt werden sollen muss der aktuelle Perzentilwert in den beiden Zeilen Wert des eingegebenen Perzentils angegeben werden Spalten f r die Tabelle ausw hlen Ergebnis bersicht E Spaltenname Beschreibung Modus H chstwahrscheinlicher Moduswert Std Abw Standardabweichung der Verteilung Yarianz Verteilungsvarianz Schiefe Verteilungsschiefe Wolbung Verteilungsw lbung 1 3 Iwert bei eingegebenem Perzentil ert bei eingegebenem Perzentil pi x1 Bearbeitbare p1 x1 Werte p2 x2 Bearbeitbare p1 x2 Werte x2 x1 Differenz zwischen x2 und x1 Wert p2 p1 Differenz zwischen p2 und p1 Wert Fehler Anzahl der Eingabe Ausgabefehler Gefiltert Anzahl der gefilterten Eingabe Ausgabewerte Dppnnnnggpnpnngt X OK Abbrechen Das Fenster Ergebnis bersicht kann an Excel exportiert werden um einen Bericht zu erhalten der die angezeigten Statistiken und Diagramme enth lt Klicken Sie zu diesem Zweck unten im Fenster auf das Symbol f r Kopieren Berichten und w hlen
59. n waren Auch konnten die sich daraus ergebenden Resultate im gesamten Prozess angewendet werden 68Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotspro Dieser Teil des Preisangebotsprozesses besteht aus vier Schritten Zuerst wurden die Daten erfasst und eingegeben Schritt A Als N chstes wurde das Angebot in die Warteschlange gestellt um durch den Kundendienst berpr ft zu werden Schritt B Hier konnte das Angebotsformular n tigenfalls berichtigt und konnten zus tzliche Daten eingegeben werden Auch wurde dem Angebot zu diesem Zeitpunkt eine Angebotsnummer zugewiesen Schritt C Zum Schluss wurde das Angebotspaket in die Warteschlange zur technischen Abteilung gestellt da diese Abteilung f r die Abgabe des eigentlichen Angebots verantwortlich war Schritt D A Anf ngliche Dateneingabe arteschl zur berpr fung c berpr fung D Warteschl zur Weitergabe Fallstudien 69 Erstellung der Verteilungen und Definition der Ausgabe Das Team entwickelte einen einfachen Stundennachweis und erfasste die Zeit die n tig war um die Papiere von einem Bereich zum anderen zu senden Auch wurde festgehalten wie lange bei jedem Schritt an den Papieren gearbeitet wurde Auf Basis dieser Daten f hrte das Team eine anf ngliche Analyse der vier Schritte in diesem Teil des Prozesses aus Eine einfache Datenverteilung bedeutet in diesem Fall dass die Daten nur einer Kurve folgen Komplexe
60. ng der USL in der einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskCpkUpper A10 gibt den einseitigen Wahrscheinlichkeitsindex f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar auf Basis der oberen Spezifikationsgrenze In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskCpkUpper A 10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt den einseitigen Prozesswahrscheinlichkeitsindex f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskDPM Beschreibung RiskDPM Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Defektteile pro Million f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr unter optionaler Verwendung der LSL und USL in der einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskDPM A10 gibt die Defektteile pro Million f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskDPM A 10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt die Defektteile pro Million f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 und einer USL von 120 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden
61. nheiten identifiziert die am oberen und unteren Ende der Spezifikation erwartet werden Fallstudien 63 Die grundlegende Modelllogik sieht wie folgt aus Eingaben Ausgaben VI gt bertragungsfunktion V IR P VD gt Y PI RI p R2 gt Stromversorgung Wider Stromversorgung unabh ngig st nde abh ngig Mithilfe des Modells wird die Standardabweichung f r die einzelnen Komponenten berechnet und zwar auf Basis von bekannten Informationen und folgenden Voraussetzungen innerhalb dieses Modells 1 der mittlere Komponentenwert muss mittig der Toleranzbegrenzungen liegen 2 die Komponentenwerte m ssen normal verteilt sein ber RISK kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung einem Datensatz angepasst oder k nnen n tigenfalls andere Arten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert werden 64 Beispiel 4 DFSS Schaltkreisentwurf Empfindlich keitsanalyse Die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma in der Ausgabezelle Stromabh definiert die obere und untere Begrenzung sowie das Ziel f r die Berechnung von Six Sigma Ergebnissen Mithilfe der RISK Six Sigma Funktionen k nnen unterer Cpk oberer Cpk Cpk Cp DPM sowie oberer PNC und unterer PNC berechnet werden Durch die RISK Empfindlichkeitsanalyse werden die Eingabevariablen identifiziert die f r die Variationen in der Ausgabe verantwortlich sind Aus der Empfindlichkeit geht hervor dass haupts chlich die beiden
62. nsergebnissen f r die Ausgabe angezeigt Auch werden den Simulationsergebnisdiagrammen die LSL USL und Zielwert Markierungen f r die Ausgabe hinzugef gt Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 19 Eingabe der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma kann als Argument f r die Funktion RiskOutput direkt in die Zellformel eingegeben werden Es kann aber auch der Excel Funktionsassistent verwendet werden um der Zellformel die Funktion hinzuzuf gen Oy 4 ee fen reegen Ten ms u oe d 2 oO A ne dann mn namen Dar ber den RISK Befehl Funktion einf gen k nnen Sie schnell die Funktion RiskOutput zusammen mit der hinzugef gten Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma eingeben W hlen Sie in RISK im Men Funktion einf gen unter Ausgabe einfach den Befehl RiskOutput Six Sigma Format und schon wird der Formel in der aktiven Zelle die entsprechende Funktion hinzugef gt 20 Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Ausgabe eigenschaften Registerkarte Six Sigma In RISK ist au erdem ein Funktionseigenschaftsfenster verf gbar ber das die Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma in die Funktion RiskOutput eingegeben werden kann In diesem Fenster ist die Registerkarte Six Sigma zu sehen die Argumente f r die Funktion RiskSixSigma enth lt ffnen Sie das Fenster Eigenschaften f r die Funktion RiskOutput indem Sie in RISK im Fenster Ausgabe hinzuf
63. o wenig wie m glich auf die gesamte Prozessvariation auswirken Mit anderen Worten Variablen die sich nicht auf die Prozessvariation auswirken werden m glichst dazu verwendet den Prozess zu steuern bzw entsprechend anzupassen Im Katapult Modell k nnen verschiedene Planungsparameter wie z B Ziehdistanz und Kugelgewicht so eingestellt werden dass die Variation in der Ausgabe Schleuderdistanz so gering wie m glich gehalten wird In Anbetracht der Tatsache dass die Schleuderdistanz bei den Simulationen in 60 der F lle au erhalb der Spezifikationsbegrenzung 24 26 m liegt l sst sich hier noch manches besser einstellen Fallstudien 47 48 Beispiel 2 Planung von Experimenten Schwei en Beispielmodell Six Sigma DOE xls Angenommen Sie analysieren eine Berstscheibe bei der es sich um eine auf einen Ring geschweifste Metallscheibe handelt siehe unten Diese Berstscheibe dient als Dichtung und Sicherheitsvorrichtung Sie muss in der Lage sein dem Normaldruck standzuhalten muss sich jedoch abl sen sobald der Innendruck die Sicherheitsgrenze berschreitet Metallscheibe Ring Punktschwei arm ng Metallscheibe Ring Vorrichtungsbasis EJ gt Durch das Modell wird die Schwei nahtst rke mit den Prozess und Planungsfaktoren in Beziehung gebracht Auch wird die Ver nderung der einzelnen Faktoren modelliert und die Produktleistung in Bezug auf die technischen Spezifikationen prognostiz
64. onen um den Anforderungen des Kunden zu entsprechen 4 Planen d h detaillieren Sie den Prozess um den Erwartungen des Kunden nachzukommen 5 berpr fen Sie die geplante Prozessdurchf hrung und deren F higkeit den Anforderungen des Kunden zu entsprechen 8 Six Sigma Methodiken Lean oder Lean Six Sigma Lean Six Sigma bezeichnet ein synergetisches Tool das aus einer Kombination von schlanker Produktion urspr nglich durch Toyota entwickelt und statistischen Six Sigma Methodiken besteht Lean schlank bezieht sich auf das Bem hen den Prozess zu beschleunigen und zwar durch Reduzierung von Verschwendung und Vermeidung aller Schritte die dem Prozess keinen Wert hinzuf gen Der Schwerpunkt von Lean beruht auf der Strategie nur die vom Kunden verlangten Produkte herzustellen und diese auch zeitm ig wie vom Kunden gew nscht zu liefern Six Sigma verbessert die Performance indem das Programm sich auf Prozessaspekte konzentriert die vom Kunden her gesehen f r die Qualit t wichtig sind und auch zur Beseitigung von Variation beitragen Viele Dienstleistungsfirmen sind beispielsweise bereits dazu bergegangen das qualitativ bessere Six Sigma mit der Effizienz von Lean zu vereinen indem Sie Lean Six Sigma schlankes Six Sigma verwenden In Lean werden Kaizen Ereignisse d h intensive meistens wochenlange Verbesserungssitzungen dazu verwendet auf schnelle Weise Verbesse
65. r ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 31 RiskPPMUpper Beschreibung RiskPPMUpper Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Anzahl der Defekte oberhalb der oberen Spezifikationsgrenze f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskPPMUpper A 10 gibt die Anzahl der Defekte oberhalb der oberen Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskPPMUpper A10 RiskSixSigma 120 120 110 1 5 6 gibt die Anzahl der Defekte oberhalb der oberen Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer USL von 120 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskSigmaLevel Beschreibung RiskSigmaLevel Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Sigma
66. reibung RiskPNCLower Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der unteren Spezifikationsgrenze f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter Verwendung der LSL USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskPNCLower A10 gibt die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der unteren Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskPNCLower A 10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der unteren Spezifikationsgrenze f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 einer USL von 120 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden 30 Six Sigma Statistikfunktionen RiskPNCUpper Beschreibung RiskPNCUpper Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Defektwahrscheinlichkeit au erhalb der oberen Spezifikationsgrenze f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der LSL USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigensch
67. ren und nachzupr fen dass diese Verbesserungen sich auch tats chlich positiv auf das Projekt auswirkten Um mithilfe von RISK die anf ngliche Simulation nebst Ergebnissen zu generieren ben tigte das Team nach Eingabe der Originaldaten in Excel nicht einmal eine ganze Stunde 76Beispiel 5 Lean Six Sigma Analyse des aktuellen Zustands Preisangebotspro Beispiel 6 DMAIC Durchsatzertragsanalyse Beispielmodell Six Sigma DMAIC RTY xls DMAIC Define Measure Analyze Improve Control Definieren Messen Analysieren Verbessern Kontrollieren wird dazu verwendet vorhandene Produkte oder Prozesse zu verbessern Angenommen ein Modeschmuckhersteller berzieht preisg nstiges Silber mit einer d nnen Goldschicht Die Materialien und Komponenten dazu werden aus China importiert Eine geringe Anzahl von Komponenten ist stets fehlerhaft aber es ist nicht klar wie viele Komponenten fehlerhaft sind und wie kostspielig dieser Schaden ist Der Modeschmuckhersteller hat Informationen ber die Anzahl der Komponenten gesammelt die fehlerhaft sind oder w hrend des Fertigungsprozesses fehlerhaft werden Oberfl chlich betrachtet scheinen die fehlerhaften Teile kein gro es Problem darzustellen da auf jeder Stufe des Fertigungsprozesses 99 der Komponenten fehlerfrei sind Zusammengenommen stellen die fehlerhaften Teile jedoch einen Schaden von 15 bis 20 an Fertigprodukten dar was bedeutet dass pro Million gefertigter Einheiten 200
68. rssnnmnnnennnnnnnnnnnnnnnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn nun 11 RISK und DMAIC uesesesesosssssnsnenenenenenesnnsnsnsnsnenenenenensnnnnnnnsnenennnenene 11 RISK und DFSS Design for Six Sigma eseseseesesnonenenenenennnene 13 RISK und Lean Six Sigma usssesesesesssnononsnsnsnsnenenenensnnnnsesnnenennnnnen 14 Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken Einf hrung Bei den heutzutage wettbewerbsintensiven Gesch ftsanforderungen ist Qualit t wichtiger denn je In diesem Umfeld ist RISK das perfekte Begleitprodukt f r jeden Six Sigma oder Qualit ts Profi Diese leistungsstarke L sung erm glicht Ihnen auf schnelle Weise die Auswirkung von Variation auf Prozesse und Planungen zu analysieren Au er f r Six Sigma und Qualit tsanalyse kann RISK auch zum Analysieren von unbestimmten Situationen eingesetzt werden Bei diesen Anwendungen handelt es sich u a um NPV IRR Realoptionen Kostensch tzung Portfolio Analyse Erd l und Erdgassuche Versicherungsr cklagen Preisgestaltung und vieles mehr Weitere Informationen ber die Verwendung von RISK in anderen Anwendungen und ber die allgemeine Anwendung von RISK finden Sie im RISK Benutzerhandbuch das der Software beiliegt Was ist Six Sigma Bei Six Sigma handelt es sich um einen Satz von Praktiken mit deren Hilfe Arbeitsprozesse systematisch verbessert werden k nnen und zwar durch Reduzierung der Prozessvariation und Vermeidung von Defekten
69. rungsm glichkeiten zu identifizieren Dadurch wird ein Schritt weiter als bei einem traditionellen Prozessplan gegangen indem eine Werteflussanalyse verwendet wird In Six Sigma wird die formelle DMAIC Methodik verwendet um f r messbare und wiederholbare Ergebnisse zu sorgen Sowohl im Lean als auch im Six Sigma Programm wird davon ausgegangen dass Unternehmen sich aus Gesch ftsprozessen zusammensetzen die mit Kundenanforderungen beginnen und mit zufrieden gestellten Kunden enden sollten Kapitel 1 berblick ber die RISK und Six Sigma Methodiken 10 RISK und Six Sigma Ganz gleich ob es sich um DMIAC Planung von Experimenten oder Lean Six Sigma handelt Unbestimmtheit und Variabilit t sind stets der Hauptgrund einer Six Sigma Analyse In RISK wird die Monte Carlo Simulation dazu verwendet die Variabilit tsgr nde in Ihren Fertigungs und Dienstleistungsprozessen zu identifizieren zu messen und m glichst an der Wurzel zu erfassen W hrend der gesamten Analyse k nnen die einzelnen Six Sigma Methodiken durchaus Nutzen aus RISK ziehen RISK und DMAIC RISK kann in jeder DMAIC Phase dazu eingesetzt werden die Variation zu identifizieren und auf Problembereiche in bereits bestehenden Produkten hinzuweisen 1 Definieren Definieren Sie Ihre Prozessverbesserungsziele einschlie lich Kundenanforderungen und Gesch ftsstrategie Wertflussanalyse Kostensch tzung und CTO Identifizierung sind alles Bereiche in denen
70. sereseseerereee 20 Six Sigma Statistikfunktionen unnusssnsnnnannnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn 23 A 26 RiskCpm EN 26 RisK Coke ee 27 RiskCpkLower uesesessenensssnenenesessonononsnsnsnenenenenensnnnnnnsnensssssnenenenensnenensnne 27 IL ON 28 RASKDDPM EE 28 Risk Zeene Seege A daesectcedcest 29 RiskLowerXBound u00s00s0000ssnsnensonsnnsnssnsnnsnnsnsnnsnsnnsnnsnsnnsnnsnsnnsnnsnnne 29 SE e LA 30 RASkPNCLOWED rnini e a EEEE 30 ID W L i D ON 31 RiskPPMLOWEE sccssisssscestessecesssnsesesvessesessensesesvessesessesoseessesestesseresteasesesees 31 IL SM 32 RiskSigmalevel uesssssesssesesessonononsnsnsnenenenensnsnnnnnnsnnnnnsnsnenenenensnnensnsnne 32 RiskUpperXBound ssssssssesesessonononsnsnsnenenenensnsnnnnsnsnensnsnsnsnenenenenensnnnnne 33 Risk o EE 33 RASK ZI OWE connotados 34 RiskZMin csssecsccsssersccsssecsccvsserscsessecsestsvesectessersedbestyecsessersosbeeesseusesesseebeseess 34 RiSkZUPPet ssssececscssssssssssssssssssseseseseccesessssnsnssseesseseessssssesesesseseseeess 35 Six Sigma und das Ergebnis bersichtsfenster seseesee 37 Six Sigma Markierungen und Diagramme uuesuunneansnnunnnnnnnnnnnn 39 Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 15 16 Einf hrung Die standardm igen Simulationsf higkeiten in RISK sind durch Hinzuf gung von vier wichtigen Funktionen erweitert worden um RISK auch in der Six Sigma Modellierung verwenden zu k nnen Es handelt sich um folgende Fun
71. ses zu nehmen Auf diese Weise kann best tigt werden dass die dem Prozess zugrunde liegenden Daten und Annahmen auch korrekt sind Dies ist besonders dann wichtig wenn e der Prozess unternehmenswichtig ist und oder e viele Mitarbeiter nicht berzeugt davon sind dass der Prozess berhaupt verbessert werden muss und oder e die Kosten einer Prozessverbesserung sehr hoch sind und oder e die Ergebnisse dieser fortlaufenden Verbesserungsbem hungen vielleicht zu einem sp teren Zeitpunkt angezweifelt werden k nnten und oder e der Prozess dem Hawthorne Effekt unterliegt d h je mehr wir den Prozess untersuchen desto besser scheint er zu werden Durch Simulation kann die anf ngliche Analyse des aktuellen Zustands best tigt und auch die wahre Situation dargestellt werden der das Analyse Team gegen berstand In jedem Bereich haben wir es mit drei oft sehr unterschiedlichen vermeintlichen Prozessen zu tun dem scheinbar bestehenden Prozess dem dokumentierten Prozess und dem Prozess der tats chlich t glich ausgef hrt wird Durch eine sorgf ltig gestaltete RISK Simulation kann der aktuelle Prozess dokumentiert und die Auswirkung von sp ter im fortlaufenden Verbesserungszyklus stattfindenden Verbesserungen modelliert werden Auch kann dieses Modell rundheraus konstruiert werden Fallstudien 67 Entwicklung des Modells und Erfassung der Daten Dieses Beispiel konzentriert sich auf den Ablauf des internen Preisangebotsproz
72. sgabe K36 Gesamtzeit A B C D Minuten 0 818 2 642 e Gesamtzeit A B C D Minuten Minimum 18 4649 Maximum 3615 2410 Mittelwert 1726 2570 Std Abw 553 4467 Werte 1000 cp 0 4336 Cpk 0 1724 Sigma Ebene 0 3948 DPM 693000 0000 Werte x 10 4 Ziel 720 0000 USL 1440 0000 a w mn a o e Werte in Tausenden wE ao Fall daa AR dame m RISK Simulierte Eingabe 136 C berpr fung Vergleich mit Normal 34 518 10 419 51 0 040 0 035 a C berpr fung 0 030 Minimum 1 8158 Maximum 66 7738 Mittelwert 34 5167 0 028 StdAbw 10 4061 Wert 1000 0 020 Wo 0 015 wm Theoretisch Minimum oo 0 010 Maximum 00 Mittelwert 34 5180 0 005 Std Abw 10 4190 0 000 o o o ai E Fa ade a 7 dl el Fallstudien Das Team konnte auf Basis der Simulation die tats chlichen Abl ufe dokumentieren und auch detaillieren was passiert wenn die Preisangebote nicht beschleunigt bearbeitet werden Das Management konnte den Vorteil erkennen der durch Verfolgung und Verbesserung des gesamten Prozesses erzielbar war Dieses berzeugtsein des Managements und zwar gleich zu Anfang des Projekts war in der Tat der Schl ssel zum langfristigen Erfolg des Projekts Auf Basis dieses anf nglichen Modells erstellte das Team dann ein vollst ndiges Modell f r den gesamten Prozess Durch dieses Modell war das Team in der Lage die Verbesserungen f r die verschiedenen Projektphasen zu modellie
73. sgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet die Prozesswahrscheinlichkeit f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr Optional kann auch die LSL und USL in der einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma verwendet werden Durch diese Funktion wird die Qualit tsebene der angegebenen Ausgabe berechnet und was dadurch m glicherweise erreicht werden kann Beispiele RiskCP A10 gibt die Prozesswahrscheinlichkeit f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskCP A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt die Prozesswahrscheinlichkeit f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 und einer USL von 120 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskCpm Beschreibung RiskCpm Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen gibt den Taguchi Wahrscheinlichkeitsindex f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr zur ck Optional kann auch die LSL USL und das Ziel in der Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma verwendet werden Diese Funktion ist praktisch die gleiche wie Cpk schlieBt aber den Zielwert mit ein der in einigen Fallen vielleicht innerhalb der Spezifikationsgrenze liegt Beispiele RiskCpm A10
74. von 00 03 0 Original 7704 Beste 704 eal Pu Fallstudien 59 ber die Schaltfl che mit dem Vergr erungsglas kann das Dialogfeld RISKOptimizer berwachungsprogramm ge ffnet werden in dem detailliertere Informationen ber die Optimierung und Simulationen zu sehen sind die derzeit gerade ausgef hrt werden Nachstehend ist ein Diagramm der ausgef hrten Simulationen abgebildet in dem die besten Werte zu sehen sind die erzielt werden konnten RISKOptimizer berwachungsprogramm ibersicht at Population Diversity Letzte 50 Simulationen Alle Simulationen 7 gt E gt o SS c DO p pa 3 bd KC v P gt Werte in Tausenden a gt o w a ES o o o o o PPB R 8 8 Beste 6420 Simulation Nr 5 Origimal 7704 Abgeschlossene Simulationen 25 15 g ltig Zeit 00 00 32 Auf der Registerkarte Ubersicht werden der berechnete beste originale und letzte Wert angezeigt sowie auch die Optimierungsparameter wie z B Cross over und Mutationsrate RISKOptimizer Uberwachungsprogramm Eortschritt Population Diversity Anpassbare Zellwerte Simul Ergebnis D49 Beste 5 6420 2 1561 Original 1 7704 2 1532 Letzte 55 1284000 1 4120 4 Einstellungen f r anpassbare Zellgruppen Gezeigte Gruppe D49 Scheibendicke y Crossing over Rate al Bi gt 0 5000 Pal Mutationsrate af HUT 0 1000 60 Beispiel 3 Planung von Experimenten mit Optimierung
75. weichungen f r Zelle A10 zur ck RiskUpperXBound A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt den oberen x Wert f r 6 standardm ige Mittelwertabweichungen f r Zelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung von 6 Standardabweichungen F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden RiskYV Beschreibung RiskYV Zellverw oder Ausgabename Sim Nr RiskSixSigma LSL USL Ziel Langfristverschiebung Anzahl der Standardabweichungen berechnet den nicht besch digten Ertrag oder Prozentsatz des Prozesses f r Zellverw oder Ausgabename in Sim Nr und zwar unter optionaler Verwendung der LSL USL und Langfristverschiebung in der mit einbezogenen Eigenschaftsfunktion RiskSixSigma Beispiele RiskYV A10 gibt den nicht besch digten Ertrag oder Prozentsatz des Prozesses f r die Ausgabezelle A10 zur ck In Zelle A10 muss in die Funktion RiskOutput eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben werden RiskYV A10 RiskSixSigma 100 120 110 1 5 6 gibt den nicht besch digten Ertrag oder Prozentsatz des Prozesses f r die Ausgabezelle A10 zur ck und zwar unter Verwendung einer LSL von 100 einer USL von 120 und einer Langfristverschiebung von 1 5 F r Zellverw oder Ausgabename muss eine RiskSixSigma Eigenschaftsfunktion eingegeben oder mit einbezogen werden Kapitel 2 Verwendung von RISK f r Six Sigma 33 RiskZlower Beschreibung RiskZlower Zellv
76. z IV Eahigkeitsmetrik f r diese Ausgabe berechnen Spezifikationsgrenzen e g u m y zel ros Andere Langfristige Verschiebung verwenden Verschiebung js 0 5l Obere untere x Begrenzung Anzahl Std abw 1 SS OK Abbrechen 52 Beispiel 2 Planung von Experimenten Schwei en Simulations ergebnisse Nach Ausf hrung der Simulation ist die Six Sigma Statistik zu sehen die durch die RISK Six Sigma Funktionen f r oberen Cpk unteren Cpk Cpk und PPM Defekte DPMs generiert wurde Auch wurden standardm ige RISK Statistikfunktionen wie z B RiskMean verwendet 79 80 Planungs und Prozessleistung 81 LSL USL Mittelwert Std Abw 82 Schwei nahtst rke N 110 96 85 125 110 99 8 35 83 0 56 84 1 04 85 pl 0 56 Kosten und Volumen 86 52 000 Komponentkosten 0 28 je Stck 87 Defektkosten j hrlich 18 200 Volumen j hrlich 1 25 MM 88 89 Aus der RISK Ausgabeverteilung ist die erwartete Leistung zu ersehen und zwar auf Basis der Eingabever nderung f r Planung und Prozess Auch sind LSL USL und Zielwert mit Markierungen angezeigt ber die Berichts oder RISK Funktionen k nnen Sie m helos auf die Ausgabestatistik zugreifen fill RISK Ausgabe C82 Schwei nahtst rke N 98 0 125 1 0 050 5 0 045 4 0 040 4 IM Schweitnahtstitke N 0 035 4 Minimum 84 1045 Maximum 140 1234 0 030 4 Mittelwert 110 9900 0 025 4 Std abw 8 3528 0 020 4 1000 0 7981 0 015 4
77. zenarien zu ber cksichtigen Und daf r ist RISK genau richtig In diesem Programm wird die Monte Carlo Simulation dazu verwendet Tausende von m glichen Ergebnissen zu analysieren und dabei jeweils anzuzeigen wie hoch die Auftretenswahrscheinlichkeit ist Die Unbestimmtheitsfaktoren werden durch mehr als 35 Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen definiert durch die genau jeweils der m gliche Wertebereich der Eingaben beschrieben wird Au erdem erm glicht Ihnen RISK die obere und untere Spezifikationsgrenze sowie auch den Zielwert f r die einzelnen Ausgaben zu definieren Des Weiteren bietet das Programm eine gro e Anzahl an Six Sigma Statistiken sowie auch die F higkeitsmetrik f r diese Ausgaben RISK Industrial schlie t obendrein die Funktion RISKOptimizer ein wodurch die leistungsstarke Monte Carlo Simulation mit dieser gentechnischen und auf Algorithmus basierten Optimierungsmethode kombiniert werden kann Das erm glicht Ihnen bei Optimierungen auch Unbestimmtheitsprobleme anzupacken wie z B bei e Ressourcen Zuordnung um die Kosten m glichst niedrig zu halten e Projektauswahl um den Gewinn zu maximieren e Optimierung der Prozesseinstellungen um den Ertrag so hoch und die Kosten so gering wie m glich zu halten e Optimierung der Toleranzzuordnung um die Qualit t zu maximieren e Optimierung der Personalbesetzung um die bestm gliche Dienstleistung zu erreichen Kapitel 1 berblick ber die RISK

und Six Sigma - Palisade Corporation

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